• 어항어장
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• s.79
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• pp.58-60
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• 2007

'수산공학연구소'는 수산물의 안정적인 공급확보와 수산업의 건전한 발전을 위하여 토목공학기술, 어업생산기술, 조사계획기술 등의 연구개발을 진행하고 있다. 많은 연구과제의 하나로서 생활기능, 관광기능과 수산업의 공존을 위한 시설설치의 연구를 진행하면서 어항공간의 효과적인 활용을 도모하고 있다. 자운, 유통, 가공 등 다양한 요소로부터 형성되는 수산업의 전체상을 파악하여 시스템의 개혁에 의한 지역진흥을 도모하고 있다.

• Magazine of RCR
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• v.18 no.4
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• pp.69-73
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• 2023

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.253-255
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• 2020

기업 및 기관 데이터는 워드프로세서, 프레젠테이션, 이메일, open api, 엑셀, XML, JSON 등과 같은 텍스트 기반의 비정형 데이터로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해서 자연어 처리 및 기계학습 등의 기술을 이용하여 정보의 추출부터 요약·분류·군집·연관도 분석 등의 과정을 수행울 진행한다. 다양한 시각화 데이터를 보여줄 수 있는 다양한 모델 구축을 진행한 후 민원 신청 내용을 분석 및 변환 작업을 진행한다. 본 논문은 AI 기술과 빅데이터를 활용하여 민원을 분석을 하여 알맞은 부서에 민원을 자동으로 할당해 주는 기술을 다룬다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.471-471
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• 2018

국가 수자원 관리에 가장 기초가 되는 수문조사는 측정과 자료 분석을 위해 행해지는 모든 과정에서 자료의 정확성과 신뢰성이 담보되어야 한다. 현재 수문조사는 국토교통부를 비롯하여 환경부, 수자원공사 등 다양한 부처와 기관에서 수행하고 있으며, 수문조사 방법 및 기준표준화 연구(2009), 수문조사 관련 법정 행정규칙 마련, 수자원 조사법 제정, 수문자료 공인 및 저장, 배포, 활용, 기준고시 등을 통해 수문조사 발전 및 표준화를 위한 노력을 해오고 있다. 하지만 국가차원의 표준화(기준과 매뉴얼)가 아직 미진하여 기관별 생산 자료의 품질차이가 발생하고 있다. 국내의 현장여건은 식생, 공사, 모래하상 등으로 과거와 다르게 점차 다양화 되고 있으며, 국외와 차별화 된 국내 하천만의 특성으로 반영되고 있다. 또한 최근 ADCP와 같은 첨단장비 활용이 증대되는 추세인데 비해 첨단장비 관련 기준은 아직 미비한 부분이 많다. 국내 측정환경이 고려된 수문조사 표준화를 위해서는 USGS와 같은 선진국의 국제기준 검토와 함께 각 하천 환경에 맞는 유량측정 방법 및 기술을 개발하고, 다양한 현장 특성이 반영된 측정방법의 적용과, 자료 분석을 통한 기준제시가 필요하다. 첨단 장비 및 관련 기술을 활용한 수문조사 선진화를 위해서는 정확한 첨단장비 활용에 대한 표준이 필요하다. 즉 수문조사 전반에 대한 표준화와 이를 통한 공유와 활용이 이루어져야 한다. 한국수자원조사기술원(구 유량조사사업단)에서는 2007년부터 수문조사를 수행하면서 국내 하천유량조사 경험과 기술 노하우를 바탕으로 수문조사 분야별 측정방법, 장비, 레이팅, 자료 분석 등에 대한 수문조사매뉴얼과 가이드라인을 발간하여 실무에 적용, 활용하고 있다. 이러한 노력은 국내 수문조사 표준화를 정착, 발전시키고 국제 표준화에 기여할 수 있는 계기가 될 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.47-47
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• 2020

하천 유사량 자료는 하천관리를 위해 기초적으로 활용되는 자료로 하천의 유지관리를 위한 유사량 자료의 측정은 필수적이다. 따라서, 현재 국내에서는 전국에 138개소의 국가유사량관측망에서 지속적인 유사량 측정을 수행하고 있지만, 기존의 재래식 부유사 채집기를 이용한 부유사 측정을 수행하고 있어 연간 약 20개소 내외에서만 직접조사가 수행되고 있고, 2019년도 기준 전국 138개소 중에서 2006년~2018년 동안 최소 1회 이상 유사량 측정을 수행한 지점은 40개소로 국가 유사량관측망의 약 29% 지점에 대해서만 조사가 수행되고 있다. 해외의 경우에도 기존 재래식 채집기를 통한 유사량 관측을 주로 수행하고 있지만 최근에는 기존 채집기를 이용한 유사량 조사방법의 고비용·저효율로 인한 시공간적 한계로 인해 대안기술이 개발되고 있다. 특히, 최근 해외에서는 ADCP를 활용한 유사량 측정 기술이 기존 부유사 채집기를 이용한 유사량 조사방법의 대안으로 시도되고 있다. ADCP를 이용한 유사량 측정방법은 ADCP의 초음파산란도를 활용하여 간접적으로 부유사의 농도를 추정하는 기술로 ADCP를 이용하여 유량자료과 함께 유사량 자료를 확보할 수 있을 것으로 기대되는 기술이다. 특히, 기존에 설치된 국가하천 자동유량측정장치(H-ADCP)에 적용이 가능하다면 다지점에서의 지속적인 유량측정과 함께 부유사 농도의 측정이 가능할 것으로 기대되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 국가하천에 설치되어 있는 자동유량측정장치(H-ADCP)의 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 기술의 적용성을 검토하였다. 적용성의 검토를 위해 2016년 진동지점에서 수집된 H-ADCP 원시자료를 사용하여 초음파산란도를 활용한 부유사농도 측정 방법을 시범적으로 적용하였다. 적용결과, 실측 부유사농도와 H-ADCP로부터 추정된 부유사 농도를 비교를 통해서 H-ADCP를 활용한 부유사농도 측정 방법의 가능성을 확인할 수 있었지만, 기술적인 보완 및 개선이 필요할 것으로 판단되었다. 추후에는 지속적인 연구를 통해 ADCP 유사량 측정기술이 개발된다면 기존 부유사 채집기를 이용한 유사량 측정 방법의 대안으로 유사량 조사를 목적으로 활용이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2002.06a
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• pp.123-137
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• 2002

생물정보공학을 위한 학문적/실용적 접근은 전산학, 생물학, 유전공학, 수학/통계학등이 유기적으로 통합되어 이루어져야 한다. 그러나 각계의 전문가가 서로의 특정 지식을 활용하기 위한 물리적인 기반이 갖추어져 있지 않은 상태에서는 각 분야의 전문적 지식 활용이 용이하지 않다. 현재의 의료 서비스 제공자/병원이 가진 방대한 의료 데이터를 생물정보공학 령역에서 활용할 수 있도록 해야 하고, 진료 데이터에 근거한 유전적 정보 분석을 위해 생물학 전문가들이 생성하는 인간 질병에 관한 유전적 분석, 연구 결과를 다시 의료 서비스 제공자에게 돌려주는 순환적 사이클이 필요하고, 이러한 순환적 사이클 지원자는 정보 기술이라고 생각한다. 인간 질병 극복과 좀 더 나은 진료, 예방책을 제공할 수 있도록 생물정보공학, 의료정보학, 컴퓨터과학의 통합 활용 목표를 설정할 수 있다. 각계의 전문가가 지식을 공유할 수 있고 기존의 병원 시스템 및 유전 연구소 등의 시스템을 통합하여 유기적으로 엮음으로써 데이터를 의미 있게 해석하고 공유할 수 있도록 지원하는 프레임워크가 절실히 요구된다. 본 세미나에서는 의료정보학과 생물정보공학에서 활용하는 시스템 통합, 전문 지식의 통합적 활용을 위해 각 전문가를 대신하는 에이전트로 구성된 멀티에이전트 플랫폼을 제시하여, 각 분야가 갖는 전문성 확보, 광고, 유기적 연결을 멀티에이전트 시스템에게 위임함으로써 각 영역에서 서비스 할 수 있는 내용과 서비스 제공 주체인 각계의 전문가 집단을 유기적으로 통합하고자 한다. 의료 영역에서 이루어진 의료 영상 통신 시스템 (Picture Archiving and Communication Systems), 의료 정보 표준화를 위한 HL7 (Health Level 7)에 대해서 경북대학교 지능정보 연구실에서 연구, 개발한 내용을 발표한다. 의료 정보 시스템과 생물학 영역의 유전체 정보 데이터베이스 시스템 사이에 의미 있는 데이터 전송, 지식 획득을 위해 정보 기술 분야에서 활용해야 할 영역으로 XML Web Services, Multi-agent Systems, 전문가 컴뮤니티를 위한 그룹웨어 연구 개발에 관해 사례 중심으로 발표한다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.6-13
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• 2019

최근 머신러닝 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 하드웨어 성능이 향상되고 머신러닝 활용 도구가 오픈소스로 사용 편리하게 개발되어 대중화됨으로써 보안데이터 분석 분야에서도 머신러닝을 이용한 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 보안 분야의 악성코드 데이터와 보안관제 로그 데이터를 주요 대상으로 머신러닝 기술을 적용할 때 고려되어야 할 기술적 사항들과 최신 연구 동향, 데이터 셋 특징, 그리고 머신러닝 기반의 보안데이터 분석 기술의 기대 효과 및 현재 기술의 한계점 등을 다루도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.451-452
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.18-18
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• 2022

하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상을 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 반면에 수질환경 문제와 기존 모니터링 시스템이 고정된 측정 방식으로 이루어지기 때문에 하천 전체의 정보는 저해상도의 결과값은 나타낸다. 또한, 많은 수중 환경 문제가 1차원에서 3차원에 걸쳐 있지만, 대부분의 관측 시스템은 1차원에 머물러 있음을 확인할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 보다 발전된 관찰 및 계측이 필요하다. 그에 따른 고해상도의 측정 자료를 얻기 위해서는 측정자가부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natual Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 이를 통해 3차원화된 공간보간 자료를 이용한 하천합류부의 혼합양상을 해석하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.