• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.289-299
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• 2013

본 연구의 목적은 현재 질병관리본부에서 사용하고 있는 건강보험 청구자료 기반의 결핵환자 분류기준을 고도화하여 보다 효과적인 결핵환자감시체계의 토대를 제공하기 위해 수행되었다. 이를 위해 건강보험심사평가원의 2009년 1년간 결핵상병으로 청구된 81,199명 중 10%인 8,118명을 표본추출한 후 실제 결핵환자인지에 대해서 의무기록 조사를 실시하여 조사가 완료되고, 국민건강보험공단 건강보험청구 자료와 매칭이 완료된 7,132명을 최종 분석대상자로 하였다. 결핵환자분류를 위한 모형을 개발하여 평가한 결과 결핵과 관련된 임상전문가 의견과 통계적 분류 알고리즘이 종합적으로 고려된 의사결정나무모형이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 의사결정나무 모형에 따른 결핵분류모형의 주요 독립변수는 연령, 최초 청구시점의 결핵약제 종류수, 최초 청구시점의 이용 의료기관 유형, 최초 청구시점의 청구결핵검사 종류, 2008년 결핵약 투약일수, 최초 청구시점 결핵약제 투약일수, 최초 청구시점 결핵상병 종류로 나타났다. 이 모형의 향상도는 최고 11.8이였으며, 개발된 모형에서 분류된 1~5유형까지 적용하여 청구된 자료 중 결핵이 아님을 예측할 경우, 민감도는 90.6%, 양성예측도는 96.1%, 정분류율은 87.6%로 나타나, 현재 질병관리본부에서 사용하는 청구2회 이상, 약제 2제 이상 모형(민감도 82.6%, 양성예측도 95%, 정분류율 80%)보다 우수한 모형인 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1483-1492
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• 1996

본 논문에서는 지리정보시스템을 적용하는 우편 업무와 관련하여, 우편 경로에 대한 관리 및 의사 결정을 수행하는 우편 경로 최적화 시스템을 구성하는 주요 모듈 인 최단 경로 생성 알고리즘에 대한 설계 및 구현에 대하여 다루었다. 최단 경로 생 성 알고리즘 개발을 통하여 효율적인 우편 경로 최적화 시스템을 제시하기 위해 경로 최적화 시스템에 대한 사례 조사와 요구 사항을 분석하였다. 우편 경로 최적화 시스 템의 주요 모듈인 최단 경로 생성 알고리즘은 기존의 그래프 이론에서 제시된 Dijkstra알고리즘뿐 아니라 방향성을 고려한 탐색 방법을 적용하여 시스템이 빠르고 효과적인 경로 탐색을 할 수 있도록 하였다. 우편 경로 최적화 시스템은 최단 경로 생성기, 등거리 생성기, 경로 재배치 생성기의 주요 모듈로 이루어져 있고, 좌표 처 리를 위한 지리정보시스템 엔진과 지형 데이터를 취급하기 위해 공간 데이터베이스를 이용하였다. 이 시스템은 우편 배달 업무의 관리, 배달 구역 및 경로 관리, 경로 재 배치 등에 이용될 수 있으며, 향후에 택배 시스템, 도로 및 교통 정보 안내 등과, GPS(Global Positioning System)와의 연계를 통해 위치 추적 및 자동 운항 시스템에 도 적용될 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.65-76
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• 2002

오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.999-1008
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• 2023

당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.

• 한국측량학회지
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• 제26권6호
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• pp.599-609
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• 2008

전자 및 디스플레이 기술의 진보에 따라 공간정보 분야는 급속히 발전되고 있으며, 다양한 공간정보 콘텐츠의 3차원 입체화가 기술이 상용화되고 있다. 공간정보기술은 여러 분야에서 의사결정에 중요한 역할을 하고 있지만, 3차원 데이터 및 결과물은 2차원 평면상에서 시각화되고 있다. 그러나 실세계 공간에 존재하는 지형지물 등 다양한 3차원 객체들을 2차원 평면에서 시각화한 결과를 기반으로 의사결정에 활용하는 것은 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 3차원의 객체를 실감적이고 입체적으로 디스플레이 하기 위하여 가상의 3차원 공간 좌표계를 형성하였다. 입체 디스플레이를 위한 공간좌표계상에서 관측자의 위치, 방향, 영상의 크기 및 중복도, 축척 등을 동적으로 설정할 수 있도록 공선조건식을 적용하여 관측자의 동적인 시점을 고려하여 신속하게 입체영상을 생성하고 디스플레이 할 수 있는 방법을 개발하였다. 생성된 3차원 대상물의 회전, 이동 및 축척변화에 대응되는 다양한 관측자 시점에서 실시간 입체영상을 생성하였으며, 또한 flying-trough 및 walking-trough를 시뮬레이션할 수 있는 입체 동영상 제작 알고리즘을 구현하였다. 3차원 대상물을 입체로 디스플레이하기 위해서는 양안시차의 원리에 의해 대상물을 좌안 및 좌측영상으로 분리하고 무안경식, 편광식, 여색방식 등의 입체시 기법을 적용하여 동시에 디스플레이하여야 한다. 본 연구는 입체 모니터상에서 실감적 입체 디스플레이 기법을 구현하여 실세계에 존재하는 3차원 대상물을 효율적이고 실감적으로 생성하므로써 지형공간 데이터의 입체 시각화를 향상시킬 수 있다. 특히 차세대 모니터인 무안경식 입체 모니터에 디스플레이 할 수 있는 지형공간 데이터의 입체 콘텐츠 제작 방법을 개발하여 무안경식 모니터의 GIS 분야에서의 활용 가능성을 연구하는데 목적이 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.31-39
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• 2023

시설물의 고령화로 인한 유지관리 비용을 줄이고 안전성을 확보하기 위해서는 시설물 유지관리 데이터를 활용하여 향후 시설물의 상태를 예측하고 이를 유지관리 의사결정에 활용하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구는 XGBoost를 활용하여 다양한 유지관리 정보로부터 향후 시설물의 부재 상태를 추정하는 방법론을 제안함을 목표로 한다. 방법론의 유효성을 검증하기 위해 교량시설물을 대상으로 샘플 데이터를 구축하고, 차기 정밀안전점검 및 정밀안전진단 시 부재 상태등급 예측모델을 개발 및 평가했다. 예측모델의 성능 평가 결과, 주요 부재(바닥판, 주형, 교대/교각) 상태등급을 예측하는 데 준수한 성능을 보였다(평균 F1 score 0.869). 또한 개발된 예측모델의 실무적 활용 가능성을 실증하기 위해 FMS 유지관리 데이터 관리 기능과 주요부재 상태등급 예측 기능을 제공하는 테스트베드를 구축했다. 이를 통해 본 연구에서 구축한 샘플 데이터와 예측모델을 활용하여 시설물 관리자에게 유지관리 의사결정에 필요한 시설물 정보 및 시설물 상태 예측정보를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후에는 추가적으로 데이터를 수집하고 다량의 데이터가 축적된 경우 좋은 성능을 보인다고 알려진 딥러닝 알고리즘을 활용함으로써 예측 성능을 높일 수 있다. 또한 제안된 방법론을 터널, 항만 등 다양한 시설물에 적용하여 상태등급 예측모델을 개발할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권2호
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• pp.139-148
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• 2020

선박이 접안할 때 발생하는 접안에너지에 가장 영향력이 큰 요소는 접안속도이며, 과도한 경우 사고로 이어질 수 있다. 접안속도의 결정에 영향을 미치는 요소는 다양하지만 기존 연구에서는 일반적으로 선박 크기에 제한하여 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 다양한 선박 접안속도의 영향요소를 반영하여 분석하고 그에 따른 중요도를 도출하고자 한다. 분석에 활용한 데이터는 국내 한 탱커부두의 선박 접안속도를 실측한 것을 바탕으로 하였다. 수집된 데이터를 활용하여 머신러닝 분류 알고리즘인 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 로지스틱회귀(Logistic Regression), 퍼셉트론(Perceptron)을 비교분석하였다. 알고리즘 평가 방법으로는 혼동 행렬에 따른 모델성능 평가지표를 사용하였다. 분석 결과, 가장 성능이 좋은 알고리즘으로는 퍼셉트론이 채택되었으며 그에 따른 접안속도 영향요인의 중요도는 선박 크기(DWT), 부두 위치(Jetty No.), 재화상태(State) 순으로 나타났다. 이에 따라 선박 접안 시, 선박의 크기를 비롯하여 부두 위치, 재화 상태 등 다양한 요인을 고려하여 접안속도를 설계하여야 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.22-33
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• 2019

정부에서는 공동주택 노후화 문제에 대응하여 공동주택 리모델링 활성화를 위한 법과 제도를 꾸준히 개정 발전시켜왔다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 아직까지 세대수증가형 리모델링은 활성화되지 못하고 있다. 그 이유로 다양한 문제점이 있지만, 본 연구에서는 리모델링 사업 초기단계에 합리적인 사업성 분석과 의사결정을 위한 도구가 없다는 문제점에 주목하여 리모델링 사업성평가 모델을 제시하였다. 일반적으로 사업성(수익성) 판단은 리모델링 설계안 도출 이후에 이루어지기 마련인데, 리모델링 사업을 추진하기 위한 의사결정은 초기 추진위 단계에서 결정되기 때문에 기획단계 사업성 분석 모델이 필요하다. 이에 따라 기존의 단지정보와 자문 및 연구를 통해 도출한 리모델링 사업변수들을 이용하여 공사비, 사업비, 금융비, 일반분양수입비를 산출하였고, 이를 활용하여 투자수익률과 조합원 분담금을 개략적으로 산출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 초기단계 사업성 분석모델을 3개의 기추진 사례에 적용하여 모델의 적용성을 검증하였다. 비록 3개의 사례에 적용하였으나, 모델의 예측값과 실제 사례값의 오차는 5%이하로 본 모델의 적용성은 상당히 높다고 볼 수 있다. 향후 사례수를 늘려가면서 모델의 적용성을 높여간다면 실무에서 활용 가능한 유용한 tool이 될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발된 개략 사업성 평가 모델은 입주민들의 빠른 의사결정을 지원하여 원활한 사업추진이 가능하게 할 것이며, 모델이 지역별로 다양하게 적용된다면 세대수증가형 리모델링사업 가능단지들의 규모를 파악하고 이를 지원하는 지자체의 정책 수립에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항해학회지
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• 제18권3호
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• pp.1-9
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• 1994

종래(從來)의 내비게이션시스템은 주로 선박(船舶)을 대상(對象)으로 이용되어왔으나, 최근(最近)에는 각종(各種) 이동(移動)로보트 및 자동차(自動車)에 대한 적용사례(適用事例)가 증가(增加)하고 있다. 내비게이션시스템은 기계적(機械的)인 이동(移動)시스템뿐만 아니라, 이동(移動)이라는 행동(行動)을 취하는 인간(人間)시스템 즉, 시각(視覺) 부자유자(不自由者를) 대상(對象)으로 적용(適用)될 수 있다. 종래(從來)의 기계적(機械的)인 맹인용(盲人用) 가이딩시스템으로서 맹도견(盲導犬)로보트가 있으나 계단(階段)등의 복잡(複雜)한 환경하(環境下에)서는 안내(案內)가 불가능(不可能)한 점과 맹인(盲人)의 의사(意思)가 반영(反映)되기 어렵다는 점 등의 많은 문제점(問題點)을 안고 있다. 현실적(現實的)으로 요구(要求)되는 안내(案內)시스템은, 단지 환경(環境)에 관한 각종정보(各種情報)를 제공(提供)하고 의사결정(意思決定)과 행동(行動)은 맹인(盲人)이 실시(實施)하는 시스템의 형태(形態)이다. 본논문(本論文)에서는, 맹인용(盲人用) 내비게이션시스템의 구축(構築)을 목표(目標)로 하는 중간과제(中間課題)로서, 화상(畵像)을 이용(利用)한 언어적(言語的) 가이드시스템을 제안(提案)한다. 당해(當該)시스템 구축(構築)에 있어서 중요(重要)한 과제(課題)는, 주어진 환경(環境)에 관한 화상정보(畵像情報)를 언어(言語)로 변환(變換)시키는 일이다 본연구(本硏究)에서는, 가이드를 위한 언어지원(言語指元) 생성(生成)에, 정성적(定性的), 정량적(定量的)인 속성(屬性)을 가지고 언어적(言語的) 표현(表現)에 유효(有效)한 퍼지이론(理論)을 이용(利用)한다. 구체적(具體的)인 일례(一例)로서, 공원(公園)에서 벤치까지 맹인(盲人)을 가이드하는 상황(狀況)을 설정하고 언어지원(言語指元)을 생성(生成)하는 알고리즘을 제안(提案)한다.