• 한국항공우주학회지
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• 제49권7호
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• pp.601-608
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• 2021

공대지 유도폭탄의 투하 가능 영역(LAR)은 플랫폼이 목표하는 지점에 장착물이 성공적으로 명중하기 위해 진입해야 하는 영역을 의미한다. 목표물의 기동 종류에 따라 크게 고정표적, 이동표적으로 나누며, 본 논문에서는 고정표적 및 이동표적에도 적용 가능한 투하 가능 영역의 산출 알고리즘에 대해 연구하였다. 이는 플랫폼과 표적, 대기환경을 매개변수로 하여 입력변수를 변화시키며 다중 시뮬레이션을 수행 후 회귀 및 분류 알고리즘을 이용하여 적절한 투하 가능 영역을 시현하기 위한 함수를 개발하였다. 운용 적합성을 위한 시현 알고리즘을 적용하여 적절한 투하 가능 영역이 도출되며, 결과적으로 이동표적에도 적용할 수 있는 공대지 유도폭탄의 투하 가능 영역 알고리즘의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.80-85
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• 2023

기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1341-1350
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• 2019

본 연구는 산불 전후 KOMPSAT-3A 영상을 사용하여 산불피해지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. KOMPSAT 시리즈 중 KOMPSAT-3A는 적외선 및 고해상도의 멀티 스펙트럼 밴드를 가진 VHR위성이다. 하지만, KOMPSAT-3A를 활용하여 산불피해강도를 분류하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3A의 산불 피해강도를 분류하기 위한 새로운 알고리즘을 제시하는 것을 목표로 한다. 또한, 본 연구에서는 산불 피해지역에 대한 참조자료로 Sentinel-2로 생성한 dNBR을 사용하였다. 본 연구의 연구 지역은 2019년 4월 4일 강릉에서 발생한 산불 피해지역으로 선정하였다. 본 연구에서는 산불피해구간을 산정하기 위한 알고리즘으로 오픈 소스 통계 프로그램인 R software의 확률분포함수를 사용하였다. KOMPSAT-3A에서 산불 피해지역은 산불 전, 후 NDVI의 변화에 따라 생성되었다. 산불피해강도는 분포 함수의 표준 편차를 사용하여 각 등급 크기를 산정하였다. 총 5개 구간에 따른 산불 피해 강도가 효과적으로 분류되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.2064-2068
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• 2007

합류식 하수도는 오수와 우수를 동시에 배제하는 하수관거 시스템으로 시공이 쉽고 건설비용이 저렴한 반면에 강우시 차집되지 않고 월류되는 유출량으로 인해 수체에 악영향을 초래한다. 관거에서 유출되는 유출수는 강우 초기에 유역에서 집중적으로 유출되는 비점오염원과 하수 및 관거내 오염물질 등을 동반하여 수질 개선을 어렵게 하고 수질 악화를 가중시킨다. 본 연구에서는 기존 유역에 설치된 합류식 하수관거를 분류식으로 개선하고 강우시 초기 세척에 의해 유입하는 비점오염원을 삭감하기 위한 초기우수 처리시설 설치에 따른 M 저수지 수질개선 효과를 수치모델을 사용하여 모의하였다. 저수지의 수질예측은 횡방향 평균 2차원 저수지 수리 및 수질모델인 CE-QUAL-W2를 사용하였다. 저수지 유입량은 군산기상대에서 관측한 일별 강우량 자료를 이용하여 일별 유출량을 산정하였고, 댐 방류량 자료는 M저수지의 2006년 일별 관측수위를 이용하여 유입량과 수위-체적 곡선으로부터 산정하였다. 모델의 보정은 2005년 5월과 8월에 측정한 수질자료를 이용하여 수행하였으며, 저수지의 관측값과 모의결과는 저수지 중앙부 대표지점에서 이루어졌으며, 모델은 관측값을 잘 반영하였다. 모의 결과 M 저수지의 연평균 BOD농도는 합류식(1.25 mg/L)에 비해 분류식 하수 관거(0.91 mg/L)를 도입할 경우 27.2% 개선되었으며, 초기우수 처리시설(0.84 mg/L)을 추가 할 경우 32.8%까지 개선효과가 상승하였다. 기존 합류식 하수관거의 경우 연간 유출부하량은 7,713 kg/yr이었으며, 분류식으로 전환할 경우 2,256 kg/yr, 초기우수처리시설을 추가할 경우 902 kg/yr로 삭감되는 것으로 예측되었다. 분류식하수관거와 초기우수처리를 모두 이행할 경우, BOD와 COD 기준이 호수 수질 기준 II등급 이내로 유지되며, T-P 농도는 0.02mg/L 이하로 유지되어 6월 이후 여름철에 저수지내 조류성장 억제에 효과가 클 것으로 예측되었다. 하수관거 정비사업을 통해 M 저수지는 기존의 농업용 저수지의 목표수질뿐만 아니라, 친수공간으로써 적합한 II등급 수질을 유지할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국조경학회지
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• 제30권3호
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• pp.94-101
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• 2002

국립공원의 뛰어난 경승지와 생태적으로 보존가치가 높은 지역은 다음 세대에게 물려줄 국가의 귀중한 자원으로서 잘 보존되고 관리되어야 하나 한국의 국립공원에서는 공원의 자연환경을 해치는 개발행위가 이뤄졌거나 제안되고 있다. 이러한 개발행위를 효과적으로 평가하기 위해서는 관련 환경자원의 활용이 필요하고 특히 토지이용변화의 파악이 요구되나 한국의 국립공원은 적절한 토지이용도가 결여되어 있다. 그러므로, 본 연구의 목표는 토지이용변화도를 제작하여 향후 국립공원에서 제안되는 개발행위가 해당국립공원의 토지이용변화에 미친 영향을 파악함으로써 국립공원의 환경 및 경관 관리에 기여하는 데에 있다. 본 연구는 계룡산국립공원을 대상으로 1988년도부터 1998년까지의 토지이용변화를 파악하기 위해 원격탐사 자료를 이용하여 2개년도의 Landsat TM 영상을 기하보정하여 토지피복분류를 추출하였다. 이를 바탕으로 항공사진과 현지조사를 통해 확인하여 작성한 토지이용현황도와 토지이용변화도를 GIS에 입력하였으며 GIS의 분석기능을 이용하여 10년간의 토지이용변화에 대해 파악하였다. 토지이용변화 파악 결과, 농지와 나대지가 계룡산국림공원 전체에서 43.7ha, 102.2ha 각각 감소하였고 산림과 개발지는 121.Oha, 24.8ha. 각각 증가하였다. 산림의 증가는 1988년 영상분류당시 산림의 가장자리 유령림이 농경지로 분류되었던 것이 10년 뒤 영상에서는 산림으로 분류된 결과로 파악되며 개발지의 증가는 계룡산국립공원 동학사 제2집단시설지구의 개발로 기존 농경지가 감소, 전용되었고 나대지는 개발로 인해 감소되었다. 개발지의 증가는 취락지구와 집단시설지구에서 두드러졌으며 이들 두 지구에서 산림, 농경지, 나대지 모두 감소하고 대신 개발지가 증가하였다. 본 연구를 수행한 결과 계룡산 국립공원의 가장 큰 토지이용변화는 건물 신축이었으며 이는 집단시설지구의 신설에 기인하고 있다. 취락지구도 개발 행위가 증가하고 있어 집단시설지구와 취락지구의 이용후 평가가 이뤄져야 한다고 생각한다. 본 연구에서 작성한 토지이용변화도는 향후 국립공원의 경관 변화를 파악하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다고 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.97-102
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• 2019

창의적인 사람에 대한 정확한 기준이나 수치화를 사용하여 체계적인 분류와 분석 방법이 없었기에 정의하는 데에 어려움이 많다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 창의적인 사람을 어떻게 구분 지을 수 있을지에 대한 것과 어떤 유사한 성격이 있는지 분석한다. 본 연구에서 우선 Big 5 성격 특성 기법을 이용하여 설문조사를 진행하고, 그 설문조사로 얻은 데이터 세트를 가지고 데이터 마이닝 도구인 WEKA를 이용하여 데이터 세트를 분류하고 분석한 뒤, 창의적인 사람들과 연관성 있는 성격 특징들을 다양한 머신 러닝 기법을 이용하여 분석하는 것을 목표로 진행하였다. 7개의 특징 선택 알고리즘을 활용하고, 특징 선택 알고리즘들로 분류된 특징 집단을 선택하여 머신 러닝 알고리즘에 적용하여 정확도를 알아냈고, 서포트 벡터 머신을 통해 나온 특징이 가장 높은 분류 결과를 도출하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권1호
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• pp.117-123
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• 2019

본 연구의 목적은 직업능력개발 국제협력의 주된 대상이 되는 중점 협력국들을 유형화하여 분류하고, 직업능력개발 지원의 우선순위를 선정하기 위한 것이다. 직업능력개발 국제협력을 활성화하기 위해서는 우선 대상국 및 지역을 선정하고, 대상국과 지역의 개발 목표에 맞게 집중적인 지원을 실시하는 것이 중요하다. 특히, 직업능력개발에 대한 수원국의 요구를 적절히 반영하고, 정부의 한정된 재정지출의 효율성을 높이기 위해, 직업능력개발 국제협력 중점 협력국을 선정하고 유형화 분류를 통해 우선순위를 결정하여 지원해야 한다. 연구방법으로, 국제개발협력위원회가 제시한 24개 중점 협력국을 대상으로, 경제발전 변인, 노동시장 변인, 교육 변인 3가지 주요 변인을 바탕으로 K-평균 군집분석을 실시하였다. 연구결과, 중점 협력국의 유형을 4가지 유형과 3가지 유형으로 분류하여 제안하였고, 각 유형별로 해당하는 국가들을 재배치하였다. 향후에는, 고용노동분야를 고려하고, 미지정 협력국을 더 발굴하여, 유형화하며, 이를 바탕으로 직업능력개발 국제협력을 활성화해야 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.175-183
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• 2021

영상의 세부 분류에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 이미지만을 이용하여, 세부 분류인 동물의 종을 분류하는 방법 중 영상처리를 이용한 방법과 딥러닝을 이용한 방법을 비교하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 영상처리를 이용한 방법으로 객체 분리를 위해 Grab-cut 알고리즘을 사용하고, 영상 인코딩을 위해 Fisher Vector를 사용한 방법을 제안한다. 다른 방법으로는 기계학습으로 여러 분야에서 좋은 성과를 얻고 있는 딥러닝을 이용하였으며, 그 중에서도 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 Convolutional Neural Network(CNN)과 구글에서 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow를 활용하였다. 제안하는 각각의 방법에 대해 37종의 애완동물 이미지, 총 7,390장에 대해 실험하여 그 효과를 검증 및 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.593-601
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• 2022

빈번하지는 않지만 한번 발생하면 상대적으로 큰 손실을 가져오는 사례를 통칭하여 부정 사례(Fraud)라고 부르며, 부정 탐지의 문제는 많은 분야에서 활용된다. 부정 사례는 정상 사례에 비해 상대적으로 관측치가 매우 적고 오분류의 비용이 월등히 크기 때문에 일반적인 이항분류 기법을 바로 적용할 수 없다. 이러한 경우에 활용할 수 있는 방법이 부정 탐지 지지 벡터기계(FDSVM)이다. 본 논문에서는 공변량이 함수형일 때 활용 가능한 함수형 부정 탐지 지지 벡터기계(F²DSVM)를 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 함수형 공변량을 가진 데이터에서 사용자가 목표하는 부정 탐지의 성능을 만족시키는 제약하에서 최적의 예측력을 가지는 분류기를 학습시킬 수 있다. 뿐만아니라, 통상적인 SVM과 마찬가지로, F²DSVM도 자취해의 조각별 선형성을 보일 수 있으며 이를 바탕으로 효율적인 자취해 알고리즘을 활용할 수 있고 분류기의 학습 시간을 크게 단축시킬 수 있다. 마지막으로, 반도체 웨이퍼 불량 탐지 문제에 제안된 F²DSVM을 적용해 보았고, 그 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.423-423
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• 2023

습지 생태계는 탄소저장고, 대기 온·습도 조절 등의 기능을 수행하는 만큼 면밀한 관리가 요구된다. 습지의 규모와 생태계는 밀접한 연관성을 가지므로 그 규모를 우선적으로 파악할 필요가 있으며, 이를 위해 지표면의 상태를 산지, 습지, 수역 등의 항목으로 구분한 토지피복지도가 고려될 수 있다. 현재, 환경부에서 운영 중인 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr/)에서는 각각 30 m, 5 m, 1 m의 공간 해상도와 7, 22, 41가지 분류 항목을 갖는 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 토지피복지도를 제공하며 이러한 자료들은 모두 1년 이상의 시간 해상도를 갖는다. 습지의 경우, 계절에 따른 환경 변화로 인한 규모의 변동성이 크게 나타날 수 있기 때문에 1년 이하의 시간 해상도를 갖는 고품질 토지피복 분류 정보가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기존 자료의 낮은 시간 해상도 보완을 목표로, 1개월과 30 m의 시·공간 해상도를 갖는 토지피복지도를 구축하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 Landsat-8 등과 같은 다양한 인공위성 자료를 수집하고, Support Vector Machine 등과 같은 머신러닝 기법을 적용하였다. 최종적으로 습지보전법에서 지정한 습지보호지역 중 내륙습지 26개소를 대상으로, 본 연구로부터 산출된 토지피복지도를 기존 환경공간정보서비스 내 대분류 토지피복지도와 비교·평가하였다.