• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.115-126
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• 2023

무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.45-55
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• 2023

본 논문은 한국 영화 산업의 의사 결정자들이 온라인상에서의 영화의 흥행을 극대화할 수 있도록 지원하는 데 도움을 주고자 역대 박스오피스 영화를 수집하여 영화를 유형별로 군집화하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하는 모델을 제시한다. 이를 위해 먼저 다양한 특성을 고려하여 영화의 흥행 요인을 식별하고, 계산 효율성을 고려하여 특성 차원을 줄인다. 다음으로 영화의 유형을 체계적으로 분류하고, 유형별 온라인 박스오피스를 예측하며 흥행에 이바지한 요소를 분석한다. 이때, AutoML (Automated Machine Learning) 기법을 활용함으로써 다양한 기계학습 알고리즘을 자동으로 구성하고, 문제에 최적화된 알고리즘을 선택함으로써 여러 알고리즘을 쉽게 시도 및 선택한다. 이를 통해 정보화된 판단을 내릴 수 있는 기반을 제공하고, 영화 산업의 더 나은 성과를 도모하는 데 이바지할 것으로 기대할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.436-446
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• 2023

안전 필수 분야의 전장 장비에서 다양한 고장요인 (고장모드)에 따른 고장 영향 분석 (FMEA, Failure Mode and Effects Analysis)이 필수적이다. 이는 기기나 시스템의 잠재적인 결함들을 식별하고, 그로 인한 발생 가능한 위험을 평가하여 이를 방지하거나 관리하기 위한 개선안을 수립한다. 그러나 최근 시스템의 복잡성이 증가하고 소프트웨어의 영향이 중요해지며 전통적인 FMEA 만을 설계 단계에 적용하는 것이 어려운 상황이다. 본 논문은 모델기반설계기법을 기반으로한 Automatic FMEA 방식을 제안한다. 모델의 구조와 동작을 자동으로 분석하여 FMEA를 수행할 수 있게 하여, 설계 초기 단계에서도 고장모드 분석이 가능하게 한다. 사례연구로 차량 연료 제어 시스템을 대상으로 Automatic FMEA를 수행하였다. 본 연구는 Automatic FMEA 분석도구의 성능을 입증하는 동시에, 향후 연구 방향을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.115-125
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• 2023

본 논문은 교통상태 감시 등 교통관제를 위해 설정한 CCTV 카메라의 화각 상태에서 교통량, 속도 등 교통정보 수집을 동시에 수행할 수 있는 CCTV 카메라 자세보정 알고리즘 개발에 관한 것이다. 개발한 자율자세보정 알고리즘은 차량인식 및 추적기법을 이용하여 도로를 식별하고, 운영자의 교통감시 및 교통정보 수집을 위한 화각을 결정한다. 제안 알고리즘의 성능검증은 현장에 설치한 CCTV를 이용하였으며, 교통감시 및 교통정보 수집을 위해 각각 설정한 화각에 대해 자율자세보정 알고리즘이 자동 산출한 화각의 결과와 비교하였다. 분석결과 운영자 감시를 위한 화각은 상호 96%의 일치성을 보였다. 교통정보의 경우는 교통량 및 속도의 정확도가 각각 96%, 95%로 산출됐으며 수동 설정한 화각과 비교할 때 약 2%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 관제용 CCTV를 이용하여 교통정보 수집 및 교통상황 감시를 동시에 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.54-55
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• 2020

4차 산업혁명으로 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술이 조선 해운 산업에 매우 밀접하게 연관 되고 있고 이는 자율운항선박의 탄생을 가져왔다. 현재 선박의 기술적 특성상 속력을 갑자기 낮출 수 없으므로 항만에 접안하기 위해 예인선의 도움, 도선사의 승선, 육상관제센터의 선박 컨트롤 등 복잡한 커뮤니케이션을 필요로 한다. 본 연구에서는 자율운항선박이 도입될 경우 선박이 입항하기 위한 컨트롤 기준을 어떻게 설정할지 해결하고자 클러스터링 분석을 사용하였다. 입항 선박의 축적된 AIS 데이터를 기반으로 입항 패턴을 정량적으로 단계화하고자 K-Means 클러스터링을 사용했고 SOG(Speed over Ground), COG(Course over Ground), ROT(Rate of Turn)를 사용하여 입항 단계를 6개로 구분하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.104-105
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• 2023

해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.27-41
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• 2023

최근 많은 분야에서 기계학습에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 상당수의 연구들이 학습 모델의 성능을 개선하는 최신 방법론을 제시하고 있다. 본 연구에서는 방법론의 개발 못지않게 기계학습에 투입되는 훈련용 데이터의 '품질'을 개선하는 것 역시 중요하다는 점에 착안하여, 코퍼스 분석에서 자주 사용되는 '부분 문법' 처리 프로세스를 통해 훈련 데이터의 품질을 향상시키는 방법을 제시한다. 우리나라 100대 기업에 근무하는 재직자들이 채용플랫폼에 게시하는 방대한 양의 비정형 기업 리뷰 텍스트 데이터를 수집하고, 데이터 품질을 부분 문법 프로세스로 개선한 후, 부분 문법이 적용된 분류 모델이 적용되지 않은 모델보다 분류 성능이 우수함을 확인하였다. 분류 카테고리는 직원 몰입의 5가지 요인으로 상정하였는데, 국내 직장인들이 기업 리뷰가 각 유형별로 빈도에 차이가 있는지를 분석하였다. 추가로 리뷰 양상이 코로나 팬데믹 전후로 어떠한 변화가 있었는지도 분석하였다. 본 연구를 통해 국내 직장인들의 생생한 일터 경험들을 자동적으로 식별하고 분류하여, 이직을 포함한 주요한 조직문화 현상의 행태와 유발 원인 등을 유추해 볼 수 있는 근거를 제공한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.25-41
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• 2024

노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.51-60
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• 2024

저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.