• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권7호
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• pp.297-306
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• 2017

버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-204
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• 2018

본 연구는 북한 및 비무장지대 등 접근불능지역에 대한 기상에 의한 산불발생예측 알고리즘을 개발하고, 실제 현장과 현업에서 활용할 수 있는 실시간 산불위험예보 체계를 개발하는데 있다. 산불기상위험지수 산출 모형 개발을 위해 자료의 취득과 검증을 위한 현장조사가 불가능하다는 연구적 한계가 존재하므로, 이를 해결하기 위해 MODIS 위성자료를 활용하여 접근이 불가능한 지역의 산불발화지점(fire spot)을 과학적 근거를 가지고 추정하였다. 추출된 산불발화지점을 대상으로 기상청에서 생산된 과거 기상 재분석자료(5㎞ 해상도)를 활용하여 산불발화지점에 대한 기상특성을 추출하여 데이터베이스화 하였다. 접근불능지역의 산불발화지점에서 추출된 기상요소들은 산불발생과 기상요인들과의 통계적 상관성과 산불발생 유무(산불발생 1, 산불 미발생 0)를 추정할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 활용하여 실시간 기상변화에 의한 산불기상위험지수(Fire Weather Index, FWI)를 개발하였다. FWI 모형의 예측정확도는 66.6%로 나타나 모형의 적합도는 비교적 높은 것으로 나타났다. 이 연구결과는 남 북한의 산불 방지를 위한 정책 입안자들의 의사결정에 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

• 대한지리학회지
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• 제39권5호
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• pp.786-803
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• 2004

최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.279-299
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• 2013

고객 취향에 가장 적합한 제품을 선택하는 것은 전자상거래에서 중요한 문제이다. 전자상거래 그러나 온라인 추천시스템으로서 알려진 소셜 필터링은 전자상거래에서 기술적 접근이 활발히 연구되어왔다. 온라인 추천시스템은 사용자의 개인적 취향과 관련하여 적절한 제품을 필터링하여 제공함으로서 사용자의 의사결정 품질을 향상시키는 것에 목적을 두고 있으며 그 결과 사용자의 제품 탐색과 선택에 대한 지원이 가능하다. 그러나 대다수 추천시스템의 선행연구들은 추천 알고리즘의 정확성을 향상시키는 것에 집중해 왔으며 사용자 기반의 인터페이스나 사용자 관점의 사용방식에 대한 연구는 매우 적은 실정이다. 추천시스템의 추천 상황에 대한 시스템 투명성과 사용자의 추천에 대한 피드백을 통한 추천방식 개선을 통하여 본 연구는 사용자 관점의 추천시스템 활용에 대한 시스템 투명성과 피드백의 영향력을 파악하고자 하였다. 실험을 통한 연구 결과에 따라, 시스템 투명성과 사용자 피드백 모두 추천시스템에 대한 사용자의 인지된 신뢰, 프로세스 가치, 인지된 즐거움에 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 인지된 신뢰, 프로세스 가치, 즐거움은 사용자가 추천시스템을 지속적으로 사용하기 위한 의도를 향상시키는 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.127-140
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• 1993

전통적인 교통계획 모형의 취약점으로서는 모형자체가 가지는 이론적 한계외에 이용자의 불편성(User-Unfriendness) 및 노동집약도(tabor-Intensiveness)를 들 수 있다. 본고의 핵심은 현재 정보 및 컴퓨터 분야에서 각광을 받고있는 지리정보체계(GIS)를 이용하여 기존 교통계획 모형이 가지는 몇 가지의 단점을 극복함과 동시에 모형사용의 효율화를 증진 해 보자는 데 있다. GIS의 교통계획에의 응용은 크게 두 가지로 대별되어질 수 있는 바, 첫 번째는 GIS 자료구조의 변형을 통한 응용이고 두 번째는 GIS가 지니는 그래픽 기능의 직접적 사용이다. 교통계획 및 공학의 직접적인 대상인 교통망은 교통연구의 시발이 되는 기본 자료로서 수정 및 조정이 필수불가결 한데도 기존의 계획모형에서는 교통망의 준비부터 그 수정까지는 많은 시간과 노력이 소모되었고 그에 따른 계획전반의 경직성이 나타난 것이 사실이다. 본고에서는 벡터방식의 GIS 자료가 가지는 특성의 하나인 위상관계로부터 교통망 자료를 도출하는 알고리즘이 FORTRAN을 기본으로 하여 개발되었고 이는 교통망의 수정 및 조정을 용이하게 할 뿐만 아니라 보다 정확한 교통망상의 교통량을 산출하기 위해 교통죤과 교통망간의 적합성(Zone-Network Compatibility)을 검증하는데도 매우 편리한 도구가 된다. 또한 GIS 자료구조 중 하나의 특성인 인접성(Adjacency) 정보는 지역적으로 동일한 특성을 갖는 지역의 통계적 분석을 통한 추출과 함께 교통죤(Traffic Analysis Zone:TAZ)의 공간적 재구성을 통한 모형의 적합도를 검증할 수 있는 좋은 도구가 될 수 있다고 볼 수 있다. 또한, 이미 기존의 교통계획 모형 중 그래픽을 제공하는 것들이 있지만 그래픽은 GIS 자체가 가지는 고유한 기능중 하나인 만큼 교통계획 패키지가 제공하는 것보다 더욱 생생한 교통망 묘사(Network descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권3호
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• pp.37-44
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• 2008

국토개발사업의 사전 계획 과정에서 개발할 것인지 보전할 것인지에 대한 의사결정은 인간 활동에 영향을 줄 수 있는 편리함과 이익을 고려해야 할 뿐만 아니라, 자연환경생태에 미칠 수 있는 영향을 종합적으로 예측하고 평가할 수 있는 자료기반 및 통합적 평가기법을 요구한다. 동식물생태와 지형경관요소들은 환경부의 생태자연도를 통해서 환경영향평가에 현재 활용되고 있지만, 자연생태의 주요 구성요소 중 하나인 토양생태는 정량적인 자료와 지형정보와 연계된 정보의 부재로 환경영향평가에서 고려되지 못하고 있다. 본 연구에서는 토양생태를 포함한 자연환경과 생활환경 요소들을 망라해서 총체적 환경성을 평가할 수 있는 수치지도를 작성하고 토양생태 등급의 가중치가 친환경도로 노선 선정에 미치는 영향에 대해서 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 자연환경 요소들 중 토양생태의 가중치가 14% 이상 만 되어도 최적 친환경노선 선정에 민감하게 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과를 통해서 이제까지 환경영향 평가에서 무시되어 오던 토양생태 정보가 친환경 건설개발사업의 계획 및 기초설계 단계에서 중요하게 고려되어야 할 생태요소임을 입증할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.409-418
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• 2021

토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.