• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.387-398
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• 2023

코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.334-343
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• 2023

연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.85-92
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• 2023

최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.217-228
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• 2023

비디오 개체 분할은 비디오를 구성하는 영상 프레임 각각에 대해 관심 개체 분할을 수행해야 할 뿐만 아니라, 해당 비디오를 구성하는 프레임 시퀀스 전체에 걸쳐 개체들에 대한 정확한 트래킹을 요구하기 때문에 난이도가 높은 기술이다. 특히 드라마 비디오에서 인물 개체 분할은 다양한 장소와 시간대에서 상호 작용하는 복수의 주요 등장인물들에 대한 정확한 트래킹을 요구하는 특징을 가지고 있다. 또한, 드라마 비디오 인물 개체분할은 주연 인물들과 조연 혹은 보조 출연 인물들 간의 등장 빈도에 상당한 차이가 있어 일종의 클래스 불균형 문제도 있다. 본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 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 비디오들의 시-공간적 맥락을 충분히 고려해서 목표 인물이 삽입되어야 할 배경 클립 내의 위치를 결정함으로써, 보다 더 현실적인 보강 비디오들을 생성한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA는 비디오 개체 분할을 위한 심층 신경망 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MHIS 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 유용성과 효과를 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.29-42
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• 2023

본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.175-186
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• 2019

기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권2호
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• pp.145-159
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• 2014

본 연구에서는 충주댐을 대상으로 유역모델인 SWAT과 저수지모델인 CE-QUAL-W2를 연계 적용하여 기후변화에 따라 저수지로 유입되는 하천의 유량 및 탁수발생량을 모의하고, 저수지내의 탁수변화 및 부영양화 영향평가를 통한 저수지 수환경 변화를 전망하였다. 먼저 SWAT을 적용하여 강우시 저수지 유입하천의 유량 및 수질을 모의하여 모델의 재현성을 검토하였으며, 모형의 보정(2000~2005)과 검증(2006~2010) 결과 모델 예측값과 실측값이 적절하게 일치하는 것으로 나타났다. SWAT의 결과를 CE-QUAL-W2의 하천유량 및 유입수 수질경계조건 입력자료로 활용하고, 보정(2010년)과 검증(2008년)을 통하여 저수지 내 시간에 따른 물수지, 수온 변화, 부유물질(SS), T-N, T-P 및 부영양화(Chl-a) 양상 등을 분석하고 모델의 재현성을 검토하였다. 이후 기후변화 시나리오 적용에 따른 저수지 내수환경변화를 모의하기 위한 기후변화자료로 IPCC AR4 GCM(ECHO-G)을 고해상도지역 기후 시나리오로 개선시킨 RCM(MM5)의 A1B 시나리오를 다시 태풍사상을 고려한 인공신경망 기법에 의해 상세화하여 이용하였다. 기후변화 시나리오에 따른 기온증가의 영향으로 미래로 갈수록 상층수온은 증가하는 반면 심층수온은 감소하는 경향을 보였다. SS 최고유입농도는 평수년에 비해 풍수년에 17%, 갈수년에 0.2% 가량 증가하는 것으로 나타났다. 호소내 SS 10mg/L 이상 점유일수는 평수년에 비해 풍수년이 6일, 갈수년이 17일 증가하였고, 점유율 역시 풍수년에 24%, 갈수년에 26%가량 증가하는 것으로 분석되었다. 미래로 갈수록 기후변화가 충주댐 탁수장기화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. Chl-a의 최고농도는 평수년에 비해 풍수년에 19%, 갈수년에 3% 가량 조류의 농도가 증가되는 것으로 나타나 조류의 영향이 커지는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.311-323
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• 2023

집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.