• 기술혁신연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.97-117
• /
• 2009

델파이는 전문가의 의견에 기초하여 미래를 예측하는 방법이다. 텔파이가 얼마나 타당하고 신뢰할 수 있는지를 검토하는 것은 중요하다. 이 논문에서는 우리나라의 IT와 BT 분야의 델파이 조사의 정확도와 정밀도를 분석하고, 그 관계에 대해 논의한다. 분석 결과, 예측결과의 정확도와 정밀도는 그 분야와 전문도에 따라 일부 차이를 보였다. 또한, 전문도가 높은 응답의 경우, 예측결과의 정확도와 정밀도 간의 유의한 상관관계가 발견되었다. 이 결과는 예측의 정밀도가 정확도를 판단하는 하나의 기준이 될 수 있음을 의미한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.144-147
• /
• 2015

Question Answering (QA) 서비스는 사용자의 자연어 질의에 대응하는 정확한 답변을 제공하는 시스템이다. 본 연구는 특정 도메인에 관련한 사용자들의 질문에 대해 QA 서비스가 자동으로 대응하는 방법에 관한 연구이다. 이를 수행하기 위하여 사용자의 자연어 질문을 이해하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터로부터 사용자 질문에 적합한 답변을 도출하여 제공하는 방법을 제시한다. 실험 결과 top 1 accuracy 68%, top 5 accuracy 77% 결과를 얻었다. 또한 본 논문은 QA 시스템 내부 모듈이 전체 accuracy에 미치는 영향에 대해서도 기술하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제38권1호
• /
• pp.79-88
• /
• 2014

제품 정밀도와 생산성 향상을 위해 고속프레스의 초고속화 및 초정밀화 기술이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 고속프레스는 작동 속도 증가에 따라 슬라이드의 반복 위치 정밀도가 저하되고 프레스 구조 부품의 파손 위험성은 증가하는 것으로 알려져 있다. 따라서 고속프레스의 설계 정밀도를 향상시키기 위해서는 이런 문제점을 해석적으로 예측하고 설계에 미리 반영하는 것이 필요하다. 이번 연구에서는 편심 질량을 갖는 프레스 구동부 부품의 회전에 따른 동적 탄성 변형을 유한요소해석과 실험을 통해 분석하였다. 이를 통해 고속의 작동 조건에서 프레스의 정밀도와 파손 위험성 변화를 평가하였다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.363-370
• /
• 2016

This paper proposes a Ku-band multi-mode coupler and its monopulse tracking system, which can be applied to a unmaned aircraft vehicle(UAV) platform. In general, the carrier-to-noise(C/N) level of the beacon signal from a Ku-band commercial satellite is relatively weak compared to that of a military satellite because the Ku-band satellite has been designed for commercial services. Therefore, this paper proposes a coupler and its multi-mode monopulse tracking system satisfying the tracking accuracy under a low C/N environment and analyzes the tracking accuracy. After that, we perform a real satellite tracking test and compare the accuracy of the test with the analysis result before validating the performance of the architecture of the proposed satellite tracking system.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.81-91
• /
• 2021

Drone related research has been increasing recently due to the development and distribution of commercial unmanned aerial vehicles. However, most of the previous studies focused on the accuracy and utility of drone surveying. For drones, the resolution of the result is determined according to the flight altitude, but since 70% of Korea is mountainous, it is necessary to analyze the quality of the drone image according to the flight plan. In this study, the quality of drone photogrammetry results according to flight plans was analyzed. The flight plan was established by fixed altitude and considering the height of the terrain. Images were acquired for both cases and data was processed to generate ortho images. As a result of evaluating the accuracy of the generated ortho image, the accuracy was found to be -0.07 ~ 0.09m. The accuracy of Case I and Case II did not show a significant difference, but for RMSE, Case I showed a good value. These results indicate that the drone flight plan affects the quality of the results. Also, when flying at a fixed altitude, II showed a lower value than the originally set overlap according to the altitude of the object. In future surveys using drones, flight planning taking into account the height of the object will contribute to the improvement of the quality of the results.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
• /
• 제1권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2023

This study developed models using decision forest, support vector machine, and logistic regression methods to predict and prevent suicidal ideation among Korean adolescents. The study sample consisted of 51,407 individuals after removing missing data from the raw data of the 18th (2022) Youth Health Behavior Survey conducted by the Korea Centers for Disease Control and Prevention. Analysis was performed using the MS Azure program with Two-Class Decision Forest, Two-Class Support Vector Machine, and Two-Class Logistic Regression. The results of the study showed that the decision forest model achieved an accuracy of 84.8% and an F1-score of 36.7%. The support vector machine model achieved an accuracy of 86.3% and an F1-score of 24.5%. The logistic regression model achieved an accuracy of 87.2% and an F1-score of 40.1%. Applying the logistic regression model with SMOTE to address data imbalance resulted in an accuracy of 81.7% and an F1-score of 57.7%. Although the accuracy slightly decreased, the recall, precision, and F1-score improved, demonstrating excellent performance. These findings have significant implications for the development of prediction models for suicidal ideation among Korean adolescents and can contribute to the prevention and improvement of youth suicide.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제18권8호
• /
• pp.1088-1097
• /
• 2005

Main objectives of this study were to investigate accuracy, bias and power of linear and threshold model segregation analysis methods for detection of major genes in categorical traits in farm animals. Maximum Likelihood Linear Model (MLLM), Bayesian Linear Model (BALM) and Bayesian Threshold Model (BATM) were applied to simulated data on normal, categorical and binary scales as well as to disease data in pigs. Simulated data on the underlying normally distributed liability (NDL) were used to create categorical and binary data. MLLM method was applied to data on all scales (Normal, categorical and binary) and BATM method was developed and applied only to binary data. The MLLM analyses underestimated parameters for binary as well as categorical traits compared to normal traits; with the bias being very severe for binary traits. The accuracy of major gene and polygene parameter estimates was also very low for binary data compared with those for categorical data; the later gave results similar to normal data. When disease incidence (on binary scale) is close to 50%, segregation analysis has more accuracy and lesser bias, compared to diseases with rare incidences. NDL data were always better than categorical data. Under the MLLM method, the test statistics for categorical and binary data were consistently unusually very high (while the opposite is expected due to loss of information in categorical data), indicating high false discovery rates of major genes if linear models are applied to categorical traits. With Bayesian segregation analysis, 95% highest probability density regions of major gene variances were checked if they included the value of zero (boundary parameter); by nature of this difference between likelihood and Bayesian approaches, the Bayesian methods are likely to be more reliable for categorical data. The BATM segregation analysis of binary data also showed a significant advantage over MLLM in terms of higher accuracy. Based on the results, threshold models are recommended when the trait distributions are discontinuous. Further, segregation analysis could be used in an initial scan of the data for evidence of major genes before embarking on molecular genome mapping.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.183-191
• /
• 2015

태풍, 홍수와 같은 자연재해 발생 시 영상을 기반으로 댐, 보, 교량과 같은 수변 구조물의 피해정보의 정량적인 분석이 가능하면, 피해복구 및 의사결정의 지원에 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 수변 구조물의 피해 분석을 위한 초기 과정으로 UAV를 활용한 수변 구조물의 3차원 정보의 획득을 시도하였고, 생성된 DSM의 정확도를 검증하였다. DSM의 생성을 위해 스테레오 기반의 영상정합 기술을 적용하였으며, 각각의 스테레오 정합결과를 생성 후 이를 모자이크하여 최종 DSM을 생성하였다. LIDAR에서 취득한 DSM과 비교하여 정확도를 검증했으며, 처리결과 전체 영역에서 3m 내외의 RMSE 수치가 나옴을 확인하였다. 오류의 원인을 분석해 본 결과, 생성된 DSM은 센서모델을 수립할 때에 필요한 EO 파라메터의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있었다. 이후 정확한 GCP의 적용 및 인터폴레이션, 후처리 등의 기술의 개발을 통해 더욱 신뢰할 수 있는 DSM의 생성 시도를 해야 할 것이다. 그리고 본 연구의 목표에 맞게 실제 피해지역에서의 시뮬레이션을 통해 DSM을 이용한 정량적인 피해 분석에 대한 연구를 수행해야 할 것이다.

• 한국측량학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.243-253
• /
• 2002

최근 들어 수치사진측량은 산업분야를 비롯한 여러 분야에 그 활용범위가 확대되면서 측정정확도의 향상을 위한 다각적인 연구가 진행되고 있으며 그중 다중영상을 이용한 해석방법은 많은 연구자들로 하여금 관심을 모으고 있다. 그러나 이 방법은 영상획득의 용이성과 높은 해석정확도의 확보가 가능한 반면 처리데이터양의 증가로 많은 처리시간과 노력을 요하게 되므로 처리과정의 자동화를 통한 작업의 효율성 향상을 기하여야 한다. 이에 본 연구에서는 정밀시공이 요구되는 전파망원경에 대해 다중영상을 획득하여 이를 해석하기 위한 영상해석과정의 자동화를 구현하고 대상물에 대한 정밀 측정 및 정확도 향상을 꾀하고자 하였다. 연구결과 정밀한 측정을 요하는 대상물에 대해 다중영상해석을 통한 정확도 향상을 도모할 수 있었으며 이를 토대로 전파망원경의 정밀 측정 및 곡률산출을 수행하여 대상물의 시공 후 조립정확도를 검사할 수 있었다.

• 동의생리병리학회지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1938-1944
• /
• 2004

In this study, when we make a diagnosis of constitution using QSCC Ⅱ(Questionnaire of Sasang Constitution Classification). data mining techniques are applied to seek the classification function for improving the accuracy. Data used in the analysis are the questionnaires of 1051 patients who had been treated in Dong Eui Oriental Medical Hospital and Kyung Hee Oriental Medical Hospital. The criteria for data cleansing are the response pattern in the opposite questionnaires and the positive proportion of specific questionnaires in each constitution. And the criteria for variable selection are the test of homogeneity in frequency analysis and the coefficients in the linear discriminant function. Discriminant analysis model and decision tree model are applied to seek the classification function into Sasang constitution. The accuracy in learning sample is similar in two models, the higher accuracy in test sample is obtained in discriminant analysis model.