• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.255-259
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• 2017

스팸 문자 메시지를 표현하는 한국어의 단어 구성이나 패턴은 점점 더 지능화되고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한국어 문자 메시지에 대해 단어 임베딩 기법으로 문장 벡터를 구성하여 인공신경망의 일종인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)을 이용한 스팸 문자 메시지 필터링 방법을 제안한다. 전방향 신경망을 이용한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 스팸 문자 메시지 필터링에 보편적으로 사용되고 있는 SVM light를 이용한 스팸 문자 메시지 필터링의 정확도를 비교하였다. 학습 및 성능 평가를 위하여 약 10만 개의 SMS 문자 데이터로 학습을 진행하였고, 약 1만 개의 실험 데이터에 대하여 스팸 문자 필터링의 정확도를 평가하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.255-259
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• 2017

스팸 문자 메시지를 표현하는 한국어의 단어 구성이나 패턴은 점점 더 지능화되고 다양해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한국어 문자 메시지에 대해 단어 임베딩 기법으로 문장 벡터를 구성하여 인공신경망의 일종인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)을 이용한 스팸 문자 메시지 필터링 방법을 제안한다. 전방향 신경망을 이용한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 스팸 문자 메시지 필터링에 보편적으로 사용되고 있는 SVM light를 이용한 스팸 문자 메시지 필터링의 정확도를 비교하였다. 학습 및 성능 평가를 위하여 약 10만 개의 SMS 문자 데이터로 학습을 진행하였고, 약 1만 개의 실험 데이터에 대하여 스팸 문자 필터링의 정확도를 평가하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권1호
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• pp.58-65
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• 2005

호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.180-183
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• 2013

근래의 프로세서는 하나의 다이 위에 여러 개의 코어를 배치한 멀티코어 형태를 띠고 있다. 최근에는 프로세서의 에너지 소비량을 줄이기 위해 비대칭 멀티코어를 활용하여 동일한 성능을 유지하며 소비전력을 낮추는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비대칭 멀티코어의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 대칭형 멀티코어와는 달리 실행해야 할 프로세스와 상이한 코어간의 작동 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전력 소비 효율 향상을 위해 프로세스 스케줄링 알고리즘에 하이브리드 인공지능 기술인 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)를 적용하여 각 프로세스에 적합한 코어를 찾아 할당하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 프로세스 스케줄러는 리눅스의 CFS 대비 평균 35.4% 낮은 Energy Delay Product (EDP)를 보였으며 이를 통해 하이브리드 인공지능을 적용한 프로세스 스케줄링 알고리즘의 유효성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.498-500
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• 2022

CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.294-294
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2008년도 춘계학술발표회
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• pp.1-4
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• 2008

근년 일본, 캐나다, 호주, 미국, EU(주로 노르웨이, 영국) 등에서 인공위성을 이용한 해양 안전의 확보를 위한 연구개발이 진행되고 있으며, 일부 실해역 적용의 분야도 도출되고 있는 실정이다. 9.11테러 이후, 국제해사기구에서도 해상보안의 문제는 주요 이슈로 대두되어, 해상보안에의 활용 기술 개발이 먼저 시작되었다. 그 외, 밀입국 선박 감시 덴 해양오염 모니터링이 주요 활용분야이다. 간단하게 요약하면 다음과 같다. -노르웨이: Norwegian Defence Hesearch Establishment(NDRE)에서 주도적으로 선박 탐지 실험 및 기술 개발을 실시. 주로, ESA의 위성을 활용. 국가 보안의 목적으로는 적용을 하고 있음. -캐나다: 캐나다에서 소유하고 있는 RADARSAT을 이용하여 가장 많은 실험을 실시함. 영상을 처리하고 결과에 대한 평가를 수행하기 위한 시스템(Ocean Monitoring Workstation, OSM)을 개발하여 보급에 주력. -호주: 주로 캐나다의 위성 및 시스템의 적용을 하고 있음 영해 및 환경 감시의 역할을 수행. Coastwatch조직을 만들어 해상 감시활동을 하고 있음. -영국: 데이터 취득 후, 2.5시간 이내에 선박의 위치를 전송하는 인터페이스를 개발함. 일본의 경우, 다른 선진국에 비해서는 다소 늦게 시작되었다. 2003년 발간된 '재해 등에 대응한 인공위성이용기술에 관한 종합보고서'를 시작으로 정보수집위성 4기 및 지구관측위성을 이용한 해양 감시 활동이 시작되었다. 또한, 제 3기 과학기술기본계획(2006-2012)내에 해양 불법침입 탐지 기술 개발 항목이 반영되어 있다. 유럽의 해상보안서비스(MARISS)의 사용자 워크숍이 ESA ESRIN(이탈리아 프라스카티)에서 2008년 1월 22일 열렸다. 실질적인 내용은, '해상보안을 위한 우주 시스템'에 관한 것으로 인공위성 이용하는데 있어 설계안 및 데이터 이용 컨셉을 제시하는 것이었다. 여기서 중요한 것은 국가간의 협력이 절대적으로 필요하며, 기존의 시스템과의 통합에 있어 신뢰성을 어떻게 확보하는가에 있다고 할 수 있다. 또한, 보안과 환경모니터링의 기능이 분리되어 진행되고 있는 부분에 대한 정보 통합 방향도 제기되었다. 국내에서도 AIS와 SAR정보의 결합에 관한 검토는 이루어졌으며, 이를 바탕으로 EU와 같은 시스템의 구축(조직과 연구개발)을 위한 실질적인 검토가 필요하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1-9
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• 2021

아동 그림은 내면의 감정을 표현할 수 있는 수단으로 아동 심리 진단에 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 아동 그림 분석에 적용할 수 있는 아동 그림 기반의 객체 탐지 알고리즘을 제안한다. 먼저 사진에서의 그림 영역을 추출하였고 데이터 라벨링 과정을 수행하였다. 이후 라벨링된 데이터 셋를 사용하여 Faster R-CNN 기반 객체 탐지모델을 학습하고 평가하였다. 탐지된 객체 결과를 기반으로 그림 면적 및 위치 또는 색상 정보를 계산하여 그림에 대한 기초정보를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 아동 그림을 이용한 심리분석에 있어 인공지능 기반 객체 탐지 알고리즘의 활용성을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.4-4
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• 2023

C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.