• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.171-180
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• 2020

본 연구는 농촌지역 생활공동체 거주 노인들의 생활만족도에 공동체 특성이 미치는 영향을 파악함에 주목한 연구이다. 분석에 활용한 자료는 전라북도 농촌 노인 생활공동체에 거주하는 노인들을 대상으로 수집한 서베이 자료이다(사례 수 670명). 구체적인 분석에는 공동체 특성 변수들은 독립변수, 생활만족도를 종속변수, 개인 특성은 통제변수로 설정한 다중회귀분석모델을 적용하였다. 분석결과는 공동체 특성 중에서는 프로그램, 구성원간 상호지원, 물리적 공간 만족도, 지역공동체 의식, 구성원간 갈등, 가사노동 부담감 등이 생활공동체 거주 노인의 생활만족도에 유의미하게 영향을 미침을 확인할 수 있었다. 아울러, 주관적 건강, 월평균 소득, 혼인상태(사별) 등의 개인 특성 변수들 또한 유의미 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이와 같은 분석결과는 농촌 생활공동체의 특성들이 거주 노인들의 생활만족도에 주요한 영향 요인임을 보여주는 바로, 농촌 노인 생활공동체의 성과 제고를 위해서는 거주 노인들간 상호관계 향상, 프로그램들의 개발 및 실행, 물리적 공간의 개선 등 생활공동체 측면들에의 개선이 적극 필요함을 시사하여 준다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.35-45
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• 1996

호수의 수질관리시 가장 중요한 수질인자 중의 하나인 클로로필의 반사도를 측정하여 가시광선과 근적외선 영역에서 클로로필의 파장별 반사특성을 파악하였고, 클로로필 반사도 스펙트럼에 TM데이터를 적용시켜 TM데이터만으로 클로로필 농도를 추정할 수 있는 변환식을 유도하였다. 또한 1995년 6월 20일과 1996년 3월 18일자의 LANDSAT TM데이터와 위성 통과시간에 대청호에서 측정한 클로로필의 상관관계로부터 회귀모델을 유도하여 대청호 전역의 영양상태 분포도를 작성하였고 계절에 따른 영양상태를 평가하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.3-10
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• 2015

지상의 모든 물체는 고유의 분광 반사율을 갖고 있으며, 이러한 특성을 이용하여 지상 물체의 분류와 목표물 탐지 등이 가능하다. 정확한 분석을 위해서는 취득된 원격탐사 자료를 분광 반사율로 변환해야 한다. 이를 위한 절대복사보정 기법으로는 자료 제공 기관에서 명시한 변환 수식을 이용하는 방법, 지상에서 측정한 분광 반사율만으로 단순 경험적 회귀 분석을 이용하는 방법, ATCOR/FLAASH 같은 수학적 모델을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 CASI 초분광 영상의 분광 반사율 자료를 이용하여 RapidEye 위성영상의 대리복사보정을 수행하고, 그 결과를 다른 복사보정 기법 결과 및 지상 자료와 비교하였다. 실험 결과 제안 기법이 ATCOR 및 New Kurucz 2005 기법보다 높은 유사성을 보였으며, 일반적으로 활용되는 ELM 기법과 유사한 결과를 도출하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.117-124
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• 2014

모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.44-52
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• 2012

합리적인 방법에 의해 결정된 건설 공사비를 포함하여 계약을 체결하는 것은 공공 건설공사의 사업비 관리 측면에서 매우 중요하다. 국내에서는 건설 공사비를 산정하는 기준으로 표준품셈이 사용되고 있지만, 표준품셈에서 제시하는 품의 적정성에 대해서 문제가 제기되고 있으며, 현장의 자원 투입량과 품셈에서 제시하는 자원 투입량의 차이로 합리적이고 효율적인 공사비를 산정하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 건설 공사비를 합리적으로 산정하기 위하여, 공동주택 거푸집 공사의 생산성 분석을 통한 작업조 기반의 Cost Data Prototype을 제시하였다. 특히, CYCLONE 모델은 민감도 분석을 통해 최적의 작업인원을 제시하는 모델이므로, 거푸집 공사의 다양한 작업공간과 작업인원을 대상으로 생산성을 분석할 수 있는 도구로 활용이 가능하다. 그리고 개발된 회귀식은 거푸집 공사의 작업인원을 독립변수로 하여, 필요한 작업량을 종속변수로 예측하는데 활용이 가능할 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제30권3호
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• pp.214-225
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• 2020

쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R²)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.25-33
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• 2006

본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.93-101
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• 2017

2011-2015년까지 경남 하동군 악양 집수역의 해발고도 8~1,073m 범위에 설치된 10개 무인기상관측기에서 0600, 1500 기온 관측값을 수집하여 월별 표준편차를 계산하고, 소기후모형으로부터 예측된 기온의 표준편차 결과를 함께 비교하여 미관측 지점의 추정기술에 실효성이 있는지 평가하였다. 소기후모형에 따른 예측값은 월별 0600, 1500 기온의 표준편차를 각각 88%, 86% 정도 설명할 수 있었지만, 전반적으로 과소추정하는 경향이었다. 겨울철과 여름철에 나타나는 낮은 고도 대비 해발고도가 높아질수록 변이가 작아지거나 커지는 방향성에 있어서 관측값과는 반대양상으로 나타나 당초 기대와는 다른 결과를 보였다. 또 다른방법으로 월별 기온 표준편차와 지형간의 관계를 정량화하여 임의지역의 지형특성과 종관규모 수준의 기온자료 만으로 표준편차 분포를 예측할 수 있을지 회귀분석을 수행하였다. 회귀모형은 해발고도편차에 따라 보정된 월별 기온 외에, 경사도와 경사향 등 기본적인 지형인자와 온난대효과와 냉기집적효과, 개방도 등의 기온과 관련된 변수들을 고려하여 월별로 표준편차를 가장 잘 설명할 수 있는 변수를 1~3개까지 선발하여 만들어졌으며, 월별 결정계수는 0.46부터 0.98 범위로 나타났다. 회귀모델을 이용해 기온이 관측되지 않는 임의지역의 표준편차를 지형변수의 최소-최대값 유효범위 내에서 월별로 예측한다면 70% 수준의 추정능력으로 공간변이 분포도를 나타낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5D호
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• pp.533-540
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• 2010

댐은 용수공급 및 홍수조절을 위한 매우 중요한 시설물이며, 따라서 댐의 효율적인 관리를 위해서는 저수용량을 정확히 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 저수지를 대상으로 다차원공간정보를 이용하여 시계열 저수용량 비교하였으며 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 댐 저수지 주변의 육상부와 수심부에 각각 LiDAR와 MBES 측량을 수행하였으며, 측량자료의 정확도 향상을 위해 캘리브레이션 보정과정을 실시한 후 지상기준점과의 검정을 통해 허용오차 기준을 만족하는 다차원공간정보를 구축할 수 있었다. 항공 LiDAR와 MBES 자료를 연계하여 생성한 정밀지형자료로부터 불규칙삼각망 모델을 이용하여 수위별 저수용량을 계산하였으며 회귀분석을 통해 2008년도 저수용량 곡선식을 개발하였다. 2008년도 저수용량을 1986년과 1996년과 비교한 결과, 저수지 퇴사증가로 인해 수위가 높아질수록 총저수용량은 감소하는 추세를 보였다. 또한 수위 구간별로 저수용량을 계산하여 침식과 퇴사가 나타나는 구간을 분석할 수 있었으며, 특히 1986~2008년과 1996~2008년 동안의 평균수위 직상부 구간인 130.0~135.0m에서 가장 많은 침식특성이 나타났으며 이는 집중강우로 인해 저수지 사면침식이 주요 원인으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1021-1028
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• 2005

분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.