• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.45-48
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• 2022

건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.525-530
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• 2023

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.513-524
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• 2022

터널을 비롯한 여러 가지 기반시설물에 발생한 콘크리트 균열을 영상과 딥러닝 기반으로 자동 탐지하는 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구성과를 실제 현장에 적용하려면 딥러닝 모델의 신뢰성을 설명할 수 있어야한다. 본 연구에서는 선형성이 강한 균열의 기하적인 특성을 고려했을 때 화소 기반으로 계산하는 기존 평가지표가 충분치 않다는 점을 지적하며, 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 합리적으로 설명할 수 있는 다른 평가지표를 제시하고 비교 분석한다. 먼저 선형 객체의 유사성을 측정할 수 평가방법을 제시한다. 구체적으로는 기준 데이터에 허용 버퍼(tolerance buffer)를 부여하여 평가하는 방법을 설계, 구현, 검증한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 방법은 균열 분할 딥러닝 모델 평가시 기존 대비 과대평가 또는 과소평가 문제를 해결할 수 있었으며, 화소 기반 성능 평가 지표에 비해 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 잘 설명할 것으로 기대한다.

• 한국심리학회지ㆍ건강
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• 제16권3호
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• pp.557-575
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• 2011

본 연구에서는 폐쇄성 수면 무호흡증 환자(obstructive sleep Apnea, OSA)의 연령수준에 따른 주의력 결함 특성을 알아보고, 이들의 주의력 결함이 어떤 수면다원검사 지표들과 관련이 있는지 검토하고자 하였다. 두 하위 연령집단 및 정상군에 대해 전산화 주의력측정검사인 연속수행과제와 변화맹시과제를 실시하였다. 추가적으로 수면다원검사의 하위 지표들을 추출하고 주관적 주간 졸음을 측정하는 엡워스 주간 졸리움 척도도 실시하였다. 연구결과, OSA군은 정상군과 비교하여 연속수행과제에서 누락 오류와 오경보 오류의 수가 유의하게 많은 것으로 나타났고, 변화맹시 과제에서 정반응률이 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 상관분석 결과, OSA군의 주의력 결함은 수면다원검사 지표들 중 저산소혈증과 유의한 상관을 보였다. 결론적으로, OSA군은 부주의하고, 반응 억제에 어려움을 보이며, 환경적 자극들 사이에서 일어나는 중요한 변화를 탐지하는데 결함이 있는 것으로 나타났다. 이러한 주의력 결함의 정도는 연령이 증가함에 따라 더욱 심화되었다. 특히 주의력 결함과 비가역적 대뇌 손상을 초래하는 저산소혈증과의 관련성은 OSA 환자의 인지기능의 손상을 예방하기 위해 조기치료가 필요함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.531-542
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• 2021

노천 채광을 수행하는 광산은 지표 변화와 환경 교란을 발생시킬 수 있기 때문에 지속적인 모니터링이 필요하다. 노천 광산은 채광 작업장에 식생이 거의 분포하지 않아 InSAR 긴밀도 영상을 이용한 모니터링이 가능하다. 본 연구는 최근 개발된 InSAR 긴밀도 영상 기반의 Normalized Difference Activity Index(NDAI)를 적용하여 광산에서 발생하는 활동을 분석하였다. 3월5일청년광산은 2008년 이후 본격적으로 개발이 확장된 북한의 광산이다. 3월5일청년광산을 촬영한 12일 간격의 Sentinel-1 SAR 영상을 이용하여 획득된 InSAR 긴밀도 영상으로 NDAI 분석을 진행하였다. 우선 2000년부터 약 14년간 발생한 75.24 m의 고도 하강 지역과 약 9.85 m의 고도 상승 지역을 채광 작업장 및 광미 적치장으로 정의하였다. 이후 NDAI 영상을 이용하여 기간별 활동 분석을 진행하기 위해 전체 기간의 평균 영상, 1년 단위의 평균 영상, 및 4개월 단위의 평균 영상을 제작하였다. 2017년부터 2019년까지 광산 활동은 평균적으로 채광 작업장의 중심에서 비교적 활발하였다. 보다 자세한 광산의 활동 변화를 확인하기 위해 시간 간격을 좁혀 1년간의 활동을 알아보고자 하였다. 2017년은 지진파 자료의 정보와 NDAI 영상을 이용하여 인공 지진의 발생 시점과 그 전후에 대하여 RGB 합성 영상을 제작하고 채광 작업장의 활동 변화를 분석하였다. 2017년 4월 30일 발생한 대규모 발파 이후 채광 작업장의 서쪽에서 활발한 활동이 감지되었다. 9월 30일의 두 차례의 발파 이후에는 채광 작업장의 크기가 확장된 것으로 추정된다. 2018년 및 2019년의 활동 변화는 4개월 단위의 시간 평균 영상을 RGB 영상으로 합성하여 분석하였다. 연도별 활동을 분석한 결과, 2018년은 채광 작업장의 북동쪽에서 활발하게 활동하는 영역을 찾을 수 있었으며, 2019년은 광미 적치장에서 확장에 따른 특징적인 활동이 확인되었다. NDAI를 이용한 시계열 분석으로 광학 영상으로는 확인하기 어려운 노천 광산의 무작위적인 지표 변화를 탐지할 수 있었다. 특히 현장 자료를 획득할 수 없는 지역의 광산 활동을 원격 탐사를 이용하여 효과적으로 수행할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.375-384
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• 2022

해운산업은 수요와 공급뿐만 아니라 여러 경제지표와 사회적 사건 등 복잡한 변수에 의하여 영향을 받으며 순환한다. 본 연구는 우리나라 13개 정기선사에 대하여 30여 년의 영업실적을 분석하여 1990년대 말의 외환위기, 2000년대 말의 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나 팬데믹 위기 상황에서 정기선 해운기업의 영업이익률에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 정기선사의 특성을 고려하여 원양과 근해로 구분하고, 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 근거한 영업이익률과 시계열에 의한 해상물동량, 선박량 및 거시경제지표를 이용하여 다중회귀분석으로 그 요인을 분석하였다. 한편 사회적 사건으로 인하여 경제지표가 이상하게 탐지된 경기 침체기에 대하여는 별도로 분석하였다. 그 결과 중국컨테이너운임지수 (CCFI)는 원양 및 근해 정기선사 모두에게 정(+)의 영향을 주었다. 한국 컨테이너 선박량은 원양 정기선사에만 정의 영향을 주었고, 세계물동량과 유가는 근해정기선사 영업이익률에 부(-)의 영향을 미쳤다. 더불어 세계와 우리나라 GDP도 미미하게나마 근해선사 영업이익률에 영향을 주었다. 그 외 중국의 GDP, 환율, 이자율 등은 양 그룹의 영업이익률에 유의미한 영향을 주지 못하였다. 또한 경기침체기 중 2009년 글로벌 금융위기를 제외하고 1998년 외환위기 및 2020년 코로나 팬데믹 기간은 오히려 경제지표와 부의 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 해운경기 예측의 복잡성과 어려움을 감안하여 금융비용을 고려하지 않은 영업이익률에 초점을 맞추었고, 3번의 경제·사회적 사건을 포함한 장기간의 실증 분석을 통하여 결론을 도출하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권1호
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• pp.83-94
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• 2006

이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.

• 지질공학
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• 제3권2호
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• pp.167-176
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• 1993

Digital 지진계와 고성능 지오폰을 사용해서 고해상 지진파 탐사를 수행한다. 미소단층, 파쇄대, 균열대, 공동과 같은 지하구조를 탐지하기 위해서는 탐지목표물의 수평, 수직 고해상도를 올리는 것이 중요하다. 즉 Nyquist주파수는 기록지의 최고 주파수보다 커야 하고 또한 최고파수는 Nyquist파수($1/2{\Delta}x$)를 초과해서는 안된다. 최고 주파수는 저주파 통과 필터 혹은 Anit-alias 필터를 이용해서 제거되고 최고파수는 지오폰 간격 ${\Delta}x$를 조절해서 제외시킬 수 있다. 공통 발파 거리와 Single-end Shooting 방법에 의해서 얻어진 지진기록지는 적절한 최적간격, 저주파와 고주파 통과 필터, 그리고 지오폰 간격(0.5m~2m)을 이용해서 고해상도를 얻는다. 터널 상부 지표에서 Single-end Shooting에 의해서 획득한 반사지진파 기록지는 쌍곡선형의 Fraunhofer회절이 생기는 것을 볼 수 있다. 공통발파 기록에서는 터널을 통과한 초동이 낮은 진폭으로 감쇠되었고 공동에 의한 반사파는 지연된 단순 충격 파형(Single Impulsive Wave-form)임을 보여 준다. Cherveny와 Psencik(1983)의 Ray Method에 의한 이론적 결과도 실측 결과와 유사함을 알 수 있다. 즉 터널을 통과한 지진파는 지연되었고 반사된 파도 낮은 속도때문에 지연되어서 나오나 공동과 암석의 큰 음향 임피던스(Acoustic Impedance)는 강한 단순 충격파형을 보여주었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권3호
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• pp.286-294
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• 2010

한국지질자원연구원은 광역 지진관측망 이외에도 7 개소의 지진-음파(인프라사운드) 관측소를 설치하여 운영하고 있다. 이들 배열식 지진-음파 관측소는 지진파 이외에도 원거리 음원에서 발생하는 인프라사운드 신호를 관측할 수 있다. 인프라사운드란 대기권을 전파하는 20 Hz 이하 저주파수 음파로 정의되며, 에너지 감쇠가 적어 장거리를 전파하기 때문에 원거리에서 관측이 가능하다. 국내 인프라사운드 관측기술은 우선적으로 자연지진과 인공지진(지표발파)을 식별하기 위해 도입되었다. 지난 10여 년간 국내 인프라사운드 관측소를 운영한 결과 지진원 식별이외에도 다양한 지구물리학적 자연현상과 북한의 핵실험 등 인위적 폭발현상에서 발생한 인프라사운드를 관측할 수 있었다. 본 연구에서는 국내 인프라사운드 관측소를 통해 한반도 및 주변지역에서 발생한 주요 인프라사운드 음원에 대한 관측사례와 연구결과를 소개하고자 한다. 결론적으로, 인프라사운드 관측기술은 기존 대기에 국한된 관측영역을 넓혀 지구내부-지표면-대기권에서 발생하는 다양한 자연 혹은 인위적 현상을 관측하고 분석할 수 있는 새로운 지구관측기술의 하나로 자리 잡고 있다. 향후 지진파와 인프라사운드를 융합한 탐지, 분석기술 개발은 자연현상에 대한 지구물리학적 이해를 넓히고 인위적 폭발현상에 대한 원거리 정밀탐지기술로 응용이 가능하리라 판단된다.