• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-30
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• 2005

강건 예측 기법은 오류 자료(outliers)를 제거하고 정상 자료(non-outliers)만으로 모델의 파라미터를 구하는 통계적인 방법으로 잘 알려져 있다 기존의 문헌에 소개된 많은 강건 예측 알고리즘들이 있으나 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 가장 많이 사용되는 알고리즘은 M-estimators와 LMS(least-median of squares) 방법이다. 이 중 M-estimators는 어파인 모델(affine model)의 파라미터 측정에 있어 최적의 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 M-estimators는 통계적인 효율성이 높지만 초기화가 적절히 수행되지 않으면 오류 자료를 제거하는 데 문제점을 가진다 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 연속적인 시그모이드(sigmoid) 가중치 함수를 사용하여 오류 자료와 정상 자료를 효과적으로 분리하면서 어파인 모델의 파라미터를 효과적으로 측정하는 적응적인 M-estimators 강건 예측 알고리즘을 제안한다. 실험에서는 기존의 강건 예측 방법과 제안된 적응적 강건 예측 방법의 성능을 비교 및 분석하여 제안된 방법의 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1474-1482
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• 2004

본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.33-42
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• 2018

손상된 라이프라인 시스템의 공공서비스 제공 지연 예측은 지진 대응 체계 마련의 첫 단계이다. 그러나 라이프라인 시스템의 서비스제공가능도는 개별 구조물의 물리적 손상뿐만 아니라 인접한 구조물들로부터의 피해파급에 의해 변동될 수 있다. 이에 본 연구는 라이프라인 시스템의 기능 저하를 유발하는 공통원인피해와 연쇄피해의 발생 확률을 추론하기 위해 베이지안 모형을 작성하고 피해의 인과관계를 고려하여 최종 수요자 중심의 네트워크 강건성을 평가하는 방안을 제시하였다. 또한 완화대책에 따른 네트워크 강건성을 분석하기 위해 국내 대구경북지역의 전력 및 상수도 시스템을 대상으로 지진 규모에 따른 공공서비스의 공급 지연 확률을 예측하였다. 그 결과 사례 지역의 경우 안정적인 전력과 상수 수급을 위해 라이프라인 네트워크를 구성하는 노드들 간 피해파급을 저감하는 것이 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 지진 피해 진단의 다양한 불확실성 간 인과관계를 도식화하였다는 데에 의의가 있으며, 지속 가능한 공공서비스 확보를 위한 지역단위 대책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권9호
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• pp.781-786
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• 2015

공력탄성학적 안정성 해석에 있어서 모델링 오차 및 구조 불확도에 의해 결과의 정확도는 떨어질 수 있다. 따라서, 이러한 모델링 오차 및 구조 불확도를 고려한 공탄성 안정성 경계를 예측할 필요가 있다. 이러한 모델링 오차 및 불확도를 고려한 공탄성 안정성 예측을 위해 강건 공탄성 해석이 제안되었다. 본 연구에서는 ${\mu}$ 해석기법과 모달접근법과 MSA를 사용한 조종날개의 공탄성 모델로 부터 강건 공탄성 모델링과 해석을 수행하였다. 강건 공탄성 해석 프로그램이 개발되었고, 기존의 공탄성 해석 결과와 비교/검증하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권8호
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• pp.975-981
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• 2013

강건 최적화 기법은 설계 초기 단계부터 설계변수의 변동이 목적함수에 미치는 효과를 최소화할 수 있는 유일한 방법이다. 강건 최적화의 정식화를 위해서는 분산을 정확히 예측하고 확률제한조건을 정식화하는 것이 가장 중요한 과정이 된다. 분산 및 확률제한조건을 예측하고 정식화하기 위한 방법으로 공정능력지수 및 식스시그마 기법과 같은 여러 가지 방법이 적용되고 있으나, 실제 공정에서 널리 적용되는 불량률을 이용한 확률제한조건 처리 기법에 대한 연구는 아직까지 전무한 상태이다. 본 연구에서는 자동차 로워암의 무게와 최대응력의 평균과 표준편차에 대한 설계영역을 탐색하고, 이후 로워암의 강건 최적화를 수행하였다. 변동을 예측하기 위한 표준편차의 계산은 2 차 테일러 전개를 통해 수치적인 정확도를 기하였다. 강건 최적화는 설계변수의 불연속성을 고려하기 위하여 최적화 과정에서 미분 정보를 적용하지 않은 심플렉스 알고리즘을 적용하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권2호
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• pp.252-266
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• 2006

컴퓨터 비전 분야에서 다루는 많은 문제는 대부분 수학적 모델을 기반으로 하고 있으며 그 모델의 인수를 예측하는 방법을 사용하여 주어진 문제에 대한 최적의 해를 구한다. 그런데 입력 데이타 집합에 보통의 잡음에 비해 상대적으로 크기가 큰 이상치가 포함되어 있다면 이것은 부정확한 결과를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용되는 대표적인 방법으로 강건한 예측기법인 RANSAC 알고리즘이 있다. 기존 RANSAC 알고리즘의 가장 큰 문제점은 이상치의 비율과 같은 데이타 분포에 대한 사전지식이 필요하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 매 반복 수행시 마다 퍼지분류 기법을 이용하여 전체 데이타를 좋은 샘플집합(good sample set)과 나쁜 샘플집합(bad sample set) 그리고 모호한 샘플집합(vague sample set)으로 분류한 뒤 좋은 샘플집합에서만 샘플링을 해나감으로써 이상치에 대한 제거율과 해의 정확도를 향상시키는 FRANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘을 각각 선형회귀 문제와 호모그래피 계산 문제에 대해 적용했을 때의 성능을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.633-637
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• 2023

암시적 비윤리 표현은 명시적 비윤리 표현과 달리 학습 데이터 선별이 어려울 뿐만 아니라 추가 생산 패턴 예측이 까다롭다. 고로 암시적 비윤리 표현에 대한 언어 모델의 감지 능력을 기르기 위해서는 모델의 취약성을 발견하는 연구가 반드시 선행되어야 한다. 본 논문에서는 암시적 비윤리 표현에 대한 표기 변경과 긍정 요소 삽입이라는 두 가지 변형을 통해 모델의 예측 변화를 유도하였다. 그 결과 모델이 야민정음과 외계어를 사용한 언어 변형에 취약하다는 사실을 발견하였다. 이에 더해 이모티콘이 텍스트와 함께 사용되는 경우 텍스트 자체보다 이모티콘의 효과가 더 크다는 사실을 밝혀내었다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.267-280
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• 2007

혼합물 성분들의 비율의 상한과 하한에 대한제한조건이 부과된 제한된 혼합물 실험 공간 R에서의 혼합물 실험을 위한 최적 설계를 찾는 데에 D-, G-, V- 최적기준 등과 같은 다양한 최적 설계 기준이 사용된다. 각각의 실험 설계는 선택된 최적 기준에 대해서는 최적이지만, 제한된 혼합물 실험 공간에서의 예측력에 대해서는 만족스럽지 못하다는 것은 잘 알려진 사실이다. (Vining 등, 1993; Khuri 등, 1999). 우리의 관심사는 2차 혼합물 반응표면모형을 가정한 경우에 제한된 혼합물 공간에서의 효율적인 실험 설계를 찾는 것이다. 이 논문에서는 꼭지점, 선중심점, 면중심점, 중앙점과 내부점으로 구성된 확장된 후보 실험점 그룹을 구성한 다음에, D-최적기준, G-최적기준, V-최적기준과 실험점들 간의 거리에 근거한 U-최적기준에 강건한 실험 설계를 제안한다. Khuri 등(1999)에서 분석된 비료 혼합물 실험과Vining과 Cornell(1993)이 분석한 조명탄 혼합물 실험의 사례에서 강건한 실험설계들과 두 논문에서 추천된 실험 설계들에 대한 예측치의 표준화된 분산의 분위수의 그림(SVPQP)을 비교한 결과 강건한 설계가 상대적으로 우월함이 판명되었다.