• 한국도로학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.111-119
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• 2011

본 연구에서는 실시간으로 개별 차량에 대한 소음 예측 시뮬레이션을 통해 매 순간 소음지도와 Lmax, Lmin 등을 얻을 수 있는 소음 예측 모델을 제시하였다. GIS 지형처리 기법을 이용해 공간 모델 처리 기법을 바탕으로 실시간 교통소음예측 시스템 모델을 제안하고, 객체지향기법을 이용해 개발하였다. 실시간 소음 시뮬레이션 모델을 이용하여 교통 흐름의 변화에 따라 소음레벨, 소음지도 변화, Lmin, Lmax값을 한눈에 파악하거나 비교할 수 있다. 현장에서 수행한 소음측정치와 예측치를 비교한 결과, 대부분 거리에서 Leq는 2~3db, Lmax는 3~4db 이내의 차이를 나타내어 소음예측의 신뢰성이 양호함을 확인할 수 있었다. 개발된 시스템을 이용해 민감도 분석을 수행한 결과, 대형차 비율, 차량 속도, 방음벽 높이에 따라 소음레벨의 차이를 보였고, 특히 방음벽 높이는 Leq나 Lmin보다 Lmax에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.107-112
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• 2023

라벨 데이터 수집의 어려움에 따라 라벨이 없는 데이터로 학습하는 준지도학습, 비지도학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그의 일환으로 Novel Intent Category Discovery(NICD) 문제를 제안하고 NICD 연구의 베이스라인이 될 모델을 소개한다. NICD 문제는 라벨이 있는 데이터와 라벨이 없는 데이터의 클래스 셋이 겹치지 않는다는 점에서 기존 준지도학습의 문제들과 차이가 있다. 제안 모델은 RoBERTa를 기반으로 두 개의 분류기를 추가하여 구성되며 라벨이 있는 데이터셋과 라벨이 없는 데이터셋에서 각각 다른 분류기를 사용하여 라벨을 예측한다. 학습방법은 2단계로 먼저 라벨이 있는 데이터셋으로 요인표현을 학습한다. 두 번째 단계에서는 교차 엔트로피, 이항교차 엔트로피, 평균제곱오차, 지도 대조 손실함수를 NICD 문제에 맞게 변형하여 학습에 사용한다. 논문에서 제안된 모델은 라벨이 없는 데이터셋에 대해 이미지 최고성능 모델보다 24.74 더 높은 정확도를 기록했다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권1호
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• pp.49-55
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• 2006

본 연구에서는 공력설계공간의 지식습득을 위해 분산해석법과 자기조직화지도의 이용을 제안하였다. 이 기법들은 각각의 설계변수가 목적함수에 미치는 영향을 예측 가능하게 한다. 더욱이, 분산해석법은 설계변수들의 상호관계가 목적함수에 미치는 영향도 예측 가능하게 하며, 자기조직화지도는 목적함수들 사이에 어떠한 trade-off관계가 있는지도 예측 가능하게 한다. 본 논문에서 72개의 설계변수와 4개의 목적함수를 가진 초음속 날개 설계의 결과에 대하여 이들의 데이터 마이닝 기법들을 적용하였다.

• 한국측량학회지
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• 제32권4_1호
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• pp.281-292
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• 2014

본 연구는 산사태 관련 인자를 달리하여 산사태 취약성을 분석한 후, 정확도를 비교하고자 한다. 이를 위해 항공사진을 이용하여 산사태 위치를 추출하였고, 항공 LiDAR와 수치지도를 이용한 지형인자, 각종 주제도를 이용한 토양, 임상, 토지피복 인자를 추출하여 공간데이터베이스를 구축하였다. 산사태 취약성 지도는 로지스틱 회귀분석과 빈도비를 이용하여 산사태 취약지수를 산정하는 것에 의해 작성되었다. 분석결과, 항공 LiDAR와 수치지도의 상관관계는 거의 일치하였으며, 각 방법별로 작성된 산사태 취약성 지도 사이에는 강한 상관관계가 존재하였다. 각 방법별로 작성된 산사태 취약성 지도는 높은 예측 정확도를 보였다. 특히, 빈도비와 항공 LiDAR를 이용할 경우 성능이 더욱 향상되었다. 이를 통해 항공 LiDAR 자료는 효과적인 산사태 발생 예측 및 피해저감대책을 수립하는데 기여할 것으로 판단된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.1144-1144
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• 2007

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.251-267
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• 2002

Kohonen이 제안한 자기조직화 지도(Self Organizing Maps : SOM)는 매우 빠른 신경망 모형이다. 하지만 다른 신경망 모형과 마찬가지로 학습 결과에 대한 명확한 규칙을 제시하지 못할 뿐만 아니라 지역적 최적값으로 빠지는 경우가 종종 있다. 본 논문에서는 이러한 자기조직화 지도의 모형에 대한 설명력을 부여하고 전역 최적값으로 수렴할 수 있는 예측 성능을 갖는 모형으로서 자율학습 신경망에 베이지안 추론을 결합한 자기조직화 지도를 위한 베이지안 학습(Bayesian Learning for Self Organizing Maps ; BLSOM)을 제안한다. 이 방법은 기존의 자기조직화 지도가 지역적 해에 머물러 있는 것에 비해서 언제든지 전역적 해로 수렴함이 실험을 통하여 밝혀졌다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.32-36
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• 2020

문장의 의미를 잘 임베딩하는 문장 인코더를 만들기 위해 비지도 학습과 지도 학습 기반의 여러 방법이 연구되고 있다. 지도 학습 방식은 충분한 양의 정답을 구축하는데 어려움이 있다는 한계가 있다. 반면 지금까지의 비지도 학습은 단일 형식의 말뭉치에 한정해서 입력된 현재 문장의 다음 문장을 생성 또는 예측하는 형식으로 문제를 정의하였다. 본 논문에서는 위키피디아, 뉴스, 지식 백과 등 문서 형태의 말뭉치에 더해 지식인이나 검색 클릭 로그와 같은 구성이 다양한 이종의 대량 말뭉치를 활용하는 자기 지도 학습 방법을 제안한다. 각 형태의 말뭉치에 적합한 자기 지도 학습 문제를 설계하고 학습한 경우 KorSTS 데이셋의 비지도 모델 성능 평가에서 기준 모델 대비 7점 가량의 성능 향상이 있었다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제2권2호
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• pp.3-24
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• 1995

본 연구는 국가정보화의 총괄적인 정보개발계획을 수립하기 위하여 일명 정보개발지도를 이용하여 국가의 정보개발 현황을 분석하고 국가 정보화의 방향을 제시하고자 한다. 이는 현재 국내에 개발되어 서비스를 제공중인 정보, 사업의 지원자금으로 개발을 추진중에 있는 정보, 혹은 아직 미개발되었지만 공공정보로써 개발이 가능한 공공기관의 정보자원을 조사하고 세부분야별로 분류하여 하나의 평면에 나타냄으로써 국내 공공정보 개발의 방위를 파악하고자 한다. 또한 해외의 정보개발, 서비스들을 평면에 함께 제시함으로써 향후 공공데이터베이스의 개발 과제를 파악하기 위한 기반자료로 활용될 수 있으며, 정보개발지도에 따라 년차별 개발분야 및 개발 우선순위 등을 결정될 수 있으리라 예측된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 추계학술대회논문집
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• pp.709-714
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• 2008

The various computer programs are used in computer simulation of the traffic noise prediction. But the difference or problem of calculation method used for road traffic noise prediction is not exactly investigated. In this paper, Road traffic noise is predicted on the specific regions by using four prediction methods such as XPS31-133 model(France), RLS-90 model(Germany), ASJ RTN model(Japan) and FHWA model(U.S.A.), which are operated by a program named SoundPLAN, a program to predict road traffic noise. Those prediction values are compared with a measurement value. The results show that four prediction values for taraffic noise are a little different, because of various input factors according to the prediction methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1032-1038
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• 2021

굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가 지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.