• 한국전산구조공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.501-506
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• 2017

적외선 유도 미사일은 미사일에서 자체적으로 방사하는 신호가 없어 항공기에서 접근을 인지하고 대응하기가 어렵다. 또한 적외선 유도 미사일을 탐지하는 MAW(missile approach warning)는 고가의 장비로 현재는 항공기에의 사용이 제한되고 있으며 그 효용성이 공개된바가 없다. 따라서 본 연구에서는 MAW가 탑재되어 항공기가 접근하는 유도 미사일에 대해 회피기동을 수행할 때 항공기의 생존성이 얼마나 증가하는지를 해석하여 MAW의 효용성을 평가하고자 하였다. 생존성의 평가지표로 위험 거리를 사용하였으며 고도 5km를 마하 0.9로 비행하는 항공기에 대해 AIM-9 적외선 유도 미사일이 접근하는 상황에 대한 위험 거리를 방위각 별로 도출하였다. 항공기의 회피기동에 대한 변수로는 5~7km의 MAW 인지거리와 3~7G의 항공기 기동성능을 고려하였다. 해석 결과 MAW를 통한 미사일 접근 인지와 회피기동 만으로도 위험 거리가 상당히 감소하는 것을 확인했다. 회피기동에 따른 위험 거리의 감소는 최대 29.4%로 나타났다. 또한 상대적으로 향상시키기 어려운 항공기 기동성능보다는 MAW 인지거리를 증가시키는 것이 위험 거리의 감소에 더 효과적인 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권2호
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• pp.67-72
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• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.41-51
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• 2023

본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.93-101
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• 2023

최근 기온 상승, 가뭄, 홍수 등 기후변화가 세계적인 문제로 대두되고 있으며, 농업분야에서는 작물의 특성과 생산성에 많은 영향을 미칠 것으로 예측하고 있다. 천궁은 전통적으로 사용되는 한약재뿐만 아니라 건강기능식품, 천연물의약품, 생활소재 등 다양한 산업적 원료로 활용되고 있으나, 연작장해, 기후변화 등 위협 요인으로 인한 생산성이 감소되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기후변화에 취약한 대표 약용 작물인 천궁의 기후변화 시나리오에 따른 생리 활성 성분 지표를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 먼저 기상 정보와 생리 반응, 생리 활성 성분 정보의 수집 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 CTGAN 알고리즘을 이용하여 데이터를 증강하였다. 증강 데이터 품질 측정을 위해 Column Shape, Column Pair Trends를 이용하였으며 평균 88% Overall Quality를 달성하였다. 증강 데이터를 이용하여 지상부와 지하부로 나누어 페놀과 플라보노이드 함량을 예측하기 위해 5가지 모델 RF, SVR, XGBoost, AdaBoost, LightBGM을 이용하여 평가하였다. 모델 성능 평가 결과 XGBoost 모델이 천궁 생리 활성 성분 예측에 가장 우수한 성능을 보였으며, SVR 모델 대비 약 2배 정도의 향상된 정확도를 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.33-43
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• 2024

본 연구는 비점오염원 중 하나인 야적퇴비의 효율적인 탐지를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델과 DeepLabv3+ 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 이용하여 수집된 고해상도 영상을 바탕으로, 두 모델의 정량적 및 정성적 성능을 비교 분석하였다. 정량적 평가에서 YOLOv8 모델은 다양한 지표에서 우수한 성능을 나타내며, 특히 야적퇴비의 덮개 유무를 정확하게 식별할 수 있는 능력을 보였다. 이러한 결과는 YOLOv8 모델이 야적퇴비의 정밀한 탐지 및 분류에 효과적임을 시사하며, 이를 바탕으로 야적퇴비의 관리 등급을 산정하고 비점오염원 관리에 기여할 수 있는 새로운 접근 방법을 제공한다. 본 연구는 UAV와 딥러닝 기술을 활용한 야적퇴비 탐지 및 관리가 기존 현장 조사 방식의 한계를 극복하며 정확하고 효율적인 비점오염원 관리 전략 수립 및 수계환경 보호에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.29-29
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• 2011

SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 오염물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측이 가능하여, 수자원 관리 계획 및 유역관리를 위한 의사결정 지원 등 그 적용 범위가 매우 광범위하다. 이러한 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 수문 모델의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발 되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 m)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수(총 18개)에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm 2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution)등을 적용 하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program, Abbaspour, 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출 되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수( $^2$)와 NSE (Nash-Sutcliffe Model Efficiency)는 모두 0.65에서 0.92사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.51로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.00으로 가장 작게 나타났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위를 의미한다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문모델링에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제32권7호
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• pp.25-34
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• 2016

현재 우리나라에서는 해저케이블 또는 해상구조물 기초부, 흙댐, 도로공사 등의 성토재료로 이용된 다짐풍화토에서 침식(Erosion)으로 인한 사면의 불안정성, 오래된 상 하수관이 누수되거나 파열되어 발생하는 도심지 싱크홀 등의 문제가 발생하고 있다. 이와 같이 건설재료로 많이 이용된 풍화토는 지하수 및 지표수 흐름이 발생할 때 다양한 입자 크기의 점토, 실트 및 세립의 모래들과 함께 침식되거나 세굴 되어 소규모 공동을 형성하며, 일단 침식이나 세굴이 발생되기 시작하면 점차 침식율이 증가하게 되어 급격한 파괴에 도달한다. 본 연구에서는 회전식 수리저항성능 실험기(RCT)를 이용하여 다양한 상대밀도와 선행압밀압력으로 압밀된 다짐화강풍화토의 수리저항성능을 평가하였다. 또한 회전으로 인하여 일정하게 세굴되지 않은 시료의 단면해석을 위해 영상처리기법을 도입하였다. 연구결과 침식으로 인하여 시료의 형상이 일정하지 않는 경우, 계산된 임계전단응력에 큰 오차가 발생되는 것으로 확인되었으며 제안된 영상처리기법으로 보정된 반지름을 이용할 경우보다 정확한 한계 및 임계전단응력 계산이 가능한 것으로 나타났다. 또한 상대밀도와 선행압밀압력이 증가할수록 한계전단응력은 증가하나 임계전단응력은 선행압밀하중 증가에 의한 효과는 크지 않은 것으로 나타났으며, 선행압밀압력에 의한 응력이력보다는 초기 상대밀도의 효과가 더 큰 것으로 나타났다.

• 인지과학
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• 제26권4호
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• pp.435-452
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• 2015

최근 개체 링킹에 대한 연구들은 지식 베이스를 외부 자원으로 사용하여 실세계의 지식과 의미적인 관련도를 통해 중의성을 해소하는데 중점을 두고 있다. 지식 베이스를 사용한 개체 링킹은 신문기사나 블로그 포스트 등에서는 좋은 성능을 보이지만, 마이크로블로그에서는 짧은 텍스트 길이와 지식 베이스에 존재하지 않는 주제를 다루는 특성 때문에 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 140자가 되지 않는 짧은 텍스트 내에서 실시간으로 빠르게 정보를 공유하는 특성을 가지는 마이크로블로그에서 나타나는 개체명의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지식 베이스만 사용하는 개체 링킹의 한계를 극복하기 위해 마이크로블로그 사용자 기록과 뉴스 기사를 이용하고, 지식 베이스에 존재하는 특정 엔트리로 개체 링킹을 수행한다. 본 논문에서는 개체명을 포함하는 한국어 트윗을 추출하여 데이터를 구축하였다. 성능 평가는 정확도 지표(시스템이 정답으로 판정한 데이터 개수/전체 데이터 개수)를 사용하였으며, 제안하는 시스템은 구축한 데이터에서 기존 지식 베이스만 사용한 개체 링킹 시스템보다 높은 67.7%의 정확도를 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.57-64
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• 2017

오늘날 자동차 제조회사들은 차량의 기능과 성능을 향상시키는 기술에 주안을 두는 것은 기본이고, 시장성의 극대화 및 고객 만족도를 높이기 위해 고품질 오디오 장치 구축에도 투자를 아끼지 않고 있다. 특히 고가의 차량일수록 일반 청음실에서 느낄 수 있는 높은 수준의 음향 시설을 갖추려고 한다. 이러한 현상은 차량의 모델에 국한되지 않는다. 요즘 인기가 많은 RV차량에서도 고객들이 수준 높은 음질을 만끽할 수 있도록 제조사들은 고품질의 음향 시스템을 탑재하는 움직임을 발견할 수 있다. 그러나 고품질 음향시스템은 대부분 고가의 부품을 필요로 하는 관계로, 이는 필연적으로 자동차 판매가의 증대를 야기한다. 따라서 비교적 저가의 음향시스템을 이용하더라도 고객이 만족해 할 수 있는 음질을 구현하는 차량 내 음향 시스템 구축의 필요성이 대두되었다. 즉, 인간의 청각적 특성이 고려된 객관적인 자동차 '오디오 시스템 성능 측정 지표' 및 튜닝 방법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 RV차량의 오디오 시스템의 성능을 평가하고 개선하기 위해 인간의 청각적 특성이 고려된 오디오 신호의 특성을 사물인터넷(IoT) 센서를 이용해 측정하고 분석하였다. 분석 결과 사람에게 민감한 대역의 높은 에너지지가 있는 점은 인지에 대한 비중을 높일 수 있으나, 해당 대역만 강조된 경우에는 성가심을 유발할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 왜곡된 주파수 평탄도는 음질에 나쁜 영향을 줄 수 있어 주파수 응답의 평탄화를 필요로 한다는 점을 발견할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.169-179
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• 2016

오늘날 UHDTV (Ultra-High-Definition TV) 시대에 사용될 멀티미디어 부호화기로 MPEG-H에 대한 표준화가 진행되고 있다. 향후 방송용 오디오 콘텐츠는 채널 기반 오디오 콘텐츠에서 진화하여 객체 기반 오디오 콘텐츠까지도 포함하게 될 예정이다. 이에 따라, 채널 기반 오디오 콘텐츠의 객체 기반 오디오 콘텐츠로의 유기적인 변환이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 유기적인 변환을 실현 가능하게 할 수 있는 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 따라 주파수별로 특정 방위각에 위치한 입력 오디오 신호의 spectral magnitude를 예측한다. 이후, azimuth와 width 파라메타를 조정함으로써 객체 오디오 생성을 위한 음원을 분리한다. 제안된 음원분리 기법의 성능을 평가하기 위하여 객관적 음원분리 지표 및 분리정확도를 측정하였고, 최소 분산 무손실 응답 빔형성기와 독립 성분 분석 기법 등 기존 음원분리 기법과의 그 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안된 기법이 기존 음원분리 기법들에 비하여 우수한 음원분리 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.