최근 CCTV 사용이 보편화되면서 방범 목적으로 서비스 시설이나 공공시설에 설치되는 CCTV의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그에 따라 CCTV를 감시하는 노동력이 부족해지는 문제가 발생하여 이를 대체하기 위해 카메라 영상을 통하여 한번 인식한 사람을 다른 시간이나 장소에서 촬영된 영상에서 다시 인식하는 사람 재인식 기술이 주목받고 있다. 또한, 이러한 사람 재인식 기술은 보안 분야뿐만 아니라 영화나 드라마와 같은 영상 컨텐츠에 적용되어 불법 복제물을 찾는 일에 사용될 수도 있다. 기존의 사람 재인식에는 이미지의 유사도를 계산하는 방법이 사용되었지만, 조명이나 카메라 각도가 달라지면 성능이 급격하게 떨어지는 문제가 있었다. 최근에는 딥러닝 기술이 발달하면서 전반적인 영상처리 분야의 성능이 향상되었고, 사람 재인식 분야 역시 딥러닝을 활용하면서 성능이 향상되었다. 하지만 딥러닝을 활용한 방법의 경우 보통 두 개의 이미지를 입력으로 사용하여 같은지 다른지를 판단하게 되므로 각 이미지의 공통점이나 차이점을 동시에 고려하기는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위해 세 개의 사람 이미지를 입력으로 사용하여 특징을 추출하고, 특징 맵을 재구성하여 각 이미지의 차이점과 공통점을 동시에 고려하며 학습할 수 있는 모델을 제안한다.
한반도 남해 제주도 남동부해역 도미분지에 대하여 한국지질자원연구원은 2007년 2차원 해양탄성파 탐사를 수행하였다. 탐사의 목적은 한반도 해역의 대륙붕에서 기반암의 구조를 파악하고 대륙붕 내의 자원부존 가능성을 분석하고자 함이다. 기반암의 구조를 파악하기 위해서는 중합단면 및 구조보정 단면을 효율적으로 구성하는 것이 필요하다. 그러나 탐사해역의 수심은 평균 100 m 내외로 해수면과 해저면 사이에서 발생하는 다중반사파가 일부 구간에서 강하게 기록되어 기초전산처리 기법만으로는 중합단면에서 기반암의 구조가 명확히 분석되지 않는 경우가 있다. 본 연구에서는 도미분지 2차원 탄성파 자료에 대한 최적의 전산처리 변수를 도출하고자 하였고 특히 페그레그 해저면 다중반사파(peg-leg multiple)를 제거하는데 주 목적을 두었다. 탄성파 자료 전산처리의 주요 단계는 최소위상 예측 디콘볼루션(minimum phase predictive deconvolution), 속도분석 및 레이던 필터(Radon filter)로 구성되었으며 각 단계마다 중합단면을 계산하여 적용한 전산처리 변수가 적절히 설정되었는지를 검증하였다. 자료처리 결과 본 연구에서 설정한 변수들이 도미분지 탄성파 자료 전산처리에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.
전기 기관차 중수선 시설과 같이 복잡한 시스템의 설계 변수와 중요 변수 최적화는 수리적인 형태로 분석하는 것이 매우 어려운 작업이 된다. 본 논문에서는 메타 모델의 개념을 시뮬레이션 근사 모델에 적용하여 설계 변수와 중요 변수의 최적화를 수행하였다. 시뮬레이션 설계를 위하여 Critical Path 분석과 민감도 분석 수행하여 설계 변수와 실험 횟수를 줄이기 위하여 노력을 하였다. 시뮬레이션 분석은 다 목적 비선형 계획법을 구성한 후 파레토 최적해 집합을 산출하여 설계자에게 다중 대안의 해 집합을 제시하여 실제 시스템의 적용에 대한 유동성을 제공하려고 노력하였다. 본 논문에서 제시 된 기법은 열차 중수선 시설의 설계 및 분석에 있어서 시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 하나의 방법으로 이용이 가능 할 것이다.
위성영상을 활용한 변화탐지 기법은 다중시기의 영상을 이용하여 토지의 이용현황에 대한 자연적, 인위적 변화를 효율적으로 탐지할 수 있다. 변화탐지의 경우 위성영상의 보정 방법, 입력데이터 종류, 변화분석 기법에 따라 상이한 결과가 나타난다. 즉, 변화탐지를 위해 동일한 위성과 동일한 영상을 사용하여도 다양한 조건에 따라 다른 결과가 나타나기에 연구 목적에 맞는 적합한 분석기법을 적용해야 한다. 본 연구는 영상의 보정방법에 따른 절대방사보정과 상대방사보정한 위성영상을 기하보정 후 정규식생지수(NDVI)와 주성분분석(PCA)을 하고, 이를 차연산기법(ID:Image Difference)과 비연산기법(IR:Image Rationing)을 이용해 변화탐지 분석을 했다. 그 결과 ID-NDVI의 경우 식생 관련 변화탐지에 매우 우수한 정확도를 나타냈고, ID-PCA는 전 영역에서 90%의 정확도를 보였다. IR-NDVI는 90%의 정확도를 보였으나 전답${\rightarrow}$초지의 경우 70%이하로 나타났고, IR-PCA 역시 전 영역에 대해 우수한 변화탐지능력을 보였다.
본 연구의 목적은 현재 서울시를 포함한 수도권 지역에서 가장 높은 수송분담율을 차지하고 있는 지하철망 상 통행흐름의 시 공간적 구조를 밝히고, 그러한 통행흐름과 토지이용의 관계성을 밝히는 것이다. 특히 본 연구에서는 지난 2004년 7월 이후 수도권 대중교통이용자의 대부분이 이용하고 있는 교통카드 통행거래자료 중 매년 주중 하루치의 통행 트랜잭션 데이터베이스에 대하여 데이터마이닝 기법을 적용하여 지난 4년간 수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조를 비교분석하였다. 또한 하루 중 시간대별 통행흐름의 공간적 특징을 분석하기 위하여 하루를 아침 출근시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대로 나누어 수도권 지하철망 상의 각 지하철역의 시간대별 출발통행량과 도착통행량을 산출하고, GIS를 이용하여 그 공간적 패턴을 비교한 결과 시간대별로 확연한 차이가 나타남을 확인하였다. 그리고 지하철 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용과의 관계성을 밝히기 위하여 각 지하철역의 시간대별 출발 도착 통행량과 그 지하철역 주변지역의 토지이용상태를 반영하는 지리적 변수들 간의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과 시간대별 출발 통행량 및 도착 통행량 관계를 설명하는 선형 대수식을 도출하였다. 함수식의 적합성 판명을 위하여 공선성진단과 이분산성분석을 실시하였다.
최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.
한-중 해저터널 후보지로 선정된 대천-원산도 지역의 부지조사를 위해 버블펄서(Bubble pulser) 음원을 이용한 단일채널 탄성파 탐사와 시추조사가 2008년 및 2009년에 수행되었다. 본 연구는 이 단일채널 탐사자료를 정밀 처리하고 시추자료와 연계하여 후보지역의 해저터널 안정성 평가와 시공설계에 필요한 기반암 심도 및 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 일반적으로 다중채널 탄성파자료에 적용되던 자료처리 기법 중 주파수-파수영역 필터링(F-K filtering)을 적용하여 교류전원잡음 등을 제거하고, 중합후 심도구조보정(post-stack depth migration) 기법을 적용하여 심도단면을 제작하였다. 수행 결과 단일채널 탄성파자료로부터 향상된 심도영역단면을 제작할 수 있음을 확인하였고, 시추자료와 통합 해석을 통하여 조사지역의 개략적인 기반암 분포와 지질특성을 파악할 수 있었다. 단층, 파쇄대 등의 세밀한 구조 파악은 버블펄서 음원과 단일채널 자료의 특성상 어려웠으나, 좀 더 해상도가 높은 탄성파자료가 있을 시 가능할 것으로 보인다. 이에 향후 해저터널 탐사 시 고해상자료를 얻기 위한 추천사항을 수록하였다.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
이 연구의 목적은 청소년의 신체활동과 주관적 건강인지와의 관계를 알아보고 그 관계에서 비만 관련 지표인 체질량 지수(BMI)가 매개효과 혹은 조절효과가 있는지 규명하는 것이다. 이 연구의 목적을 달성하기 위해 2022년 제18차 청소년건강행태온라인조사 통계의 원시자료를 활용하였으며, 최종적으로 23,612명의 자료를 연구 대상으로 선정하였다. 자료 분석은 확인적 요인분석과 구조방정식 모형을 적용하였으며, 매개효과를 검증하기 위해 Bootstrapping 기법을 활용하였다. 또한 조절효과를 검증하기 위해 구조방정식모형의 다중집단 분석을 적용하여 pairwise parameter comparison 값을 산출하였다. 모든 통계적 유의수준은 .05로 설정하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년의 신체 활동량이 많을수록 주관적 건강 인식은 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 신체활동과 주관적 건강 인식 관계에서 주관적 체형 인식은 부분매개효과 있는 것으로 나타났다. 셋째, 신체활동과 주관적 건강 인식에서 주관적 체형은 조절효과가 있는 것으로 나타났으며, 구체적으로 주관적 체형을 보통으로 인식하는 사람이 약간 혹은 매우 살이 찐 편으로 인식하는 사람보다 신체 활동량이 많을 수록 주관적 건강 인식에 더 긍정적으로 응답하는 것으로 나타났다. 결론적으로 청소년기에는 충분한 신체활동을 통하여 비만을 예방하고, 주관적인 건강 상태를 긍정적으로 변화할 수 있도록 노력하는 것이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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