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관리계획 수립을 위한 한남금북.금북정맥의 전통적 지리체계인식과 환경가치 추정 연구 (A Study on the Traditional Geographic System Recognition and Environmental Value Estimate of Hannamkeumbuk-Keumbuk Mountains for the Establishment of a Management Plan)

  • 강기래;김동필
    • 한국조경학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.23-33
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    • 2012
  • 본 연구는 산경표에 따른 전통적 지리체계인 백두대간 및 부속정맥을 한남금북 금북정맥 이용자들은 어떻게 인식하고 있는지, 인식의 정도와 이용 행태 등 기초적 자료를 수집하였다. 또한 우리 산줄기인 백두대간의 생태계 완충역할을 하는 2차 산맥이라고 할 수 있는 부속 산줄기 중 우리나라 중 남부를 구분하는 한남금북 금북정맥의 환경적 가치를 현재 통화액으로 추정하였다. 전통적인 산맥분류기준과 백두대간에 대한 인식여부에 대한 질문에서 응답자의 70% 이상이 들어보거나 알고 있다는 응답을 하였으나, 부속 산줄기인 한남금북 금북정맥에 대한 인식은 "모른다"는 응답이 66.8%를 보였다. 이는 백두대간에 대한 인지율은 높은 반면, 부속정맥의 인식은 매우 저조한 것으로 나타났다. 한남금북 금북정맥의 환경적 가치에 대한 추정기법은 DBDC응답방식으로 환경재의 가치추정방법에 널리 사용되는 CVM을 이용하였다. 그 결과, 1인당 한남금북 금북정맥을 방문할 때 얻는 추가적인 효용은 5,813원으로 추정되었다. 이 금액은 평균방문비용인 51,984원에 비해 매우 낮음을 알 수 있었다. 그 이유는 자연성의 훼손, 등산로의 단조로움, 무분별한 환경파괴의 진행 등이 영향을 미친 것으로 판단하였다. 이러한 연구 결과는 백두대간과 부속정맥의 대국민홍보와 자원보전, 가치인식에 대한 새로운 시각을 제공해 줄 것이며, 향후 한남금북 금북정맥 방문자들에게는 효율적인 서비스 제공을, 한남금북 금북정맥이 속한 지방자치단체에게는 가치상승과 보존을 위한 기본적 계획과 관리를 위한 자료로서의 역할을 할 것으로 판단한다. 본 연구를 통한 향후의 연구과제는 한남금북 금북정맥 관리 범위의 적절한 설정과 가치 상승을 위한 다양한 기관들과의 업무 분장과 관리의 틀을 만들어 가는데 있다.

유역관리계획수립(流域管理計劃樹立)에 관(關)한 기초적(基礎的) 연구(硏究) (Drainage Analysis for the Anyang-cheon Upper-watershed Management Planning)

  • 우보명
    • 한국산림과학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.39-54
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    • 1979
  • 우리나라에서는 치산(治山) 치수(治水) 이수사업(利水事業)의 계획(計劃)과 시행(施行)에 있어서 정부(政府) 각(各) 부처간(部處間)에 유기성이 결여되어 있으므로 합리적(合理的)인 유역관리계획면(流域管理計劃面)에서 비효율성(非効率性)을 내포하고 있는 것이다. 본(本) 연구(硏究)에서는 안양천상류유역(安養川上流流域)(약 12,600ha) 내(內)의 배수밀도(排水密度)를 15개(個) 소유역단위(小流域單位)로 조사(調査) 분석(分析)하였는데, 이 연구결과(硏究結果)는 장래 유역관리계획수립(流域管理計劃樹立)에 주요한 기초자료(基礎資料)가 될 것이다. 1. 안양천상류유역(安養川上統流域)은 13개 준용하천(準用河川)(수암천(秀岩川), 삼성천(三聖川), 삼막천(三幕川), 학의천(鶴儀川), 내손천(內蓀川), 호계천(虎溪川), 당정천(堂井川), 산본천(山本川), 오전천(五全川), 왕곡천(旺谷川), 갈현천(葛峴川), 청계사천(淸溪寺川), 학현천(鶴峴川), 소하천(小河川)(세찬(細川), 소천(小川), 중천(中川)), 그리고 계곡으로 주배수조직(主排水組織)을 이루고 있다. 2. 조사유역내(調査流域內)의 하천대장상(河川臺帳上)의 총하천(總河川) 연장(延長)은 71.2km이며 새마을하천표상(河川表上)의 소하천(小河川)의 총연장(總延長)은 43,010m인데, 소하천(小河川)에 있어서는 약 43,410m나 누락(漏落)되었음이 조사(調査)되었다. 그리고 계곡(溪谷)(계류(溪流))는 모두 91개(個)로서 총연장(總延長)은 71,900m에 달(達)한다. 3. 소유역단위(小流域單位)의 배수밀도(排水密度)의 범위는 계곡연장(溪谷延長)을 총연장(總延長)에 포함할 경우에 14.79~24.10(m/ha)이며, 조사유역전체(調査流域全體)의 평균배수밀도(平均排水密度)는 18.21이었다. 그러나 계류(溪流)를 포함하지 않을 때에는 12.50으로 저하되었다. 4. 합리적(合理的)인 치산치수사업(治山治水事業)을 수행하기 위한 유역관리계획(流域管理計劃)을 수립(樹立)하기 위해서는 "하천(河川)", "소하천(小河川)", "야계(野溪)" 및 "계류(溪流)"를 포함하는 모든 배수조직(排水組織)에 대한 일관성 있는 유로분류기준(流路分類基準)이 확립(確立)되어야 할 것이다.

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Word2Vec을 활용한 제품군별 시장규모 추정 방법에 관한 연구 (A Study on Market Size Estimation Method by Product Group Using Word2Vec Algorithm)

  • 정예림;김지희;유형선
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.1-21
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    • 2020
  • 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

Bi-LSTM 기반의 한국어 감성사전 구축 방안 (KNU Korean Sentiment Lexicon: Bi-LSTM-based Method for Building a Korean Sentiment Lexicon)

  • 박상민;나철원;최민성;이다희;온병원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.219-240
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    • 2018
  • 감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

중국의 도시녹지 종류와 도시거주구 녹지의 설치 기준에 관한 법제도의 현황과 특성 (The Characteristic of Laws on the Kind of Urban Green Spaces and the Legal Requirements for the Green Spaces of Urban Habitat in China)

  • 신익순
    • 한국조경학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.1-11
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    • 2013
  • 본 연구는 도시녹지에 관한 현행 중국의 법제도를 조사하여 도시녹지의 종류와 도시거주구 녹지의 설치 기준을 항목별로 분류해 봄으로써 그 속성을 이해하고, 국내 규정과 상이한 특이점을 분석 고찰함으로써 향후 이들 법규의 국내 도입 여부를 위한 기초 자료를 제공하고자 수행되었다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 공원녹지, 생산녹지, 방호녹지, 부속녹지, 기타녹지 등 5종류로 구분되는 중국의 도시녹지는 공원과 녹지 개념이 동시에 포함되어 있는 점이 공원과 녹지가 엄밀히 구분되어 있는 국내의 공원녹지 개념과는 상이하며, 종합공원, 공동체공원, 전문공원 및 대상(帶狀)공원 등으로 구분되는 중국의 도시공원의 종류는 하위 법규인 '도시녹지분류표준'에서 밝히고 있다. 둘째, 옥상조경 시 중국에서는 주민 출입이 용이한 지하나 반지하 건물의 옥상 외에는 옥상조경의 조경면적을 도시녹지의 녹지율 산입에 포함시키지 않고 있고, 도시 주민들의 생활환경 확보를 위해 거주구 계획 설계 시의 녹지 요구 조항과 거주구, 소구(小區), 조단(組團) 등 거주구 종류별 의무적 공공녹지 확보율이 구체적으로 명시되어 있다. 셋째, 거주구 내 녹지계획 시 녹지계통 수립이 의무화되고, 기존 수목과 녹지의 보존 이용을 명시하고 있다. 녹지율은 구거주구 재정비시의 경우 신거주구 건설시보다 완화시켜 주고, 특이하게 녹지 경사도를 별도로 명시하고 있다. 거주구공원, 어린이공원(소유원(小遊園)), 조단(組團)녹지 등 각급 중심녹지의 설치 내용, 요구사항 및 최소 면적 규모가 명시되어 있고, 특히 조단녹지의 일종인 정원식 조단녹지는 폐쇄형 녹지와 개방형 녹지로 분류하여, 다층 고층 건물별로 남 북측 건물 간격과 녹지 면적 확보치를 밝히고 있으며, 녹지 면적 계산법이 별도의 규범에 제시되어 있다. 넷째, 거주구별 달성해야 할 거주구 내 공공녹지의 1인당 확보 면적인 총 지표가 정해져 있고, 이 경우 노후 구역 재정비시에는 일정치까지 완화할 수 있다. 공공녹지의 위치와 규모, 최소폭, 개소당 최소 면적 등이 명시되어 있고, 도로와의 인접, 전체 면적 대비 녹화 면적비, 개방적 공간 확보, 일조음영선 범위 등 공간 배치 원칙이 규정되어 있다. 다섯째, 지하관선 설치 시의 녹지 고려 사항으로 지하관선과 주변 녹화수목과의 최소 수평 이격거리가 명시되어 있고, 공공서비스 시설 중 녹지 설치를 위해 종류별 서비스 내용에 따른 녹지 설치 원칙이 규정되어 있다. 국내 규정에는 없는 중국 법규만의 특이점에 대한 국내 도입 여부의 검토가 향후 요구되고, 이상의 연구 결과는 중국의 도시녹지 관련 법제도 연구의 당면성에 대한 국내 조경가들의 공감대를 형성하는데 기여할 수 있을 것이며, 나아가 조경 법제도의 국제화 진입의 계기 역할을 하게 될 것이다.

울릉도 지역의 헬리콥터를 이용한 응급환자 후송 실태 (Study on the Patterns of Helicopter Emergency Medical Services in Ullung Island)

  • 김태훈;임현술;이관
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제27권1호
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    • pp.115-123
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    • 2002
  • 1997년 1월 1일부터 2001년 12월 31일까지 5년간 울릉군 보건의료원 응급실을 내원하여 헬리콥터를 이용하여 육지병원으로 후송된 환자를 조사하였다. 헬리콥터가 운행된 회수는 5년간 88회, 후송된 환자들은 110명으로 113건이었다. 헬리콥터의 연도별 운행 회수는 1997년은 13회(14.8%), 1998년에는 17회(19.3%), 1999년에는 18회(20.5%), 2000년에는 17회(19.3%), 2001년에는 23회(26.1%) 운행하여 연도에 따라 헬리콥터 운행 회수가 증가하는 경향을 보였다. 헬리콥터 종류는 해양경찰 헬리콥터가 46회(52.3%), 119 소방 헬리콥터가 19회(21.6%), 해군 헬리콥터는 14회(15.9%), 민간 헬리콥터가 7회(8.0%) 운행하였다. 후송 시간대는 오전 6시부터 오후 6시 이전까지 79회(89.8%)가 후송되었다. 후송 환자의 계절별 분포는 가을에 25회(28.5%), 봄에 23회(26.2%) 운행하였다. 최종 후송 지역은 경상북도 포항시 47건(43.1%), 강원도 강릉시 34건(31.2%), 대구광역시 16건(14.7%) 서울 10건(8.8%) 등의 순이었다. 후송 환자의 성별 분포는 남자가 71건(65.1%), 여자가 38건(34.9%)으로 남자가 많았다. 연령별 분포는 60세 이상이 31건(28.4%), 30대가 20건(18.3%), 40대가 16건(14.7%) 등의 순이었다. 진료과별 분포는 신경외과 42건(37.1%), 내과 21건(18.6%), 일반외과와 정형외과가 각각 13건(11.5%) 등의 순이었다. 질병별 분포는 뇌졸중이 27건(23.9%)으로 가장 많았으며, 골절이 13건(11.5%), 두부손상 11건(9.7%), 임신과 관련된 출혈 및 통증 10건(8.8%), 복막염 8건(7.1%) 등의 순이었다. 한국표준질병사인분류(3-KSCD)에 의한 분포는 순환기계의 질환(IX)이34건(30.1%), 손상, 중독및기타(XIX)가34건(30.1%), 소화기계질환(XI)이 23건(20.4%) 등의순이었다. 울릉도를 비롯한 도서지역의 응급환자 후송에는 헬리콥터의 이용이 필수적이다. 보다 효율적인 응급환자 후송을 위해서는 헬리콥터의 야간 운행, 헬리콥터 내의 환자감시장치 등의 의료장비의 확보, 공식적인 응급후송용 헬리콥터의 확보 및 이를 위한 법 제정 등이 이루어져야 할 것이다.

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Present status and prospect for development of mushrooms in Korea

  • Jang, Kab-Yeul;Oh, Youn-Lee;Oh, Minji;Im, Ji-Hoon;Lee, Seul-Ki;Kong, Won-Sik
    • 한국균학회소식:학술대회논문집
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    • 한국균학회 2018년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.27-27
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    • 2018
  • The production scale of mushroom cultivation in Korea is approximately 600 billion won, which is 1.6% of the Korean gross agricultural output. Annually, ca. 190,000 tons of mushrooms are harvested in Korea. Although the numbers of mushroom farms and cultivators are constantly decreasing, the total mushroom yields are increasing due to the large-scale cultivation facilities and automation. The recent expansion of the well-being trend causes increase in mushroom consumption in Korea: annual per capita consumption of mushroom was 3.9kg ('13) that is a little higher than European's average. Thus the exports of mushrooms, mainly Flammulina velutipes and Pleurotus ostreatus, have been increased since the middle of 2000s. Recently, however, it is slightly reduced. However, Vietnam, Hong Kong, the United States, the Netherlands and continued to export, and the country has increased recently been exported to Australia, Canada, Southeast Asia and so on. Canned foods of Agaricus bisporus was the first exports of the Korean mushroom industry. This business has reached the peak of the sale in 1977-1978. As Korea initiated trade with China in 1980, the international prices of mushrooms were sharply fall that led to shrink the domestic markets. According to the high demand to develop new items to substitute for A. bisporus, oyster mushroom (Pleurotus ostreatus) was received the attention since it seems to suit the taste of Korean consumers. Although log cultivation technique was developed in the early 1970s for oyster mushroom, this method requires a great deal of labor. Thus we developed shelf cultivation technique which is easier to manage and allows the mass production. In this technique, the growing shelf is manly made from fermented rice straw, that is the unique P. ostreatus medium in the world, was used only in South Korea. After then, the use of cotton wastes as an additional material of medium, the productivity. Currently it is developing a standard cultivation techniques and environmental control system that can stably produce mushrooms throughout the year. The increase of oyster mushroom production may activate the domestic market and contribute to the industrial development. In addition, oyster mushroom production technology has a role in forming the basis of the development of bottle cultivation. Developed mushroom cultivation technology using bottles made possible the mass production. In particular, bottle cultivation method using a liquid spawn can be an opportunity to export the F.velutipes and P.eryngii. In addition, the white varieties of F.velutipes were second developed in the world after Japan. We also developed the new A.bisporus cultivar "Sae-ah" that is easy to grown in Korea. To lead the mushroom industry, we will continue to develop the cultivars with an international competitive power and to improve the cultivation techniques. Mushroom research in Korea nowadays focuses on analysis of mushroom genetics in combination with development of new mushroom varieties, mushroom physiology and cultivation. Further studied are environmental factors for cultivation, disease control, development and utilization of mushroom substrate resources, post-harvest management and improvement of marketable traits. Finally, the RDA manages the collection, classification, identification and preservation of mushroom resources. To keep up with the increasing application of biotechnology in agricultural research the genome project of various mushrooms and the draft of the genetic map has just been completed. A broad range of future studies based on this project is anticipated. The mushroom industry in Korea continually grows and its productivity rapidly increases through the development of new mushrooms cultivars and automated plastic bottle cultivation. Consumption of medicinal mushrooms like Ganoderma lucidum and Phellinus linteus is also increasing strongly. Recently, business of edible and medicinal mushrooms was suffering under over-production and problems in distribution. Fortunately, expansion of the mushroom export helped ease the negative effects for the mushroom industry.

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전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

Ensemble of Nested Dichotomies 기법을 이용한 스마트폰 가속도 센서 데이터 기반의 동작 인지 (Ensemble of Nested Dichotomies for Activity Recognition Using Accelerometer Data on Smartphone)

  • 하으뜸;김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.123-132
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    • 2013
  • 최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

스마트폰 다종 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 사용자 동행 상태 인식 (A Deep Learning Based Approach to Recognizing Accompanying Status of Smartphone Users Using Multimodal Data)

  • 김길호;최상우;채문정;박희웅;이재홍;박종헌
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.163-177
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    • 2019
  • 스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.