• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.37-40
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• 2024

본 연구에서는 웨어러블 디바이스로부터 수집된 다변량 반려동물 행동 데이터를 처리하기 위해, GCN(Graph Convolutional Network)과 GRU(Gated Recurrent Unit)를 결합한 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시계열 내부 구조를 활용하여 그래프 구조로 변환하고, DTW(Dynamic Time Warping) 유사도 분석을 통해 노드 간의 시간적 유사도를 기반으로 엣지를 생성한다. 실험결과로 DTW 기반 엣지 생성 방식이 유클리드 거리 및 선형 방식에 비해 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구는 반려동물의 행동을 정확히 분류하기 위한 효과적인 방법론을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.655-656
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• 2023

반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.62-66
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• 2022

최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.666-668
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• 2018

최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.165-172
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• 2017

본 논문에서는 전기자동차를 주제로 SCIE 및 SSCI 저널에 게재한 논문데이터를 활용한 시계열 분석과 국제특허분류(International patent classification, 이하 IPC) 별 특허 데이터를 활용한 시계열 분석과 노드엑셀을 활용한 네트워크 분석을 통해 2001년에서 2014년까지의 전기자동차의 기술 동향을 파악하고 특허와 논문 데이터의 상관관계 분석을 통하여 기술 동향을 분석하였다. 또한 예측기법 중 하나인 가중이동평균법으로 전기자동차의 유망 요소기술을 예측하였다. 본 연구의 결과 전기자동차 요소기술 중 배터리 기술이 유망한 기술로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.1-12
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• 2023

다변량 시계열 이상 탐지 과업에서 정답 값이 존재하는 데이터를 얻는 것은 매우 시간 집약적인 일이다. 따라서 최근 정답 값이 필요 없는 비지도 학습법(unsupervised learning)에 관한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 다변량 시계열 이상 탐지 과업에 특화된 주요 구조와 세부적인 특성에 대한 심화 있는 논의는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 비지도 학습 기반의 다변량 시계열 이상 탐지 모델과 특장점을 포괄적으로 분석하여 분류하였다. 전력 계통(power grid) 또는 Cyber Physical System(CPS)과 같은 현실 세계 데이터 집합에서 현실적인 이상 상황을 고려하여 학습을 진행하였고, 실험 결과를 바탕으로 각 모델의 정량적 성능을 비교 분석하였다. 성능 지표로는 정밀도(precision), 재현율(recall)과 F1 점수를 사용하여 성능을 측정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2021

최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.130-135
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• 2004

본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.11-19
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• 2022

본 논문은 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용하여 폭발물 성분의 용량별로 분류할 때의 성능을 평가하는 연구이다. 기존의 폭발물 분류 방식 중에 IMS 증기 탐지기 방식은 폭발물의 농도가 사용자가 장비에서 설정한 임계치를 넘어야만 폭발물의 존재 여부를 판단한다. IMS 증기 탐지기는 폭발물이 존재하더라도 임계치를 넘지 않는 양이면 폭발물이 존재하지 않는다고 판단하는 문제가 있다. 따라서 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분을 검출하는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 폭발물 시계열 데이터를 Gramian Angular Field(GAF) 알고리즘으로 이미지화를 진행한 후 이미지와 영상처리뿐만 아니라 시계열 데이터 처리에도 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델인 컨볼루션 신경망(CNN)으로 직접 label을 설정해서 지도학습을 진행한 결과 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분이 존재한다고 판단함과 동시에 폭발물 성분의 종류와 폭발물 성분의 농도의 양을 같이 판단할 수 있는지 성능평가를 진행했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.57-64
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• 2020

최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM2.5 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.