• 한국지반공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.59-69
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• 2015

최근 들어 집중호우로 인한 산사태 및 토석류 피해가 종종 발생하고 있다. 이에 따라 산사태 재해 예측에 관한 연구 중 산사태 민감도 분석과 토석류 위험도 분석 관련 연구는 활발하게 진행되어 왔지만, 사면 지역에 적용하기 적합한 전이 분석 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 판별분석과 로지스틱 회귀 분석과 같은 통계적 방법을 이용하여 실제 토석류가 발생했던 지역에서 추출한 지형학적 인자, 지질학적 인자 등을 토대로 토석류 전이규준을 제시하였다. 10개의 지형학적 및 지질학적 인자가 독립변수로 사용되었으며 실제 466개소(비전이: 228개소, 전이: 238개소)의 토석류 비전이 및 전이 데이터가 수집되었다. 우선, Fisher의 판별 분석이 수행되었으며, 수행 결과 실제경우와 91.6%의 분류 정확도를 보였다. 하지만 전이와 비전이 두 그룹간의 공분산 동질성이 만족되지 않았으며 또한 독립변수들이 정규분포를 보이지도 않았다. 두 번째로 이항 로지스틱 회귀분석이 수행되었으며, 분석 결과 92.3%의 분류 정확도를 나타냈으며 모든 통계적 조건들도 유의하게 나타났다. 따라서 이항 로지스틱 회귀 분석을 이용한 전이 규준은 토석류 재해 발생 여부를 예측하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제24권1호
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• pp.145-152
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• 2017

본 연구에서는 전통 재래식 콩된장의 제조공정을 과학적으로 해석하기 위한 연구의 일환으로 생메주의 건조 및 발효과정에 있어서 수분함량과 단백질 분해에 의한 아미노산 생성과정을 근적외 분광법으로 쉽게 판단 할 수 있는지 그 가능성을 조사하였다. 생메주를 일정한 크기($3{\times}4{\times}3cm$)로 잘라서 수분이 30%가 되도록 $25^{\circ}C$ 항온기에 3주간 발효시킨 모델계 발효메주를 만들어 가시광-근적외 스펙트럼을 측정하여 해석하였다. 발효가 진행됨에 따라 수분이 감소되면서 수분과 관련이 있는 1,430 nm대의 흡광도가 감소 및 시프트 되는 것이 관찰되었고, 발효기간이 길어질수록 아미노산과 관련이 있는 2,050 nm대의 흡광도가 증가하는 것을 관찰 할 수 있었다. 전통 재래식 발효메주를 속부분과 겉부분으로 분리하여 1,000-2,250 nm에서의 가시광 스펙트럼과 근적외 스펙트럼 데이터로 판별분석한 결과, 겉부분과 속부분이 잘 판별되었고, 가시광 보다는 근적외 영역에서 잘 구분되었다. 이들 전통메주중의 아미노산 농도를 비파괴 측정하기 위해 PLSR한 결과 $R^2$은 0.9 이상이며, RMSECv 0.23%로 나타났으며, 전통메주중의 수분함량도 $R^2$ 0.81, RMSECv 0.83%이어서 근적외 분광법으로 전통메주의 품질을 비파괴 측정 가능할 것으로 판단되었다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제64권3호
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• pp.245-251
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• 2021

더덕(Codonopsis lanceolata)은 주로 한국, 중국 등 동아시아 지역에 재배되고 있으며, 더덕의 뿌리는 기침, 기관지염, 천식, 결핵, 소화 불량의 증상을 치료하기 위한 기능성 식품 및 전통 의학으로 사용되어져 왔다. 보고된 바에 의하면 phenylpropanoids, polyacetylenes, saponins, flavonoids와 같은 다양한 식물 천연물 성분들이 항비만, 항염, 항암, 항산화, 항미생물 활성과 같은 약리학적 작용에 관여한다고 보고되어 있다. MS기반 대사체학 분석을 이용한 주산지의 마커 성분을 선정하는 것은 다른 지역에서 재배된 약용 식물의 안전성뿐만 아니라 화학적 조성과 생물학적 효능의 변화와도 관련이 있기 때문에 부작용 없이 더덕의 유익한 효과만을 보장하는데 중요하다. 본 연구에서는 국내산 더덕의 주산지 특성을 구별하기 위해 UPLC-QTOF-MS를 기반으로 하는 대사체 프로파일링과 다변량 통계분석 기법인 PCA 분석을 수행하여 판별모델을 확립하였다. 그 결과 인제(강원도), 횡성(강원도), 무주(전라북도)의 3개 그룹이 PCA와 loading plot 분석결과 tangshenoside I, lancemaside A, lancemaside G는 더덕 주산지를 구별하기 위한 잠재적 대사체 마커들로 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.923-935
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• 2022

본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.148-163
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• 2021

본 연구는 「도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법」에 따라 2017년부터 시작된 도시재생 뉴딜사업(이하 '뉴딜사업')의 종류가 다양해짐에 따라 데이터 기반의 정확한 쇠퇴진단과 사업유형 예측이 중요하다고 판단되어, 전국 읍면동을 대상으로 가장 적합한 뉴딜사업 유형을 판별할 수 있는 적용 모형 개발을 위한 연구를 수행하였다. 적용 모형 개발을 위한 데이터는 통계지리정보서비스(SGIS)와 도시재생정보체계의 '도시재생 종합정보 개방체계'를 통해 수집하고 데이터 전처리를 거쳐 분석 모델을 위한 데이터를 구축하였다. 적용 모형은 다항 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 4가지 모형을 도출하였다. 4가지 모형의 적용 가능성과 유효성 검증을 위해 서울특별시를 대상으로 각 모형별로 기존에 선정된 뉴딜사업지에 공간분포도를 비교 분석한 결과 DI-54 모형이 가장 높은 일치율을 확인할 수 있었다. 또한 DI-54 모형을 전국 954개 도시 쇠퇴지역에 적용해본 결과에서도 적합 도시재생 사업유형 판별에 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.509-520
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• 2015

대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.93-98
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• 2016

정확한 강수예측을 위해서는 예측인자 선정과 예측방법에 대한 선택이 매우 중요하다. 최근에는 강수예측 방법으로 기계학습 기법이 많이 사용되고 있으며, 그 중에서도 특히 인공신경망을 사용한 강수예측 방법은 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 DBN(deep belief network)를 이용한 새로운 강수예측 방법을 제안한다. DBN는 비지도 사전 학습을 통해 초기 가중치를 설정하여 기존 인공신경망의 문제점을 보완한다. 예측인자로는 기온, 전일-전주 강수일, 태양과 달 궤도 관련 자료를 선정하였다. 기온과 전일-전주 강수일은 서울에서의 1974년부터 2013년까지 총 40년간의 AWS(automatic weather system) 관측 자료를 사용하였고, 태양과 달의 궤도 관련 자료는 서울을 중심으로 계산한 결과를 사용하였다. 전체 기간에서 일부는 학습 자료로 사용하여 예측모델을 생성하였고, 나머지를 생성한 모델의 검증 자료로 사용하였다. 모델 검증 결과로 나온 예측값들은 확률값을 가지며 임계치를 이용하여 강수유무를 판별하였다. 강수 정확도의 척도로 양분예보기법 중 CSI(critical successive index)와 Bias(frequency bias)를 계산하였다. 이를 통해 DBN와 MLP(multilayer perceptron)의 성능을 비교한 결과 DBN의 강수 예측 정확도가 높았고, 수행속도 또한 2배 이상 빨랐다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.315-324
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• 2011

인터넷 환경에서 스팸의 범람은 개인 정보의 유출, 피싱에 의한 금전적 손해, 무분별한 유해 콘텐츠의 유통 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 또한 사회적 통제를 필요로 하는 유해 정보를 무차별적으로 유통시키는 스팸의 형태와 기술이 갈수록 다양해지고 있다. Bag-of-Words 모델을 이용한 학습 기반 스팸 분류 방법은 현재까지의 연구 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나 이 방법은 분류 모델 학습 과정에서 사용된 키워드의 출현 정보만으로 스팸 문서를 분류하기 때문에 최근 흔히 발견할 수 있는 스팸 차단 회피 방법에 대한 대처 능력이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서에서 등장하는 반복 단어의 특징을 이용한 스팸 문서 탐지 방법을 제안한다. 최근 대부분의 스팸 문서에서는 노출하고자 하는 스팸 문구를 반복하는 경향이 있으며, 이는 스팸 문서를 판별하는 기준으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단어 반복의 특징을 표현할 수 있는 6개의 변수를 정의하고 이를 분류 모델 생성을 위한 속성으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 스팸 탐지 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터와 이메일 데이터를 이용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 진행하였고, 결과 분석을 통해 제안 방법이 우수함을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권1호
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• pp.6-17
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• 2013

다성분 탄성파탐사자료를 이용할 경우, P파 뿐만 아니라 PS파를 함께 이용함으로써 공극유체의 판별, 암상의 특성규명, 고해상도의 영상화 등에 유리한 장점들이 있다. 하지만 다성분 탄성파탐사를 통하여 획득한 수직 성분 및 수평 성분 자료에는 각기 다른 특성을 가지는 P파와 PS파가 함께 존재한다. 따라서 다성분 탄성파탐사자료를 이용할 때 P파와 PS파를 분리하는 전처리 과정이 필수적이다. 이 연구에서는, 기존의 정수철, 변중무(2011)가 제안하였던 한 개의 기준 깊이를 이용하여 반사각의 근사값을 계산하고 이를 회전 변환하여 P파와 PS파를 분리하는 방법을 분석한 결과, 다층 구조에서 획득 된 다수의 반사파가 존재하는 자료에의 적용시 한계가 있음을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여, 여러 개의 기준 깊이를 이용하여 반사각의 근사값을 계산하고 이를 회전 변환을 한 뒤 중합을 하는 개선된 P파와 PS파의 분리방법을 제안하였다. 마지막으로 이 연구에서 제안하는 방법을 수평 다층 구조의 모델, 단층이 존재하는 모델, Marmousi-2 모델 등에서 획득 된 합성탄성파탐사자료에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 급경사 지역이 아닌 완만한 경사의 여러 층이 존재하는 구조에서의 다성분 탄성파탐사자료의 효과적인 파 분리가 가능하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권3호
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• pp.156-162
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• 2021

본 인스턴스 분할 모델은 위성을 이용해 촬영된 원격탐지 영상 내의 객체 탐지에 높은 정확도를 갖는다는 것을 입증하였으며, 불법으로 가설된 시설 하우스를 발견하는데 활용될 수 있다. 즉, 특정 지역 및 일정시기를 기준으로 시설하우스를 인식시키고 그 이후에 신축된 하우스를 분별하는데 사용할 수 있을 것이다. 또한 본 기술을 응용하여, 토지피복도 조사와 같은 인력중심의 작업을 빠르게 해결할 수 있다. 앞으로 이 모델은 지리정보시스템(Geographic Information System)과 연계하여 중앙정부 차원의 단일화된 관리체계를 수립할 수 있을 것이며 또한 시설하우스 면적 통계 수치계산에도 쉽게 응용될 수 있을 것으로 판단된다.