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- 저자 : 김민관 ( Min Guan Kim ) (검색결과 3 건)
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GOP 과학화 경계시스템의 성공요인에 관한 탐색적 연구
김태호(Taeho Kim),박태웅(Tae Woong Park),김민관(Min guan Kim),박진선(Jinseon Park),이호찬(Hochan Lee) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.10
“작전에 실패한 장수는 용서할 수 있어도 경계에 실패한 장수는 용서할 수 없다”라는 표현이 있듯이 경계작전은 군에서 매우 중요한 부분이다. 특히, 최전방에서 과학화 경계시스템을 중심으로 시행되는 GOP 경계작전은 두말할 필요가 없다. 현재 추진 중인 GOP 과학화 경계시스템 성능개량 사업을 통한 GOP 경계작전의 성공을 위해서는 현 GOP 과학화 경계시스템의 성공요인에 관한 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 GOP 과학화 경계시스템, 정보시스템 성공모형 및 성공요인, 조직이론에 관한 선행연구, 그리고 전문가 의견수렴을 통해 GOP 과학화 경계시스템의 성공요인을 도출한다. 또한, 도출된 성공요인과 그에 관한 일반적인 설문 항목을 통해 현재 시스템을 운용 중인 요원을 대상으로 탐색적 요인분석을 하여 성공요인의 적절성과 향후 연구에서의 활용 가능성을 확인한다. 본 논문에서 도출한 GOP 과학화 경계시스템 성공요인은 GOP 경계작전 수행과 성능개량 시스템 사업추진에 도움이 되고 다양한 후속연구의 발판이 될 것이다. According to an expression, You can forgive a general who fails in operations, but you cannot forgive a general who fails in security. Security operations are a very important part of the military. In particular, a GOP military operation is carried out at the forefront of the GOP and focuses on the GOP scientific guard system. In order to successfully carry out the GOP military operation and an ongoing project for performance improvement of the GOP scientific guard system, research on the success factors of the current GOP scientific guard system is necessary. To this end, this study derived nine success factors of the GOP scientific guard system from prior research on the system, information system success theory, and expert opinions. In addition, an exploratory factor analysis was conducted with a survey of agents currently operating the system using the derived success factors and general survey items related to them. The success factors of the GOP scientific guard system derived from this paper are expected to be helpful in carrying out GOP military operations and promoting system performance improvement projects and could serve as a stepping stone for follow-up research.
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데이터 증강을 이용한 의료 이미지 분류 정확도 개선에 관한 연구
박천호(Cheon-Ho Park),김민관(Min-Guan Kim),이승준(Seung-Zoon Lee),최정일(Jeongil Choi) 한국컴퓨터정보학회 2023 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.28 No.12
본 연구는 합성곱 신경망 모델에서 이미지 데이터 증강을 통하여 대장암 진단 모델의 정확도를 개선하고자 하였다. 이미지 데이터 증강은 기초 이미지 조작 방법을 이용하여 뒤집기, 회전, 이동, 밀림, 주밍을 사용하였다. 본 연구에서는 실험설계를 위해 보유하고 있는 5000개의 이미지 데이터에 대해 훈련 데이터와 평가 데이터로 각각 4000개와 1000개로 나누었으며, 훈련 데이터 4000개에 대해 이미지 데이터 증강 기법으로 4000개와 8000개의 이미지를 추가하여 모델을 학습시켰다. 평가 결과는 훈련 데이터 4000개, 8000개, 12000개에 대한 분류 정확도가 각각 85.1%, 87.0%, 90.2%로 나왔으며 이미지 데이터 증강에 따른 개선 효과를 확인하였다. This paper attempted to improve the accuracy of the colorectal cancer diagnosis model using image data augmentation in convolutional neural network. Image data augmentation was performed by flipping, rotation, translation, shearing and zooming with basic image manipulation method. This study split 4000 training data and 1000 test data for 5000 image data held, the model is learned by adding 4000 and 8000 images by image data augmentation technique to 4000 training data. The evaluation results showed that the clasification accuracy for 4000, 8000, and 12,000 training data were 85.1%, 87.0%, and 90.2%, respectively, and the improvement effect depending on the increase of image data was confirmed.
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