• 수산해양기술연구
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• 제39권4호
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• pp.347-357
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• 2003

연근해 소형 어선에 널리 탑재되어 있는 소형 레이더 장치에 radar target extractor를 인터페이스하여 레이더 선호를 수록, 처리 및 해석하기 위한 PC based radar system 을 구축하고, cell averaging CFAR 처리장치를 통해 실제의 레이더 echo 신호를 처리하여 오경보 확률의 설정치 변화에 따른 echo영상의 변화패턴을 레이더 스코프상에서 직접 비교, 분석한 결과 및 레이더 영상신호의 음영구역의 발생대역폭을 추정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 레이더 선호의 해석을 통해 추출된 표적의 운동벡터 및 방위, 거리, 속력, CPA, TCPA 등과 같은 ARPA 정보를 실시간으로 이동 궤적과 함께 PC 모니터상에 구현하고 있기 때문에 소형 레이더 시스템에 이 장치를 부착하면 저가의 비용으로써 ARPA 정보의 취득이 기능하다. 2. ideal threshold 에 의한 표적검출성능을 개선시키기 위해 cell averaging CFAR processor 의 CUT전후에 각각 3 개의 guard cell과 이 cell의 좌$.$우측에 각각 20개씩, 총 40개의의 reference cell를 설치하여 레이더의 video 신호를 입벽한 후, 오경보 확률 10$\^$-0.25/∼10$\^$-1.0/의 범위에 대하여 설정치를 점차증가시켜 갈 때, 레이더 영상신호는 10$\^$-0.75/ 의 설정치에서 가장 양호한 clutter 제거효과를 나타내었다. 3. 레이더 스코프상에서 영상신호를 관찰하면서 cell averaging CFAR 의 오경보 확률을 적정하게 제어하면 지금까지의 ideal threshold level 에 의한 잡음억제기법에서 나타나는 선박영상의 과도한 레벨약화현상을 보완할 수 있을 것으로 판단한다. 4. 부산 용호만에 정박중인 예인선의 레이더 신호를 해석하여 영상의 음영패턴과 음영 대역폭을 추정한 결과, 예인선의 유효높이는 약 1.2 m 이었고, 이들 음영효과의 정량적 해석을 통한 해상표적의 형상정보는 향후 3차원 레이더 영상을 구현하는 데 그 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• 생명과학회지
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• 제23권11호
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• pp.1325-1335
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• 2013

특수 목적견(구조견, 군견, 안내견 및 탐지견)은 집중력, 소유욕, 대담성 등을 기반으로 한 훈련시험을 통해 선별된다. 최근 특수견으로서의 특수한 능력 및 품성에 대해 유전적인 정보가 중요한 인자로 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 특수견으로서의 개의 특수한 능력 및 품성과 관련된 유전자들의 분자적인 특징을 고찰하고자 하였다. 이전 연구에서 보고된 24개의 유전자(AR, BDNF, DAT, DBH, DGCR2, DRD4, MAOA, MAOB, SLC6A4, TH, TPH2, IFT88, KCNA3, TBR2, TRKB, ACE, GNB1, MSTN, PLCL1, SLC25A22, WFIKKN2, APOE, GRIN2B, PIK3CG)를 선택하여 품성, 후각, 운동 및 학습능력 관련 유전자, 네 가지 카테고리로 분류하였다. 본 연구에서는 생물학적인 기법을 이용하여 이 유전자들의 염색체상의 위치, 유전자들 간의 네트워크를 통한 상호관계를 조사하였으며, 어떤 생물학적 기능과 관련이 있는지 Gene Ontology 분석과 데이터베이스를 기반으로 in silico 발현 양상을 살펴보았다. 또한 이전 연구를 통하여 품성 관련 유전자들의 다양한 유전적 다형성에 대한 보고를 조사하였다. 본 연구는 특수 견으로서 주요하게 고려되는 개의 고유한 능력 및 품성 관련된 유전자에 대해 분자적 특징을 제시하고 있다. 이 후보 유전자들은 개의 특수한 표현형과의 관계를 밝힐 수 있는 연구의 기초자료로서 이용될 수 있을 뿐만 아니라 핵심적인 유전인자로 응용되어 신속하고 정확한 특수견 선발에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1503-1517
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• 2018

백두산은 중국과 북한의 국경 경계에 위치하고 있는 성층화산으로 신생대 올리고세 이후 주요 분화 단계를 거쳐 형성된 것으로 알려져 있다. 2010년 이후 마그마 재활동으로 인한 백두산 화산활동 여부에 대한 관심이 증대되고 있다. 백두산 화산 활동을 감시하기 위한 연구는 기상청, 한국지질자원연구원 등 국가기관 중심으로 활발히 수행되고 있다. 2018년에는 한-중 백두산 공동 관측 장기연구 과제가 선정되었으며 이로부터 화산특화연구센터가 설립되기도 하였다. 그러나 백두산은 우리나라로부터 지리적으로 멀리 떨어져 있어 접근에 대한 제약이 있을 뿐만 아니라 백두산 화산 주변에 설치되어 있는 현장 관측 장비로부터 수집된 현장 자료의 공유 혹은 접근이 쉽지 않은 상황이다. 원격탐사는 직접적인 물리적 접촉 없이 대상 물체에 대한 특성을 원격으로 측정하는 수단으로서, 대상물의 관측을 위해 자동차, 무인기, 항공기, 인공위성 등 여러 형태의 플랫폼이 사용된다. 지난 수십 년 간, 다양한 파장 대역에서의 전자기파를 이용한 원격탐사 자료를 활용하여 화산 감시 연구가 수행되어 왔다. 특히 레이더 원격탐사는 주야조건, 기상조건에 관계없이 자료를 획득할 수 있을 뿐만아니라 위상정보를 이용한 레이더 위상간섭기법을 통한 미세 지표 변위 관측이 가능하여 매우 널리 이용되고 있는 화산 감시 기술이다. 본 논문의 목적은 백두산 화산 관측을 위해 수행된 기존 원격탐사 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 또한 지속적인 화산 감시를 위한 가용 영상레이더 위성정보를 조사하여 향후 이를 바탕으로 백두산 화산 지표 변위의 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1041-1053
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• 2018

본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권3호
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• pp.1028-1040
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• 2019

본 연구는 내리막 달리기(downhill running, DR) 후 초음파 영상분석을 이용해 대퇴사두근 무리(quadriceps group, QG) 내 근손상의 국소화 여부를 검증하고, DR 동안 운동 강도가 운동유발성 근손상(exercise-induced muscle damage, EIMD) 및 근육 반향세기 변화에 미치는 영향을 규명하려는 목적으로 수행되었다. 규칙적인 신체활동이 없는 건강한 남성 11명이 무작위 교차설계에 따라 서로 다른 강도[low-intensity DR session($50%HR_{max}$), LDR; high-intensity DR session($70%HR_{max}$), HDR]의 DR 운동을 수행하였다. DR 후 EIMD의 심각성은 혈청크레아틴 키나아제(creatine kinase, CK) 활성 수준 변화와 함께 신경근 기능 지수로서 무릎 신전근의 최대 수의적 등척성 수축(maximal voluntary isometric contraction, MVIC) 및 관절가동범위(range of motion, ROM) 변화를 통해 결정되었다. 회색조 분석을 적용한 근육 반향세기 평가는 DR에 따른 QG 내 국소 근육별(rectus femoris, RF; vastus lateralis, VL; vastus medialis, VM; vastus intermedius, VI) 손상 양상을 탐지하기 위해 활용되었다. 모든 세션에서 혈청 CK 활성 수준과 VL 및 VM의 근통증 정도는 운동 후 24시간째(RF의 경우 각각 LDR 24시간째와 HDR 48시간째) 최대에 이르렀으며, 혈청 CK 수준에서 운동 강도에 따른 유의한 차이(p<.05)가 나타난 반면 근통증에서 세션 간 통계적 차이는 없었다. 무릎 관절을 이용한 MVIC 및 ROM과 같은 신경근 기능 지표 및 VM을 제외한 모든 QG 근육 반향세기는 운동 직후 극적으로 감소 또는 증가 후 72시간까지 점진적 회복 양상을 나타내었다. 그러나 신경근 기능 지표에서 운동 강도에 따른 통계적 차이는 없었으나 RF 및 VL 반향세기에서 세션 내 및 세션 간 유의한 차이(p<.01)를 나타내었다. 본 연구의 결과로 ECC를 함유한 DR 운동 시 운동 강도는 DOMS 및 신경근 기능 지표에 부분적으로 영향을 미칠 가능성이 있으며, 특히 혈청 CK 수준과 함께 RF 및 VL의 근육 반향세기는 운동 강도의 영향을 직접적으로 반영한다는 사실을 알 수 있다. 또한, 현재 연구결과는 DR 동안 ECC를 겪는 QG 내 국소 근육 간 근손상 정도가 다를 수 있으며 초음파 근육 반향세기가 국소 근육의 EIMD 심각성을 차별화할 수 있는 유용한 평가기법임을 뒷받침하고 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권6호
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• pp.594-600
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• 2021

본 연구는 국내 매미아과를 대상으로 번식울음 시기를 전국적으로 관측하여 종별 출현 시기 및 서식지 분포 특성을 밝히는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 전국 보호지역 19개소이었다. 매미 번식울음 수집기간은 2019년 12개월간이었다. 매미 번식울음 녹음은 매시간당 1분씩 WAV, 44,100Hz 포맷으로 생물음향 측정장비를 설치하여 녹음하였다. 온도는 미기상 측정장비를 이용하여 시간당 1~2회씩 기록하였다. 연구대상종은 국내 매미아과 9종이었다. 번식울음 분석은 매미종별 번식울음 시종점을 기록하였다. 분석 결과, 연구대상지 19개소에서 출현한 매미는 9종이었다. 종별 번식울음 시기는 말매미(7/12~9/30), 애매미(7/27~10/20), 참매미(7/25~10/9), 유지매미(7/28~9/5), 털매미(7/3~9/29), 늦털매미(9/14~10/30), 소요산매미(6/26~8/2), 참깽깽매미(7/27~9/28), 쓰름매미(8/8~9/11) 순이었다. 종별 번식울음 기간은 35일(쓰름매미)~89일(털매미) 사이었고 평균 62일이었다. 종별 서식지 해발고도는 말매미(5~386m), 애매미(7~759m), 참매미(7~967m), 유지매미(42~700m), 털매미(7~700m), 늦털매미(5~759m), 소요산매미(7~759m), 참깽깽매미(397~967m), 쓰름매미(7~42m) 순이었다. 종별 서식지 평균온도는 말매미(23.9℃), 애매미(21.8℃), 참매미(22℃), 유지매미(23℃), 털매미(22.9℃), 늦털매미(14.6℃), 소요산매미(20.6℃), 참깽깽매미(19.3℃), 쓰름매미(24.4℃) 순이었다. 종별 서식지 분포는 애매미, 참매미, 털매미는 전국 15개소 이상 분포하였다. 말매미는 서남부 저지대에 분포하였다. 유지매미는 한반도 서부 지역에 분포하였다. 늦털매미는 고산지대와 동남부 일부를 제외한 지역에 분포하였다. 소요산매미는 산지에 가까운 지역에 분포하였다. 참깽깽매미는 고산지대에 국지적으로 분포하였다. 쓰름매미는 평지형 습지에 국지적으로 분포하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.