• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.487-487
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• 2021

탁수는 유기물 또는 무기물이 유입되면서 빛의 투과성이 낮아진 수체를 의미한다. 탁수가 발생하게 되면 어류의 폐사, 정수처리 비용의 증가 및 경관의 변화로 인한 피해가 발생하게 된다. 국내에서는 홍수기 또는 태풍 시 유역의 토사가 저수지 상류에서 유입하여 호내의 탁수를 발생시키는 경우가 있는데, 특히 낙동강 유역의 임하호에서 빈번하게 고탁수가 발생하여 왔다. 본 연구에서는 임하호에서 탁수 발생 시 신속 배제를 위한 수치적인 예측 시스템을 소개하고자 한다. 저수지 탁수관리의 기본개념은 용수공급능력을 고려한 고탁수의 신속한 배제이다. 이는 선제적 의사결정을 요구하므로, 지류에서 탁수가 발생한 즉시 향후 상황에 대한 예측이 필요하다. 이러한 예측을 위해 유역관리처는 3단계의 수치해석을 수행한다. 첫 번째는 유역 상류에서 탁수가 감지되었을 때, 호 내 탁수의 분포를 예측하는 것이다. 수심 및 수평방향의 탁수 분포에 대한 상세한 결과가 도출되어야 하기에, 3차원 수치해석 프로그램인 AEM3D를 이용한다. 이때, 과거 고탁수 유입에 대한 자료를 기반으로 산정된 매개변수가 적용된다. 두 번째는 예측된 호내 분포를 초기조건으로 댐 방류량 및 취수탑 위치(선택배제)에 따른 탁수 배제 수치해석을 수행하게 된다. 다양하고 많은 case에 대한 신속한 모의 및 3달 이상의 장기간 예측을 요구하므로, 2차원 수치모델인 CE-QUAL-W2를 활용한다. 이 단계에서 수자원의 안정적 공급이 가능한 범위 내에서 효과적인 탁수 배제 방류 방법 등이 결정되며, 방류 탁도가 예측된다. 세 번째 단계는 방류탁도를 경계조건으로 하여 하류 하천(반변천~내성천 합류 전)의 탁도를 예측하는 것이다. 하천의 탁도 예측은 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례를 찾아보기가 쉽지 않은데, 이는 중소형의 지류에 대한 입력자료가 충분하지 않고 불확실성이 높기 때문이다. 이에 과거 10여 년의 data를 이용한 회귀분석을 통해 탁수 발생물질(SS)-부유사-유량과의 관계를 도출하고, 2차원 하천모델(EFDC)을 이용하여 수심 평균 탁도를 예측하게 된다. 이러한 세 단계의 예측은 탁수가 호내로 유입됨에 따라 반복되고, 점차 예측 정확도가 향상되게 된다. 세 단계의 과정을 통한 임하호 탁수의 조기 배제는 현재 적지 않은 효과를 거두고 있다고 판단된다. 그러나 탁수를 발생시키는 현탁물질의 종류는 매번 일정하지 않기 때문에, 이러한 예측 시스템에 정확도에 영향을 줄 수 있으므로, 여러 상황을 고려한 딥러닝을 도입하여 탁수 물질에 대한 정보를 예측한다면 보다 합리적인 의사결정 지원 도구가 될 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제24권3호
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• pp.95-125
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• 2023

항공산업의 급격한 성장으로 인해 많은 항공사가 생기면서 고객들이 항공사를 선택할 때 고려하는 요소가 늘어나고 있다. 이에 따라 항공사는 고품질의 서비스와 차별화된 경험적 가치를 제공하여 고객가치를 높이고 있다. 초기 고객가치 연구는 제품 및 서비스에 대한 효용성의 관점에서 비용과 편익 간의 상충관계로 간주하고 실용적 가치 중심으로 이루어졌지만, 최근에는 경험적 측면의 가치의 중요성이 주목받았다. 그러나 경험적 측면의 가치는 제품이나 서비스 상황에 따라 고객가치를 구성하는 요소가 변화되기 때문에 제품이나 서비스에 대한 고객의 선호도를 충분히 나타내는 특정 맥락에서 조사해야 한다. 또한, 고객가치는 고객이 의사결정을 내릴 때 큰 영향을 미치므로 항공사는 고객가치를 구성하는 요소를 정확하게 이해하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 항공 전문 웹사이트인 스카이트랙스(Skytrax)에서 고객이 작성한 리뷰와 평점을 수집하고 BERTopic 모델을 활용하여 고객가치에 대한 요소를 도출하였다. 분석 결과, 항공사에서 고객가치를 구성하는 9가지 요소를 파악하였으며 이 중 6가지 요소가 고객 만족도와 영향을 미침을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 고객가치의 세분화된 파악을 가능하게 하는 새로운 방법론을 제안하고, 항공사에 구체적인 서비스 품질 향상을 위한 방향을 제시한다는 의의와 시사점을 가진다.

• 대한화장품학회지
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• 제50권2호
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• pp.119-129
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• 2024

인체 피부 림프계는 간질액을 배출하고 면역 시스템을 활성화하는 중요한 역할을 한다. 자외선과 자연적인 노화와 같은 환경 요인들은 종종 이러한 림프관의 구조적 변화를 일으키며, 이로 인해 피부 기능 장애를 발생시키기도 한다. 그러나 이러한 연구를 위한 동물 실험 대체 방안이 없기 때문에 여전히 연구를 진행하기엔 적합하지 않은 제한 사항들이 존재한다. 인체 피부 림프계를 더 잘 이해하고 림프관 형성에 관련된 분자 및 생리학적 변화를 조사하기 위해, 생체 모방 미세유체 플랫폼인 'skin-lymph-on-a-chip'을 제작하여, 새로운 체외 인체 피부 림프 모델을 개발하였다. 간단히 말해, 이 플랫폼은 체외에서 분화된 일차 정상 인간 표피 각질형성세포(NHEKs)와 피부 림프 내피세포(HDLECs)를 공동 배양하는 것을 의미한다. 약 500 시간 동안 자연 발효를 통해 확보하고 집약된 인삼 뿌리 추출물인 Lymphanax^TM의 림프관 형성 효과를 평가하기 위해 해당 시스템에 적용하였고, 분자 수준 요인들의 변화는 딥러닝 기반 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 결론적으로, Lymphanax^TM는 skin-lymph-on-a-chip에서 건강한 림프관 형성을 촉진하였고, 그 성분들이 칩내에서 분화된 NHEKs를 거의 침투하지 않는 결과를 통해, HDELCs에 간접적으로 영향을 미쳤음을 확인하였다. 전반적으로, 이 연구는 기존과 차별화된 체외 인체 피부 림프모델 시스템의 확보와 더불어 이를 통한 Lymphanax^TM의 림프 활성화 효과에 대한 새로운 관점을 제공한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.33-48
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• 2024

향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권7호
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• pp.326-334
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• 2024

파노라마 X-ray (PX) 및 Cone Beam Computed Tomography (CBCT)와 같은 구강 영상 기술은 영상 촬영 시 환자의 편의성과 전체 치아 정보를 시각화할 수 있는 능력으로 인해 치과 진료소에서 가장 선호되는 영상 기법이다. PX는 일상적인 임상 치료에 선호되고, CBCT는 복잡한 수술 및 임플란트 치료에 선호된다. 그러나 PX는 3차원 공간정보가 부족하다는 한계가 있는 반면 CBCT는 환자에게 높은 방사선 노출을 초래한다. PX가 이미 사용 가능한 경우 PX로부터 3D강 구강구조를 복원함으로써 추가 비용을 줄이고 방사선량을 피할 수 있다. 본 논문에서는 PX 이미지로부터 구강구조의 3차원 복원을 위한 U-Net 기반 딥러닝 프레임워크인 3DentAI를 제안한다. 제안된 프레임워크는 PX 이미지에서 깊이를 추정하기 위한 Attention U-Net 기반 재구성 모듈, 사전 정의된 초점 골 및 광선 데이터를 사용하여 예측된 편평 볼륨을 턱 모양에 정렬하기 위한 재정렬 모듈과, 구강의 원활한 표현을 얻기 위해 누락된 정보를 보간하는 3D U-Net 기반 개선 모듈의 세 가지 모듈로 구성된다. 네트워크를 훈련하기 위해, 쌍을 이루는 PX 및 CBCT 데이터셋 대신에 광선 추적 및 렌더링을 통해 CBCT로 부터 합성한 PX 데이터를 사용하였다. 600명의 환자로 구성된 다양한 데이터셋으로 모델을 훈련한 결과, 낮은 계산 복잡도에도 GAN 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1283-1297
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• 2023

중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.337-345
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• 2023

벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.997-1008
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• 2023

해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.