• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.599-610
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• 2020

자동심장충격기(AED: Automated External Defibrillator)는 건물 또는 특정 영역 내에 위치함에도 공간적 정확성 및 시간적 가용성에 대한 평가가 이뤄지지 않음으로 이에 대한 공간분석 입지 할당 분석을 통한 구획이 필요하다. 분석결과 기설치 AED 및 공공데이터를 활용한 공간분석을 실시하고 GIS 입지분석 방법을 적용, 지역 주거특성에 맞는 365일 24시간 운용이 가능한 공공기관(119안전센터, 파출소(지서))을 공공 AED 거점후보지로 선정하고 후보지별 티센폴리곤을 생성, 권역별 구획을 실시하였다. AED 특성을 고려한 응급의료서비스 접근성 측면의 서비스권역 분석에서 연구지역 주요지역 대부분 응급의료 필요시간 4분내에 긴급차량이 도착할 수 있는 것으로 분석되었으나 도심 외곽지는 이에 못 미치는 양상이 나타났다. 결과적으로, 야간, 주말시간대의 AED 환자 대응을 위해 공공기관 차량 중심의 AED 거점 서비스센터 운영이 효과적임을 알 수 있었고 공공기관 AED 서비스센터 구축을 위한 대구시 관할 119안전센터, 지구대(파출소)에 대한 위치기반 거리, 속성 분석, 중복 지역 최소화 등으로 기존 도보 방식의 AED 이용보다 차량을 이용하는 방법이 더 효율적으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.174-192
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• 2021

카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.83-92
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• 2021

본 연구는 과학 탐구에 대한 초등학생들의 이해를 조사하기 위하여 초등학교 4학년 119명을 대상으로 VASI-E 검사지를 실시하고, 21명의 학생을 대상으로 응답 결과에 대한 반구조화된 면담을 실시하였다. VASI-E는 VASI를 초등학생용으로 수정한 검사지로, VASI가 포함하고 있는 8개의 과학 탐구 특성 중 5개만 포함하고 있다. 과학 탐구의 시작, 과학 탐구 방법의 다양성, 탐구 절차와 결과의 관련성, 자료와 결론도출의 일관성, 과학적 설명에 관련된 다섯 개의 측면이 VASI-E에서 다루어지고 있다. VASI-E에서 살펴보고 있는 과학 탐구의 특징에 대해 학생들의 이해는 다음과 같았다. 첫째, '과학 탐구의 시작'의 경우, 과도기적 관점을 가진 학생(53.8%)이 가장 많았다. 학생들은 과학 탐구가 과학적 질문에서 시작한다는 특징에 대해 간과하였다. 둘째, '과학 탐구 방법의 다양성'에 대해서는 초보자적 관점(54.6%)이 가장 많았다. 실험을 과학 탐구의 유일한 방법으로 알고 있거나, 실험과 관찰을 동일한 것으로 인식하고 있었다. 셋째, '질문과 탐구 절차'에 대해서는 '전문가적 관점'(47.9%)과 '초보자적 관점'(34.5%)을 가진 학생들로 양극화되었다. 과학적 질문을 생성할 수 있는지와 질문에 따른 탐구 절차의 적합성을 결정할 수 있는지 여부에 따라 수준이 나뉘었다. 넷째, '자료와 결론 도출의 일관성' 및 '자료와 선행 지식에서 기인한 과학적 설명'에 대해서는 과도기적 관점(55.5%)이 가장 많았고, 다음으로 전문가적 관점(42%)이 뒤를 이었다. 학생들은 데이터로부터 과학적 설명이 도출된다는 것을 알고는 있지만, 그 과정을 잘 설명하지 못하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 초등학교 과학 탐구 지도에 대한 시사점을 제시하고자 하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권2호
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• pp.53-66
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• 2021

속도 모델 구축은 탄성파 탐사 자료처리에서 필수적인 절차이다. 주시 토모그래피나 속도 분석과 같은 기존 기법들은 하나의 속도 모델을 예측하는 데 계산 시간이 오래 걸리며 역산 결과의 품질이 전문가의 판단에 크게 의존한다. 전파형 역산 또한 초기 속도 모델에 크게 의존한다는 문제가 있다. 최근 심층 신경망 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 푸는데 적용되는 사례가 많아지면서 널리 보급되고 있다. 이 논문에서는 심층 신경망 기법을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 사례들을 각 연구에 사용한 신경망에 따라 분류하며 조사하였다. 또한 훈련용 인공 속도 모델 생성 사례도 포함하였다. 심층 신경망은 대량의 데이터로부터 신경망을 훈련함으로써 모델 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법들에 비해 역산 결과에 사람의 판단이 개입될 여지가 적으며 훈련을 마친 후 하나의 속도 모델을 예측하는 비용은 무시할 수 있다. 또한, 심층 신경망은 전파형 역산과 달리 초기 속도 모델이 필요하지 않다. 여러 연구에서 계산 비용뿐만 아니라 역산 결과에서도 심층 신경망 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 바탕으로 속도 모델 구축에 사용된 심층 신경망 기법의 특징에 대해 분석하고 논의하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.685-693
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• 2021

본 연구에서는 '전국GIS건물통합정보표준데이터'의 건축물 공간정보 자료를 활용하여 고양시 지역단위의 화재발생 위험도를 산출하고 화재발생 확률에 따른 산업별 경제적 피해를 분석하였다. 분석의 편의상 공간적 범위는 경기도 고양시로 제한하였고, 지역 단위별로 동일한 화재위험 감소율을 적용하였다. 먼저, 지역별 화재 위험도를 평가하기 위해 건축물 공간정보 자료를 이용하여, DB 구축, 지표 설정, 공간 분석의 과정을 거쳐 표준화된 화재 발생 가능성을 도출하였다. 다음으로 한국은행 산업 연관표 대분류 30개 산업구분과 고양시 사업체조사 20개 산업구분과 매칭하여 고양시 산업연관표를 생성하였다. 최종적으로 화재 위험에 따른 고양시의 산업별 경제적 피해 산출은 고양시 산업연관표와 화재발생 가능성을 결합하여 산출하였다. 화재로 인한 6개월 생산 불가와 영업 손실이라는 기본 시나리오를 설정하여 공급모형을 기반으로 분석하였다. 분석결과, 일산동구, 일산서구, 덕양구의 순으로 경제적 피해가 큰 것으로 나타났고, 산업별로는 '전기, 가스, 증기 및 수도사업'이 가장 큰 손실이 발생하는 것으로 나타났다. 공간과 산업적인 측면에서 일산서구의 '전기, 가스, 증기 및 수도사업' 손실이 전체의 약 60% 비중을 차지하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.80-91
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• 2021

본 연구에서는 UAV에 의해 촬영한 항공사진으로부터 정사영상을 생성하고 이를 바탕으로 국·공유지의 점유위치 분석 등 효율적인 토지실태조사에의 적용성을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 대지와 농경지 두 가지 유형의 토지이용별로 필지 경계의 좌표 및 면적을 VRS-GNSS측량과 정사영상에 의해 각각 관측하였다. VRS-GNSS 측량성과를 기준데이터로 하여 UAV 정사영상에서 추출된 경계점 좌표 및 면적을 비교분석한 결과, 경계점들에 대한 좌표의 RMS오차는 대지에서 X, Y 모두 ±0.074m, 농경지에서 X, Y 각각 ±0.150m, ±0.127m를 보였다. 경계가 비교적 뚜렷하게 나타나는 대지에 비해 농경지에서 경계점의 위치오차가 1.7~2배 정도 크게 나타났다. 토지면적의 RMS오차는 대지에서 ±1.898㎡, 농경지에서 ±8.964㎡로서 대지에 비해 농경지에서 면적오차가 4.7배 정도 높게 나타났다. 정사영상으로부터 측정한 22개 필지의 면적오차가 모두 허용오차 범위 내에 있는 것으로 나타남으로써 정확도 측면에서 UAV 사진측량에 의한 정사영상을 국·공유지 토지이용 실태조사에 적용하는데 타당성이 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.13-23
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• 2022

Prasad et al.는 사전학습(pre-trained)한 신경망 L1 글로다바(Gulordava) 언어모델을 여러 유형의 영어 관계절과 등위절 문장들로 적응 학습(adaptation learning)시켜 문장 간 유사성(sentence similarity)을 평가할 수 있는 통사 프라이밍(syntactic priming)-기반 프로빙 방법((probing method)을 제안했다. 본 논문에서는 한국인 영어학습자가 배우는 영어 자료를 바탕으로 훈련된 L2 LSTM 신경망 언어 모델의 영어 관계절 혹은 등위절 구조의 문장들에 대한 임베딩 표현 방식을 평가하기 위하여 프로빙 방법을 적용한다. 프로빙 실험은 사전 학습한 LSTM 언어 모델을 기반으로 추가로 적응 학습을 시킨 LSTM 언어 모델을 사용하여 문장 임베딩 벡터 표현의 통사적 속성을 추적한다. 이 프로빙 실험을 위한 데이터셋은 문장의 통사 구조를 생성하는 템플릿을 사용하여 자동으로 구축했다. 특히, 프로빙 과제별 문장의 통사적 속성을 분류하기 위해 통사 프라이밍을 이용한 언어 모델의 적응 효과(adaptation effect)를 측정했다. 영어 문장에 대한 언어 모델의 적응 효과와 통사적 속성 관계를 복합적으로 통계분석하기 위해 선형 혼합효과 모형(linear mixed-effects model) 분석을 수행했다. 제안한 L2 LSTM 언어 모델이 베이스라인 L1 글로다바 언어 모델과 비교했을 때, 프로빙 과제별 동일한 양상을 공유함을 확인했다. 또한 L2 LSTM 언어 모델은 다양한 관계절 혹은 등위절이 있는 문장들을 임베딩 표현할 때 관계절 혹은 등위절 세부 유형별로 통사적 속성에 따라 계층 구조로 구분하고 있음을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.169-178
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• 2022

형태소는 더 이상 분리하면 본래의 의미를 잃어버리는 말의 최소 단위이다. 한국어에서 문장은 공백으로 구분되는 어절(단어)의 조합이다. 형태소 분석은 어절 단위의 문장을 입력 받아서 문맥 정보를 활용하여 형태소 단위로 나누고 각 형태소에 적절한 품사 기호를 부착한 결과를 생성하는 것이다. 한국어 자연어 처리에서 형태소 분석은 가장 핵심적인 태스크다. 형태소 분석의 성능 향상은 한국어 자연어 처리 태스크의 성능 향상에 직결된다. 최근 형태소 분석은 주로 기계 번역 관점에서 연구가 진행되고 있다. 기계 번역은 신경망 모델 등으로 어느 한 도메인의 시퀀스(문장)를 다른 도메인의 시퀀스(문장)로 바꾸는 것이다. 형태소 분석을 기계 번역 관점에서 보면 어절 도메인에 속하는 입력 시퀀스를 형태소 도메인 시퀀스로 변환하는 것이다. 본 논문은 한국어 형태소 분석을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 모델은 기계 번역에서 높은 성능을 기록한 BERT-fused 모델을 기반으로 한다. BERT-fused 모델은 기계 번역에서 대표적인 Transformer 모델과 자연어 처리 분야에 획기적인 성능 향상을 이룬 언어모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과 형태소 단위 F1-Score 98.24의 성능을 얻을 수 있었다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권2호
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• pp.99-111
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• 2021

농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.273-282
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• 2022

구성가능한 소프트웨어 제품라인 시험은 모든 멤버제품들에 포함되는 공통 부분과 일부 또는 단일 제품에 포함되는 가변 부분을 고려해야 하기 때문에 단일 제품 시험 방법들을 그대로 적용하기 어렵다. 소프트웨어 시스템 시험에서 시험 커버리지는 수행된 시험의 적절성을 측정하는 척도이다. 구성가능한 소프트웨어 제품라인으로부터 생성될 수 있는 멤버제품들은 수백 개에 이를 수 있기 때문에 시험 커버리지 측정은 소프트웨어 제품라인 수준에서 시험의 적절성을 평가하기 위해 중요하다. 이 논문은 구성가능한 소프트웨어 제품라인 시험에서 제품라인 수준의 코드 커버리지 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 피처 집합의 포함 관계를 기준으로 제품들을 계층화한 후 제품라인의 멤버제품들을 시험하고, 시험으로부터 얻어진 각 제품의 시험 커버리지들을 종합하여 SPL 시험 커버리지를 정량화한다. 제안한 방법을 11개의 구성가능한 소프트웨어 제품라인 사례에 적용하여 검증한 결과, 제안한 방법은 SPL 시험이 얼마나 철저하게 수행되었는지를 정량적으로 기술하여 SPL 시험의 적정성을 확인할 수 있도록 도왔다. 또한, 새로 추가된 SPL 멤버제품의 시험이 이전 멤버제품 시험 대비 커버리지를 증가시키는 방향인지 확인할 수 있어 새로운 시험케이스들이 멤버제품들 간의 차이를 커버하는 방향으로 시험이 이루어지고 있는지 확인할 수 있었다.