• 인재니움
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• 제19권3호
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• pp.15-19
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• 2012

• 한국미생물생명공학회소식지:생물산업
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• 제15권3호
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• pp.14-15
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• 2002

• 한국미생물생명공학회소식지:생물산업
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• 제15권3호
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• pp.16-19
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• 2002

• 건설관리
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• 제24권4호
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• pp.13-17
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• 2023

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.571-575
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• 2021

감성분석이란 텍스트에 들어있는 의견이나 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 컴퓨터를 통해 분석하는 과정이다. 본 논문은 다양한 감성분석 실험 중 감성이 드러나는 부분을 파악하여 서술어 중심의 구 혹은 절 단위로 감성 표현 영역을 추출하는 모델을 개발하고자 한다. 제안하는 모델은 BERT에 classification layer와 CRF layer를 결합한 것이고 baseline은 일반 BERT 모델이다. 실험 결과는 기존의 baseline 모델의 f1-score이 33.44%이고 제안한 BERT+CRF 모델의 f1-score이 40.99%이다. BERT+CRF 모델이 7.55% 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권10호
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• pp.17-31
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• 2019

본 연구에서는 강우로 인한 산사태와 토석류의 거동분석을 위한 연계해석기법이 제안되었다. 산사태 발생 위치 및 체적을 토석류의 초기 발생 위치 및 체적 조건으로 사용하고 강우-침투에 의해 형성된 습윤대에 의해 정의되는 하부 지반의 습윤 조건이 토석류에 의한 연행침식작용 분석에서 고려되어 강우-침투, 산사태, 토석류에 이르는 일련의 과정에 대하여 일관된 해석이 수행될 수 있도록 구성되었다. 본 연계해석기법은 지리정보시스템을 기반으로 광역적 분석이 가능하도록 구성되었다. 본 연계해석기법을 활용한 해석 결과와 기존 연구자들에 의해 보고된 관측 결과를 비교하여 해석기법에 대한 검증 및 적용성을 확인하였다. 그 결과 시간에 따른 토석류 전방 위치 및 토석류의 속도, 체적, 운동량 측면에서 해석과 실험 결과가 서로 유사하게 나타났으며, 복잡한 지형을 갖는 자연사면에 적용한 경우에도 해석결과와 관측 결과가 유사하게 나타나 합리적인 예측결과를 도출하였다. 최종적으로 강우에 의한 산사태-토석류 연계해석 결과를 관측값과 비교한 결과, 산사태 해석은 약 83%의 예측률을 보였으며, 토석류의 최종 체적은 관측값과의 오차가 관측값의 약 3%($871m^3$)로 매우 작게 나타났다. 본 연구에서 제안된 산사태-토석류 연계해석기법은 기존의 산사태와 토석류 흐름을 분리해서 분석하는 문제를 극복하였으며, 특히 강우에 의한 산사태뿐만 아니라 토석류에 의한 연행침식작용에 대한 강우의 영향을 분석할 수 있다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.366-368
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• 2017

본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권7호
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• pp.5-16
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• 2007

수중 산사태의 관측 및 조사는 산사태의 메커니즘의 이해, 설계 및 시공의 유용성, 그리고 손실 감소에 도움을 준다. 본 논문은 실험실 조건의 수중 산사태를 확인하기 위하여 전기저항, 초음파 반사 이미지, 그리고 전단파 토모그래피의 3가지 고해상도 지구물리탐사기법을 수행하였다. 전기저항 탐침에 의한 흙의 전기저항 프로파일은 밀리미터 단위의 해상도로 흙의 공간적 분포 평가를 위한 자세한 정보를 제공해 준다. 임피던스가 다른 물질의 경계면부터의 반사 자료에 의한 초음파 반사 이미지는 밀리미터 단위의 해상도로 사면 형상 및 시료 층상을 탐지해 낼 수 있다. 전단파 이동 시간으로부터 얻어지는 경계 정보의 역산에 의한 픽셀단위 수중 산사태의 이미지를 만들 수 있다. 실험결과 초음파 이미지와 전기저항은 서로 보완적인 정보를 제공할 수 있으며, 전단파 토모그래피 이미지와 연합하여 수중 산사태의 3차원 이미지를 얻을 수 있다. 본 연구는 지구물리탐사기법들이 수중 산사태 및 해안의 공간적 분포의 탐지에 효과적인 기법이 될 수 있음을 보여준다.

• 자원환경지질
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• 제52권2호
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• pp.199-212
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• 2019

머신러닝 기법을 활용한 분석에서 훈련 데이터의 샘플링 전략은 예측 정확도 뿐 만 아니라 일반화 능력에도 많은 영향을 미친다. 특히, 산사태 취약성 분석의 경우, 산사태 발생부에 대한 정보에 비해 산사태 미발생부에 대한 정보가 과도하게 많은 데이터 불균형 현상이 발생하며, 이에 따라 분석 모델의 훈련 데이터 설계 시 데이터 샘플링 과정이 필수적이다. 그러나 기존의 연구들은 대부분 산사태 미발생부 선택 시 발생부 데이터와 1:1의 비율을 갖도록 무작위로 선택하는 방법을 적용하였을 뿐, 특정한 선택 기준에 따라 분석을 수행하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 훈련 데이터의 샘플링 전략이 모델의 예측 성능에 미치는 결과를 확인하기 위하여 산사태 발생부와 미발생부의 샘플링 전략기준에 따라 서로 다른 6개의 시나리오를 만들어 Random Forest 모델의 훈련에 사용하였다. 또한 Random Forest의 결과 중 하나인 변수 중요도를 각 산사태 유발인자들에 가중치로 곱하여 줌으로써 산사태 취약지수 값을 산정하였으며, 취약지수 값을 이용해 산사태 취약성도를 제작하고 각 결과 지도의 정확도를 비교 분석하였다. 분석 결과, 훈련데이터의 샘플링 방법에 상관없이 두 지역의 산사태 취약성 분석 결과는 모두 70~80%의 정확도를 보였다. 이를 통해 Random Forest 기법의 산사태 취약성 분석기법으로서의 적용 가능성을 확인하였으며, Random Forest 모델이 제공하는 입력변수의 중요도를 산사태 유발인자 가중치로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 훈련 시나리오 간의 정확도를 비교한 결과, 특정한 기준에 의해 훈련 데이터를 설계하는 것이 기존의 랜덤 선택 방법보다 높은 예측 정확도를 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.13-26
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• 2023

불포화토의 함수특성곡선은 산사태 평가와 토석류 분석에 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 현장에 적합한 모관흡수력을 통해 산사태 취약성을 분석하기 위하여 함수특성곡선과 체적변형을 고려한 수축시험을 수행하였다. 실험에 사용된 시료는 국내에 분포하는 세립분이 다량함유된 SM계열 화강 풍화토이며, 산사태 해석 시 사용된 강수량의 경우 실측된 데이터를 사용하였다. 실내실험 시 측정된 함수특성곡선은 건조과정에서 발생 된 곡선이며, 체적변형 확인할 수 있는 수축시험을 통하여 습윤과정에서 발생되는 곡선을 재 산정하여 산사태 취약성 분석을 하였다. 본 연구결과 습윤곡선의 안전율이 건조곡선의 안전율보다 낮게 나타남을 알 수 있었으며 그 결과 현장 사면지반의 체적변형을 고려한 모관흡수력 산정이 필요함을 확인 하였다.