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신우철(Woo-Chul Shin),장동석(Dong-Seok Jang),홍윤식(Youn-Sik Hong) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.5
국내 소나무과 나무는 국내 자생 침엽수의 절반을 차지할 만큼 종 다양성이 가장 높다. 소나무가 국내 산림의 60% 이상을 차지한 적도 있었지만, 현재는 재선충, 산불 등으로 그 비율이 25%로 감소하였다. 국내 자생종 소나무의 종 분류를 위해 국립생물자원관에서 보유 중인 표준 이미지 데이터셋을 사용하여 3종의 소나무를 분류하였다. 또한, 성능이 검증된 ResNet 50과 같은 사전 학습모델을 변형하는 대신 이미지 인식 모델을 직접 구현하여 종 분류를 진행 85%의 정확도를 나타내었고, 이후, 인식 과정에서 도출되는 특징들을 판별하였다. 이미지 크기 및 증식이 분류에 미치는 영향을 파악하고자 이미지 크기 및 이미지 증식을 통한 성능 평가를 수행 이미지 크기는 약 3% 그리고 이미지 증식의 경우는 약 6.4% 성능 향상을 가져왔다. 또한, 데이터 레이블링 방식의 기계학습 모델과도 분류 성능을 비교 정리하였다. 이미지 인식 과정에서 종 분류에 가중치가 높게 반영된 특징을 추출하였으며, 이를 레이블링 기법에 사용된 특징 중요도와 비교, 레이블링 기법과 이미지 인식 기반에서 종 분류에 가장 유효하게 나타난 특징은 유사한 것으로 나타났다. Pine trees in Korea are the tree species with the highest diversity, accounting for half of the native coniferous trees. Pine trees once accounted for more than 60% of the nations forests, but the proportion has decreased to 25% due to infestations and wildfires. To classify Koreas native pine trees, we use the standard image dataset held by the National Institute of Biological Resources to classify three species. Instead of modifying a pre-trained model like ResNet 50, which has been proven to perform well, we instead directly implement an image recognition model to perform species classification, which showed an accuracy of 85%, and then determined the features derived from the recognition process. To understand the impact of image size and growth on classification, we evaluated performance of the model through image size and image growth. The performance improvement was about 3% for image size and 6.4% for image growth. We also compare its performance with a machine learning model based on data labeling. We extract the most weighted features for species classification from the image recognition process and compare them with feature importance used in the labeling method, finding that the most effective features for species classification in the labeling method and image recognition are similar.
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R&D 투자비용과 기업성과의 상관관계 분석에 대한 연구
안성준 ( Sung-jun Ahn ),이준혁 ( Joon-hyuck Lee ),김갑조 ( Gab-jo Kim ),박상성 ( Sang-sung Park ),장동석 ( Dong-sik Jang ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
최근 여러 기업들이 경쟁력을 확보하기 위해서 기술력 확보에 많은 신경을 쓰고 있다. 특히 몇 년간 기업 간의 특허전쟁들로 인해서 기업들은 기술력을 객관적으로 입증 받으려고 하고 있으며, 이에 대한 노력으로 R&D 투자를 하고 있다. 하지만 R&D 투자와 기업성과의 관계에 대한 실증적 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 R&D 투자비용과 기업의 영업이익, 매출액, 특허등록 수에 대한 Pearson 상관관계분석을 수행했다.
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