• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.172-181
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• 2023

본 연구에서는 케이블의 손상에 대한 사장교의 실시간 손상평가를 진행하였다. 사장교의 실시간 손상평가를 위한 센서는 가속도 센서를 사용하였으며, KEOT(Kinetic Energy Optimization Techniques)를 이용하여 센서의 위치와 수량에 대한 최적의 조건을 선정했다. KEOT는 구조물이 외력에 의해서 진동할 때, 최대변형에너지의 값을 계측하여 최적 계측 위치와 센서의 수량을 결정한다. 본 연구에서의 손상 조건은 케이블의 파단으로 제한하였으며 사장교를 4개의 구간으로 나누어 구간별 케이블 손상을 주었다. 사장교 케이블의 실시간 손상평가 방법은 FE 구조해석을 통하여 실제 모델과 유사한 가상의 모델을 만들었다. 생성된 가상 모델과 모형 구조물에 랜덤 가진파를 가한 이후 모형 구조물의 케이블 손상을 주었다. 가상 모델에서 출력되는 응답을 무손상 상태의 응답으로 정의하고 실제 모델에서 계측되는 응답을 손상 상태의 데이터로 정의하여 두 데이터를 비교하였다. 무손상 상태의 사장교의 데이터로부터 손상 상태의 사장교의 데이터를 IMD(Improved Mahalanobis Distance) 이론에 적용하여 손상의 정도를 평가하였다. IMD 이론으로 손상을 평가한 결과 구간별 손상을 실시간으로 적절하게 찾아내어 실시간 모니터링에 적용할 수 있는 유용한 손상평가 기술로 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1061-1067
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• 2023

이 단보에서는 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 활용에 앞서, 농림위성과 분광밴드가 유사한 Sentinel-2 위성영상에 대하여 대기보정을 모의하였다. second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector(6SV)2.1 복사전달모델과 기계학습의 일종인 랜덤 포레스트(random forest, RF)를 활용하여 6SV2.1을 모사한 RF 기반의 대기보정 모델을 개발한 결과, 6SV2.1로 산출된 반사도와 RF 모델로 예측된 반사도 간의 유사도가 매우 높게 나타났다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.229-249
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• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.68-84
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• 2024

본 논문에서는 행동인식 기술을 기반으로 0세에서 2세까지의 아동을 대상으로 행동 발달 지표(활동성, 사회성, 위험성)를 파악하여 고도의 복지 서비스를 제공할 수 있는 시스템과 알고리즘에 관해 기술한다. 행동인식은 0세 영아의 눕기에서 부터 2세 유아의 점프까지 총 11개 행동을 대상으로 하였으며 광주·전남지역 어린이집 3개소에서 연구용으로 제공받은 실제 영상으로부터 직접 취득한 데이터를 학습에 사용하였다. 11개 행동에 대해 425개 클립 영상에서 1,867개 행동 데이터셋을 구축하여 학습한 결과 평균 97.4%의 인식정확도를 확인하였다. 또 실세계 적용을 위해 행동분석 장치인 엣지 비디오 분석기(Edge Video Analyzer, EVA)를 제작하였고 이 장치 위에 4채널 영상에서 최대 30명까지 실시간 행동인식이 가능한 영역별 랜덤 프레임 선택 기반 PoseC3D 알고리즘을 구현하였다. 개발된 시스템은 3곳의 어린이집에 설치되어 10명의 보육교사에 의해 1개월 간 실증테스트가 진행되었고 설문조사 결과 체감 정확도는 91점, 서비스 만족도는 94점으로 평가되었다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.21-39
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• 2020

딥러닝(Deep learning) 기법은 패턴분석, 이미지분류 등 다양한 분야에서 높은 성과를 나타내고 있다. 특히, 주식시장 분석문제는 머신러닝 연구분야에서도 어려운 분야이므로 딥러닝이 많이 활용되는 영역이다. 본 연구에서는 패턴분석과 분류능력이 높은 딥러닝의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 주가방향 예측방법을 제안한다. 추가적으로 합성곱신경망 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 속성선택(Feature Selection, FS)방법이 적용된다. 합성곱신경망 모델의 성과는 머신러닝 단일 분류기와 앙상블 분류기를 벤치마킹하여 객관적으로 검증된다. 본 연구에서 벤치마킹한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Neural Network), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine), 아다부스트(Adaboost), 배깅(Bagging), 랜덤포레스트(Random Forest)이다. 실증분석 결과, 속성선택을 적용한 합성곱신경망이 다른 벤치마킹 분류기보다 분류 성능이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 합성곱신경망 모델과 속성선택방법을 적용한 예측방법이 기업의 재무자료에 내포된 가치를 보다 정교하게 분석할 수 있는 가능성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.59-72
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• 2020

인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.156-168
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• 2024

연구목적: 고속도로 교통사고의 추세는 증감을 반복하며 도로 종류 중 고속도로에서의 치사율은 최고치를 나타내고 있다. 따라서 국내 실정을 반영한 개선대책 수립이 필요하다. 연구방법: Random Forest를 활용해 2019년부터 2021년까지 전국 고속도로 노선 중 사고 다발 10개 노선에서 발생한 교통사고 자료로 사고 심각도 분석 및 사고 심각도에 미치는 영향요인을 도출하였다. 연구결과: SHAP 패키지를 활용해 상위 10개의 변수 중요도를 분석한 결과, 고속도로 교통사고 중 사고 심각도에 높은 영향을 미치는 변수는 가해자 연령이 20세 이상 39세 미만, 시간대가 주간(06:00-18:00), 주말(토~일), 계절이 여름과 겨울, 법규위반이 안전운전불이행, 도로 형태가 터널, 기하구조상 차로 수가 많고 제한속도가 높은 경우로 총 10개의 독립변수에서 고속도로 교통사고 심각도와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 결론:고속도로에서의 사고 발생은 매우 다양한 요인의 복합적인 작용으로 인해 발생하므로 사고 예측에 많은 어려움이 있지만 본 연구로 도출된 결과를 활용해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 주는 요인을 심층적으로 분석해 효율적이고 합리적인 대응책 수립을 위한 노력이 필요하다.

• 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.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권3호
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• pp.97-116
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• 2023

본 연구는 가정과수업에서 지속가능발전교육(ESD) 프로그램 연구를 메타분석하는 데 목적이 있다. 메타분석을 할 논문 선정을 위해 KCI에서 2000년부터 2023년 4월까지 검색어로 '환경', '지속가능', 'ESD', '녹색', '생태', '가정' 등과 함께 '개발', '적용', '효과' 등을 조합하여 논문을 수집하여 총 41개 논문을 최종 분석하였다. 랜덤효과 모형을 이용해서 전체적인 효과 크기를 측정한 결과, .51(SE=.08)로 가정과수업에서 지속가능발전교육 프로그램이 효과가 있는 것으로 나타났다. 가정과수업에서 ESD 프로그램의 효과 검증을 알아본 연구의 62개 효과크기를 연구설계, ESD 영역(사회, 환경, 경제), 내용 영역, 학교급, 학교 소재지에 따라 효과크기가 다른지 분석한 결과, 연구설계, 내용 영역, 학교 소재지에 따라 효과크기가 차이가 나는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 메타분석을 통해 가정과교육에서 실행된 ESD가 효과가 있음을 확인한 것에 의의가 있으며, 앞으로 가정과수업을 통하여 지속가능한 생산과 소비, 기업의 지속가능성, 시장 경제 등 ESD에서 경제적 관점을 적용한 연구를 제언하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1101-1118
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• 2017

급격한 도시화와 이상기후의 증가로 도시의 기온이 꾸준히 올라가고 있으며, 한 도시 안에서도 열분포 양상이 지역마다 다르게 나타나고 있어 상세한 도시 열환경 분석이 요구된다. 최근에는 위성자료를 이용한 열환경 분석이 수행되고 있으나, 위성자료는 시 공간해상도의 Trade-off 관계로 인해 정밀한 분석에 어려움이 따른다. 이 연구는 2012년부터 2016년의 대구광역시 여름철 열환경 분석을 위해, MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 1 km 공간해상도의 낮과 밤 지표면온도(낮$LST_{1km}$, 밤$LST_{1km}$)를 250 m 공간해상도(낮$LST_{250m}$, 밤$LST_{250m}$)로 상세화 시켰다. 상세화에는 기계학습 기법인 랜덤 포레스트(Random Forest)가 이용되었다. 향상된 $LST_{250m}$는 기존의 $LST_{1km}$에 비해, 대구광역시 행정동 기준 불투수면적 비율과 지표면온도가 높은 상관관계를 보여주었다. 다음으로, 상세화 된 낮과 밤$LST_{250m}$를 이용하여 Hot Spot 분석을 수행하였다. 대구광역시 행정동 중 낮과 밤 지표면온도가 Hot Spot으로 군집화된 영역을 비교하고, 토지피복도를 이용하여 그 원인을 분석했다. 낮에는 공업 및 상업지역의 비율이 높은 영역에서, 밤의 경우 주거지역의 비율이 높은 영역에서 높은 Hot Spot이 군집 되었다. 본 연구의 열환경 분석 접근은 향후 도시정책 수립 및 국민안전에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.