• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.222-222
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• 2019

최근 기후변화로 인한 강우사상의 변화로 가뭄 발생 횟수와 기간이 늘어나는 추세이다. 2013~2018년 전국적으로 장기적인 가뭄이 발생함에 따라 상수도 미 급수 지역에 대한 추가 용수 공급방안을 적용하여 지역 주민의 물 이용 문제를 해결한 바 있다. 장기적으로 물 이용에 대한 갈등이 심화될 것으로 예상되는 가운데 지하수자원의 취약성에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 주로 지역적인 특성을 반영할 수 있는 매개변수를 설정하고 매개변수 별가중치를 산정하여 공간적인 지하수자원 이용 취약성 평가를 실시하였다. 공간적인 취약성 평가결과는 지하수자원 이용 시기 결정 및 대체 수자원 이용 정책 결정 등 구체적인 대안을 마련하는 근거로서 한계가 있기 때문에 최근 지하수자원 이용에 대한 시간적인 취약성 평가 방법을 개발하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 보다 구체적인 지하수자원 이용 시기를 결정하기 위하여 금강 유역을 대상으로 분기 별 지하수자원 이용 취약 시기 평가 방법을 개발하였다. 분기 별 지하수자원 이용 취약 시기평가 방법을 개발하기 위하여 우선 연구지역의 지하수위, 하천수위, 강수량 자료를 수집하였다. 수문 관측자료 간의 관계 분석을 통해 물 순환 측면에서의 물리적인 의미를 규명하기 위하여 강수량 자료에 한계침투량 개념을 적용한 강우이동평균 방법을 적용하였고, 하천수위 자료에 대하여 이동평균 방법을 적용하였다. 분기 단위의 지하수자원 이용 취약 시기를 평가함으로써 금강 유역의 지하수자원 이용 취약 시기를 결정하였다. 본 연구는 기존의 공간적인 취약성 평가 방법과 함께 지하수자원 이용 취약성에 대한 시공간적 분석 결과를 제공함으로써 보다 구체적인 지역 별분기 단위 지하수자원 이용 취약 시기를 결정하고, 지역 맞춤형 지하수자원 이용 및 개발 정책에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.9-17
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• 2021

인간은 사회적인 동물로서, 대화로써 정보를 얻거나 사회적인 교류를 해왔다. 대화는 두 사람 이상의 작은 모임에서 서로 말을 편하게 주고받는 것으로, 한 사람이 다른 사람에게 가지는 감성에 따라 그 말의 분위기가 달라질 수 있다. 영화에서 인물들과 인물들이 펼치는 이야기는 중요한 요소로 작용하며, 인물들 간의 관계는 이야기와 인물 간의 대사를 이해하는데 꼭 필요하다. 그러나 이런 정보를 영화에서 자동으로 추출하는 방법은 아직까지 연구되지 않아서 관객들에게 제공되고 있지 못하고 있다. 따라서, 영화 속 양상을 자동으로 분석하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법을 활용하여 각 영화 등장 인물들 간의 감성을 측정하여 영화 속 인물들 간의 관계를 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 영화 대본으로부터 주요 인물들을 추출하고, 주요 인물들 간의 대화를 효과적으로 찾는다. 그런 다음, 주요 인물들 간의 관계를 분석하기 위하여, 감성 분석을 수행하여 전체 시간 간격 내 대사의 위치에 따라 가중치를 부여하고 점수를 수집한다. 또한, 실데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 기법이 효과적으로 영화 등장 인물들 간의 감성을 분석할 수 있음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.171-182
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• 2019

온라인 쇼핑몰의 대중화로 인해 소비자는 폭 넓은 소비의 기회를 제공받고 있다. 소비자들은 온라인 쇼핑몰에서 제공되는 실제 상품을 구매한 사용자의 리뷰, 상품의 자세한 정보와 같은 정보를 활용하여 상품의 구매 여부를 결정한다. 방대한 정보가 신뢰할 수 있는 정보인지는 소비자들이 스스로 판단해야만하기 때문에 객관적이며 신뢰할 수 있는 정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 상품의 추천을 위해서 상품의 신뢰도를 고려한 개인화된 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법은 개인화 추천을 위해서 사용자의 다양한 행위를 기반으로 사용자의 선호도를 판별한다. 또한, 최신의 성향을 반영하기 위해서 시간 가중치를 고려한 사용자 선호도 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자가 사용하지 않았던 상품에 대한 선호 점수를 예측하고 예측 점수가 높은 상품 중 신뢰도가 높은 상품들을 추천한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.135-144
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• 2019

대형마트보다 저렴하고 편의성도 높은 창고형 매장에 대한 물류 중요성이 증대되고 있다. 하지만 창고형 매장의 통합 Depot 위치선정에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 통합 Depot 위치선정을 위한 요인도출 및 가중치 산출, 대상지의 위치 우선순위 산정을 다기준 의사결정 방법인 AHP(Analytic Hierarchy Process)방법을 도입하여 계산하는 것을 연구의 목적으로 한다. 분석결과, 선정 요인별 중요도에서는 수배송 비용절감(0.198)이 가장 높게 나왔으며, 수배송 거리절감(0.168), 수배송 시간절감(0.149) 순으로 도출 되었다. 본 연구 결과는 Depot를 통합 운영 시 비용 절감과 효율성 증가를 수치화하여 실제 실무자들에게 보다 현실적인 기초자료를 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 향후연구에서는 분석에 사용되는 요인의 추가작업을 통하여 분석모형을 정교화 할 필요가 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.79-92
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• 2019

본 논문에서는 공동구 도입과 관련하여 초기 기본 계획 단계에서 보다 효율적으로 수용시설물의 설치여부를 결정하기 위한 기법을 제시하였다. 이를 위해 수용시설물의 구성과 종수를 결정하기 위한 평가체계를 정립하였다. 7개의 수용시설물에 대하여 98개의 조합을 분석하였으며, 수용시설물 평가체계를 위하여 타당성 및 경제성과 관련된 지표 중 기본 계획단계와 관련된 지표를 선별하였다. 선별된 항목을 반영하여 공간적, 효과적, 비용적 평가로 분류된 평가체계를 제시하였으며, 가중치 설정을 위한 AHP분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 공동구 설치를 위한 기본 계획 단계에서 설계자를 포함한 사용자들이 공동구내 수용시설물을 결정하는 과정에서 시간을 단축하고 효율성을 높이는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.86-99
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• 2021

본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.46-54
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• 2022

소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.1-11
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• 2021

저속 동조는 촬영자가 장노출과 카메라 플래시를 동시에 이용해서 전경과 배경을 밝게 하는 촬영 기법이다. 단노출 플래시 촬영과 플래시 없는 장노출 촬영과는 달리 저속 동조는 어두운 환경에서의 밝은 전경과 배경을 보장한다. 하지만 스마트폰으로 저속 동조 촬영은 어려운데, 이는 스마트폰 카메라의 플래시는 약한 지속 광이고 노출 시간이 길어지면 플래시를 켜지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 단노출 플래시 영상에서 저속 동조 영상을 만드는 딥러닝 방법을 제안한다. 본 연구에서는 공간상에서 가변적인 영상 밝기 개선을 위해 가중치 맵을 적용한 네트워크를 제안한다. 본 연구에서는 지도 학습을 위한 스마트폰 단노출 플래시 영상과 저속 동조 영상 데이터 세트도 제안한다. RAW 영상의 선형성을 이용해 단노출 플래시 영상과 플래시 없는 장노출 영상으로부터 저속 동조 영상을 생성해서 데이터 세트를 구축한다. 실험을 통해 본 연구의 방법이 저속 동조 영상을 효과적으로 생성하는 것을 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.83-90
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• 2023

컴퓨터 비전에서 흐릿한 영상은 영상 인식률을 저하시키는 중요한 요인이다. 이것은 주로 카메라가 불안정하게 초점을 맞추지 못하거나, 노출시간동안 장면의 물체가 빠르게 움직일 때 발생한다. 흐릿한 영상은 시각적 품질을 크게 저하시켜 가시성을 약화시키며, 이러한 현상은 디지털카메라의 기술이 지속적으로 발전하고 있음에도 불구하고 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 합성곱 신경망으로 설계된 심층 멀티 패치 계층 네트워크(Deep multi patch hierarchical network)를 기반으로 수정된 빌딩 모듈을 대체하여 입력 영상의 디테일을 잡고 주의 집중 기법을 도입하여 흐릿한 영상 속 물체에 대한 초점을 다방면으로 맞추어 영상을 강화한다. 이것은 서로 다른 스케일에서 각각의 가중치를 측정 및 부여하여 흐림의 변화를 차별적으로 처리하고 영상의 거친 수준에서 미세한 수준까지 순차적으로 복원하여 글로벌한 영역과 로컬 영역 모두 조정한다. 이러한 과정을 통해 저하된 화질을 복구하고 효율적인 객체 인식 및 특징을 추출하며 색 항상성을 보완하는 우수한 결과를 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.129-132
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• 2022

초해상화란 저화질의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하는 과정이다. 본 연구에서는 ESPCN 을 이용하여 연구를 진행하였다. 초해상화 심층 신경망에서 각 노드를 거칠 때 가중치를 결정하는 활성화 함수에 따라 같은 입력 데이터를 받더라도 다른 품질의 이미지가 출력될 수 있다. 따라서 활성화 함수 ReLU, ELU, Swish를 적용시켜 같은 입력 이미지에 대한 출력 이미지의 품질을 비교하여 초해상화에 가장 적합한 활성화 함수를 찾는 것이 이 연구의 목적이다. 초해상화를 위한 Dataset은 BSDS500 Dataset을 사용하였으며, 전처리 과정에서 이미지를 정사각형으로 자른 뒤 저화질화 하였다. 저화질화된 이미지는 모델의 입력 이미지에 사용되었고, 원본 이미지는 이후 출력 이미지와 비교하여 평가하는데 사용되었다. 학습 결과 머신 러닝에 주로 쓰이는 ReLU보다는 그 단점이 개선된 ELU, swish가 훈련 시간은 오래 걸렸지만 좋은 성능을 보였다.