• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.55-64
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• 2009

기존의 전문성 연구들은 참가자들에게 일상적인 과제를 수행하게 함으로써 전문가와 초보자들의 차이를 알아보고자 하였다. 하지만, 본 연구는 일상적 비행 상황에 익숙해진 조종사들이 이전에 경험해보지 못한 새로운 비행 상황에서도 유연하게 대처할 수 있는지 알아보고자 하였다. 즉, 조종사의 숙련정도에 따라 정상적 및 비정상적 상황에서의 상황인식 능력이 차이가 나는지 관찰하였고 추가적으로, 전문성이 자극 제시 시간에 따른 수행변화에 영향을 주는지 알아보았다. 이를 위해 42명의 조종사들을 전문성의 정도에 따라 초보자와 전문가 집단으로 나누고 이들의 수행이 상황의 특수성 및 자극 제시 시간에 따라 어떻게 달라지는지 알아보았다. 연구를 위하여 조종실 계기판을 모방한 동영상이 제작되었는데, 동영상에 보여지는 계기판들이 모두 정상으로 움직이는 정상적 상황과 이들 중 하나의 계기가 오작동을 일으키는 비정상 상황이 연출되었다. 또한 상황을 지각하기 위한 시간의 차이가 전문성에 따라 다른 효과를 가져오는지 살펴보기 위해서 계기판 상황이 오랫동안 제시되는 긴 제시 조건과 상대적으로 짧게 제시되는 조건으로 조작되었다. 실험 결과, 정상적인 상황에서는 초보자와 전문가 집단 사이의 상황 인식이 유의한 차이가 없었으나, 비정상적인 상황에서는 전문가 집단의 상황인식이 초보자 집단보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 또한, 비행 상황의 제시 시간이 짧아졌을 때 조종사들의 전반적인 상황인식 정확도가 떨어졌지만, 전문가와 초보자의 수행차이는 변함없이 초보자 집단에 비해 전문가 집단의 높은 수행이 유지되었다. 비행 상황의 특수성과 제시 시간의 상호작용에 따라 초보자와 전문가의 상황인식은 어떻게 달라지는지 보았을 때, 비행 상황의 제시 시간이 길고 짧음에 관계없이 정상적 상황에서는 초보자와 전문가 집단의 상황인식 차이가 나타나지 않았으나, 비정상적 상황에서는 전문가 집단의 상황인식 정확도가 초보자 집단 보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 전반적으로 볼 때, 비정상적 상황은 전문가 집단의 수행에 미치는 영향에는 큰 영향을 미치니 못하나 초보자 집단의 수행에는 현저한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권9호
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• pp.724-733
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• 2017

비정상 비행(Upset) 상황으로 인한 항공기 사고는 유인항공기와 무인항공기 모두에 치명적인 피해를 발생시킨다. 본 논문은 항공기의 비정상 비행상황에 대한 실시간 대처와 추가적인 위험상황을 방지하기 위한 기법을 연구한다. 먼저 확장칼만필터(Extended Kalman Filter) 방법을 이용해 얻게 되는 예측값과 센서를 통해 실제로 얻게 되는 측정값 사이의 차이를 모니터링하여 현재 항공기의 비정상 비행 진입 여부를 판단한다. 또한, 확장칼만필터의 시간 업데이트를 반복 연산하여 얻은 수 초 후의 예측값을 통해 항공기의 상태가 비정상 비행상황으로 진입할 것인지를 예측하여 사전에 판단할 수 있게 된다. 본 연구결과는 차세대 유무인 항공기의 비정상 비행 상태 진입 방지 시스템 구축을 위한 가교 역할을 할 것으로 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제39권1호
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• pp.71-77
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• 2010

본 연구는 상황버섯추출액을 고지방.고콜레스테롤 쥐에 농도별로 50 mg/kg b.w(PA group), 100 mg/kg b.w(PB group)의 수준으로 공급하였을 시 지질대사 및 항산화 방어계에 미치는 영향을 관찰하였다. 체중증가량은 정상군에 비해 고지방.고콜레스테롤 군에서 유의적으로 증가되었으나 상황버섯 공급군에서는 체중의 감소가 나타났다. 특히 상황 버섯 농도를 높게 한 PB군은 유의적으로 감소되었다. 식이 효율 또한 정상군에 비해 고지방.고콜레스테롤 군에서 유의적으로 증가하였으나 상황버섯을 공급한 군에서는 감소하였고 PB군은 정상군 수준으로 되었다. 중성지질의 양은 정상군에 비해 고지방.고콜레스테롤 군에서 유의적으로 증가하였으며 상황버섯을 공급한 PA군과 PB군은 모두 정상군 수준으로 감소하였다. 총콜레스테롤은 정상군에 비해 고지방.고콜레스테롤 군은 유의적으로 증가하였으며 상황버섯 공급군 PA, PB군은 감소하였다. 특히 상황버섯 농도를 높게 한 PB군은 유의적으로 감소되었다. HDL-cholesterol은 정상군은 고지방.고콜레스테롤 군에 비해 유의적으로 증가하였고 상황버섯을 공급한 군은 고지방.고콜레스테롤군에 비해 증가하였으나 유의적인 차이는 보이지 않았다. LDL-cholesterol 및 동맥경화지수(AI)는 정상군에 비해 고지방.고콜레스테롤 군에서 유의적으로 증가되었고 상황버섯 공급군은 유의적으로 감소하였으며 특히 상황버섯 농도를 높게 한 PB군에서 정상군 수준으로 감소하였다. SOD 활성은 상황버섯 공급군에서 증가하였으나 유의적 차이는 없었다. 또한 GPx를 관찰한 결과 정상군에 비해 고지방.콜레스테롤 공급군에서 감소되었고 상황버섯을 공급한 PA군과 PB군에서 고지방.콜레스테롤에 비해 증가하였으며 특히 상황버섯 농도를 높게 한 PB군은 유의적으로 증가하였다. 생체 조직의 과산화적 손상 지표가 되는 간의 지질과산화물(TBARS) 함량을 간 조직에서 측정한 결과 고지방.고콜레스테롤 군에 비해 상황버섯을 공급한 모든 군에서 감소하였다. 또한 혈장에서 측정한 결과 상황버섯을 공급한 군 모두에서 정상군 수준으로 감소하였다. 따라서 본 연구의 결과로 미루어 상황버섯은 지질대사 개선작용을 지니고 있으며 항산화계 활성을 지니고 있음이 규명되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.356-356
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• 2017

최근 국토교통부 홍수통제소에서는 가뭄대응을 위해 1, 3개월 갈수예보를 시범적으로 운영하고 있다. 국가재난 위기경보단계(관심, 주의, 경계, 심각)에 따라 분류된 기준유량과 예측유량의 비교를 통해 갈수상황을 판단하며, 그 중 기준유량은 일본의 정상유량 산정 기법에 의해 계산된다. 그러나 우기 건기에 따라 상이한 유입량 및 물 사용량이 정상유량 산정에 고려되지 않았고, 각 위기단계별 물 부족상황이 재현되지 못하였다. 또한, 하천유량 부족은 가뭄과 관계가 밀접함에도 불구하고, 가뭄상황과의 연계분석이 이뤄지지 않았다. 본 연구에서는 갈수빈도와 정상유량산정 모델을 이용하여 기준유량을 재설정하고 가뭄상황을 분석하였다. 대상유역은 영산강유역으로 선정하였고, 보고된 하천수사용허가량, 댐 용수 공급량 및 10년 이상 장기간 관측된 관측소별 일 유량자료를 활용하였다. 일 관측유량을 7일 이동평균으로 변환한 후, 유황분석을 통해 $Q_{90}$을 산정하였으며, 빈도별 $Q_{90}$을 계산하였다. 정상유량 산정 모델에서 입력 자료(자연유량, 댐 공급량 및 하천수 허가량)에 가중치를 두어 양을 조절하고 각 빈도에 맞는 관개기 및 비관개기 기준유량을 산정 하였다. 가뭄지수로는 국내 활용성이 높은 Standardized Precipitaion Index (SPI) 및 Standardized Runoff Index (SRI)를 선정하였고, 이를 지속기간 1, 3, 6, 12개월에 따라 일별로 계산하였다. 7일 평균 관측유량이 기준유량 이하일 때, 이시점을 전 후로 가뭄지수의 시공간적 특성과 가뭄의 지속기간 및 심도를 분석하여 가뭄상황을 제시하였다. 본 연구의 결과는 갈수예보 시 하천유량 부족에 따른 물수지 및 가뭄상황에 대한 직관적인 판단과 갈수기 효율적인 하천수 조정 협의에 기여할 것으로 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.592-595
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• 2010

본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

• 한국항공운항학회지
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• 제18권4호
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• pp.92-99
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• 2010

This study aimed to provide empirical evidence about expert performance approach in aviation field and the results suggested that the amount of experience(e.g. total flight hour) is necessary but not sufficient index of a pilot's expertise or superior performance. 43 pilots participated and completed a spatial span task and SA (situation awareness) tasks. To explore the factors predicting the performance in routine and non-routine situations, discriminant analysis was conducted. The results of discriminant analysis indicated that different variables are related with the performance in routine and non-routine situation. The factors predicting performance in routine situation were the spatial span scores and total flight hours. On the other hand, the factors predicting performance in non-routine situation were age and the qualification for instrument flying. In real world, total flight time which represents the quantity of experience has been frequently used to predict flight abilities and as an important index of expertise. The results of this study suggest that these kinds of factors have to be used cautiously to predict the performance in abnormal situation.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
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• pp.331-333
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• 2006

본 논문에서는 작업장 감지 시스템 WMS(Workshop Monitoring System)의 센서로부터 수집된 정보를 통하여 작업장 상황(Situation)을 지능적으로 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 시스템은 개별 센서가 보낸 정보에 기반한 작업장 상황파악이 그 주된 기능이다. 본 연구에서는 센서 정보의 연관성을 파악하고 정상 및 비정상 상황을 구분함과 아울러 비정상 상황이 발생할 수 있는 원인을 분석하여 센서 온톨로지(Sensor Ontology)를 구축하였다. 이러한 지능적 상황인식을 통하여 유비쿼터스 환경에서 센서 융합(Sensor Fusion)형 상황인지를 가능하게 하는 시스템 구현 기초기술을 확보하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.661-664
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• 2022

양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.556-558
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• 2018

다양한 센서들과 디바이스들이 실시간으로 정보를 주고받는 산업 IoT환경에서 싱크노드에게 속하는 하위 센서 및 디바이스들을 통한 데이터 손실 및 시스템 마비를 발생시킬 수 있는 상황이 발생될 수 있다. 따라서 본 논문은 위의 상황을 고려하여 센서 및 디바이스의 정상범주를 파악하고 비정상적인 디바이스를 판별을 통해 시스템 보안성을 향상시키는 방안을 제시한다. 싱크노드에 속하는 센서 및 디바이스들의 로그데이터를 통해 주성분 분석법을 통해 데이터의 차원을 감소시키고 차원 감소시킨 데이터를 K-means 클러스터링 알고리즘에 적용하여 정상범주 내에 속하지 않는 디바이스를 판별하여 비정상 센서 및 디바이스를 판별한다. 비정상 데이터로 판별된 센서 및 디바이스의 모니터링을 통해 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있도록 한다.

• 대한교통학회지
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• 제21권3호
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• pp.97-106
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• 2003

본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.