• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1440-1447
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• 2019

현재 아이들의 자폐스펙트럼장애 유병률이 한층 더 높게 보고되고 있으며 다양한 형태의 장애 징후를 보이고 있다. 특히 이들은 사회적 의사소통 영역에서 의사소통장애로 인한 대화에 어려움을 겪고 있으며 이를 훈련을 통해 개선 시킬 필요가 대두된다. 이를 위해 본 연구에서는 사전 연구를 통해 설계된 로봇에 장착된 마이크를 통해 음성 정보를 취득하고 이러한 정보를 이용하여 지능적인 동작을 만드는 방식을 제안한다. 음성 정보를 로봇 동작으로 분류하기 위해 인공신경망을 이용하였으며 여러 신경망 기법중 합성곱 방식을 기본으로 한 순환신경망을 결합하여 정확도를 향상시키려고 하였다. 입력 음성 데이터의 전처리는 MFCC를 이용하여 분석하였으며 여러 데이터 정규화 및 인공신경망 최적화 기법을 활용하여 로봇의 동작을 추정하였다. 아울러 설계된 인공신경망은 기존에 사용한 구조 및 사람이 개입하여 분석하는 방법과의 정확도 비교 실험을 진행하여 분석 결과가 높은 정확도를 나타냈다. 향후 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 로봇 동작을 설계하여 실제의 자폐아 치료 및 교육 환경에서 적용할 수 있기 위하여 다양한 형태의 데이터를 수집하고 효율적으로 전처리하는 방식에 대한 연구가 요구된다.

• 대한교통학회지
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• 제23권1호
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• pp.45-54
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• 2005

본 연구의 목적은 국제공항의 주요 서비스 항목별 중요도(importance), 이용자의 지각수준(perceived level), 다양한 평가방법(complex index)등을 활용한 주관적 및 객관적 측정 척도를 개발하고자 하며 공항서비스 질에 대한 기준 설정, 주요개선 사항의 발견 및 조치평가 등을 체계적으로 할 수 있는 내부관리용 옴니버스 모니터링 시스템 (OMS : Omnibus Monitoring System)의 개발이다. 이는 국제공항의 주요 서비스 평가를 위한 계량적 분석 도구의 개발과 2차 계량 지료(quantitative Secondary data)활용, 공항이용자에 대한 설문으로 지각된 자료(perceived data)분석, 자료수집-입력-분석 과정의 시스템화, 결과물의 그래픽화에 따른 데이터이미지화, 서비스인카운터(service encounter)계획 및 통제 기능 부여, 국제적 기준을 최저로 경쟁력을 확보하려는 것이다. 또한, 지표의 개발을 위해서 기존의 외국문헌 및 국제공항의 실사에 기초한 사전조사 계획의 수립과 실행이 중요하기에 준비된 사전조사의 결과를 토대로 출국자, 입국자, 상주근문자 등의 주관적 측정정도를 개발하고 보완적인 수단으로써 객관적 지표의 연구가 동시에 이루어졌다. 이러한 절차로 개발된 평가척도의 신뢰성 및 타당성을 실증적, 통계적으로 확보하고, 공항 서비스 척도의 효율적인 운영을 위한 소프트웨어 시스템을 개발함으로써 정규, 비정규적인 공항서비스의 모니터링이 가능하도록 연구가 진행되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.821-829
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• 2006

교통하중은 포장 설계 및 해석에서 가장 중요한 입력 변수로서 포장 파손의 주요 원인이 된다. 따라서 정확한 포장 설계 및 해석을 위해서는 적절한 교통하중 정량화가 선행되어야 한다. 전통적으로 교통하중은 혼합된 교통흐름을 설계목적의 하나의 값으로 변환시켜주는 ESALs 관점에서 추정되어왔으나 이는 AASHO 도로 테스트를 통해 도출된 지극히 경험적인 값으로 전 노선망에 대해 평균적인 계수로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 등가단축하중계수의 문제점을 해결하기 위해 선진국에서는 역학적 개념을 도입한 많은 연구를 진행한 결과 역학적-경험적 설계법(Mechanistic-Empirical Design)에 적용할 수 있는 축하중 분포(Axle Load Spectra)를 이용한 교통하중 정량화 방안을 수립하였다. 본 논문에서는 일반국도에 설치 운영되고 있는 WIM 시스템을 통해 수집된 화물차 하중 데이터를 이용하여 축하중 분포 특성(Axle Load Spectra)을 이해하고 혼합정규분포함수에 기초한 축 형태별 하중 분포 모형식을 제시하였으며, 이를 기존 하중 분포 모형과 비교 평가하였다. 본 논문에서 제시한 화물차 축하중 분포 특성 및 축하중 분포 모형식은 향후 일반국도 및 고속도로의 포장 설계법 개발을 위한 교통하중 정량화 방안 수립 시, 과적 차량 단속 정책 수립 시, 도로 유지관리를 위한 계획 수립 시 기초자료로써 활용가능하다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.116-121
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.53-62
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• 2006

주성분 분석법을 사용한 물체 인식 기술은 영상의 조명 변화가 있을 때 인식률이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터 베이스안의 물체인지 가려내는 새로운 PCA 분석방법을 사용한 물체 인식 기술을 제안하는데 그 목적이 있다. 그리고 개선된 k-nearest neighbor를 이용하여 물체 인식률을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안된 물체 인식 알고리즘은 히스토그램 이퀄라이제이션과 미디언 필터를 이용하여 영상을 전처리하고 그것을 학습시켜서 물체 공간을 생성한다. 이때 히스토그램 이퀄라이제이션를 사용하여 히스토그램을 펼침으로써 조명 변화에 영향을 감소시키는 결과를 나았고, 이것은 기본적인 주성분 분석방법과 휘도치 정규화를 한 방법 등과 비교해 본 결과 조명 변화의 영향을 최소화하여 좋은 인식률을 유지할 수 있었다. 그리고 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든다. 그런 후 테스트영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 기존의 방식으로는 거리 계산오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 k-Nearest Neighbpr 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델 영상들을 인식의 단위로 이용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.497-504
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• 2020

화자 검증에서 화자 임베딩 구축은 중요한 이슈이다. 일반적으로, 화자 임베딩 인코딩을 위해 자기주의 메커니즘이 적용되어졌다. 이전의 연구는 마지막 풀링 계층과 같은 높은 수준의 계층에서 자기 주의를 학습시키는 데 중점을 두었다. 이 경우, 화자 임베딩 인코딩 시 낮은 수준의 계층의 영향이 감소한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잔차 네트워크를 사용하여 Masked Cross Self-Attentive Encoding(MCSAE)를 제안한다. 이는 높은 수준 및 낮은 수준 계층의 특징 학습에 중점을 둔다. 다중 계층 집합을 기반으로 각 잔차 계층의 출력 특징들이 MCSAE에 사용된다. MCSAE에서 교차 자기 주의 모듈에 의해 각 입력 특징의 상호 의존성이 학습된다. 또한 랜덤 마스킹 정규화 모듈은 오버 피팅 문제를 방지하기 위해 적용된다. MCSAE는 화자 정보를 나타내는 프레임의 가중치를 향상시킨다. 그런 다음 출력 특징들이 합쳐져 화자 임베딩으로 인코딩된다. 따라서 MCSAE를 사용하여 보다 유용한 화자 임베딩이 인코딩된다. 실험 결과, VoxCeleb1 평가 데이터 세트를 사용하여 2.63 %의 동일 오류율를 보였다. 이는 이전의 자기 주의 인코딩 및 다른 최신 방법들과 비교하여 성능이 향상되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.379-394
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• 2021

우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m³, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m³, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.