CNN 기반의 준지도학습을 활용한 GPR 이미지 분류

김혜미 ( Hye-mee Kim ),배혜림 ( Hye-rim Bae ) (사)한국빅데이터학회 2021 한국빅데이터학회 학회지 Vol.6 No.1

GPR(Ground Penetrating Radar)에서 수집된 데이터는 지하 탐사를 위해 사용된다. 이 때, 지반 아래의 시설물들이 GPR을 반사하는 경우가 종종 발생하여 수집된 데이터는 전문가에 경험에 의존하여 해석된다. 또한, GPR 데이터는 수집 장비, 환경 등에 따라 데이터의 노이즈, 특성 등이 다르게 나타난다. 이로 인해 정확한 레이블을 가지는 데이터가 충분히 확보되지 못하는 경우가 많다. 일반적으로 이미지 분류 문제에서 높은 성능을 보이는 인공신경망 모델을 적용하기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 확보되어야 한다. 그러나 GPR 데이터의 특성 상 데이터에 정확한 레이블을 붙이는 것은 많은 비용을 필요로 하여 충분한 데이터를 확보하기가 어렵다. 이는 결국 일반적으로 활용되는 지도학습 방법을 기반으로 인공신경망을 적절히 학습시킬 수 없게 한다. 본 논문에서는 각 레이블의 정확도가 유사한 수준을 갖도록 하는 것을 목표로 데이터 특성을 바탕으로 하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 제안 방법은 준지도학습을 기반으로 하고 있으며, 인공신경망으로부터 이미지의 특징값을 추출한 후 클러스터링 기법을 활용하여 이미지를 분류한다. 이 방법은 라벨링 된 데이터가 충분하지 않은 경우 라벨링할 때 뿐 만 아니라 데이터에 달린 레이블의 신뢰도가 높지 않은 경우에도 활용할 수 있다. GPR data is used for underground exploration. The data gathered are interpreted by experts based on experience as the underground facilities often reflect GPR. In addition, GPR data are different in the noise and characteristics of the data depending on the equipment, environment, etc. This often results in insufficient data with accurate labels. Generally, a large amount of training data have to be obtained to apply CNN models that exhibit high performance in image classification problems. However, due to the characteristics of GPR data, it makes difficult to obtain sufficient data. Finally, this makes neural networks unable to learn based on general supervised learning methods. This paper proposes an image classification method considering data characteristics to ensure that the accuracy of each label is similar. The proposed method is based on semi-supervised learning, and the image is classified using clustering techniques after extracting the feature values of the image from the neural network. This method can be utilized not only when the amount of the labeled data is insufficient, but also when labels that depend on the data are not highly reliable.

인공신경망을 이용한 계획 공정 프로세스 군집 예측

주병준(Byeong Jun Joo),배혜림(Hye Rim Bae) 한국SCM학회 2016 한국SCM학회지 Vol.16 No.2

In order for recent manufacturing to meet customer demand in the complex production environments, many conditions need to be satisfied. In such environments of the increased order requirements of the production, the frequent change of the production process may occur. With current production technology, it is difficult to prepare an exact process plan due to the uncertain customer demand. In this paper, we develop a method to prepare a production process by utilizing artificial neural network (ANN) to classify the process into a cluster group considering the various requirements. As a result, we expect that it can contribute to improving the efficiency of real steel manufacturing company, of which we will show a case study.

웨어러블 디바이스 서비스 향상을 위한 개인 맞춤형 데이터 복원 알고리즘

박기군 ( Kikun Park ),배혜림 ( Hye-rim Bae ) (사)한국빅데이터학회 2021 한국빅데이터학회 학회지 Vol.6 No.2

웨어러블 디바이스의 시장규모는 매년 가파르게 성장하고 있으며, 그 슈요에 발맞춰 전세계 제조업체들은 각자만의 특성을 살린 제품들을 선보이고 있다. 그중 스마트워치는 판매량 지분이 매우 높은 웨어러블 디바이스이며, 실시간으로 수집하는 정보를 활용해 사용자들에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 품질은 스마트워치가 수집하는 데이터의 정확성에 의존하게 되는데, 상황에 따라 데이터 측정이 되지 않는 경우가 발생한다. 본 논문은 스마트워치가 수집하지 못한 데이터를 복원하는 방법을 소개한다. 데이터 복원을 위해 시간의 흐름에 따라 측정되는 운동궤적(Trajectory) 정보의 유사도 계산 방법을 다루며, 유사도에 따라 결측 구간을 복원하는 절차를 소개한다. 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 기계학습 알고리즘과의 비교실험을 진행하였으며 마지막으로 본 연구의 기대효과와 향후 연구 방향에 대해 다룬다. The market size of wearable devices is growing rapidly every year, and manufacturers around the world are introducing products that utilize their unique characteristics to keep up with the demand. Among them, smart watches are wearable devices with a very high share in sales, and they provide a variety of services to users by using information collected in real-time. The quality of service depends on the accuracy of the data collected by the smart watch, but data measurement may not be possible depending on the situation. This paper introduces a method to restore data that a smart watch could not collect. It deals with the similarity calculation method of trajectory information measured over time for data restoration and introduces a procedure for restoring missing sections according to the similarity. To prove the performance of the proposed methodology, a comparative experiment with a machine learning algorithm was conducted. Finally, the expected effects of this study and future research directions are discussed.

자원 중요도를 고려한 DEA 기반의 항만 효율성 단계적 개선 방법 연구

박재훈(Jae-Hun PARK),배혜림(Hye-Rim BAE) 조선대학교 지식경영연구원 2013 기업과 혁신연구 Vol.6 No.1

항만들 간의 효율성을 평가하고 개선 정도를 제시하기 위한 목적으로 DEA방법이 널리 적용되고 있다. 본 논문에서는 DEA를 이용한 보다 합리적이고 현실적인 항만 효율성 개선 대상 탐색을 위해, 자원의 효율성 개선 우선순위를 고려한 단계적 효율성 개선 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 DEA에 의한 효율성 평가에서 효율성에 결정적 영향을 미치는 자원을 분석하고, 해당 자원을 우선적 개선 대상으로 고려하여 단계적으로 효율성 개선 대상을 선택하는 방법이다. 이를 위해 DEA에 의한 효율성을 전체 효율성과 부분 자원 효율성으로 구분하고 종단면 회귀 분석의 일종인 Tobit 모형을 이용하여 효율성에 결정적 영향을 미치는 자원을 찾는다. 본 논문에서는 효율성에 결정적 영향을 미치는 자원을 고려하여 효율성 개선 대상을 선택하기 위해 p-DEA 모델 (Priority DEA model)을 새롭게 제시한다. 또한, p-DEA와 계층적 DEA를 결합하여 자원 개선 우선순위를 고려한 단계적 효율성 개선 대상 선택이 가능한 SIP-DEA 방법을 (Stepwise improvement p-DEA method) 제시한다. 제시하는 방법을 실제 34개 주요 항만에 적용함으로써 본 논문에서 제시하는 방법의 유효성을 검증하였다. In order to evaluate the efficiency of port terminals and to derive efficiency improvement, data envelopment analysis (DEA) has been extensively studied. This research proposes a DEA-based stepwise efficiency-improvement method considering resource priority for port terminals. The method allows an inefficient port to identify those resources that have a strong influence on efficiency, thereby enabling gradual improvement of each resource. To achieve this, we separate the efficiency as an overall efficiency and a partial efficiency, then identify the degree of each resource’s influence on efficiency by utilizing Tobit analysis. We propose a priority DEA model (p-DEA) to choose a efficiency improvement target considering resources’s influence on efficiency. Further, by integrating a stratification DEA method and the p-DEA model, newly proposed in this paper, we select stepwise efficiency improvement targets, on the basis of which inefficient port terminals can gradually improve their efficiency. To illustrate the effectiveness of our method, we conducted benchmarking for 34 major international container terminal ports.

DEA와 SOM을 이용한 투입 요소 유사성 기반의 벤치마킹 경로 선택 방법에 관한 연구

박재훈(Jae Hun Park),배혜림(Hye Rim Bae),임성묵(Sung Mook Lim) 대한산업공학회 2010 대한산업공학회지 Vol.36 No.1

DEA(Data Envelopment Analysis) is the relative efficiency measure among homogeneous DMU(Decision-Making Units) which can be used to useful tool to improve performance through efficiency evaluation and benchmarking. However, the general case of DEA was considered as unrealistic since it consists a benchmarking regardless of DMU characteristic by input and output elements and the high efficiency gap in benchmarking for inefficient DMU. To solve this problem, stratification method for benchmarking was suggested, but simply presented benchmarking path in repeatedly applying level. In this paper, we suggest a new method that inefficient DMU can choice the optimal path to benchmark the most efficient DMU base on the similarity among the input elements. For this, we propose a route choice method that combined a stratification benchmarking algorithm and SOM (Self-Organizing Map). An implementation on real environment is also presented.

온톨로지를 이용한 선박 통관 프로세스의 유사성 측정

베르나르도(Bernardo N. Yahya),박재훈(Jae Hun Park),배혜림(Hye Rim Bae),모정관(Jung Kwan Mo) 대한산업공학회 2011 대한산업공학회지 Vol.37 No.2

The demands of complicated data communications have issued a new challenge to port logistics systems. Customers expect ports to handle their generated administrative data while a vessel is docked in a port. One port logistics system, known as the Vessel Clearance Process (VCP), manages large numbers of documents related to port of entry. In the VCP, information flows through many organizations such as the port authority, shipping agents, marine offices, immigration offices, and others. Therefore, for effective management of the Business Process (BP) of the VCP, a standardized method of BP modeling is essential, especially in heterogeneous system environments. In a port, according to port policy, terms and data are sued that are similar to but different from those of other logistics partners, which hinders standardized modeling of the BP. In order to avoid tedious and time-consuming document customization work, more convenient modeling of BP for VCP is essential. This paper proposes an ontology-based process similarity measurement to assist designer for process modeling in port domain, especially VCP. We expect that this methodology will use convenient and quick modeling of port business processes.

글로벌 팬데믹 상황에서의 긴급지원금 예산 배분 정책에 대한 연구

박기군 ( Ki-kun Park ),김도희 ( Do-hee Kim ),김슬기 ( Seul-gi Kim ),최지원 ( Ji-won Choi ),배혜림 ( Hye-rim Bae ) (사)한국빅데이터학회 2020 한국빅데이터학회 학회지 Vol.5 No.2

2020년에 발생한 글로벌 펜데믹 현상은 전 세계에 큰 경제 충격을 주었으며, 그 충격은 특히 유동인구 및 관광산업에 영향을 많이 받는 자영업자들에게 더 크게 작용을 하였다. 이 문제를 해결하기 위해 각 국가에서는 긴급재난지원 정책을 실행하는데, 그 기준과 범위를 선정하는 것에 어려움이 존재하였다. 위 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음의 연구를 진행하였다. 첫째, 글로벌 펜데믹이 지역경제에 미치는 영향을 분석한 후, 그 충격을 직관적으로 설명할 수 있는 지표를 정의하였다. 둘째, 정의된 지표를 활용하여 최적의 예산정책을 지급하는 선형 모형을 수립하였다, 제시된 모형은 정부에서 쉽고 빠르게 고려할 수 있는 경제 충격지표와 최적의 해를 제시한다. 마지막으로 제안된 연구모형의 한계점과 시사점에 대해 소개한다. The global pandemics occurred in 2020 had a great economic impact on the world, and the impact was especially greater on self-employed people who were heavily affected by the floating population and tourism industry. To solve this problem, each country implemented emergency disaster support policies, and it was difficult to select the criteria and scope. The following research carried out two results. First, after analyzing the impact of global pandemics on the local economy, an economical index was defined that could explain the impact intuitively. Second, we propose linear programming methods to provide optimal budget policy using defined indicators, which present economic shock indicators and optimal years that can be considered quickly and easily by the government. Finally, the limitations and implications of the proposed study model are introduced.

TOC를 이용한 업무프로세스 효율성 향상

배혜림,이승현,조남욱 한국정보시스템학회 2006 情報시스템硏究 Vol.15 No.1

제조 기업 중심의 유비쿼터스 기술 활용 방안

공재현,배혜림 동의대학교 경제경영전략연구소 2009 經濟經營硏究 Vol.4 No.2

The objective of this paper is to suggest ubiquitous technology applications in manufacturing enterprises. We suggest applicable methods for real-time data of logistic management, manufacturing management, human resource management and history management. And we propose the structure of information systems for real-time data collection, integrate ubiquitous data through supply chain around manufacturing enterprises. Finally we invent prototype ubiquitous system for supply chain management, manufacturing management, worker management and post sales services to show possibility of ubiquitous applications