• 한국초지조사료학회지
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• 제43권1호
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• pp.1-10
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• 2023

본 연구는 우리나라(1982-2014년)의 오차드그라스 생산량에 대한 기후 및 재배관리 요인의 중요도를 확인하는 것을 목적으로 수행하였다. 기후는 1월 평균기온(MTJ, ℃), 1월 최저기온(LTJ, ℃), 생육일수 0-5일(GD 1, 일), 생육일수 5-25일(GD 2, 일), 하고일수(SSD, day), 강우일(RD, day), 누적강우량(AR, mm), 일조시간(SD, hr)을 고려하였다. 관리는 조성연차(EP, 0-6년)과 예취횟수(NC, 2-5년)를 측정하였다. 퍼셉트론 방법을 사용한 신경망 모델을 사용하여 오차드그라스의 생산량에 대한 중요도를 추정하였다. 그 결과 EP가 가장 중요한 변수(100%)였으며, RD(82.0%), AR(79.1%), NC(69.2%), LTJ(66.2%), GD 2(63.3%), GD 1 순이었다. (61.6%), SD(58.1%), SSD(50.8%) 및 MTJ(41.8%). 이는 EP, RD, AR, NC가 다른 것보다 중요하다는 것을 의미한다. 우리나라의 연간 강수량은 과수원의 생육에 필요한 양을 초과하므로 배수관리를 통해 적정량 이상의 호우로 인한 피해를 줄일 수 있다. 이는 과수원을 재배할 때 통제 가능한 요인이 상대적으로 중요하다는 것을 의미한다. 비록 본 연구가 신경망 모델에 의해 기후가 생산량에 미치는 구체적인 영향을 해석하는데 한계가 있지만, 주요 요인 선정을 통해 향후 수량 예측 및 기후변화에 의한 피해 추정 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.385-391
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• 2023

최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.59-78
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• 2018

다양한 디바이스 유형과 마케팅 커뮤니케이션의 등장으로 온라인 환경에서 고객들의 탐색 및 구매 행동은 더욱 세분화 되었다. 하지만 기존 연구들은 고객 구매여정에서의 마케팅 채널 효과를 분석하는 과정에서 디바이스 종류에 따라 드러나는 UI(User Interface)와 UX(User Experience) 특성을 반영하지 못하였다. 본 연구는 글로벌 쇼핑몰의 대규모 클릭스트림 데이터를 활용하여 다양한 디바이스를 사용하는 고객들의 유입 채널 효과를 분석하였다. 온라인 쇼핑을 활성화 시키는 디바이스 유형을 구별하고, 디바이스 유형에 따라 방문을 증진시키는 유입 채널 간의 차이를 비교하였다. 고객의 과거 쇼핑 누적 경험과 유입 채널 전환 행태를 통해 방문과 구매액 미치는 직접효과 간접효과를 판별하였다. 그 결과 동일한 고객이더라도 디바이스 선택에 따라 활용하는 마케팅 채널이 달라지는 것을 발견할 수 있었다. 온라인 소매업체는 이러한 결과를 통해 디바이스 유형을 고려하여 멀티 마케팅 채널 환경에서의 고객 의사결정과정을 더욱 잘 이해하고 최적의 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 연구는 실제 글로벌 빅 데이터를 분석하여 얻어진 유의미한 결과를 기반으로 경영학적 시사점을 도출하고, 계량 경제 모델을 활용하여 의미 있는 이론적립에 학문적으로 기여한다. 실제 온라인 쇼핑 마케팅 담당자들이 시도할 수 있는 전략적 통찰력을 제시한다는 점에서 실용적으로 활용할 가치가 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권4호
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• pp.101-108
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• 2024

실내 위치 측위는 대형 건물에서 내비게이션부터 비상 대응까지 다양한 애플리케이션이다. 본 논문에서는 스마트폰 센서를 이용하고 신경망 기반 동작 인식, 칼만 필터 기반 오류 수정, 다중 센서 데이터 융합을 통합한 향상된 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 기반 보행자 실내 위치 측위 기법을 제시한다. 제안된 기법은 가속도계, 자력계, 자이로스코프, 기압계의 데이터를 활용하여 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측위하며, 신경망은 센서 데이터를 처리하여 동작 모드를 분류하고 보폭과 방향 계산에 대한 실시간 조정을 제공한다. 칼만 필터는 이러한 추정치를 더욱 구체화하여 누적 오류와 드리프트를 줄이며, 대형 건물의 여러 층에서 스마트폰을 사용하여 수집한 실험 결과는 수직 이동과 진행 방향 변화를 정확하게 추적하는 능력을 보여준다. 성능 비교 분석 결과에서 제안된 CNN-LSTM 모델은 각도예측에서 기존 CNN 및 Deep CNN 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났으며. 또한 기압 데이터를 통합하여 정확한 바닥 수준 감지가 가능해 다층 환경에서 시스템의 견고성을 향상시켰으며, 이 제안된 접근 방식은 실내 위치 파악의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 활용 가능성이 높다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.147-170
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• 2022

특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5-fold Cross Validation으로 초매개변수 조정이 이루어졌다. 이후 생성된 모델의 성능을 평가하고 특허수명을 추정할 수 있는 예측변수의 상대적 중요도를 제시하였다. 또한, 성능이 우수했던 Gradient Boosting Model을 기반으로 Accumulated Local Effects Plot을 제시하여 예측변수와 특허수명 간 관계를 시각적으로 나타내었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 특허의 평가 근거를 제시하기 위하여 Kernal SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 본 연구는 기존에 특허수명을 추정하는 연구에 누적적으로 기여한다는 점 그리고 선형성을 바탕으로 진행된 기존 특허수명 추정 연구들의 한계를 보완하고 복잡한 비선형 관계를 설명가능한 방식으로 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 개별 특허의 평가 근거를 도출하는 방법을 소개하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제22권2호
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• pp.182-187
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• 2013

밀폐된 식물공장 환경에서 환경 조절 및 에너지 소비예측을 위해서는 환경요소들의 변화 요인을 파악해야 한다. 식물체는 광합성 과정에서 많은 양의 물을 증산을 통해 대기 중으로 방출하게 되는데, 일반적으로 식물공장의 특성상 비교적 높은 습도 유지가 필요하며, 증산은 실내 습도에 직접적인 영향을 주기 때문에 식물의 증산량에 대한 정량화가 필요하다. 본 연구에서는 식물공장 생육조건에서 4가지 품종의 상추를 재배하면서 생육기간에 따른 엽면적 변화와 증산속도를 측정하고 이를 바탕으로 Penman-Monteith 방정식을 식물공장 조건에 맞게 변형시켰다. 그리고 이러한 결과들을 토대로 식물공장에서 재배 기간 중 증산으로 인해 발생하는 수분의 양을 시뮬레이션을 통해 예측하였다. 그 결과 작물의 엽면적과 증산속도는 생육기간이 진전됨에 따라 점차 증가하는 것으로 나타났으며 엽면적과 증산량 사이는 비례관계를 나타냈다. 증산량 추정 모델식 변형은 일반적으로 다양한 환경 요인들에 의해 증산량이 결정되던 기존의 모델식들에 비해 엄밀한 환경 요소들에 대한 제어가 가능한 식물공장에서 증산량은 환경 요소들은 상수로 취급 가능하며, 작물의 엽면적지수의 변화에 대해서만 주로 결정되었다. 또한 설정된 환경 조건에서 생육기간에 따른 증산량 추정모델을 이용하여 전체 생육기간 중 작물 개체당 누적 증산량을 높은 결정계수($r^2$)로 예측할 수 있었다. 이렇게 예측된 증산량은 식물공장 환경 제어 기술 중 냉난방 부하 계산 및 관수 계획을 세우는데 활용 가능할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권3호
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• pp.190-198
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• 2006

본 연구는 벼의 질소영양 상태가 광 이용효율에 미치는 영향을 검토하여 벼 생육모델을 구축하기 위한 기초자료를 얻기 위해 수행되었다. 1998년부터 2000년까지 3개년에 걸쳐서 일반계 및 통일계 품종을 공시하여 다양한 질소시비 조건에서 건물중, 군락의 흡광량 및 질소영양 상태를 조사하였고, 이들 자료를 이용하여 군락의 광 이용효율 및 광 이용효율과 질소영양 상태와의 관련성을 검토하였다. 벼 군락의 흡광계수(K)는 최고분얼기까지 벼의 생장과 함께 증가하다가, 최고분얼기에서 출수기까지는 0.4정도로 일정하게 유지되고, 출수기 이후부터 다시 급격하게 증가하였다. 출수전 벼 군락의 누적 PAR interception과 건물중과는 직선 회귀관계가 성립하였고, 이 직선 회귀계수를 이용하여 군락의 출수전 평균 광 이용효율(RUE, g/MJ of PAR)을 추정하였는데, 평균 RUE는 질소시비량이 많을수록 높아지는 경향이었다. 벼에서 출수전의 RUE는 질소영양 상태를 나타내는 질소영양지수(NNI, nitrogen nutrition index) 및 비엽 질소농도(SLN, specific leaf nitrogen concentration; $g/m^2$ leaf area)가 증대됨에 따라 최대 RUE에 점근하는 다음과 같은 지수함수로 잘 표현할 수 있었다. $$RUE=3.13\{1-exp(-4.33NNNI+1.26)\}$$ $$RUE=3.17\{1-exp(-1.33SLN+0.04)\}$$ 위의 식은 질소영양 조건에 따른 RUE의 변이를 각각 80%와 75% 정도를 설명할 수 있다. 여기에서 구해진 RUE와 NNI 및 SLN 관계는 출수전 전 기간의 평균적인 관계에 근거한 것으로서, 벼 생육모델의 건물중 추정의 구성모델(component model)로서 활용하는 데는 한계가 있으며, 건물중 추정 구성모델로 이용하기 위해서는 보다 짧은 기간을 대상으로 이와 같은 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.1-8
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• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

• 자원환경지질
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• 제54권3호
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• pp.373-387
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• 2021

본 연구에서는 자료기반 분석 기법을 이용하여 제주 대정-한경 유역의 군집형 지하수 이용 관정의 영향력을 평가하고 지하수 자원을 효율적으로 관리하기 위한 도구를 개발하였다. 분석을 위해 대정-한경 유역 내 총 19개 지하수위 관측공의 지하수위 자료, 총 3개 기상 관측소로부터 측정된 강수량 자료, 및 총 4개의 군집형 지하수 이용 관정(저지, 금악, 서광, 및 영어교육도시)으로부터 획득한 이용량 자료가 이용되었다. 먼저, 각 지하수위 관측공에 대하여 강수량 및 이용량 자료를 입력변수로 하는 자료 기반 지하수위 예측모델을 개발하였다. 이때, 과거의 장기적 변동특성을 효과적으로 학습에 이용하기 위하여 누적 장단기 메모리 모델을 이용하였다. 모든 관측 공에 대하여 지하수위 예측모델을 개발하고, 이용량 입력변수에 대한 섭동 민감도 분석을 수행하여 각 군집형 관정의 공간적 영향력을 분석하였다. 금악 수원은 해당 수원 중심으로 영향이 크고, 서광 수원은 하류 지역을 중심으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 영어교육도시는 수원의 상류 지역 중심, 저지 수원은 수원 상류 및 하류 중심으로 영향이 나타났다. 그리고 유역 내 군집형 수원의 영향력은 대략 5km인 것으로 나타났다. 추가적으로, 학습된 예측모델을 기반으로 군집형 이용 관정의 영향 범위에 포함되는 지하수위 관측공에 대해 강수량 대비 배경 지하수위 회복을 위한 적정 지하수 이용량을 산정하였다. 최근의 강수 패턴을 적용하였을 때, 현재 지하수 이용량을 기존의 80%로 제한할 필요성이 있는 것으로 나타났으며, 강수량이 100mm 증가하였을 때, 대략 1,500 m³에서 1,900 m³의 추가적인 취수가 가능할 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 도출된 대정-한경 유역 지하수 거동특성 평가 결과와 자료기반 분석 도구들은 대정-한경 유역의 지속 가능한 지하수 개발을 위한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.