Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.477
Ji-Hyeon Yoo, Ho-Jin Jung, Janghyeon Kim, Dae-Han Sim, Song-Woo Kim, KwangEun Ko, Han Ul Yoon
정확한 힘과 방향을 요구하는 작업이 주어졌을 때, 사람은 강화학습과 유사한 휴리스틱 방법론을 통해 작업을 수행한다. 따라서, 이러한 사람의 의사결정-조작의 과정을 강화학습으로 구현하여 로봇에게 적용하여준다면 정교한 손동작이 요구되는 작업을 성공적으로 수행할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 본 논문은 사람의 정교한 손놀림이 요구되는 C형 고리 patience cube를 로봇으로 해결하기 위한 강화학습 기반 플래너 설계 기법을 제안한다. 먼저 두 축을 기준으로 회전하는 평평한 판과 그 위에서 구르는 공에 대한 운동 방정식을 구하였다. 이후, C형 고리 patience cube 문제를 C형 고리의 입구로 공을 가져오는 플래닝 문제와 그 영역으로부터 공을 고리 안으로 넣는 플래닝 문제로 구성하였다. 이어서, 각 플래닝 문제를 해결하기 위한 마르코프 의사 결정(MDP) 튜플(상태, 행동, 보상)을 정의하였다. 에이전트(플래너)는 가상환경에서 강화학습 알고리즘(PPO)을 통해 학습되었다. 결과적으로, 가상환경에서 학습된 에이전트가 가상환경에서 C형 고리 patience cube문제를 잘 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한, 실제 환경의 양팔 로봇에 이식하였을 때도 주어진 C형 고리 patience cube 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 본 논문에서 제안된 방법론으로, 다양한 정교한 손동작 문제를 kinodynamic 플래닝 문제로 정의하여 해결할 수 있는 가능성을 보였다.
{"title":"Solving the C-Shaped Ring Type Patience Cube as Planning Problem","authors":"Ji-Hyeon Yoo, Ho-Jin Jung, Janghyeon Kim, Dae-Han Sim, Song-Woo Kim, KwangEun Ko, Han Ul Yoon","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.477","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.477","url":null,"abstract":"정확한 힘과 방향을 요구하는 작업이 주어졌을 때, 사람은 강화학습과 유사한 휴리스틱 방법론을 통해 작업을 수행한다. 따라서, 이러한 사람의 의사결정-조작의 과정을 강화학습으로 구현하여 로봇에게 적용하여준다면 정교한 손동작이 요구되는 작업을 성공적으로 수행할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 본 논문은 사람의 정교한 손놀림이 요구되는 C형 고리 patience cube를 로봇으로 해결하기 위한 강화학습 기반 플래너 설계 기법을 제안한다. 먼저 두 축을 기준으로 회전하는 평평한 판과 그 위에서 구르는 공에 대한 운동 방정식을 구하였다. 이후, C형 고리 patience cube 문제를 C형 고리의 입구로 공을 가져오는 플래닝 문제와 그 영역으로부터 공을 고리 안으로 넣는 플래닝 문제로 구성하였다. 이어서, 각 플래닝 문제를 해결하기 위한 마르코프 의사 결정(MDP) 튜플(상태, 행동, 보상)을 정의하였다. 에이전트(플래너)는 가상환경에서 강화학습 알고리즘(PPO)을 통해 학습되었다. 결과적으로, 가상환경에서 학습된 에이전트가 가상환경에서 C형 고리 patience cube문제를 잘 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한, 실제 환경의 양팔 로봇에 이식하였을 때도 주어진 C형 고리 patience cube 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 본 논문에서 제안된 방법론으로, 다양한 정교한 손동작 문제를 kinodynamic 플래닝 문제로 정의하여 해결할 수 있는 가능성을 보였다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"670 ","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931631","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.469
Seong-Wook Won, Seon-Min Choe, Hyun-A Lee, Yong-Tae Kim
본 논문에서는 자율적으로 과일을 인식하고 수확할 수 있는 로커-보기 (Rocker-Bogie) 구조의 수확 로봇 설계 방법을 제안한다. 먼저, 노지 과수원 환경에서 이동 및 수확 안정성을 위하여 로커-보기 구동 메커니즘을 적용하고, 로봇 매니퓰레이터와 Depth 카메라를 사용한 과일 수확 로봇을 설계하였다. 과일 인식을 위하여 YOLOv5(You Only Look Once v5) 딥러닝 알고리즘을 사용하였으며, 과일 인식 정보와 카메라 Depth 정보를 사용한 과일의 수확 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 또한, 추정된 과일 위치를 기반으로 로봇 매니퓰레이터와 핸드를 사용한 과일 수확 알고리즘을 개발하고, SLAM 기반으로 수확 로봇의 자율 주행 및 수확제어 알고리즘도 제안하였다. 제안된 수확 방법은 실제 수확 로봇을 제작하여 모형 과수를 사용한 테스트 베드에서 실험으로 성능을 검증하였다. 개발된 수확 로봇은 과수가 전체 보이는 환경에서는 높은 정확도로 자율적으로 과일을 인식하고 수확할 수 있음을 실험 결과에서 보여 주었다.
本论文提出了自主认识和收获水果的Rocker-Bogie结构的收获机器人设计方法。首先，为了在露地果园环境中移动和收获的稳定性，采用了堆场-视图驱动机制，设计了使用机器人模型和Depth相机的水果收获机器人。为了水果识别，使用了YOLOv5(You Only Look Once v5)深度学习算法，提出了使用水果识别信息和相机Depth信息的水果收获位置推测算法。另外，基于推测的水果位置，开发了使用机器人模型和手的水果收获算法，并在SLAM基础上提出了收获机器人的自主行驶和收获控制算法。提出的收获方法是制作实际收获机器人，在使用模型果树的测试床上进行实验验证性能。实验结果表明，开发出来的收获机器人在果树整体可见的环境下，可以以较高的准确度自主地认识水果并收获。
{"title":"A Study on the Design of Fruit Harvesting Robot with Rocker-Bogie Structure","authors":"Seong-Wook Won, Seon-Min Choe, Hyun-A Lee, Yong-Tae Kim","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.469","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.469","url":null,"abstract":"본 논문에서는 자율적으로 과일을 인식하고 수확할 수 있는 로커-보기 (Rocker-Bogie) 구조의 수확 로봇 설계 방법을 제안한다. 먼저, 노지 과수원 환경에서 이동 및 수확 안정성을 위하여 로커-보기 구동 메커니즘을 적용하고, 로봇 매니퓰레이터와 Depth 카메라를 사용한 과일 수확 로봇을 설계하였다. 과일 인식을 위하여 YOLOv5(You Only Look Once v5) 딥러닝 알고리즘을 사용하였으며, 과일 인식 정보와 카메라 Depth 정보를 사용한 과일의 수확 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 또한, 추정된 과일 위치를 기반으로 로봇 매니퓰레이터와 핸드를 사용한 과일 수확 알고리즘을 개발하고, SLAM 기반으로 수확 로봇의 자율 주행 및 수확제어 알고리즘도 제안하였다. 제안된 수확 방법은 실제 수확 로봇을 제작하여 모형 과수를 사용한 테스트 베드에서 실험으로 성능을 검증하였다. 개발된 수확 로봇은 과수가 전체 보이는 환경에서는 높은 정확도로 자율적으로 과일을 인식하고 수확할 수 있음을 실험 결과에서 보여 주었다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"55 7","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931939","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.4.320
Donggyun Kim, Nam-Kyun Im
{"title":"Prediction for Ship Roll Motion by Stacked Deep Learning Model","authors":"Donggyun Kim, Nam-Kyun Im","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.320","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.320","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"48 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135989512","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.4.368
Yeonwoo Hwang, Jaewon Ki, Quoc Toan Nguyen, Xuan Dung To, Van Lang Nhu, Minh Nguyen Nguyen, Keeseong Lee
최근 팬데믹(Pandemic)으로 인하여 감염병 예방을 위하여 여러 연구가 시도되고 있다. 밀폐된 공간에 얼마나 많은 인원이 오고 가는 지에 대한 통계적 데이터는 감염병 예방을 위한 매우 중요한 척도이다. 이에 따라 특정한 공간에서 유동인구를 세는 기술인 피플 카운팅(People Counting)을 이용한 피플 카운터(People Counter)의 수요가 매우 늘게 되었다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 객체 추적 모델로 임베디드 기기에서도 실시간으로 작동 가능한 피플 카운터 개발을 연구 목적으로 한다. 객체 추적 모델은 객체 감지 모델과 Deep SORT 객체 추적 알고리즘을 결합하였고, 감지 모델로 계산 속도가 빨라 임베디드 환경에 적합한 경량화된 SSD MobileNet V2를 사용하였다. 개발된 피플 카운터는 밀폐된 공간에서 출입구 주변 객체를 추적하며 카운팅하고, 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
{"title":"People Counter Using SSD MobileNet V2 and Deep SORT Based Object Tracking in Embedded Environment","authors":"Yeonwoo Hwang, Jaewon Ki, Quoc Toan Nguyen, Xuan Dung To, Van Lang Nhu, Minh Nguyen Nguyen, Keeseong Lee","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.368","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.368","url":null,"abstract":"최근 팬데믹(Pandemic)으로 인하여 감염병 예방을 위하여 여러 연구가 시도되고 있다. 밀폐된 공간에 얼마나 많은 인원이 오고 가는 지에 대한 통계적 데이터는 감염병 예방을 위한 매우 중요한 척도이다. 이에 따라 특정한 공간에서 유동인구를 세는 기술인 피플 카운팅(People Counting)을 이용한 피플 카운터(People Counter)의 수요가 매우 늘게 되었다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 객체 추적 모델로 임베디드 기기에서도 실시간으로 작동 가능한 피플 카운터 개발을 연구 목적으로 한다. 객체 추적 모델은 객체 감지 모델과 Deep SORT 객체 추적 알고리즘을 결합하였고, 감지 모델로 계산 속도가 빨라 임베디드 환경에 적합한 경량화된 SSD MobileNet V2를 사용하였다. 개발된 피플 카운터는 밀폐된 공간에서 출입구 주변 객체를 추적하며 카운팅하고, 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987717","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.4.344
Do-Yup Kim
동시 무선 정보 및 전력 전송 (SWIPT) 기술은 정보와 에너지를 동시에 송수신하는 기술로, 시간 분할 및 전력 분할 기법을 통해 독립적인 정보 수신 모듈과 에너지 수확 모듈이 사용되는 분리형 수신기 아키텍처가 일반적으로 사용된다. 하지만 분리형 수신기 아키텍처는 정보 복호화 과정에서 높은 에너지 소모를 초래하여 초저전력 사물인터넷 (IoT) 센서의 사용에 제약이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 SWIPT용 통합수신기 아키텍처와 이에 맞는 새로운 변조 방식은 활발히 연구되고 있지만, 초저전력 IoT 센서 네트워크에서 SWIPT 변조 방식의 스케줄링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 SWIPT 기반 IoT 센서 네트워크에서 각 IoT 센서의 평균 에너지 수확량과 데이터 처리량의 하한을 보장하며, 높은 평균 시스템 데이터 처리량을 갖는 IoT 센서 및 변조 방식의 공동 스케줄링 기법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 확률적 계획법 이론을 이용하여 기법을 개발하고, 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
{"title":"A Study on SWIPT Scheduling in IoT Sensor Networks","authors":"Do-Yup Kim","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.344","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.344","url":null,"abstract":"동시 무선 정보 및 전력 전송 (SWIPT) 기술은 정보와 에너지를 동시에 송수신하는 기술로, 시간 분할 및 전력 분할 기법을 통해 독립적인 정보 수신 모듈과 에너지 수확 모듈이 사용되는 분리형 수신기 아키텍처가 일반적으로 사용된다. 하지만 분리형 수신기 아키텍처는 정보 복호화 과정에서 높은 에너지 소모를 초래하여 초저전력 사물인터넷 (IoT) 센서의 사용에 제약이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 SWIPT용 통합수신기 아키텍처와 이에 맞는 새로운 변조 방식은 활발히 연구되고 있지만, 초저전력 IoT 센서 네트워크에서 SWIPT 변조 방식의 스케줄링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 SWIPT 기반 IoT 센서 네트워크에서 각 IoT 센서의 평균 에너지 수확량과 데이터 처리량의 하한을 보장하며, 높은 평균 시스템 데이터 처리량을 갖는 IoT 센서 및 변조 방식의 공동 스케줄링 기법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 확률적 계획법 이론을 이용하여 기법을 개발하고, 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 기법의 우수성을 검증한다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"46 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987710","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.4.336
Geuntaek Ro, Taeho Hong
본 연구는 수상 선박에서 레이더를 이용한 파랑 관측 시스템을 구축하였고, 관측된 정보를 이용하여 황천중에서의 선박 피항 알고리즘을 제안한다. 현재까지 파랑 관측과 관련된 연구로 레이더를 이용하여 해면 상태의 해파 정보를 추출하는 연구가 진행되었으나, 관측된 정보를 이용하여 선박을 조종하는 연구는 이루어지지 않았다. 또한 본 연구에서는 9,000톤급 선박에 파랑 관측시스템을 상황 인식에 필요한 필수적인 정보 확보를 위해 풍향·풍속계, GPS, 경사계, 기압계과 연계하여 시스템을 보완하였다. 한국 연근해에서 실선 실험을 진행하여 선박 운항 중의 데이터를 확보 및 분석하였다. 향후 지속적인 실선실험을 통한 시스템 보완과 경제운항을 위한 연구를 진행할 계획이다.
{"title":"Building a Wave Observation System and Designing a Ship Steering Algorithm","authors":"Geuntaek Ro, Taeho Hong","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.336","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.336","url":null,"abstract":"본 연구는 수상 선박에서 레이더를 이용한 파랑 관측 시스템을 구축하였고, 관측된 정보를 이용하여 황천중에서의 선박 피항 알고리즘을 제안한다. 현재까지 파랑 관측과 관련된 연구로 레이더를 이용하여 해면 상태의 해파 정보를 추출하는 연구가 진행되었으나, 관측된 정보를 이용하여 선박을 조종하는 연구는 이루어지지 않았다. 또한 본 연구에서는 9,000톤급 선박에 파랑 관측시스템을 상황 인식에 필요한 필수적인 정보 확보를 위해 풍향·풍속계, GPS, 경사계, 기압계과 연계하여 시스템을 보완하였다. 한국 연근해에서 실선 실험을 진행하여 선박 운항 중의 데이터를 확보 및 분석하였다. 향후 지속적인 실선실험을 통한 시스템 보완과 경제운항을 위한 연구를 진행할 계획이다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987716","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.4.302
Byeong-Kuk Jeong, Jin-Yul Kim, Sung-Kwun Oh
본 연구에서는 부분방전 분류와 폐플라스틱 재질 선별을 위해 신호 데이터를 이용하는 분류기의 성능 개선을 위하여 합성 곱 신경망 분류기(Convolutional Neural Networks, CNN)의 앙상블 결합 구조를 제안한다. 제안된 앙상블 패턴 분류기는 1차원 합성 곱 신경망과 2차원 합성 곱 신경망의 앙상블 결합으로 설계한다. 제안된 앙상블 패턴 분류기는 데이터의 잠재적인 공간적 특징에 대한 인식뿐만 아니라 일반화 능력의 향상으로 이끈다. 비가공 추정 신호 데이터는 제안된 앙상블 패턴 분류기의 입력으로 사용하기 위하여 데이터 특성에 따른 신호 분석방법을 적용한다. 기존 분류기와의 성능 비교 실험을 통해 제안된 앙상블 패턴 분류기의 우수성을 입증한다.
{"title":"Design of Ensemble Convolutional Neural Networks Classifier for Partial Discharge and Waste Plastic Signal Data","authors":"Byeong-Kuk Jeong, Jin-Yul Kim, Sung-Kwun Oh","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.302","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.302","url":null,"abstract":"본 연구에서는 부분방전 분류와 폐플라스틱 재질 선별을 위해 신호 데이터를 이용하는 분류기의 성능 개선을 위하여 합성 곱 신경망 분류기(Convolutional Neural Networks, CNN)의 앙상블 결합 구조를 제안한다. 제안된 앙상블 패턴 분류기는 1차원 합성 곱 신경망과 2차원 합성 곱 신경망의 앙상블 결합으로 설계한다. 제안된 앙상블 패턴 분류기는 데이터의 잠재적인 공간적 특징에 대한 인식뿐만 아니라 일반화 능력의 향상으로 이끈다. 비가공 추정 신호 데이터는 제안된 앙상블 패턴 분류기의 입력으로 사용하기 위하여 데이터 특성에 따른 신호 분석방법을 적용한다. 기존 분류기와의 성능 비교 실험을 통해 제안된 앙상블 패턴 분류기의 우수성을 입증한다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987711","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.4.360
Yujin Lee, Jaehyun Park, Sang-duk Lee
최근 안전사고를 예방하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기존 연구는 주로 안전사고사례를 기반으로 안전사고 유형을 예측하기 때문에 안전사고의 발생을 근본적으로 방지하기위한 안전사고의 원인 분석에 활용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 사고의 환경정보와 인과관계를 분석하는 자연어처리 기반 안전사고 분석 모델을 제안하였다. 이를 위해 안전사고 분야 데이터셋을 구축하여 KoELECTRA 기반 개체명 인식 및 인과관계 추출 모델을 파인튜닝 하였으며, 파인튜닝 전과 후를 비교하여 성능 향상을 확인하였다. 따라서, 제안된 모델을 활용하여 안전사고 사례 속 환경 정보 및 인과관계를 분석하고 이를 안전관리자에게 제공하여 안전사고 감소에 기여할 수 있다.
{"title":"Named Entity Recognition and Causal Relation Extraction Based on Pre-trained Language Model for Safety Accident Analysis","authors":"Yujin Lee, Jaehyun Park, Sang-duk Lee","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.360","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.360","url":null,"abstract":"최근 안전사고를 예방하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기존 연구는 주로 안전사고사례를 기반으로 안전사고 유형을 예측하기 때문에 안전사고의 발생을 근본적으로 방지하기위한 안전사고의 원인 분석에 활용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 사고의 환경정보와 인과관계를 분석하는 자연어처리 기반 안전사고 분석 모델을 제안하였다. 이를 위해 안전사고 분야 데이터셋을 구축하여 KoELECTRA 기반 개체명 인식 및 인과관계 추출 모델을 파인튜닝 하였으며, 파인튜닝 전과 후를 비교하여 성능 향상을 확인하였다. 따라서, 제안된 모델을 활용하여 안전사고 사례 속 환경 정보 및 인과관계를 분석하고 이를 안전관리자에게 제공하여 안전사고 감소에 기여할 수 있다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"67 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987718","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.4.385
Yelim Woo, Juhyun Lee, Sangsung Park
{"title":"A Study on Prediction of Procurement Items Price for Activation of Data-based Administration","authors":"Yelim Woo, Juhyun Lee, Sangsung Park","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.385","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.385","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135989162","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.4.287
Ho-Seung Kim, Hyo-Jun Kim, Jun-Su Choi, Jee-Hyong Lee
그래프 노드 분류 문제를 해결하기 위해 많은 준지도 및 비지도 학습 방법들이 연구되고 있다. 특히 레이블 정보가 부족한 상황을 많이 해결하고자 하는데, 우리는 이를 해결하고자 레이블 정보를 이용한 데이터 증강과 대조 학습을 결합한 BeSCL(Better Semi-supervised and Contrastive Learning) 이라는 새로운 알고리즘을 제안한다. BeSCL은 준지도 학습 환경에서 진행되며, 그래프에 데이터 증강을 적용하여, 새로운 그래프 데이터를 만들고 이를 비지도 학습 환경에서 이용되는 대조 학습을 이용하여 학습한다. 실험결과, BeSCL은 데이터 양에 관계 없이 강건한 성능을 보이며, 기존 노드 분류 방법론 대비 더 뛰어난 성능을 보인다.
为了解决图表节点分类问题，正在研究许多准地图和非地图学习方法。为了解决标签信息不足的问题，我们提出了一种新的算法，叫做BeSCL(Better Semi-supervised and Contrastive Learning)，它结合了标签信息增强数据和对照学习。BeSCL在准指导学习环境中进行，在图表中增强数据，创建新的图表数据，并在非指导学习环境中利用对照学习进行学习。实验结果显示，BeSCL的性能非常强大，与数据量无关，比现有的节点分类方法论更出色。
{"title":"BeSCL: Better Semi-supervised and Contrastive Learning for graph node classification","authors":"Ho-Seung Kim, Hyo-Jun Kim, Jun-Su Choi, Jee-Hyong Lee","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.4.287","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.4.287","url":null,"abstract":"그래프 노드 분류 문제를 해결하기 위해 많은 준지도 및 비지도 학습 방법들이 연구되고 있다. 특히 레이블 정보가 부족한 상황을 많이 해결하고자 하는데, 우리는 이를 해결하고자 레이블 정보를 이용한 데이터 증강과 대조 학습을 결합한 BeSCL(Better Semi-supervised and Contrastive Learning) 이라는 새로운 알고리즘을 제안한다. BeSCL은 준지도 학습 환경에서 진행되며, 그래프에 데이터 증강을 적용하여, 새로운 그래프 데이터를 만들고 이를 비지도 학습 환경에서 이용되는 대조 학습을 이용하여 학습한다. 실험결과, BeSCL은 데이터 양에 관계 없이 강건한 성능을 보이며, 기존 노드 분류 방법론 대비 더 뛰어난 성능을 보인다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987720","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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