• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.182-189
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• 2016

수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를수 집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1-9
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• 2019

본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.457-464
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• 2021

빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.727-730
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• 2001

초고속 인터넷 서비스의 확대에 따라 이를 교육에 직 간접적으로 응용하기 위한 노력이 지속적으로 진행되어 왔다. 특히 웹 기반의 가상강의 저작도구를 통한 웹 코스웨어는 원거리 학습자들의 학습 욕구를 자기 주도적인 학습을 통해 가능케 했고 기존의 텍스트, 사운드를 통한 가상강의에서 동영상이 가미된 주문형 교육 서비스(EOD: Education On Demand)가 가능해졌다. 그러나 이를 이용하는 학습자는 전체적인 모듈의 이해를 통해 수업이 진행됨에 따라 학습과정에서는 질의응답을 튜터를 통해 웹 캐스팅이 이루어졌다. 따라서, 질의응답은 텍스트 형식의 E-mail, 채팅, 게시판, 방명록을 통해 이루어지므로 학습자가 요구한 질의 내용을 잘못 이해하고 튜터가 학습 과정에서의 피드백을 제공하지 못함으로써 개인 학습의 동기부여가 감소됨에 따라 흥미를 잃게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 멀티 캐스팅 기법을 통해 교육용 서버를 이용한 학습지원도구를 분석, 설계한다. 가상강의는 기본적인 컨텐츠를 제시하고 그를 통해 수업이 진행되는 과정에서의 질의응답을 일대다(One-To-Many)의 멀티 캐스팅 서비스를 튜터가 지정한 교육용 서버를 통해 텍스트 형식이 아닌 강의자료로 쓰인 문서 파일에 직접 작성하여 전송하게 된다. 따라서 튜터는 메일링 서비스를 통해 질문사항을 자신의 폴더 서비스로 확인하고 즉시 학습자에게 피드백을 제공함으로써 튜터와 학습자들간의 커뮤니케이션이 활발히 이루어지며, 상호작용의 증가를 통해 웹 기반의 컨퍼런싱(WBC: Web Based Conferencing)을 가질 수 있게 된다.rver는 Client가 요청한 Content(services)를 전달 해 주는 컨텐트 전달 모듈(Content Deliver Module)과 서버 Phonebook 엑세스 모들(Server Phonebook Access Module)로 구성되어 있다.외 보다 높았다(I/O ratio 2.5). BTEX의 상대적 함량도 실내가 실외보다 높아 실내에도 발생원이 있음을 암시하고 있다. 자료 분석결과 유치원 실내의 벤젠은 실외로부터 유입되고 있었고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌은 실외뿐 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.707-723
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• 2022

위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R²=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.47-50
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• 2016

객체를 추적하는 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 그 중 고정된 단일 카메라를 이용한 객체 추적 기술은 비디오 감시(Surveillance) 등에서 활용되고 있다. 고정된 카메라 환경에서 객체를 추적하는 방법 중 배경 모델링(Background Modeling)을 이용한 방법은 간단하면서도 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 객체의 움직임이나 특징을 분석하여 배경 모델을 생성한 후 배경 정보를 이용하여 전경을 분리하면 쉽게 객체를 추출할 수 있다. 그러나 객체의 움직임이 적은 경우 해당 영역에서의 배경 모델은 정확하게 생성될 수 없다. 배경 모델을 학습하는 동안 객체가 충분이 움직이면 이런 문제를 해결할 수 있으나 객체가 움직이기 전까지는 오류가 지속된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인페인팅(Inpainting)을 이용하여 움직임이 적은 영역을 보정하여 정확한 배경 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 배경 모델을 생성한 후 객체로 식별할 수 있는 후보 영역을 식별한다. 선정된 영역들 중 사용자가 객체로 판단되는 영역을 선택하여 해당 영역에 대해 인페인팅으로 화소값 및 가중치들을 보정한다. 보정된 영상으로 배경 모델링을 수행하면 움직임이 적은 영역에 대해서도 효과적으로 배경 모델을 생성 할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.195-195
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• 2012

인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.708-710
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• 2021

본 논문에서는 X-ray 진단에서 산란선으로 인한 영상의 왜곡을 보정하는 방법으로서 수정된 구조의 AE(Auto-Encoder) 모델에 기반한 방법론을 제안한다. 기존 AE 모델의 계층에 따라 특징지도의 크기가 축소되고 팽창되는 과정에서 영상 복원에 필요한 정보가 소실될 가능성을 보완하기 위하여 동일 레벨 계층 간에 스킵 연결을 추가하였다. 또한 X-ray 영상에서 피사체 세부 부위의 두께와 밀도에 따라 산란선의 영향이 서로 다른 형태로 나타난다는 특성을 학습 과정에 효과적으로 반영하기 위하여 어텐션 모듈을 추가한 네트워크 구조를 도입하였다. 총 80 쌍의 흉부 X-ray 영상 데이터에 대하여 기존의 AE 모델을 사용한 방법 및 U-Net 과 FFA-Net 모델을 사용한 영상 복원 기법의 실험 결과를 상호 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 평가하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.123-129
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• 2023

응시점을 통해 어떤 것을 보고 있는지 알 수 있다면 많은 정보를 얻을 수 있다. 응시 추적 기술의 발달로 응시점에 대한 정보는 다양한 응시 추적 기기에서 제공해주는 소프트웨어를 통해 얻을 수 있다. 하지만 실제 응시 깊이와 같은 정확한 정보를 추정하기란 어렵다. 응시 추적 기기를 통해 만약 실제 응시 깊이로 보정할 수 있다면 시뮬레이션, 디지털 트윈, VR 등 다양한 분야에서 현실적이고 정확한 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것이 가능해질 것이다. 따라서 본 논문에서는 응시 추적 기기와 소프트웨어를 통해 원시 응시 깊이를 획득하고 보정하는 실험을 진행한다. 실험은 Deep Neural Network(DNN) 모델을 설계한 후 소프트웨어에서 제공하는 응시 깊이 값을 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별로 획득한다. 획득한 데이터는 설계한 DNN 모델을 통해 학습을 진행하여 실제 응시 깊이와 대응하도록 보정하였다. 보정한 모델을 통해 실험을 진행한 결과, 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별 297mm, 904mm, 1,485mm, 2,005mm, 3,011mm, 4,021mm, 4,972mm, 6,027mm, 7,026mm, 8,043mm, 9,021mm, 10,076mm로 실제와 비슷한 응시 깊이 값을 획득할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.159-167
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• 2010

본 논문의 목적은 지상 우량계의 강우자료와 레이더 강우자료를 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 통하여 지상 우량계가 가지는 지점 강우의 정확성과 강우레이더가 가지는 강우의 공간정보의 장점을 최대화하여 강우자료를 보정하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 2가지 신경망 모형(Model I, Model II)을 사용하였다. Model II의 입력층은 지체시간을 고려한 4개의 레이더 강우로 구성하였고 Model I의 입력층은 4개의 레이더 강우와 지상우량계 강우로 구성하여 안성천 유역의 레이더 강우를 보정하였다. 3가지 강우사상 중에서 총 2개의 사상을 신경망 모형 I, II에 입력하여 최적 매개변수인 연결강도를 추정한 후에 나머지 사상을 사용하여 검증을 실행하였다. 신경망에 의해 보정된 레이더 강우 자료(ANN 강우)와 보정을 하지 않은 레이더 강우를 준분포형 모형인 Modclark 모형에 입력하여 유출을 모의하고, 실제 유출 수문곡선과 비교 분석 하였다. 분석 결과, 보정을 하지 않은 레이더 강우에 의한 유출량은 전체적으로 실제 수문곡선보다 과소 추정되었다. 반면에 ANN 강우의 유출량은 관측유출량과 비교하였을 때 첨두시간과 첨두유량을 가장 근접하게 모의하는 결과를 나타내었다.