• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.200-217
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• 2023

본 연구는 부산의 도시공간 네트워크를 시계열적으로 분석하여 중심지 변화 및 공간관리의 계획적 역할을 살펴보는 것이 목적이다. 분석 방법은 공간구문론의 ASA(Angular Segment analysis) 기법을 사용하였고 분석 기간은 부산시가지계획이 수립된 1937년부터 2022년까지 세 시기로 구분하여 살펴보았다. 그 결과 남포동, 광복동 지역에서 형성된 중심지가 분화하여 서면으로 이동하였고, 이후 서면에서 연산으로 재분화하는 과정을 확인하였다. 아울러 향후 중심지가 서부권으로 이동할 여지가 있고 정책적으로 설정된 중심지 및 어메니티적 요소로 형성되는 중심지를 파악할 수 있었다. 또한 공간구문론의 명료도 분석을 통해 도시공간구조의 체계성을 검토한 결과, 기존 연구들에서 정성적으로 해석한 것과 공간구문론 관점에서 해석한 것이 서로 일치하였다. 이를 통해 공간관리를 위한 계획의 역할을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.79-86
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• 2024

본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.11-17
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• 2024

폐암은 크기가 다양하고 유사한 밝기값을 갖는 주변 구조물이 존재하기 때문에 흉부 CT 영상에서 폐암을 정확하게 분할하는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 심층 감독을 포함하고 UNet3+를 백본으로 사용하는 폐암 분할 네트워크를 제안한다. 또한, 픽셀 기반, 영역 기반 및 형태 기반의 3가지 구성 요소로 이루어진 하이브리드 병변 초점 손실함수를 제안한다. 이를 통해 배경에 비해 작은 영역을 차지하는 폐암 부분에 집중하고, 불명확한 경계를 처리하는데 도움이 되는 형태 정보를 고려할 수 있다. 제안 방법을 UNet 및 UNet3+와 비교 실험을 통해 검증하였고, 제안 방법은 모든 폐암 크기에서 DSC 측면에서 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제25권6호
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• pp.269-276
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• 2006

본 논문은 이동전화 (Cellular phone)를 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 감성 상태를 평상 혹은 화남으로 인식할 수 있는 음성 감성인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 이동전화를 통해 수신된 음성은 화자의 환경 잡음과 네트워크 잡음을 포함하고 있어 음성 신호의 감성특정을 왜곡하게 되고 이로 인해 인식 시스템에 심각한 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산량을 가진 MA (Moving Average) 필터를 감성 특정벡터에 적용해서 잡음에 의한 시스템 성능저하를 최소화하였다. 또한 특정벡터를 최적화할 수 있는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용해서 제안 감성인식 시스템의 성능을 한층 더 안 정화시켰으며 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하였다. 실험 결과 제안 시스템은 이동통신 잡음 환경에서 약 86.5%의 높은 인식률을 달성할 수 있어 향후 고객 센터 (Call-center) 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.51-67
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• 2019

본 연구는 최초 기업공개(IPO) 이후 발생하는 공모가격의 저가발행(underpricing) 현상 및 투자자 관심(investor attention)과의 상호 작용 분석을 통해, 정보기술(IT) 기업의 IPO 이후 장·단기 성과를 분석하였다. IPO 시점의 구글 검색량으로 투자자의 관심을 측정하였을 때, 기타 제조업 또는 서비스 기업 대비 IT 기업에 대한 투자자의 관심도 증분이 상대적으로 컸으며 IT 기업에 대한 저가발행 현상도 더 심하게 나타났다. IPO 이후의 단기간 성과 분석 결과, IPO 기업에 대한 투자자 관심의 증가는 IT 및 비IT 기업의 성과에 정(+)의 영향을 줄 뿐 아니라 IPO 시점의 저가발행 정도가 클수록 투자자 관심의 효과가 증가하는 것으로 나타났다. 장기적 관점에서 볼 때, 비IT 기업의 저가발행 및 이에 동반된 투자자 관심의 증가 효과는 점차적으로 약화되는 반면 IT 기업에 대한 효과는 장기간 지속되었다. 비IT 기업과 달리, 네트워크 효과 등 산업 구조적 특성의 영향을 받는 IT 기업의 경우 저가발행 및 이와 더불어 향상된 초기 투자자 관심효과가 장기적으로 기업의 실질적 가치에 영향을 준 것으로 나타났다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 우주기술과 응용
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• 제4권2호
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• pp.169-183
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• 2024

한국천문연구원은 인공위성 정밀 궤도 결정, 우주 감시, 우주 측지 등 과학 연구 및 국가적 우주 미션을 수행하기 위해 거창 SLR(satellite laser ranging) 시스템을 개발하였다. 시스템을 구성하는 여러 서브시스템 중 하나인 운영 시스템은 다른 서브시스템을 제어하고 관측 알고리즘을 기반으로 수동 및 자동 관측 모드를 제공하여, 지상에서 인공위성까지의 거리를 계산하는 소프트웨어로써 네트워크 기반의 서버와 클라이언트 방식으로 개발되었다. 본 연구에서는 운영 시스템의 요구사항을 분석하고, 서버 및 클라이언트 통신을 위한 개발환경, 소프트웨어 구조 및 관측 알고리즘을 기술한다. 그리고 개발된 운영 시스템을 이용하여 지상보정 및 측지 전용 인공위성 STARLETTE에 대한 레이저 추적을 통해 취득한 관측 데이터를 처리하여 ILRS(international laser ranging service) 국제기구에서 배포한 전 세계 SLR 관측소와 거리측정 정밀도를 비교 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-7
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• 2024

기존의 전통적인 보안모델 설계는 대표적 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 인간에 대한 고려보다는 기술중심으로 설계·구현되었다. 이와 같은 구조는 조직 내 심리적 저항, 사용자 실수와 같은 인지적 취약성에 의해 무력화될 수 있다. 둘째, 네트워크 경계기반 보안모델로 설계되었다. 이와 같은 설계는 4차 산업혁명의 패러다임과 코로나19로 인해 빠르게 보편화되고 있는 비곙계 기반의 원격업무 환경에서는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 이와 같은 전통적인 기술 중심 보안모델의 문제점을 개선할 수 있는 방안으로 비경계 기반 최신 보안모델인 제로 트러스트 보안모델 내 인간 특성 위협을 연계하여 보안정책을 수립·반영할 수 있는 방안을 제언하였다. 이를 통해 기술적으로 발생하는 각종 위협 외 인간 특성 위협으로부터도 강건한 보안모델 설계 방안을 제언한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.500-518
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• 2024

연구목적: 정부의 재난정보특성과 이용자들의 신뢰 구축, 정보수용으로 연계되는 프로세스 특성을 분석하고, 다양한 미디어 리터러시에 대한 이용자 특성이 신뢰와 정보수용에 있어 어떠한 조절효과가 있는지를 분석하는 데 목적이 있다. 연구방법:본 연구에서는 분석 도구로 Smart PLS 3.0을 이용하여 구성 변인 간 구조적인 영향관계를 분석하였다. 또한 다양한 분석표본의 특성을 반영하기 위해 연령별 응답인원을 최소 150 표본으로 구성하였다. 연구결과:재난상황에서 정부의 재난정보를 수용하는 이용자들의 정보신뢰와 정부신뢰를 측정하고 이들 신뢰유형이 정보수용에 미치는 영향관계가 있음을 확인하였으며, 거짓뉴스나 소셜네트워크의 재난뉴스에 대한 정보수용에 있어 이용자들의 미디어 리터러시 역량인 비판적 이해능력이 신뢰와 정보수용 간에 조절효과가 존재하는지를 확인하였다. 결론: 정부는 향후 수요자 중심의 재난정보 제공을 위한 기초 정보로 활용할 수 있다는 점에서 연구결과에 대한 실무적 가치가 있다고 판단된다.