• 한국습지학회지
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• 제15권1호
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• pp.125-137
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• 2013

기후변화에 따른 기상변화로 인하여 집중호우 및 돌발홍수 등의 빈도가 증가하고 있다. IPCC 4차 보고서(2007)는 21세기 후반까지 온도상승으로 인한 폭우 및 태풍이 점차 강력해질 것이라는 예측을 하고 있다. 영국에서 발간한 Flood Estimation Handbook(Institute of Hydrology, 1999)에 의하면 대상자료의 기간이 구하려는 재현기간보다 작은 경우에는 지점빈도해석은 적절하지 않으므로, 지역빈도해석을 추천하고 있다. 이에 본 논문은 기후변화를 고려한 빈도해석을 수행하였으며, 이에 앞서 세계기상기구에서 제시한 기후지수를 이용하여 기후변화를 평가하고, 기상청 지역기후모델(KMA-RegCM3)의 강우 자료를 이용하여 기상청 산하 58개 관측소에 대하여 지역빈도해석을 실시하였다. Hosking와 wallis(1993)이 제안한 L-moment 알고리즘을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였으며, 그 결과 일부지역을 제외한 대부분의 지역에서 강수량이 증가하였으며, 현재 기간 대비 7~10%의 증가율을 나타내었다. 미래 기후변화의 영향으로 중 남부지방은 상대적으로 강우량이 증가할 것으로 보이며, 미래 강우량에 따른 설계빈도를 재설정 및 강수량이 증가하는 지역에 대한 확률수문량의 적용이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.118-129
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• 2022

본 논문에서는 국내 온라인 기업의 Wearable 제품을 선정하고 판매 데이터를 수집해 다양한 분석과 매출 예측을 통해 판촉 활동의 전략 모델을 연구하는 데 목적이 있다. 데이터 분석을 위해 여러 가지의 알고리즘을 사용하여 분석할 것이며, 최상의 모형으로 결과를 선택할 것이다. 최상의 결과로 선택된 모형인 Gradient Boosting 모델은 지도학습을 통해 종속변수 예측에 있어서 판촉 유형, 가격, 판매 수량, 성별, 모델, 판매경로, 제품 성능, 판매 날짜, 지역 등 9개의 독립변수를 투입할 수 있게 된다. 본 연구에서는 판매촉진 유형별로 종속변수로 설정된 리뷰 값을 앙상블 분석 기법을 통해 더욱더 세부적으로 학습하고 분석 및 예측이 주목적이며, 판매촉진 활동을 통한 고객에게 할인 혜택을 주어질 경우와 주어지지 않을 경우에 리뷰 평점을 연구하는 데 목적이 있다. 분석 결과로 본다면 평가 결과는 AUC 95% 수준이며, F1도 93% 정도이다. 결국 판매촉진 활동 유형 중 가치 부가 혜택이 리뷰 수와 리뷰 평점에 영향을 준다고 것을 확인할 수 있었으며, 주요 변인들이 리뷰와 리뷰 평점의 영향을 준다는 것도 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.13-23
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• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.85-96
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• 2023

클라우드 컴퓨팅 기술 발전과 함께 이커머스, 금융 기업 등 다양한 영역에서 클라우스 서비스 제공자의 서비스형 블록체인을 활용하여 고객 이력 관리, 유통 이력 관리 등을 진행하고 있다. 하지만 추천 알고리즘, 검색 엔진 개발 등의 영역에서 사용자의 검색 이력, 구매 이력 등을 서비스형 블록체인에 활용하고자 하는 경우, 사용자의 검색 쿼리는 서비스형 블록체인을 운영하는 기업에 노출되며, 이에 대한 프라이버시 문제가 야기될 수 있다. Z. Guan 등의 연구는 컨소시엄 블록체인 환경에서 검색 가능 암호를 활용하여 사용자의 검색 쿼리와 검색 결과 간의 비연결성을 보장하며, 내적 유사도를 기반으로 사용자의 검색 쿼리와 관련성이 높은 Top-k 결과를 선정한다. 하지만 내적 유사도의 동점에 의해 Top-k 결과 중 일부가 선정 불가능한 문제점이 존재하며, 클라우드 기반의 서비스형 블록체인 환경은 고려되지 않았다. 따라서 본 논문은 코사인 유사도를 활용하여 Z. Guan 등 연구의 문제점을 해결하여 검색 결과의 정확도를 향상한다. 그리고 이를 바탕으로 정확도가 향상된 안전한 Top-k 검색 기반 서비스형 블록체인 설계 및 프라이버시를 보호하며 사용자의 검색과 관련성이 높은 Top-k 검색 결과를 얻을 수 있는 스마트 컨트랙트를 설계한다.

• 미래기술융합논문지
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• 제3권3호
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• pp.17-27
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• 2024

본 연구는 우리나라 경도 치매 노인의 지역사회 참여 증진을 위해 국제 기능, 장애 및 건강 분류(ICF) 기반의 챗봇 시스템을 개발하고 평가하였다. 대상자는 경도 치매 진단을 받고 독거 생활을 하는 노인 12명과 가족 돌봄 제공자 15명을 선정하였다. ICF기반 챗봇 시스템의 개발과정은 포괄적인 요구 평가, 시스템 설계, 콘텐츠 생성, 트랜스포머 어텐션 알고리즘을 사용한 자연어 처리 및 사용성 테스트를 포함하였다. ICF기반 챗봇은 개인 맞춤형 활동 추천, 알림 및 신체적, 사회적, 인지적 참여를 지원하는 정보를 제공하도록 설계되었다. 본 연구에서 사용성 테스트 결과 사용자 만족도와 유용성 인식이 높았으며, 지역사회 활동 및 사회적 상호작용에서 유의미한 개선이 확인되었다. 정량 분석 결과, 주간 지역사회 활동이 92% 증가하고 사회적 상호작용이 84% 증가하였다. 정성적 분석(심층 인터뷰)에서는 챗봇의 사용자 친화적 인터페이스, 제안된 활동의 적절성, 그리고 돌봄 제공자의 부담을 줄이는 역할이 강조되었다. 본 연구는 ICF 기반 챗봇 시스템이 경도 치매 노인의 지역사회 참여를 효과적으로 촉진하고 삶의 질을 향상시킬 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제86권2호
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• pp.241-250
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• 1997

본 연구(硏究)는 수치(數値) 지형(地形) 해석법(解析法)에 의거 조림추천수종(造林推薦樹種)이 적지적소(適地適所)에 배치(配置)되도록 도면화(圖面化)하는 것을 목표(目標)로 현지(現地) 분포수종(分布樹種) 및 조림수종(造林樹種) 특성조사(特性調査)을 실시(實施)하여 알고리즘값을 설정(設定)하였다. 토양(土壤)은 토양조사(土壤調査)에 의거(依據) 토양도(土壤圖)를 작성(作成) 수치화(數値化)하여 사용(使用)하였고 평균표고(平均標高), 경사(傾斜), 방위(方位), 국소지형(局所地形)은 각각의 격자단위별(格子單位) 표고(標高)값을 가지고 계산식(計算式)을 적용(適用)하여 수치도(數値圖)를 작성(作成)하였다. 얻어진 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 개인별(個人用) 컴퓨터를 이용(利用)한 지형해석(地形解析) 및 수치도(數値圖) 중첩법(重疊法)에 의거 전북(全北) 무주군(茂朱郡) 일부지역(一部地域)(2,500ha)을 대상(對象)으로 토양(土壤) 및 임상조건(林相條件), 지형요인(地形要因)에 따라 분류(分類)할 수 있는 적지적수선정기법(適地適樹選定技法)을 개발(開發)하였다. 2. 연구(硏究) 대상지역(對象地域)에는 주로 갈색산림토양(褐色山林土壤)이 출현(出現)하고 소나무외 29개 수종(樹種)이 분포(分布)하였으며, 입지환경(立地環境) 및 토양조건(土壤條件)에 따라 수종별(樹種別)로 지위차이(地位差異)가 나타났다. 3. 본 연구(硏究)를 수행(遂行)하기 위하여 작성(作成)한 기본프로그램 (DTM, BAS)의 정확성을 알아보기 위하여 지형수치도(地形數値圖)의 평균표고(平均標高) 방위(方位)값과 현지(現地) 실측(實測)한 값사이의 오차율(誤差率)을 검증(檢證)한 결과(結果) 평균표고(平均標高) 및 방위(方位)값에서 모두 허용오차(許容誤差) 범위내(範圍內)인 5%미만(未滿)으로 나타나 개발(開發)된 프로그램의 유효성(有效性)이 입증(立證)되었다. 4. 적지적수도(適地適樹圖) 작성결과(作成結果) 가장 많은 면적(面積)을 차지하는 군(群)은 제 2군(R, $B_1$토양형(土壤型))으로 전체의 46%를 차지했으며, 산림(山林) 이외지역(以外地域)(L)이 23%, 제 6군($B_2$토양형(土壤型))은 13%로 나타났고, 제 5군은 7%, 제 4군은 5%, 기타 6%의 순으로 나타났다. 5. 조림수종군별(造林樹種群別) 관리방안(管理方案)은 제 1군의 비산림지역(非山林地域)을 제외(除外)하고 토양(土壤) 및 지형조건(地形條件)을 기준(基準)으로 하여 4개(個) 유형(類型)으로 분류(分類) 시행(提示)하였다.