nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
유사도 계산은 메모리 기반 협력필터링 시스템의 성능에 매우 중요하다. 이 시스템들은 사용자 평가치들을 이용하여 온라인 상업 사이트에서 고객들에게 상품을 추천한다. 더욱 적합한 추천을 위해 현 사용자와 가장 유사한 사용자들을 선정하여 참조한다. 기존 문헌에는 많은 유사도 척도들이 개발되었는데, 이들은 대개 데이터 희소성이나 완전 시작 문제를 내포하고 있다. 본 논문에서는 기존 척도들과는 달리 사용자 평가치들로부터 선호 정보를 최대한 추출함으로써 희소한 데이터 조건에서도 더욱 신뢰할 수 있는 유사도값을 산출하고자 한다. 사용자 평가치 뿐만 아니라 데이터셋이 제공하는 영화장르 정보를 이용하는 새로운 유사도 척도를 제시한다. 본 척도와 기존의 관련된 척도들의 성능 실험을 하였고, 그 결과, 제안 척도는 주요 성능 평가기준 상으로 더욱 우수하거나 유사한 성능 결과를 보임을 확인하였다.

Similarity computation is very crucial to performance of memory-based collaborative filtering systems. These systems make use of user ratings to recommend products to customers in online commercial sites. For better recommendation, most similar users to the active user need to be selected for their references. There have been numerous similarity measures developed in literature, most of which suffer from data sparsity or cold start problems. This paper intends to extract preference information as much as possible from user ratings to compute more reliable similarity even in a sparse data condition, as compared to previous similarity measures. We propose a new similarity measure which relies not only on user ratings but also on movie genre information provided by the dataset. Performance experiments of the proposed measure and previous relevant measures are conducted to investigate their performance. As a result, it is found that the proposed measure yields better or comparable achievements in terms of major performance metrics.

(게재일: 2019.12.31)
기업들은 소셜 미디어로부터 특정 주제 및 자사 제품에 대한 다수의 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 사용자 집단이나 소비 트렌드를 식별할 수 있고, 이를 기반으로 미래 예측 및 마케팅 등의 다양한 목적으로 활용하고 있다. 따라서 현재 소셜 미디어 분석 도구들이 네트워크 통계 분석을 통해 기업의 소셜 미디어 마케팅의 성과를 측정하기 위한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 이러한 도구들은 방대한 양의 소셜 미디어 데이터를 수집하고 이를 분석하기 위해 고가의 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 소모하고, 복잡한 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운용에 따른 비용 부담과 많은 운영 노하우를 필요로 한다. 그 결과 중소기업이나 개인 사업자의 경우는 이러한 소셜 미디어 데이터를 효율적으로 활용하지 못하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업이나 개인 컴퓨터에서도 운영이 가능한 소셜 미디어 데이터 수집 및 분석 시스템 개발에 필요한 프레임워크 설계와 제시된 프레임워크 설계에 대한 완전성이나 일관성을 검증하기 위한 정형 명세 기법을 제시한다. 또한 정형명세 기법으로 Z 언어를 통해 명세한 결과를 Z-EVES Tool을 통해 Z 모델 체킹을 수행하여 프레임워크 설계의 명확성을 검증한다.

Companies can identify user groups or consumption trends by collecting and analyzing opinions of many users on special subjects or their products as well as utilize them as various purposes such as predicting some specific trends or marketing strategies. Therefore current analyzing tools of social media have come into use as a means to measure the performances of social media marketing through network's statistical analysis. However these tools require expensive computing and network resources including burden of costs for building up and operating complex software platforms and much operating know-how. Hence, small companies or private business operators have difficulty in utilizing those social media data effectively. This paper proposes a framework applied into developing analysis system of social media. The framework could be set up and operate the system to extract necessary social media's data. Also to design the system, this study suggests a meta-model of proposed framework and to guarantee completeness and consistency, a formal specification of meta-model by using Z language is suggested. Finally, we could verify the clearness of framework's design by performing Z model checking of formal specification's output through Z-EVES tool.

(게재일: 2019.12.31)
함정 전투체계에는 레이더 장비, 수중센서 장비, 함포 및 미사일 제어용 무장통제 장비들과 같이 체계를 운용하기 위해 필요한 여러 장비들과 이를 통제하기 위한 다기능콘솔이 구성되어 있다. 다기능 콘솔에는 장비들의 상태정보 전시 및 장비들을 통제하기 위한 HCI 기반의 소프트웨어가 탑재되어 있고, 운용자는 탑재된 소프트웨어를 활용하여 함정 전투체계를 운용한다. 하지만 함정 전투체계를 장시간 운용함에 있어 다기능콘솔 전시기의 구조로 인한 신체적 불편함, 다양하고 복잡한 HCI 구성으로 인한 운용자의 피로도 증가 등 문제점들이 발생하고 있다. 이러한 문제점들은 함정 전투체계 운용성을 저하시키는 중요한 요인이 된다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 함정 전투체계 개발자들을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 신체적 불편함을 줄일 수 있는 다기능콘솔 전시기 구조 설계와 운용자의 피로도를 줄일 수 있는 직관적인 HCI 설계 방안을 제안한다. 이로 인해, 향후 함정 전투체계 운용자들에게 편의성을 제공하여 기존 함정 전투체계보다 운용성을 향상 시킬 수 있는 장점을 가진다.

The Naval Combat System has several equipment needed to operate the system, such as radar equipment, underwater sensor equipment, guns and missile control and armed control equipment, and a multi function console is configured to control it. The multi function console is equipped with HCI(Human Computer Interaction)-based software for displaying the status information of equipment and controlling equipment, and the operator uses the installed software to operate the Naval Combat System. However, when operating a Naval Combat System for a long time, there are problems such as physical discomfort caused by the structure of the multi function console display and increase in fatigue of the person who operates various and complicated user interface configuration. These issues are important factors in reducing Naval Combat System operability. In order to solve these issues, in this paper, based on a questionnaire survey conducted for Naval Combat System development personnel, multi function console screen design to reduce physical discomfort and HCI design to reduce fatigue and increase intuition are proposed. The proposed design is expected to provide convenience to future Naval Combat System operators and improve operation over existing Naval Combat System.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 과적 화물차량 단속을 위한 대용량 화물 DTG 데이터 분석 플랫폼을 설계 및 구현한다. DTG(digital tachograph)는 차량운행기록을 실시간으로 저장하는 장치로서, 차량의 GPS, 속도, RPM, 제동유무, 이동거리 등 차량운행 관련 데이터가 1초 단위로 기록된다. 차량 운행 패턴 및 분석을 하기 위해서는 DTG 데이터의 빠른 처리가 필수적이며, 특히 대용량 DTG 데이터를 가공 및 변환하기 위해서는 빅데이터 분석 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 빅데이터 프레임워크인 스파크(Spark)를 이용하여 과적차량 단속을 위한 대용량 화물 DTG 데이터의 분석 플랫폼을 구현하였다. 구현 결과, 실제 대용량 화물 DTG 데이터를 GIS 데이터로 변환하여 지도상에 표현하고 단속 추천 지점을 보여준다.

In this paper, we design and implement an analytics platform based on bulk cargo DTG data for crackdown on overloaded trucks. DTG(digital tachograph) is a device that stores the driving record in real time; that is, it is a device that records the vehicle driving related data such as GPS, speed, RPM, braking, and moving distance of the vehicle in one second unit. The fast processing of DTG data is essential for finding vehicle driving patterns and analytics. In particular, a big data analytics platform is required for preprocessing and converting large amounts of DTG data. In this paper, we implement a big data analytics framework based on cargo DTG data using Spark, which is an open source-based big data framework for crackdown on overloaded trucks. As the result of implementation, our proposed platform converts real large cargo DTG data sets into GIS data, and these are visualized by a map. It also recommends crackdown points.

(게재일: 2019.12.31)
병원정보시스템은 의료계에서 병원의 전반적인 행정 업무 및 의사들의 의료 업무까지 다양한 정보를 포함하고 있다. 본 연구에서는 OpenCV를 이용해서 비전기반 얼굴인식 인증 및 등록 지원 병원정보시스템을 제안하였다. 구현한 보안 모듈 프로그램을 이용하여 병원정보시스템에서 접수 등록 시 병원관계자의 얼굴촬영을 통한 및 수납, 진료 및 처방 과정까지 보안성을 강화하고 개인정보의 2차적인 유출 없이 처리하고자 하였다. 구현한 보안 모듈 프로그램을 통하여 병원정보시스템에서 간호사가 확인할 수 있는 기존의 스티커 종이 태그와 손목 밴드 타입의 개인정보의 출력, 노출 및 인식이 필요 없게 하였다. 보안 모듈 프로그램에서 원본과 대조하여 영상을 아이디와 패스워드로 대신 입력되어하여 개인정보보호 및 인식율을 향상시키도록 하였다.

Hospital Information System includes a wide range of information in the medical profession, from the overall administrative work of the hospital to the medical work of doctors. In this paper, we proposed a Vision-based Authentication and Registration of Facial Identity in Hospital Information System using OpenCV. By using the proposed security module program a Vision-based Authentication and Registration of Facial Identity, the hospital information system was designed to enhance the security through registration of the face in the hospital personnel and to process the receipt, treatment, and prescription process without any secondary leakage of personal information. The implemented security module program eliminates the need for printing, exposing and recognizing the existing sticker paper tags and wristband type personal information that can be checked by the nurse in the hospital information system. In contrast to the original, the security module program is inputted with ID and password instead to improve privacy and recognition rate.

(게재일: 2019.12.31)
현재 군에서 운용하고 있는 지뢰탐지 방법은 다양하나 통상 야전에서는 육안탐지, 탐침에 의한 탐지, 탐지기에 의한 탐지, 기타탐지 방법 등으로 지뢰를 탐지하며, 탐지기에 의한 탐지방법은 GPR센서를 이용한 탐지기로 금속탐지는 가능하나 비금속탐지가 곤란하며, 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 이러한 단방향 초음파 센싱 신호를 이용한 지뢰탐지 오류의 문제점을 개선하고자 Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스 카메라부, 보안통신 헤드셋부로 구성한 스마트 웨어러블 지뢰탐지 장치를 연구하였다. 이 연구결과를 토대로 IoT(Internet of Things) 기반으로도 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 확인하기 위해 실험을 진행하고자 한다. 본 논문은 서론, 실험환경 구성, 시뮬레이션 분석, 결론 순으로 구성 하였으며, 서론에서는 지뢰, 지뢰 탐지기, 연구진행 등 연구내용을 소개 하고, 실험 환경 구성은 야전과 동일한 환경과 매설방법을 기초로 M14폭풍형 대인지뢰, M16A1파편형 대인지뢰, M15 및 M19대전차 지뢰, 지뢰와 유사한 플라스틱 병, 알루미늄 캔으로 구성하였으며, 시뮬레이션 분석은 지뢰탐지 장치 구현 성능을 분석하기 위해 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 진행하여, IoT 신호를 생성 및 전송하고, 각각의 수신된 신호를 분석하여 지뢰의 탐지 성능을 확인한 후 IoT 기반 지뢰탐지 알고리즘 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하여 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 IoT기반으로 입증하려고 한다.

In this paper, we analyzed the performance of IoT based smart wearable mine detection device. There are various mine detection methods currently used by the military. Still, in the general field, mine detection is performed by visual detection, probe detection, detector detection, and other detection methods. The detection method by the detector is using a GPR sensor on the detector, which is possible to detect metals, but it is difficult to identify non-metals. It is hard to distinguish whether the area where the detection was performed or not. Also, there is a problem that a lot of human resources and time are wasted, and if the user does not move the sensor at a constant speed or moves too fast, it is difficult to detect landmines accurately. Therefore, we studied the smart wearable mine detection device composed of human body antenna, main microprocessor, smart glasses, body-mounted LCD monitor, wireless data transmission, belt type power supply, black box camera, which is to improve the problem of the error of mine detection using unidirectional ultrasonic sensing signal. Based on the results of this study, we will conduct an experiment to confirm the possibility of detecting underground mines based on the Internet of Things (IoT). This paper consists of an introduction, experimental environment composition, simulation analysis, and conclusion. Introduction introduces the research contents such as mines, mine detectors, and research progress. It consists of large anti-personnel mine, M16A1 fragmented anti-mine, M15 and M19 antitank mines, plastic bottles similar to mines and aluminum cans. Simulation analysis is conducted by using MATLAB to analyze the mine detection device implementation performance, generating and transmitting IoT signals, and analyzing each received signal to verify the detection performance of landmines. Then we will measure the performance through the simulation of IoT-based mine detection algorithm so that we will prove the possibility of IoT-based detection landmine.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서, 우리는 TDMA 방식의 전술 데이터링크에서 원활한 전술 데이터의 분배를 위한 Dynamic TDMA 방식을 설계하였다. 기존의 전술 데이터링크는 고정된 시간 무선 자원을 이용했기 때문에 운용 도중 네트워크 상태에 따라 자원 현황을 변경하는 것이 불가능했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초기 타임슬롯 할당, 운용 중간 타임슬롯 할당, 타임슬롯 반납, 타임슬롯 회수와 같은 DTDMA 처리방식과 관련 메시지를 설계, 구현하고 그러한 상황을 모의하여 실험하였다. 이것으로 상황에 따라 타임슬롯 자원을 효율적으로 분배하여 사용하는 방식이 적용 가능함을 보였다. 따라서 차후 전술 데이터링크에 DTDMA 통신 관리를 할 수 있도록 연구를 계속할 것이다.

In this paper, we designed a dynamic TDMA scheme for smooth tactical data distribution in TDMA tactical datalinks. Since the existing tactical datalinks use fixed time radio resources, it is impossible to change the resource status according to network conditions during operation. To overcome these limitations, we designed, implemented, and simulated the DTDMA processing and related messages such as initial timeslot allocation, intermediate time slot allocation, time slot return, and timeslot retrieval. As a result, it was shown that the method of effectively allocating and using timeslot resources according to the situation is applicable. Therefore, we will continue research to manage DTDMA communication on tactical data link in the future.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 원격 제어 홀로그램 기반 인터랙티브 사이니지 디자인에 대해 제안한다. 제안한 방식은 Raspberry Pi 하드웨어 플랫폼 및 Intel realsense r200 카메라를 사용하여 인터랙션이 가능한 홀로그램 사이니지 구조를 구성하였으며, 소프트웨어 파트는 원격 콘텐츠 관리를 위한 Screenly 솔루션과 콘텐츠 제어를 위한 Open CV 기반 솔루션을 기반으로 구성된다. 3D 게임 기술 Unity 5를 기반으로 한 3D 콘텐츠 렌더링 알고리즘을 사용하여 테스트를 진행하였으며, 홀로그램 피라미드 사이니지 구조를 사용한 모델 테스트를 통해 IoS 설계를 위한 3D 데이터 시각화 및 표출이 가능한 새로운 방식을 실험하였다. 본 논문에서는 해당 홀로그램 사이니지 모델에 대하여 기술하였다.

This paper propose design of remotely controllable hologram based interactive signage. General idea is organization of work of hologram signage through using Raspberry Pi hardware platform and Intel realsense r200 for interaction opportunity. Remote content management is based on Screenly software solution. Open CV based solutions are used for content controlling on the spectators side. Represented work describe of using of the 3D content rendering algorithm based on 3D gaming technology Unity 5. An experimental model was carried out with the purpose of IoS designing, to 3D data visualization and to introduce a new method for visualizing and displaying 3D data on a hologram pyramid signage. Description of working model of hologram signage is given in this paper.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.

This paper presents a novel evolutionary framework for optimizing a bio-inspired fully dynamic neurocontroller for the maneuverable flapping flight of a simulated bird-sized ornithopter robot which takes advantage of the morphological computation and mechansensory feedback to improve flight stability. In order to cope with the difficulty of generating robust flapping flight and its maneuver, the wing of robot is modelled as a series of sub-plates joined by passive torsional springs, which implements the simplified version of feathers attached to the forearm skeleton. The neural controller is designed to have a bilaterally symmetric structure which consists of two fully connected neural network modules receiving mirrored sensory inputs from a series of flight navigation sensors as well as feather mechanosensors to let them participate in pattern generation. The synergy of wing compliance and its sensory reflexes gives a possibility that the robot can feel and exploit aerodynamic forces on its wings to potentially contribute to the agility and stability during flight. The evolved robot exhibited target-following flight maneuver using asymmetric wing movements as well as its tail, showing robustness to external aerodynamic disturbances.

(게재일: 2019.12.31)
최근까지 온라인 비즈니스 환경에서 사이버머니의 이용과 관련한 다수의 연구들이 진행되었음에도 불구하고 이들 대부분의 연구들은 사이버머니 이용자의 특성과 사이버머니 품질간의 관련성을 심층적으로 제시하지는 못하고 있는 것이 현실이다. 이에 따라, 본 연구에서는 사이버머니 이용경험이 있는 사람들을 대상으로 설문조사를 실시함으로써, 향후 사이버머니의 활성화 측면에서 어떠한 사이버머니 품질특성을 가장 중요하게 인식하고 있는가를 파악하고자 하였다. 또한, 이러한 사이버머니 품질특성에 대한 인식도가 사이버머니 이용자의 인구통계적 특성과 사이버머니 이용특성에 따라 어떻게 달라지는가를 조사하고자 하였다. 분석결과, 사이버머니 품질특성에 대한 인식도가 사이버머니 이용자의 성, 연령, 사이버머니 이용빈도에 따라 달라짐을 확인할 수 있었다. 본 연구에서의 분석결과는 다양한 온라인 비즈니스 환경에서 사이버머니의 이용방안을 모색하고 있는 국내외 다수의 기업들에게 다양한 시사점을 제공할 수 있다고 판단된다.

While there have been lots of researches on the use of cyber money in online business area, few studies suggested the results on relationship between individual characteristics, including demographic and cyber money usage characteristics, and quality factors of cyber money. Therefore, this study investigates which quality factors of cyber money are perceived to be important, and examines whether the perception of cyber money quality will vary by individual characteristics such as gender, age, cyber money usage frequency, and cyber money usage volume. The results show, based on the statistical analyses using survey questionnaire for cyber money users living in the Seoul metropolitan area, that there are differences in perception of required quality factors of cyber money among the respondents grouped by gender, age, and usage frequency of cyber money. This study could propose a variety of implications for future researches on the use of cyber money in online business areas of home and abroad.

(게재일: 2019.12.31)
전 세계적으로 태풍, 홍수 지진, 화재, 폭발 등 각종 재난으로 인해 진행 중이던 업무가 중단되는 사례가 발생해 왔다. 대규모 재난의 발생으로 인하여 공공기관의 주요 업무가 중단된다면, 물리적인 피해뿐만 아니라 국가 신뢰도의 하락과 국민에게 직·간접적으로 영향을 미치기 때문에, 재난으로 인한 핵심기능의 중단 기간을 최소화하여 기능의 연속성을 확보할 필요가 있다. 미국이나 일본과 같은 해외 선진국에서는 이미 기능연속성계획 수립 지침을 개발하여 재난으로 인한 업무 중단을 예방하고자 하고 있다. 이에 대응하여 국내에서도 기능연속성계획의 필요성을 인식하여 공공기관이 기능연속성계획을 수립하도록 「재난 및 안전관리 기본법」에서 관련법을 신설하였다. 본 연구에서는 기능연속성계획의 정의, 필요성, 해외사례를 조사하였다. 이를 기반으로 개발한 템플릿을 이용하여 경기도 A 시청을 대상으로 기능영향분석, 리스크평가, 기능연속성 전략, 기능연속성 절차를 시범 적용하여 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 목적은 기능연속성계획을 지방자치단체에 시범 적용하여 시사점을 도출하여 향후 우리나라의 지방자치단체가 기능연속성계획을 도입하는데 기여하는 것이다.

Globally, various disasters such as typhoons, floods, earthquakes, fires, explosions have caused work to be halted. If there is a large-scale disaster at public institutions in charge of major national affairs and their works are interrupted, not only will there be property damage, but there will also lead to a decline in national credibility and direct and indirect impacts on the people. Therefore, it is necessary to ensure continuity of operation by minimizing the interruption period of critical operations due to disasters. Overseas advanced countries such as the United States and Japan developed guidelines for Continuity of Operation (COOP) to prevent unexpected work disruptions caused by disasters. Recognizing the necessity of COOP in South Korea, a relevant law has been newly established in 「the Framework Act on the Management of Disasters and Safety」 to enable public institutions to establish the COOP in response to this situation. In this study, the definition, the necessity and overseas cases of COOP were investigated and described. Using the templates developed by these results, operational impact analysis, risk assessment, operational continuity strategies and operational continuity procedures were applied to "A" City Hall in Gyeonggi-do province and those results were described. The objective of this study is to substantially contribute to the introduction of COOP to local governments through their pilot application and implications of COOP.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구의 목적은 수업 시 스마트기기에 적용할 수 있는 나무 이미지를 인식하고 분류하여 정확도를 측정할 수 있는 효율적인 모델을 제안하는 것이다. 2015개정 교육과정으로 개정되면서 초등학교 4학년 과학교과서의 학습 목표에서 스마트 기기 사용한 식물 인식이 새롭게 추가 되었다. 특히 나무 인식의 경우 다른 사물 인식과 달리 수형, 수피, 잎, 꽃, 열매의 부위별 특징이 있으며, 계절에 따라 모양 및 색깔의 변화를 거치므로 인식률에 차이가 존재한다. 그러므로 본 연구를 통해 컨볼루션 신경망 기반의 사전 학습된 인셉션V3모델을 이용하여 재학습 전 후의 나무 부위별 인식률을 비교한다. 또한 각 나무의 유형별 이미지 정확도를 결합시키는 방식을 통해 효율적인 나무 분류 방안을 제시하며 교육현장에서 사용하는 스마트기기에 적용 할 수 있을 것이라 기대한다.

The goal of this study is to propose an efficient model for recognizing and classifying tree images to measure the accuracy that can be applied to smart devices during class. From the 2009 revised textbook to the 2015 revised textbook, the learning objective to the fourth-grade science textbook of elementary schools was added to the plant recognition utilizing smart devices. In this study, we compared the recognition rates of trees before and after retraining using a pre-trained inception V3 model, which is the support of the Google Inception V3. In terms of tree recognition, it can distinguish several features, including shapes, bark, leaves, flowers, and fruits that may lead to the recognition rate. Furthermore, if all the leaves of trees may fall during winter, it may challenge to identify the type of tree, as only the bark of the tree will remain some leaves. Therefore, the effective tree classification model is presented through the combination of the images by tree type and the method of combining the model for the accuracy of each tree type. I hope that this model will apply to smart devices used in educational settings.

(게재일: 2019.12.31)
최근 화두가 되고 있는 AI분야에서 가장 큰 문제점은 학습데이터의 부족 문제를 꼽을 수 있다. 수동 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요되기에 개인이 손쉽게 필요 데이터를 구축하기는 매우 어렵다. 반면, 수동 데이터 구축에 비해 자동으로 구축하는 것은 높은 품질을 유지하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 한국어 음성 명령어 인식기 개발에 필요한 데이터를 웹에서 자동으로 추출하고, 학습데이터로 사용할 수 있는 데이터를 자동으로 선별하는 방법을 소개한다. 특히, 자동 구축된 한국어 음성 데이터를 대상으로 우수한 성능을 보이는 ResNet기반의 수정 모델을 기반으로, 건강 및 일상생활도메인의 명령어 셋을 대상으로 적용가능성을 보이기 위한 실험을 진행하였다. 자동으로 구축된 데이터만을 사용한 일련의 실험에서 건강도메인은 ResNet15에서 89.5%, 일상생활도메인에서는 ResNet8에서 82%의 정확도를 보임으로써, 자동 수집 데이터의 활용 가능성을 검증하였다.

The biggest problem in the AI field, which has become a hot topic in recent years, is how to deal with the lack of training data. Since manual data construction takes a lot of time and efforts, it is non-trivial for an individual to easily build the necessary data. On the other hand, automatic data construction needs to handle data quality issue. In this paper, we introduce a method to automatically extract the data required to develop Korean speech command recognizer from the web and to automatically select the data that can be used for training data. In particular, we propose a modified ResNet model that shows modest performance for the automatically constructed Korean speech command data. We conducted an experiment to show the applicability of the command set of the health and daily life domain. In a series of experiments using only automatically constructed data, the accuracy of the health domain was 89.5% in ResNet15 and 82% in ResNet8 in the daily lives domain, respectively.

(게재일: 2019.12.31)
머신 러닝의 심층 개발로 딥 러닝 방법은 특히 CNN(Convolution Neural Network)에서 큰 진전을 이루었다. 전통적인 텍스트 정서 분류 방법과 비교할 때 딥 러닝 기반 CNN은 복잡한 다중 레이블 및 다중 분류 실험의 텍스트 분류 및 처리에서 크게 발전하였다. 그러나 텍스트 정서 분류를 위한 신경망에도 문제가 있다. 이 논문에서는 LSTM (Long-Short Term Memory network) 및 CNN 딥 러닝 방법에 기반 한 융합 모델을 제안하고, 다중 카테고리 뉴스 데이터 세트에 적용하여 좋은 결과를 얻었다. 실험에 따르면 딥 러닝을 기반으로 한 융합 모델이 텍스트 정서 분류의 예측성과 정확성을 크게 개선하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 모델을 최적화하고 그 모델의 성능을 개선하는 중요한 방법이 될 것이다.

With the in-depth development of machine learning, the deep learning method has made great progress, especially with the Convolution Neural Network(CNN). Compared with traditional text sentiment classification methods, deep learning based CNNs have made great progress in text classification and processing of complex multi-label and multi-classification experiments. However, there are also problems with the neural network for text sentiment classification. In this paper, we propose a fusion model based on Long-Short Term Memory networks(LSTM) and CNN deep learning methods, and applied to multi-category news datasets, and achieved good results. Experiments show that the fusion model based on deep learning has greatly improved the precision and accuracy of text sentiment classification. This method will become an important way to optimize the model and improve the performance of the model.

(게재일: 2019.12.31)