• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.71-73
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• 2022

다양한 미디어 서비스의 발전으로 비디오의 방대한 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 비디오 부호화 표준은 지속적인 발전을 하고 있다. 압축된 데이터를 다시 영상으로 복원하는 비디오 부복호화 과정에서 영상 데이터의 손실이 일어나고 그에 따른 다양한 형태의 열화가 나타나 영상의 화질을 저하한다. 이러한 열화들을 제거하여 원본 이미지에 가깝게 만들기 위해서 인루프 필터 과정을 비디오 부호화 표준에서 포함하고 있다. 이에 최근 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서는 널리 사용되는 인공 신경망을 적용하여 효과적인 필터링을 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 비디오 부호화 시 인루프 필터링에서 자기 참조를 통한 화질 개선 방법에 대해 연구하였다. 이를 위하여 트랜스포머 기반의 화질 개선 네트워크를 제안하고 기존 부호화 방법과 비교하였다. 인루프 필터링을 통해 화질을 향상하여 주관적 화질을 개선할 뿐만 아니라 객관적 부호화 효율을 증가시키는 방법을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.470-472
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• 2023

최근 위치 기반 장소 (POI) 추천 서비스가 많이 사용되면서, 사용자의 이전 방문지들에 대한 체크인 시퀀스를 기반으로 현재 (다음으로) 방문할 법한 POI 를 찾아 사용자에게 추천하는, next POI 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 기존 연구들의 경우 next POI 추천을 위한 모델 학습 시, 사용자의 네거티브 POIs 에 관한 정교한 샘플링 없이 사용자 선호도를 추론해왔다. 본 연구에서는, 사전 학습된 별도의 사용자 선호도 추론 모델을 통해 사용자의 네거티브 POI로서 쉽게 분류되기 어려운 하드 네거티브 POIs 를 찾고, 이들을 위주로 수행되는 하드 네거티브 샘플링 방법을 새롭게 제안한다. 우리는 실 세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 기존 연구들에서 사용되어 온 랜덤 네거티브 샘플링 방법 대비 recall@5 기준, 최대 16.4%까지 추천 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.99-105
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• 2021

넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.885-890
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• 2023

인공위성의 발전과 함께 초소형 위성, 레이더 위성 등 이전보다 높은 시공간 해상도와 분광 해상도를 제공하는 위성들이 많아지고 있다. 이전에는 국가 단위의 위성개발이 주를 이루었지만 최근에는 민간기업에서도 위성을 개발하고 활용하는 연구들을 꾸준히 진행하고 있다. 본 특별호에서는 우리나라에서 수행되는 최신 원격탐사 기법 기반의 지구환경 분석에 대한 연구 및 기술개발 동향을 확인할 수 있다. 연구결과를 통해 추후 위성센서 개발을 위한 기초자료가 될 수 있으며 인공지능을 이용하는 연구자들에게 도메인에 대한 연구정보를 제공할 수 있다. 이번 특별호에서는 최신 원격탐사 기법을 데이터를 이용하여 지구환경을 모니터링하고 예측하는 연구들에 대한 소개를 중심으로 최근 원격탐사 분야의 기술 동향을 안내한다. 이를 통해 앞으로 원격탐사 분야에서 나아가야 할 방향을 확인하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제24권5호
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• pp.291-298
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• 2015

우리나라와 같이 강우에 의해 산사태가 주로 발생하는 경우 산사태의 탐지 또는 조기경보는 실시간 산사태 모니터링을 수행하는 것이 가장 효율적인 방법이다. 그러나, 국내에서는 인공사면 계측을 제외하고 자연사면 산사태를 대상으로 연구된 사례가 상당히 드물고, 비교적 최근에 관련 연구가 시작되었다. 자연사면 산사태와 인공사면 붕괴는 메커니즘이 서로 상이하므로, 모니터링의 개념과 기법도 서로 다르게 접근하여야 한다. 따라서 국내 산사태의 90%이상을 차지하는 자연사면 산사태에 대한 실시간 모니터링 기술이 적극적으로 연구되고 관련기술이 개발되어야 한다. 특히 최근의 극한강우에 의한 산사태는 전통적 개념의 개별 모니터링 센서를 이용한 방법으로는 측정의 정확성이나 신속성에 한계가 있기 때문에 재해탐지의 효율성을 높이기 위해 복수의 모니터링 항목을 결합하여 다각도의 모니터링 및 발생시점 예측이 반드시 필요하다. 현재 국내에서 사용 중인 산사태 모니터링 관련 센서는 80% 이상이 해외에서 개발된 제품을 그대로 수입하여 사용하고 있어 고가의 비용을 지속적으로 지출하고 있을 뿐만 아니라, 해당 기술에 대한 원천성을 확보하지 못한 상태이다. 따라서, 국내의 산사태재해 증가추세와 기후변화 등을 고려할 때, 산사태 모니터링 센서의 수요가 더욱 증가할 것이 확실시 되며, 이를 대비하여 다학제적 연구과 기술개발을 통해 기술 및 장치의 국산화가 이루어져야 하고, 이를 기반으로 실질적인 재해방지 노력이 필요하다.

• 한국습지학회지
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• 제19권1호
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• pp.80-89
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• 2017

국내에서는 비점오염 저감 및 LID 시설에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 수로형 인공습지에 의한 강우 유출수 처리에 대한 연구를 시행하였다. 비점오염저감시설 주변 비닐하우스 지역의 면적은 22.7ha이며 강우 시 비닐하우스지대를 관통하면서 유출되는 비점오염 오염물질을 처리한다. 2006년부터 2008년까지 총 17번의 모니터링을 시행하였으며 다양한 강우를 대상으로 모니터링이 수행되었다. 17회의 모니터링을 통해 얻어진 TSS의 저감효율 범위는 78.3~92.0%로 나타났으며, BOD의 경우 49.5~63.4%, COD의 경우 56.4~66.1%, TN의 경우 28.2~45.5%, TP의 경우 35.6~45.3%로 나타났다. 총 17회의 모니터링 저감효율 범위에 대한 평균값을 산정한 결과, TSS의 경우 86.0%로 나타났으며, BOD의 경우 51.6%, COD의 경우 60.1%, TN의 경우 30.1% 그리고 TP의 경우 53.5%로 나타났다. 연구대상 식생수로에서 제거되는 오염물질은 다른 저류형 습지와 달리 주로 입자상 오염물질이었는데 그 이유는 기하학적 형태 및 구조적으로 체류시간이 짧고 유기물질과 질소 등 용존성 유기물질의 제거에 기여하는 생물화학적 처리환경의 조성에 한계가 있기 때문이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.141-147
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• 2013

인공어초는 인공적으로 해저에 구조물을 설치하여 수산자원의 서식장, 산란장 및 치어 성육장을 제공하여 줌으로써 황폐화된 어장의 생산성을 제고하고 자원을 증강시키는 사업으로서 국내외에서 그 가치를 높이 평가받고 있다. 그러나, 인공어초를 시설하고 일정기간이 경과한 후, 인공어초 사업의 타당성을 분석하기 위해 지속적으로 관찰이 필요하지만 막대한 예산 및 전문 인력이 부족하여 객관적이고 공정한 사후 관리를 수행하는 것이 불가능한 실정이다. 따라서, IT 정보기기 융합 인공어초의 개발을 통하여 바다목장 내에 시설된 인공어초를 지속적으로 모니터링하고 수집된 해양 환경 정보를 기반으로 인공어초 효과를 객관적으로 분석할 수 있는 방안을 제공할 필요성이 있다. 본 논문에서는 IT 정보기기가 융합된 인공어초를 설계 및 구현하고, 이에 연동되는 어초종합정보시스템을 구축하여 바다목장에 대한 관리 시스템을 체계화하는 사례를 보여준다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.573-584
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• 2020

본 연구는 초등학생들의 인공지능에 대한 이미지를 긍정적으로 향상시키고자 하는 인지 모델링기반 인공지능 알고리즘 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 먼저 인공지능 알고리즘 중 협력필터링의 개념을 분석하고 이를 인지모델링 방법을 활용하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 전문가 타당도 검사를 통해 인지 모델링기반의 콘텐츠 개발 방법과 개발된 프로그램에 대한 적절성이 CVR .80 이상으로 타당함을 확인하였다. 개발 프로그램은 초등학교 6학년 학생들에게 수업으로 적용하였고 형용사 단어 23쌍을 이용한 의미분별법을 이용하여 사전-사후에 인공지능에 대한 학생들의 이미지 인식의 변화를 살펴보았다. 학생들의 인공지능에 대한 이미지는 총 23개 단어 쌍 중 12개에서 유의미한 긍정적 변화를 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.62-72
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• 2023

최근, 자전거도로 관련 시설 등의 모니터링과 관리 방안에 대한 중요성이 증가하고 있다. 그러나 자전거도로를 포함한 보행공간에 대한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 모니터링과 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)을 활용하여 자전거보행자겸용도로의 상태 모니터링 데이터를 구축하고, 인공지능 기반객체인식 기법을 이용하여 보행자와 자전거 이용자들의 관점에서 겸용도로의 서비스 수준 산정방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 제시한 자전거보행자겸용도로의 모니터링과 서비스 수준 산정 방안은 향후 전기자전거와 개인형 이동수단(personal mobility, PM)의 증가에 대비한 보행공간의 정비와 재구조화(reconstruction) 등 계획과 관리에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2005년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.408-411
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• 2005

현재 국내에서는 지하수 순환 특성에 대한 연구가 미약하며 그에 대한 연구가 요구 되고 있다. 본 연구에서는 지하수 순환을 중심으로 인공구조물에 의해 유도되는 지하수-하천수 시스템의 상호작용에 대하여 하천수의 수위/유량 변화와 주요 이온 변화에 따른 지하수의 변화를 모니터링을 통해 검토해 보았다. 연구결과 혼합대에 설치된 관측정에서 나타난 수위 및 주요 이온 변화에서 하천의 영향으로 인한 변화 패턴을 확인할 수 있었다. 추후 관측 자료가 누적되고 강수량, 하천수위, 지하수위, 지하수질, 하천수질 등에 대한 상호 상관성을 검토한다면 더 명확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 본다.