• 공학교육연구
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• 제13권6호
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• pp.152-163
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• 2010

토목공학은 사회와 인류 발전에 필요한 사회기반시설물의 건설과 관리를 주로 담당해 왔던 학문이기 때문에 고대 사회로부터 지속적으로 발전해 왔지만 그 변화의 속도나 첨단기술 도입의 측면에서는 다소 보수적인 측면이 있다. 또한 사회 인프라 전반을 다루기 때문에 구조, 지반, 수공, 환경, 측량, 건설관리 등과 같은 매우 광범위한 분야를 포함하게 된다. 주로 시장의 이익을 주요 목적으로 하는 제조업 기반의 학문 분야들, 예컨대 기계공학, 화학공학, 재료공학과는 다른 특성을 갖게 된다. 따라서 타 공학전공 분야에서 활용되고 있는 종합설계 개념을 공공기반의 이익을 목적으로 하는 토목공학 분야에 그대로 적용하는 데 는 다소 문제가 있을 수 있다고 본다. 그러므로 본 논문에서는 현재 연세대학교 사회환경시스템공학부에서 운영하고 있는 종합 설계과목의 교육내용과 변화, 그리고 운영방식을 소개.설명하여 토목공학 분야에 적합한 종합설계과목의 운영방법을 논의하고자 한다. 또한 학부 수강생들의 강의 평가결과 및 학습성과를 분석하여 개선된 종합설계과목의 타당성을 객관적으로 평가하고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권4호
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• pp.230-242
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• 2020

201 6년 9월에 발생한 경주지진원 구역에 대한 정밀 지질구조 규명을 위해 MT 탐사를 적용하였다. 경주지역의 MT 측정자료는 조사지역 인근의 지하철, 전력선, 공장, 주택, 농경지에서 발생된 전기적 잡음과 철도, 도로에서의 차량잡음 등으로 인해 측정자료 왜곡이 심하게 발생되었다. 이 연구에서는 고속철도 및 고속도로와 인접한 4개소의 MT 탐사자료에 기계학습 기법을 적용하여 차량잡음이 포함된 시계열을 분류하였다. 고속열차 잡음이 포함된 시계열에 대해서는 확률적 경사 하강법, 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트 3가지의 분류모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 대형트럭 잡음이 포함된 시계열 자료에 대해서는 Hx 성분, Hy 성분과 Hx & Hy 합성성분 크기에 대한 3가지의 샘플 자료를 준비하였으며 랜덤 포레스트 분류모델을 구성하여 그 성능을 평가하였다. 마지막으로 차량잡음 제거 효과 분석을 위하여 차량잡음 제거 전후의 시계열, 진폭 스펙트럼과 겉보기비저항 곡선을 비교하였으며, 이를 통해 차량잡음이 영향을 미치는 주파수 대역과 차량잡음 제거 시 발생될 수 있는 문제점에 대해 고찰하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권4호
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• pp.185-198
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• 2023

해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.79-96
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• 2018

본 연구는 기술력 평가항목 중 기업의 재무안정성과 관련된 항목을 신용평가모형에 반영하여 중소기업뿐만이 아닌 전체 기업을 대상으로 한 신용평가모형의 부도변별력을 높이기 위한 기술력 평가모형의 신용평가모형 내 내재화에 착안하여 시작되었다. 따라서 기술력 평가모형이 부채비율 기준의 고안정성 중소기업을 사전에 판별하는 데 적용될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 한다. 대상 기업을 업종(제조업 vs. 비(非)제조업)과 업력(창업기업 vs. 비(非)창업기업)으로 구분하고, 3개년 동안 해당 군집의 평균 부채비율 1/2 이하를 달성한 기업에 대해 고안정성 중소기업으로 정의한 후, C5.0 기법을 적용하여 모형의 판별력을 검증하였다. 분석결과 소항목 수준에서는 업종과 업력에 따라 중요도 간 차이가 있지만, 중항목 수준에서는 기술개발역량이 고안정성 중소기업을 판별하는 중요변수로 도출되었으며, 기업의 업력에 따라 창업 초기에는 자금조달능력(수익창출능력을 고려한 자본구조, 자본비용 및 자금조달 방법의 다양성)이 미래 고안정성 중소기업 여부를 결정하는 중요변수이지만, 업력이 증가함에 따라 지속적인 성과를 가능하게 하는 기술개발 인프라가 재무안정성에 영향을 미치는 중요 변수로 변화한다는 결론을 도출하였다. 업종과 업력에 따른 모형의 분류 정확도는 71~91% 수준이며, 기술력 평가항목을 이용하여 고안정성 중소기업을 판별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.785-796
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• 2023

본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.13-21
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• 2021

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.