• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.257-260
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• 2003

인터넷에 대한 많은 관심만큼 교육용 웹 사이트를 신뢰성 있고 효과적으로 평가할 수 있는 평가모델의 개발이 활발히 연구되어 지고 있다. 본 논문은 지금까지 여러 분야에서 제시되어 사용되고 있는 다양한 웹 문서 평가기준 기준에 관한 기존 연구를 바탕으로 평가 항목을 제시하였다. 그리고, 교육용 웹 사이트 평가 수준을 계량적으로 표현할 수 있는 모델을 제시하였다. 또한 교육용 웹 사이트 평가 모델의 평가단계 평가 영역별 가증치를 설정하여 평가 모형이 교육용 웹 사이트에서 고유의 특성을 잘 반영할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.592-595
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• 2024

엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.207-207
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• 2023

데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

• 한국조경학회지
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• 제42권5호
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• pp.64-72
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• 2014

본 연구는 생산형 녹지로서의 과수원을 대상으로 사과나무에 의한 탄소의 저장 및 연간 흡수를 산정하고, 재배과정에서 관리에 기인하여 발생하는 연간 탄소배출량을 파악하여 탄소저감 효과를 계량화하였다. 연구대상 과수원에서 유목에서 성목에 이르는 일정 간격의 근원직경 크기를 고려한 수목을 구입하여, 근굴취를 포함하는 직접수확법에 의해 개체당 부위별 및 전체 생체량을 산정하고 탄소저장량을 산출하였다. 근원부의 줄기 원판을 채취하여 직경생장을 분석하고 연간 탄소흡수량을 산정하였다. 관리에 따른 연간 탄소배출은 전정, 제초, 관수, 시비, 병충해 방제 등을 포함하는 관리자료의 구득, 관리자 면담 및 부분 실측을 바탕으로 계량화하였다. 근원직경을 독립변수로 생장에 따른 사과나무 단목의 탄소저장과 연간 탄소흡수를 계량화하는 활용 용이한 계량모델을 개발하였다. 사과나무의 탄소저장량과 연간 탄소흡수량은 모두 직경생장과 더불어 증가하였고, 직경급 간 그 차이도 직경이 커질수록 증가하는 경향이었다. 근원직경 10 및 15cm인 사과나무 단목은 각각 9.1 및 21.0kg의 탄소를 저장하고, 연간 1.0 및 1.6kg의 탄소를 흡수하는 것으로 나타났다. 연구대상 과수원의 단위면적당 탄소저장량과 연간 탄소흡수량은 각각 3.81t/ha, 0.42t/ha/년이었고, 연간 탄소배출량은 1.30t/ha/년이었다. 즉, 관리 관련 연간 탄소배출량은 연간 탄소흡수량보다 약 3배 더 많았다. 연구결과를 토대로, 생산형 녹지에 적용 가능한 관수, 농약 및 비료의 효율적 적용을 포함하는 저탄소형 관리방안을 모색하였다. 본 연구는 아직 부진했던 뿌리 생체량의 실측과 탄소배출의 구체적 인벤토리를 통해 탄소계량 관련 정보를 구축하는 새로운 초석을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.97-112
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• 2013

데이터의 품질은 효율적인 데이터 활용을 위한 가장 기본적인 전제이다. 수많은 연구와 사례를 통해 오류 데이터로 인한 손실과 그로 인한 문제점들이 대두되고 있고, 국가적으로는 데이터 품질 인증제도가 시행되고 있으나 데이터를 생성하고 관리해야 하는 조직 관점의 CTQ 데이터 선정 방법에 대한 연구는 극히 미흡한 상황이다. 본 모델은 조직에서 품질관리 대상이 되는 주요 CTQ 데이터를 선정하여 체계적으로 관리할 수 있도록 업무 및 IT측면의 CTQ 데이터의 기준을 수립하고 그에 따라 데이터를 선별하여 계량화 할 수 있게 있는 전사적 규모의 CTQ 데이터 관리 방법을 구체적으로 제시하였다. 이를 위해 SPSS를 활용하여 요인분석을 수행하고, 계량화를 위해 AHP 방법론을 사용하였다. 특히, DB 품질인증제도의 본격 시행에 따라 실무 적용에 용이하도록 CTQ-DSMM 모델을 활용한 조직 내 데이터 성숙도 관리 방안의 틀도 함께 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권1호
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• pp.72-78
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• 2019

중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.137-148
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• 2009

본 논문의 목적은 신뢰성 있는 선형회귀모델을 구축하기 위하여 후보독립변수 중 유효변수를 선택하는 알고리즘을 구현하는 것이다. 선형회귀모델을 구축하는데 있어서 데이터 상의 모든 후보독립변수를 포함하는 것은 모델의 통계적 유의성을 감소시킬 수 있으며, 차원의 저주(Curse of dimensionality)를 유발할 수 있고, 데이터의 개수보다 변수의 개수가 많을 경우 모델의 구축이 불가능한 문제점 등이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 변수선택의 문제를 조합최적화의 문제로 보고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용하였다. 일반적으로 선형회귀모델의 통계적 유의성을 평가하는 대표적인 통계량으로는 종속변수에 대한 독립변수의 설명력을 나타내는 결정계수($R^2$), 회귀식의 통계적 유의성을 검정하는 F통계량, 회귀계수의 통계적 유의성을 검정하는 t통계량, 잔차의 표준오차 등이 있다. 모델의 통계적 유의성은 하나의 통계량으로 표현될 수 없으므로 다양한 기준을 고려한 다중목적식(Multi-objective function)을 가지는 유전 알고리즘을 설계하였다. 설계한 알고리즘의 성능평가를 위하여 다양한 조건을 가정한 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 그 결과 구축한 알고리즘이 유효변수를 판단함에 있어 기존의 대표적인 변수선택 알고리즘인 LARS(Least Angle Regression)에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 주가 데이터를 이용한 포트폴리오 선택에 적용해 본 결과 우수한 응용문제 해결 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.387-395
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• 2006

홈 네트워크는 유비쿼터스의 여러 응용분야 중 활발하게 연구 구현되고 있는 분야 중의 하나로, 최근 아파트 건설업체, 가전기기 업체, 통신서비스 업체들이 지능성을 갖춘 스마트 홈을 목적으로 다양한 시험제품과 솔루션을 출시 흑은 제시하면서 이를 자사의 중요한 마케팅전략으로 활용하고 있다. 스마트 홈 네트워크를 구성하는 다양한 스마트 홈 기기의 제품 경쟁력은 제품이 얼마나 지능성을 갖추어 사용자에게 편리성과 유용성을 제공할 수 있는가의 여부가 중요한 관건이 되고 있다. 따라서 지능형 홈 기기의 지능에 대한 측정기준 마련이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 스마트 홈 네트워크를 구성하는 여러 요소 중에서 정보가전기기를 지능성 측정 대상으로 하여 지능등급 부여모델을 개발하고자 한다. 지능형 홈 기기의 지능을 측정하기 위하여 로봇분야의 다양한 문헌 고찰을 토대로 지능성 측정에 필요한 핵심 구성요소를 도출 및 재 정의하여 등급모델을 설계하였다. 특히 설계된 등급부여모델의 실질적 이용을 위해서는 평가방식에 있어서 계량화 절차가 요구된다. 따라서 평가모델의 특성상 다차원적인 지능성의 속성을 총합적으로 나타내기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)을 사용하였으며, 이를 정규화하기 위해 퍼지적분(Fuzzy Integral)을 이용하였다. 산출된 적분값을 다시 비퍼지화하여 지능성 등급을 부여하는 모델을 개발하였다. 제시된 지능성 등급부여 모델은 스마트 홈 네트워크 산업의 발전을 촉진하는 계기가 될 수 있으리라 기대한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제19권3호
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• pp.194-210
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• 1994

미곡종합처리장(米穀綜合處理場)의 곡물 건조 및 저장시설의 적정 설계를 위해서 시뮬레이션 모델링이 요구되었다. 이에 곡물 건조 및 저장시설인 곡물 사일로 시스템을 설계하기 위해서 SLAMSYSTEM을 이용한 시뮬레이션 모델을 개발(開發)하였다. 곡물 사일로 시스템은 반입(搬入)장치, 조선(粗選)장치, 계량(計量)장치, 건조용(乾燥用) 사일로, 저장용(貯藏用) 사일로 그리고 이송장치들로 구성되었으며 이들 장치와 시스템의 공정들이 네트웍(network)과 프로세스(process) 중심의 시뮬레이션 모델로 표현(表現)되어 분석(分析)되었다. 이 시뮬레이션 모델로 1) 각 공정에서의 원료 처리시간 및 대기시간 그리고 병목현상, 2) 각 기계 및 장치들의 활용도(活用度) 및 이용상태(利用狀態), 3) 물벼의 처리용량 및 건조조건에 따른 건조시간과 건조에 소요되는 에너지 그리고 건조중 발생되는 열손실(熱損失), 4) 반입에서부터 저장에 도달할 때까지의 총 처리시간 및 처리량 등을 분석하였다. 이러한 시뮬레이션 결과 자료를 기초로 하여 각 기계 및 장치의 종류(種類)와 용량(容量) 및 크기를 결정하여 곡물 사일로 시스템을 설계(設計)하였다. 그리고 시뮬레이션에 의해 설계된 사일로 시스템이 실제로 전북 남원에 설치(設置)되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.466-468
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• 2003

그리드 컴퓨팅은 네트워크 상의 유휴 자원 및 다수의 저성능 자원을 활용함으로써 보다 고 성능의 컴퓨팅 환경을 요구하는 응용 문제를 해결할 수 있다. 따라서, 그리드 컴퓨팅의 자원 관리 시스템의 자원 선택 및 할당 기능은 주어진 응용 문제에 대하여 보다 높은 성능의 그리드 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 자원을 선택하기 위하여 환경 내 자원들의 종합적인 CPU 성능을 평가하는 UC 단위 모델을 제안하고, 보다 효율적인 자원 할당을 위하여 그리디 방식(Greedy Method)을 변형한 최적 자원 우선(8est-Fit-First) 알고리즘을 제안한다. 또한, 기존의 자원선택, 할당방식과 비교하는 모의실험을 통하여 제안하는 모델 및 알고리즘의 향상된 성능을 나타내 보인다.