• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.107-119
• /
• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권4호
• /
• pp.687-692
• /
• 2023

본 연구는 자연어 처리 딥러닝 모델의 감정분석 정확성을 확인해보고 이를 감성 콘텐츠 개발에 활용하도록 제안한다. GPT-3모델의 개요를 살펴본 후 Aihub에서 제공하는 희곡 대사 데이터 약 6000개를 입력하고 '기쁨', '슬픔', '공포', '분노', '혐오', '놀람', '흥미', '지루함', '통증' 총 9가지 감정 범주로 분류하였다. 이후 자연어 처리 모델 평가 방법인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 의 평가지표를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 감정분석 결과 91% 이상의 정확도를 보였으며 정밀도의 경우 '공포','통증'이 낮은 수치를 보였다. 재현도의 경우 '슬픔', '분노', '혐오'와 같은 부정적인 감정에서 낮은 수치가 나타났고 특히 '혐오'의 경우 데이터 양의 부족으로 인해 오차가 나타난 것으로 확인된다. 기존 연구의 경우 감정분석을 긍정, 부정, 중립으로 나누는 극성분석에만 주로 사용되어 그 특성상 피드백 단계에서만 사용되는 한계가 있었다. 본 연구는 감정분석을 9가지 범주로 확장하여 기획 단계에서부터 이를 고려한 개발을 통해 게임, 전시, 공연, 관광, 디자인, 에듀테크, 미디어 등에서 감성 콘텐츠 개발에 활용될 수 있음을 제안한다. 후속 연구를 통하여 더욱 다양한 일상 대화들을 추가로 수집하여 감정분석을 진행한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.125-137
• /
• 2021

국내 CCTV 설치 대수는 약 130만 대 이상으로 연평균 15% 이상 증가하고 있다. 하지만 설치수요 대비 한정된 예산으로 인해 50만 화소의 저화질 CCTV로 인프라가 구성되면서 영상 내 객체 식별에 한계가 발생하고 있다. 공공분야 CCTV는 범죄 예방, 교통 정보수집(단속), 시설물의 관리, 화재 예방 등 다양한 분야에서 활용성이 높고 특히 설치되어 있는 것만으로도 각종 범죄 해결에서 큰 역할을 수행하기 때문에 공공 CCTV는 국내외적으로 증가하는 추세이다. 하지만 현재 공공 CCTV는 안개, 눈, 비 등의 환경적 요소로 인한 식별이 불가능한 문제와 저화질 CCTV 설치로 인한 수집 영상의 품질 문제 등의 잠재적인 문제점을 인지한 채 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 공공 CCTV의 대표적인 저화질 요소를 제거하기 위해 먼지, 물방울, 안개 등으로 인해 발생하는 영상 내 빛의 산란광 감쇄 방법 방법과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 입력 영상을 4K 이상 영상으로 화질을 개선하는 알고리즘 적용 방법을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.151-159
• /
• 2021

블록체인 네트워크를 구축하려면 다양한 유형의 IT 지식과 기술이 필요할 뿐 아니라 장시간의 번거로운 과정이 필요하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 MS사와 같은 글로벌 IT 기업들은 클라우드 기반 블록체인 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 블록체인 개발자, 블록체인 운영자와 기업이 자신의 인프라에 블록체인을 보다 편안하게 배치할 수 있도록 하는 블록체인 기반 구축 및 관리 도구를 제안한다. 이 도구는 대표적인 프라이빗 블록체인 플랫폼 중 하나인 Hyperledger Fabric과 네트워크 전체 배포를 지원하는 오픈소스 IT 자동화 엔진인 Ansible을 사용하여 구현한다. 복잡하고 반복적인 텍스트 명령 대신 사용자가 블록체인 네트워크를 원활하게 설정, 배포 및 상호 작용할 수 있는 사용자 친화적인 웹 대시보드 인터페이스를 제공한다. 이 제안된 솔루션을 통해 블록체인 개발자, 운영자 및 블록체인 연구자는 블록체인 인프라를 보다 쉽게 구축하여 시간과 비용을 절약할 수 있다. 제안된 도구의 유용성과 편의성을 검증하기 위해 전자투표를 수행하는 블록체인 네트워크를 구축하여 테스트하였다. 10개 이상의 설정 파일을 작성하고 수백 줄에 걸쳐 명령을 실행하는 블록체인 네트워크 구성을 그래픽 사용자 인터페이스에서 간단한 입력 및 클릭 조작으로 대체할 수 있어 사용자의 편의성과 구축시간을 절약을 확인할 수 있었다. 제안된 블록체인 도구는 앞으로 식품안전 공급망 구축 등 다양한 분야에서 신뢰 데이터 인프라 구축에 활용될 예정이다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2023

최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권5D호
• /
• pp.821-829
• /
• 2006

교통하중은 포장 설계 및 해석에서 가장 중요한 입력 변수로서 포장 파손의 주요 원인이 된다. 따라서 정확한 포장 설계 및 해석을 위해서는 적절한 교통하중 정량화가 선행되어야 한다. 전통적으로 교통하중은 혼합된 교통흐름을 설계목적의 하나의 값으로 변환시켜주는 ESALs 관점에서 추정되어왔으나 이는 AASHO 도로 테스트를 통해 도출된 지극히 경험적인 값으로 전 노선망에 대해 평균적인 계수로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 등가단축하중계수의 문제점을 해결하기 위해 선진국에서는 역학적 개념을 도입한 많은 연구를 진행한 결과 역학적-경험적 설계법(Mechanistic-Empirical Design)에 적용할 수 있는 축하중 분포(Axle Load Spectra)를 이용한 교통하중 정량화 방안을 수립하였다. 본 논문에서는 일반국도에 설치 운영되고 있는 WIM 시스템을 통해 수집된 화물차 하중 데이터를 이용하여 축하중 분포 특성(Axle Load Spectra)을 이해하고 혼합정규분포함수에 기초한 축 형태별 하중 분포 모형식을 제시하였으며, 이를 기존 하중 분포 모형과 비교 평가하였다. 본 논문에서 제시한 화물차 축하중 분포 특성 및 축하중 분포 모형식은 향후 일반국도 및 고속도로의 포장 설계법 개발을 위한 교통하중 정량화 방안 수립 시, 과적 차량 단속 정책 수립 시, 도로 유지관리를 위한 계획 수립 시 기초자료로써 활용가능하다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권4B호
• /
• pp.345-354
• /
• 2006

가뭄은 홍수와는 달리 장기적이고 지속적인 피해를 유발하고, 지역의 경제에 타격을 주며, 생태계 및 환경을 파괴하는 자연재해로서 인간에게 오랫동안 고통을 준다. 이와 같은 가뭄에 대비하고 가뭄을 관리하기 위해 가뭄의 정도를 정량화하고자 하는 연구가 꾸준히 이루어져 왔다. 그 결과 다양한 가뭄지수들이 개발되었으며 이들을 이용해 가뭄감시를 수행하고 있다. 그중 Palmer의 가뭄심도(PDSI)가 가뭄감시와 관리를 위하여 가장 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 물순환의 고려없이 기후적인 조건만을 이용하는 단점과 한계성이 여러 학자들에 의해 지적되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 토양, 토지이용, 기후자료를 입력자료로 하는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하였다. 즉, SWAT 모형을 이용해 토양수(soil water, SW)를 추정하고, 이로부터 계산된 토양수분결핍을 근거로 토양수분지수(soil moisture index, SMI)를 산정하였다. 본 연구에서는 소양강댐 유역에 대해 SWAT 모형을 적용해 구한 토양수분지수와 PDSI를 비교 분석하였다. 즉, 소양강댐 지점의 일유입량 자료를 이용해 SWAT모형을 보정하고 검정하여, 장기 일 토양수를 추정하고, SWAT모형을 통해 모의된 토양수로부터 계산된 토양수분 결핍을 근거로 토양수분지수를 산정하였다. 본 연구를 통해 SWAT 모형의 적용성을 검토한 결과, 결정계수가 0.651로서 비교적 좋은 결과를 보였고, GIS를 이용함으로서 보다 향상된 해상도를 가지고 가뭄감시를 할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 토양수분결핍에 기초한 토양수분지수는 가뭄감시와 관리를 위해 적용이 가능하리라 판단된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권6B호
• /
• pp.579-587
• /
• 2010

기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.30-42
• /
• 2023

자율주행시대에 맞춰 다양한 연구에서 미시교통시뮬레이션(VISSIM)을 활용하여 자율주행차 도입시 교통류 안전성 분석을 수행중이다. 그러나, 일반자동차의 주행행태를 VISSIM 내 파라미터로 반영하여 혼재시의 교통류 안전성을 분석한 연구는 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 실제 주행행태와 유사한 주행행태를 구현하기 위하여 일반자동차의 VISSIM 입력변수를 유전알고리즘을 통해 최적화 한 후, 자율주행차 도입률에 따른 교통류 안전성 분석을 수행하는 것을 목적으로 한다. US I-101 고속도로의 640m 구간을 대상으로 후행차량이 일반자동차인 경우에 대해서 상충횟수 분석을 수행한 결과, 전체 상충횟수는 자율주행차 도입률 20%까지 증가하였으며 20%를 초과한 이후부터는 지속적으로 감소하였다. 일반자동차와 자율주행차 사이의 상충횟수는 자율주행차 도입률 60%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 그러나, 자율주행차의 주행행태를 기존 문헌결과를 바탕으로 하여 실제 주행행태를 표현하지 못했다는 한계가 존재한다. 그러므로 보다 정확한 분석을 위해 향후 연구에서는 자율주행차의 실제 주행행태를 반영하여 연구를 수행할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_4호
• /
• pp.1085-1095
• /
• 2023

위성데이터를 활용한 시계열 데이터는 다양한 분야에서 변화 탐지와 모니터링에 필수적인 자료로 활용되고 있다. 시계열 데이터 생성에 관한 선행 연구에서는 데이터의 통일성을 유지하기 위해 주로 단일 영상을 기반으로 분석하는 방식이 사용되었다. 또한 공간 및 시간 해상도 향상을 위해 다종 영상을 활용하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 시계열 데이터의 중요성은 계속해서 강조되지만, 데이터를 자동으로 수집하고 가공하여 연구에 활용하기 위한 산출물은 아직 제공되지 않고 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 설정한 지역의 위성정보를 자동으로 수집하고 시계열 데이터를 생성하는 기능을 제안한다. 본 연구는 한 종류의 위성영상뿐만 아니라 동일 지역의 여러 위성데이터를 수집하고 이를 시계열 데이터로 변환하여 산출물을 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위한 위성영상 자동 수집 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하면 사용자는 관심 있는 지역을 설정함으로써 해당 지역에 맞게 데이터가 수집되고 Crop되어 즉시 활용할 수 있는 데이터를 생성할 수 있다. 실험 결과로는 웹 상에서 무료로 제공되는 Landsat-8/9 OLI 및 Sentinel-2 A/B 영상의 자동 획득이 가능함을 확인하였으며, 수동 입력을 통해 별도의 고해상도 위성영상도 함께 처리할 수 있었다. 고해상도 위성영상을 기준으로 자동 수집 및 편집된 영상 간의 정확도를 비교하고 육안 분석을 수행한 결과, 큰 오차 없이 결과물을 생성할 수 있음을 확인했다. 이후 시계열 데이터 간 상대적 위치 오차 최소화 및 좌표가 획득되어 있지 않은 데이터 처리 등에 대한 연구 및 다양한 위성영상을 활용한 시계열 데이터 생성 기능 추가가 계획되어 있다. 위성영상을 활용한 시계열 데이터의 생성 방법이 정립되고, 국토위성, 농림위성과 같은 국내 위성정보를 이용한 시계열 데이터가 효과적으로 활용될 경우, 국토·농림·산업·해양 분야에서 다양한 응용 가능성이 기대된다.