• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.5060-5065
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• 2012

이 연구의 목적은 익사 사고를 방지하기 위해 익사사고 발생율을 조사하고자 한다. 익사 사고의 역학 조사데이터는 중앙응급의료기관에서 2007년 1월부터 12월까지 발생 한 익사 사고 일일 보고서 자료를 수집했다. 나이, 날씨, 시간, 위치, 익사 사고 사례 조사를 했으며, 자료처리는 수중 활동 집단과 기타활동 간 비교를 위해 Chi-square test를 이용하였다. 유의도 검증은 p<0.05 수준이다. 연령은 20-29세 27.9%이며, 30-39세는 18.7%로 나타났다. 여가 수중활동 중 익사자의 연령은 20-39세 51(44.8%)에서 가장 높았다. 장소에 따른 비교를 한 결과, 여가 수중활동 중 호수나 저수지에서 익사 사고의 수는 62명(53.4%)이다. 반면에 호수나 저수지에서 기타활동 중 익사 사고의 경우는 51(58%)명이었다. 여가 수중 활동 중 익사 사고가 토요일에 30(25.8%), 일요일에 32(27.6%)로 나타났다. 날씨가 화창한 날에 여가 수중 활동 중 익사한 경우가 60(51.8%)로 많았다. 비오는 날은 40(34.4%), 흐린 날은 16(13.8%)였다. 여가 수중활동 중 익사한 경우 여름이 53(45.7%)였다. 계절에 의하면 여가 수중활동과 기타활동 간에 유의한 차이가 있다. 익사는 상해의 주요 원인이며, 한국에서 익사의 특성을 이해하는 것은 익사사고예방 전략을 개발하는데 기초자료이다. 예방 전략은 모든 연령대의 사람들을 위해 도움이 될 수 있다. 사고현장의 모든 상황에서 lifeguard 인력, 라이프재킷, 수영능력 그리고 공공 교육 활동을 제공해야한다.

• 에너지공학
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• 제18권1호
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• pp.56-62
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• 2009

본 연구에서는 X65강의 용접부에 전기화학적 방법으로 수소를 장입한 이후에, 소형펀치시험편을 사용하여 기계적 강도를 평가하고 파면을 분석하였다. 모재부의 경우와는 다르게 용접부에서는 수소장입정도에 따라 강도저하가 민감하게 나타나는 거동을 보였다. 수소장입시 전류밀도, 온도, 장입시간의 변화에 따라 강도 및 연신율 등의 기계적 성질이 민감하게 변화하였다. 특히, 전류밀도가 높고 장입시간이 길어짐에 따라서 강도의 저하가 크게 나타났으나, 상대적으로 전해질 온도의 영향은 비교적 작게 나타났다. 또한 주사전자현미경을 통해 관찰한 시험편의 파면에서 수소침투된 표면근처의 재료에서 취성파면이 발견되었으며, 이는 강도의 저하 거동과 일치되는 경향이다. 수소취화 거동 평가 연구를 위해 본 연구에서 채택한 시험시스템은 재현성이 높게 나타나고 있으며, 이 방법을 이용한 재료의 강도평가 결과 매우 높은 신뢰성을 보이고 있다. 따라서 소형펀치시험과 전기분극법을 이용함으로써 X65강 용접부의 수소취화에 의한 강도변화를 민감하게 평가할 수 있었다. 산출된 데이터의 통계적인 처리를 통해 강도변화값을 예측할 수 있었음도 보였다.

• 한국식품과학회지
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• 제43권5호
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• pp.537-543
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• 2011

농약을 안전하게 관리하는데 사용되는 지표인 농약의 잔류허용기준의 결정요인 중 하나인 감소계수에 대한 연구는 최근에 더욱 요구도가 높아지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 농산물별, 농약별로 이루어져 효율적인 데이터베이스 구축에는 적합하지 못하다. 이에 본 연구는 농약의 감소계수를 농약의 물리화학적 특성에 따라 산출하고자 실험을 계획하였다. 먼저 농약잔류허용기준이 설정된 288개의 농약을 대상으로 하여 이온화그룹포함여부, log P, 끓는점에 따라 propamocarb, azoxystrobin, fenarimol, dichlorvos, edifenphos, cypermethrin, fenvalerate의 농약을 선별하였다. 이 중 회수율과 농약의 전처리과정에서 실험이 어려웠던 propamocarb와 azoxystrobin은 최종 데이터 분석에서 제외하였다. 해당 농약들을 수돗물, 5% 아세트산 수용액, 20% 에탄올 수용액, 0.15% 세제액의 4가지의 세척방법과 데치기, 튀기기 2가지의 조리방법 총 6가지의 조건을 처리하여 Pearson 상관분석을 하였다. 그 결과, log P와의 상관성에 있어 5% 아세트산 수용액은 0.336(p=0.221)로 유의적인 상관성이 없었으나, 수돗물에서의 세척은 -0.835(p<0.001), 20% alcohol solution에서는 -0.659(p<0.01), 세제세척에서는 -0.939(p<0.001)의 값을 얻었다. 데치기와 끓는점은 유의적인 상관성을 보이지 않았으며, log P와는 0.620(p<0.05)로 유의적인 양의 상관관계를 보였다. 튀기기와 끓는점은 상관성이 있으나, 이보다는 log P와의 상관성이 -0.913(p<0.001)로 더 큼을 확인할 수 있었다. 이를 통해 세척과정에 있어서는 농약의 잔류에는 단순히 농약자체의 수용성 뿐 아니라 작물의 침투성도 관계가 있음을 확인할 수 있었다. 반면, 조리과정에 있어서는 농약의 잔류에는 log P와 끓는점이 보다 높은 상관관계를 가짐을 확인할 수 있었다.

• 농약과학회지
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• 제13권1호
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• pp.28-38
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• 2009

Bifenthrin, chlorothalonil, cypermethrin, diazinon, fenvalerate, phenthoate 및 procymidone 등 7종의 농약에 대한 잔류시험을 통해 외삽적용을 위한 연구를 실시하였다. 실험을 위해 소면적 재배작물 중 잔류농약 부적합 사례가 많은 작물을 중심으로 11종의 엽채류, 5종의 근채류, 그리고 6종의 경채류를 포함한 총 22종의 작물을 선정하여 재배한 후 7종의 농약을 각각 처리하여 24시간 경과 시점을 1일로 하여 1, 3, 5, 7 일차에 수확하여 분석하였다. 실험결과 회수율은 엽채류는 $72.0{\sim}117.0%$, 경채류는 $81.3{\sim}105.0%$, 그리고 근채류는 $70.1{\sim}108.1%$ 수준이었고 검출한계는 엽채류는 0.005-0.1 mg/kg, 경채류와 근채류는 0.001-0.005mg/kg 수준이었다. 농약의 감소경향과 작물의 표면 형태학적 차이에 의한 농약 잔류특성을 파악 비교하여 선정된 작물을 고잔류군과 저잔류군으로 그룹화하였고 이 내용을 바탕으로 대상 농약들에 대하여 경채류 및 근채류 작물을 대상으로 농약데이터의 외삽을 통한 안전사용기준 및 MRL의 설정이 가능할 것으로 판단된다.

• 인지과학
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• 제22권1호
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• pp.57-78
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• 2011

패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2213-2220
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• 2017

EGML (Effective Gaussian Mixture Learning) 기반의 배경차분 기법을 이용한 이동객체 검출 (Moving Object Detection; MOD) 프로세서의 효율적인 하드웨어 구현 방식을 제안한다. 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해 배경 생성에 사용되는 일부 연산을 근사화하여 구현하였으며, 배경차분과 가우시안 계산의 나눗셈 연산에 사용되는 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였다. 설계한 MOD 프로세서는 MATLAB/Simulink를 이용한 HDL-netlist 시뮬레이션과 FPGA-in-the-loop 방식을 통해 기능을 검증하였다. IEEE CDW-2014 데이터 세트의 6가지 영상을 입력으로 사용하여 MOD 성능을 평가한 결과, 평균 재현율(recall)은 0.7700, 평균 정밀도(precision)는 0.7170, F-measure가 0.7293으로 평가되었다. Xilinx ISE를 이용하여 FPGA 합성한 결과, Virtex5 XC5VSX95T 디바이스에서 총 882 슬라이스와 $146{\times}36kbit$의 블록 램으로 구현되었으며, 동일한 알고리듬을 적용한 기존의 구현 사례에 비해 약 60%의 하드웨어를 감소시켰다. MOD 프로세서는 최대 75 MHz의 클록 주파수로 동작하여 $800{\times}600$ 해상도의 영상에 대해 39 fps의 성능으로 실시간 처리가 가능한 것으로 평가되었다.

• 한국결정성장학회지
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• 제22권3호
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• pp.127-133
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• 2012

박막 태양전지의 저가 고효율화를 실현하기 위해 넓은 면적의 기판 위에 코팅이 가능하며 진공의 유지가 필요가 없고 장치가 간단하며 고순도의 균질한 박막을 얻을 수 있고 박막의 조성을 쉽게 조절할 수 있는 Sol-Gel법을 이용하였다. Se보다 저가이며 독성이 없고 풍부한 원료인 S로 치환하여 사용하며 Zn/Sn비 값을 조절하고 kesterite 구조를 갖는 $Cu_2ZnSnS_4$의열처리 온도에 따른 박막의 구조적, 광학적 특성에 미치는 변수들의 영향을 알아보았다. XRD pattern을 관찰한 결과 Zn/Sn비가 0.8/1.2일 때 $2{\theta}=28.5^{\circ}$에서 주피크가 가장 강하게 나타났으며 (112) 방향의 배향성을 가진 kesterite 상임을 확인 할 수 있었다. 열처리 온도가 증가할수록 (112) 면의 강도가 커지며 $550^{\circ}C$에서 열처리를 한 $Cu_2ZnSnS_4$ 박막은 kesterite 구조의 화학량론적 $Cu_2ZnSnS_4$ 특징을 나타내고 본 실험의 샘플의 격자상수를 측정한 값이 a = 5.5047 and $c=11.014{\AA}$이며 JCPDS(Joint Committee on Powder Standards)에 보고된 데이터 a = 5.427 and $c=10.848{\AA}$과 거의 일치 하였다. 광학적 특성을 알아보기 위해 측정한 광투과율은 가시광선 영역(380~770 nm)에서 전체적으로 65 % 이하로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제24권8호
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• pp.498-504
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• 2005

교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.477-484
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• 2016

선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.