• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2022

기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.95-108
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• 2010

본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.95-102
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• 2005

본 논문에서는 MLP신경망의 패턴 학습과정을 위하여 시공간 병렬성을 고려한 병렬처리모델을 제시한다. 시간 병렬성을 위한 학습집합 분할과 공간 병렬성을 위한 네트워크 분할을 동시 적용하여 융통성있는 병렬처리모델을 설계하고자 하였다. 성능평가모델로부터 해석적으로 구한 결과, 대규모 과제라고 해도 패턴 크기와 패턴 갯수 중 어느 쪽이 지배적이냐에 따라 분할병렬처리 방법이 절충되어야 할 것으로 본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.370-370
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• 2021

태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.460-460
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• 2023

최근 범 지구적인 기후변화로 인해 집중호우가 빈번히 발생하고 침수피해가 증가하고 있다. 이에 따른 침수 피해 위험이 큰 지하상가, 지하 주차장, 반지하 주택 등의 침수 발생이 잦아지며 인명 및 재산 피해 발생이 커지고 있다. 이러한 지역은 인근 하수관로의 수위에 따라 침수 영향을 크게 받게 된다. 이에 따른 강우·유출 관계는 침수피해에 대해 대처하기 위해 시공간적 강우 특성이 반영된 하수관로 수위 예측이 중요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서 수위 자료는 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하였으며, 강수량 자료는 서울 내 서초구 일대의 강수량 자료를 활용하여 연구를 진행하였다. 대상 지역은 저지대에 위치해 침수가 잦은 서초구 서초동으로 선정하였으며, 분석에 사용된 기간은 2012년부터 2021년까지의 수위 자료를 화용하여 이를 바탕으로 순환 신경망인 RNN의 일종이며, 다른 모델의 구조와 비교하여 더욱 간단하고 효율적인 ESN(Echo State Network) 알고리즘을 사용하여 수위 예측을 진행하였다. 분석을 위해 대상 지역의 강수 사상이 발생하여 하수관로의 수위의 변동이 큰 기간을 선정하여 분석을 실시하였다. 2012년부터 2018년까지의 자료를 학습(training) 자료로 활용하였으며, 모형의 검증 위해 통계분석을 실시하여 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.299-308
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• 2014

신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.532-534
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• 2022

본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.89-89
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• 2021

부영양화된 호수나 유속이 느린 하천에서 발생하는 녹조의 과도한 발생은 하천 생태계 훼손, 동식물의 건강, 담수의 오염 등 환경 사회 경제적으로 큰 피해를 준다. 현재 수질 측정망은 정해진 지점에서 Chlorophyll-a(Chl-a), Phycocyanin(PC)을 대표농도로 산정하고 조류경보에 활용하고 있으나, 일주일에 한번씩 샘플링을 통해 Chl-a 및 PC를 측정하여 시공간적인 신뢰성의 문제가 제기될 수 있다. 본 연구에서는 기존 점단위 조류 모니터링의 한계점을 개선하기 위해 초분광영상 자료를 머신러닝 기법에 적용하여 Chl-a 및 PC 산정 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해 Chl-a와 PC의 최대 흡수, 반사 파장대, 주요 물 흡수 파장대 자료를 조합하여 9개의 파장비를 구축하였으며, 기존 연구에서 활용한 머신러닝 기법인 Partial Least Square, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Artificial Neural Network를 검토하여 최적 모델을 선정하였다. 학습된 머신러닝의 성능을 R², NSE, RMSE 목적함수를 이용해 평가하였으며, 그 결과 ANN이 각각 PC 0.801, 0.755, 11.774 mg/m³, Chl-a 0.733, 0.622, 8.736 mg/m³로 가장 우수한 성능을 보였다. 최적화 된 ANN 모델을 백제보 상류 2016-2017년 항공 초분광영상에 적용하여 시공간에 따른 조류 분포변화를 평가하고자 한다.