• 제목/요약/키워드: information collection system

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음향신호를 활용한 딥러닝 기반 비가시 영역 객체 탐지 (Deep Learning Acoustic Non-line-of-Sight Object Detection)

  • 신의현;김광수
    • 지능정보연구
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    • 제29권1호
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    • pp.233-247
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    • 2023
  • 최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.

전문용어 인식 시스템을 위한 분산 병렬 처리 플랫폼 최적화 및 성능평가 (Optimization and Performance Analysis of Distributed Parallel Processing Platform for Terminology Recognition System)

  • 최윤수;이원구;이민호;최동훈;윤화묵;송사광;정한민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.1-10
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    • 2012
  • 과학기술 문헌의 전문용어 인식 분야는 지금까지 다양한 통계적 방법론을 사용하여 용어 인식 정확률을 향상시키기 위하여 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 본 논문에서는 전문용어를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 '후보용어 추출 과정'의 언어처리부분과 '용어 가중치 할당 과정'에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 분산병렬 처리 기반의 맵리듀스 작업을 이용하여 해결하는 전문용어 인식 방법을 구현하고 실험하였다. 실험은 확장성과 분산 병렬 처리 환경 최적화 두 가지로 수행하였고, 첫 번째 실험에서 12개의 노드를 사용하여 분산 병렬 처리하였을 때 단일 머신을 사용한 경우보다 11.27배의 처리속도 향상을 보였다. 두 번째 실험에서 1)기본 환경, 2)복수 리듀서, 3)컴바이너, 4) 2)와 3)의 조합에 대하여 수행하였고, 3)컴바이너 사용이 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 본 논문에서 구현된 전문용어 인식 시스템은 대용량 과학기술 문헌에 대한 지식 추출 작업속도 개선에 기여하였다.

지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 얼굴 영역 초해상도 하드웨어 설계 (Hardware Design of Super Resolution on Human Faces for Improving Face Recognition Performance of Intelligent Video Surveillance Systems)

  • 김초롱;정용진
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제48권9호
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    • pp.22-30
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    • 2011
  • 최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

무인 항공사진측량에 의한 농경지 필지 경계설정 정확도 (Accuracy of Parcel Boundary Demarcation in Agricultural Area Using UAV-Photogrammetry)

  • 성상민;이재원
    • 한국측량학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.53-62
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    • 2016
  • 최근 초경량 무인비행장치(UAS: Unmanned Aerial System)에 저가의 소형 항법장치와 카메라 등의 센서를 탑재하여 지상의 공간정보를 신속하고 정확하게 취득하는 무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)이 크게 주목받고 있다. 특히, 무인 항공사진측량은 저가의 일반 카메라로 취득된 다량의 고해상 영상을 컴퓨터 비전기술을 접목한 영상처리 소프트웨어로 정사영상과 DEM 등을 신속히 생성할 수 있어 기존의 항공사진측량을 서서히 대체하고 있다. 따라서 무인항공사진측량의 활용분야는 정밀한 위치정보를 요구하는 대축척 지형도제작과 지적측량 등에까지 확장 적용되고 있다. 본 연구에서는 고정익 무인항공기로 지상표본거리(GSD: Ground Sample Distance) 4cm로 촬영된 영상을 이용하여 농경지 필지의 경계설정 정확도 실험 결과를 소개하였다. 연구결과, 지적현황측량 성과와 비교하여 무인항공 정사영상으로부터 추출된 필지경계점의 정확도는 8cm미만으로 축척 1:500 지적측량을 위한 연결교차의 허용범위를 만족하였다. 그리고 면적오차는 비교 기준면적인 1,969m2에 비하여 약 0.2%(3.3m2) 미만의 무시가능한 미소 오차가 발생하였다. 따라서 무인항공사진측량은 농경지의 필지경계 설정을 위하여 충분히 적용 가능한 전도유망한 기술임을 입증하였다.

분산 시스템의 기능 및 비기능 검증을 위한 테스트 프레임워크 개발 (Development of a Test Framework for Functional and Non-functional Verification of Distributed Systems)

  • 윤상필;서용진;민법기;김현수
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.107-121
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    • 2014
  • 분산 시스템은 물리적으로 분산된 컴퓨터들이 네트워크에 의해 유기적으로 연결된 것을 의미한다. 유무선 인터넷의 보편적인 사용으로 인해 사용자는 언제 어디서나 분산 서비스의 이용이 가능하게 되었다. 분산 서비스의 폭발적인 증가는 서비스의 기능적 측면에서의 검증뿐만 아니라 서비스 품질과 관련된 비기능적 요소의 검증도 강하게 요구하고 있다. 분산 서비스를 검증하기 위해서는 분산 시스템에 맞는 테스트 환경을 구축해야 한다. 하지만 분산 시스템은 물리적으로 분산된 노드로 구성되기 때문에 테스트 환경을 구축함에 있어서 단일 시스템의 테스트 환경보다 많은 노력이 요구된다. 이 논문에서 우리는 분산 시스템의 기능 및 비기능 요소의 검증을 위한 테스트 프레임워크를 제안한다. 제안하는 테스트 프레임워크는 메시지 시퀀스 차트(Message Sequence Chart)를 기반으로 테스트 케이스를 자동 생성하며, 물리적으로 분산된 노드를 흉내 낼 수 있는 가상의 분산 노드로 구성된 테스트 드라이버를 포함한다. 테스트 수행 결과는 다양한 그래프와 GUI를 통해서 쉽게 확인할 수 있다. 이 논문에서 제안하는 테스트 프레임워크를 통해 분산 시스템 테스트에 드는 노력을 감소할 수 있고 시스템의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이다.

추천시스템을 위한 복합지식저장소 설계 (Design of Compound Knowledge Repository for Recommendation System)

  • 한정수;김귀정
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권11호
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    • pp.427-432
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    • 2012
  • 본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.

의료서비스경험조사의 신뢰도 및 타당도 검토: 의료기관 특성별 차이를 중심으로 (Review of Reliability and Validity of Medical Service Experience Survey: Focused on the Differences by Type of Medical Institutions)

  • 김희년;최용석;문석준;신정우
    • 보건행정학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.94-106
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    • 2022
  • Background: The efforts to build more "people centered," "patient centered" health system has been emerging all over the world. Aligning with it, the Korean government is conducing the survey called "Medical Service Experience Survey (MSES)." There are critics, however, that MSES is not scrutinizing the medical experiences of patients in various healthcare settings. For this reason, this study aims to perform an empirical analysis of the differences in answers of patients responding to various healthcare settings. Methods: There are two steps in this study. First, explanatory analysis is conducted to compare the tendency of statistical concentration on questionnaires by divided healthcare settings. Second, confirmative analysis is carried out to evaluate the construct validity, reliability, and discriminant validity of the questionnaire in each healthcare setting. The raw data of MSES, which was conducted in 2020 by the Ministry of Health and Welfare in Korea and the Korean Institute for Health and Social Affairs is used. Results: As a result of exploratory factor analysis for all outpatients, the items were classified into four factors statistically: "doctor experience," "nurse experience," "outpatient service experience," and "patient satisfaction." It was confirmed that the reliability of all factors extracted was secured. However, for patients who visited hospitals, questionnaires related to personal privacy, such as "experiences on medical staffs considering physical exposure" or "experiences related to personal information exposure," were answered in conjunction with items of "nurse experience." Besides, patients responded that administrative elements of medical services, such as "experiences of comfort in medical institutions" and "experiences of satisfactory administrative services," were related to the items of "nurse experience." The answers of patients who visited traditional medical hospitals and clinics about "doctor experience" and "nurse experience" were not discerned statistically, and the answers to "doctor experience," "nurse experience," and "medical institution experience" were entangled with the responses of patients who visited dental hospitals and clinics. On the other hand, as a result of the confirmatory factor analysis, it was found that the inquiries of MSES generally had intensive validity. Conclusion: The collection of objective and scientific data is the prominent component to enlighten the patient-centered healthcare system alongside with change of the worldwide paradigm of measuring the healthcare system performance as follows the transition of perspective of health care from provider-centered to patient-centered. This study empirically shows that the patient experience can vary as the healthcare settings. Furthermore, to make an advance in measuring the experience of patients with medical services, this article proposes the deliberate consideration of the different kinds of healthcare settings and articulate design of the survey.

토픽모델링을 활용한 조세순응 연구 동향 분석 (Analysis of Research Trends in Tax Compliance using Topic Modeling)

  • 강민조;백평구
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.99-115
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 사회과학 전반에 걸쳐서 수행되고 있는 조세 분야의 대표적인 연구주제로서 조세순응, 납세의식, 성실납세(이하 "조세순응")에 관한 연구의 흐름을 정리함으로써 융합학문으로서 세무학의 지평을 확장하는 것이다. 이에 조세순응에 관한 국내 학술지 논문을 학제적 관점에서 종합적으로 분석하기 위하여 텍스트마이닝의 일환으로 토픽모델링 기법을 적용하였다. 데이터 수집-키워드 전처리-토픽모델 분석의 흐름으로 총 347편의 논문에 연구자가 등록한 조세순응 관련 키워드들로부터 잠재적인 연구주제를 제시하고자 하였다. 본 연구의 분석 결과로 첫째, 키워드 분석에서는 세무조사, 조세회피, 성실신고확인제도 등의 키워드가 단순 빈도 기준으로 상위 5개 키워드에 포함되었고, 키워드의 상대적 중요도를 감안한 TF-IDF 값에서도 상위 5개 키워드에 포함되었다. 한편 탈세라는 키워드는 단순빈도에서 부각되지 않은 것에 비해 TF-IDF 값 기준으로 상위 키워드에 포함되었다. 둘째, 토픽모델링을 통해 잠재적인 8개의 연구주제를 도출하였다. 해당 주제는 (1) 조세공정성과 조세범칙행위의 억제, (2) 조세법의 이념과 조세정책의 타당성, (3) 실질과세원칙과 조세채권의 담보 (4) 납세협력비용과 세무행정 서비스, (5) 신고납세제도와 세무전문가, (6) 조세풍토와 전략적 조세행동, (7) 조세행동의 다면성과 차별적 순응의도, (8) 과세정보시스템과 효율적 세원관리와 같다. 본 연구는 학문 간의 경계를 넘어 조세순응이라는 주제어를 바라보는 다양한 관점을 포괄적으로 조망함으로써 학제간 소통의 기회를 마련하고 합리적인 조세제도를 구축하는데 실천적 시사점을 제시하고자 하였다.

MEC 산업용 IoT 환경에서 경매 이론과 강화 학습 기반의 하이브리드 오프로딩 기법 (Hybrid Offloading Technique Based on Auction Theory and Reinforcement Learning in MEC Industrial IoT Environment)

  • 배현지;김승욱
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권9호
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    • pp.263-272
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    • 2023
  • 산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

제2형 당뇨병 및 당뇨전단계 발병 영향 요인 : 국민건강영양조사 8기(2019-2021) 자료 이용 (Factors Influencing Onset Type 2 Diabetes and Prediabetes in Adults: The 8th Korea national health and nutrition examination survey (2019-2021) )

  • 김현수;강민정
    • 대한통합의학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.89-100
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    • 2024
  • Purpose : The objective of this study was to determine the major factors influencing the onset of diabetes and prediabetes and for collection of the basic data required to reduce the prevalence of diabetes and plan for administration of an effective health care system. By classifying the level of blood sugar management according to three categories: normal, prediabetes, and diabetes diagnosis, and determining the causes of diabetes in consideration of various variables, we will conduct an analysis of the main factors to be addressed for effective management of blood sugar and for preparation of basic data for use in early management. Methods : In this study, an analysis of raw data from the 8th National Health and Nutrition Examination Survey collected over a period of three years from 2019 to 2021, including 8,110 subjects in 2019, 7,359 subjects in 2020, and 7,090 subjects in 2021 was performed. A total of 22,559 subjects were aged 19 years or older, and 15,821 subjects were classified as subjects for inclusion in the final analysis. In the analysis, categorical variables were tested for difference, analysis of continuous variables using regression was performed, and analysis of influencing factors was performed using multinomial logistic analysis. Result : Significant factors related to the onset of diabetes and prediabetes included age (p<.001), marital status (p<.001), occupation (p<.001), hypertension (p<.001), dyslipidemia (p<.001), cardiovascular disease (p=.008), alcohol (p=.030) smoking (p=.005), systolic blood pressure (p<.001), diastolic blood pressure (p<.001), body mass index (p<.001) and waist circumference (p=.037), blood triglycerides (p<.001), and blood cholesterol (p<.001). Conclusion : Diabetes, a complex disease affected by a variety of diseases, requires active management from the prediabetes stage, and providing an appropriate level of medical information and services to elderly individuals without family support is considered a long-term health care system requirement in Korean society where the demographic structure is changing. In particular, determining the causes of prediabetes and development of a preventive approach to administering the health care system will be important for efficient management of diabetic patients.