• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.184-188
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• 2008

추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.216-216
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• 2021

해저지진, 해저붕괴 및 해저화산분출 등에 발생되는 지진해일은 파장이 수십에서 수백 km에 이르는 장파로서 에너지 손실없이 먼 거리를 전파할 수 있으며, 수심이 상대적으로 얕은 해안가에 도달하면 범람에 의해 인명 및 재산피해를 야기시킬 수 있다. 예를 들어, 2004년 12월 26일에 발생한 수마트라 지진해일은 약 30만명의 인명피해와 약 10조원의 재산피해를 가져왔으며, 2011년 3월 11일에 발생한 동일본 지진해일은 약 2만명의 인명피해와 약 330조의 재산피해를 유발시켰다. 더욱이, 지진해일에 의해 폭발한 후쿠시마 원자력발전소에서의 방사능 유출은 10년이 지난 현재도 생태계 교란, 방사능 피폭 등의 피해를 일으키고 있다. 우리나라도 1983년 5월 26일 발생한 동해 중부지진해일에 의해 삼척시 임원항 및 인근에서 인명피해(1명 사망, 2명 실종)와 약 2억원의 재산피해가 발생하였다. 최근, 4차 산업혁명으로서 빅데이터를 기반으로 한 다양한 인공지능기술이 개발되고 있으며, 많은 분야에서 이 기술을 적용하고자 노력하고 있다. 특히, 과학 및 공학분야에서도 이를 융합하는 연구 및 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 1983년 발생한 중부지진해일에 의해 인명 및 재산피해가 발생한 임원항을 대상으로 지진해일 수치모형실험을 수행하며, 수치모형실험 결과를 토대로 인공지능 모델 중 합성신경망 (Convolution Neural Network)을 활용하여 인공지능을 통한 지진해일 범람구역을 산정 및 평가하고자 한다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.695-702
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• 2007

온도프리스트레싱 공법은 강합성거더교 또는 강구조물에 인위적인 온도경사를 가하여 프리스트레싱력을 도입하기 위해 개발된 공법으로, 연속 강합성거더교에 적용할 경우 부모멘트 발생지점인 연속지점부 부근의 바닥판에 프리스트레스를 도입함으로써 콘크리트 바닥판의 인장균열을 억제하는 한편, 교축방향 보강철근 사용량 및 강거더 단면을 감소시킬 수 있어 경제성과 시공성의 향상이 가능한 공법이다. 이전의 연구에서 가열구간을 설정하기 위해 사용한 시행오차법은 비효율적인 것으로 온도프리스트레싱 공법을 적용한 설계가 효율적으로 이루어지기 위해서는 보다 합리적인 적정 가열구간의 설정기법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 패턴인식, 최적화, 진단 및 예측 등을 수행하는데 많이 사용되고 있는 인공신경망 이론을 적용하여 온도프리스트레싱 공법을 적용한 연속 강합성거더교의 가열구간을 효과적이고 경제적으로 설정하는 기법을 제안하고자 한다. 인공신경망 이론을 학습시키기 위한 학습알고리즘으로는 일반적으로 널리 사용되는 오차역전파 알고리즘을 사용하였으며, 이를 이용하여 2경간 및 3경간 연속 강합성거더교의 가열구간을 예측하고 유한요소해석과의 비교를 통하여 학습알고리즘의 특성 및 예측의 정확도를 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.122-124
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• 2017

대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.163-165
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• 2017

본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.122-124
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• 2017

대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.898-900
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• 2019

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.307-310
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• 2021

X-ray 영상 검사·검출 문제에 기존 딥러닝 모델을 사용하려는 시도들이 존재해왔고, 합성곱 신경망의 강력한 표현력 덕분에 대체로 준수한 성능이 보장되었다. 그러나 문제의 특성에 따라 기대한 만큼의 분류 및 검출 성능이 나오지 않는 경우가 존재한다. 이는 1) 검출 대상의 스케일이 다양하거나, 2) X-ray 영상은 흑백 영상으로 미세한 특징을 학습하기 어렵거나, 3) 지도학습을 하기에는 학습 데이터의 양이 부족하기 때문인 것이 주요 원인들이다. 본 논문에서는 다양한 스케일의 특징맵을 추출하여 종합적으로 학습하는 신경망을 통해, '생선살 X-ray 영상' 데이터셋에서 '생선 가시' 이물질 class가 모델 내에서 어떻게 학습되는지를 살펴본다. 그리고 X-ray 영상의 경우, 이물질 class를 크기별로 새롭게 labeling하여 성능 개선이 일어날 수 있음을 보인다. 또한 Multi-scale CAM을 통해 class에 따른 활성화 정도를 시각화하여 모델을 직관적으로 분석할 수 있음을 보일 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.574-576
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• 2022

최근 여러 분야에서 그래프 신경망(graph neural network, GNN)이 활발히 연구되고 있다. 하지만 지금까지 대부분의 GNN 연구는 단일 GNN 모델의 성능을 향상하는 데 집중되었다. 본 논문에서는 앙상블(ensemble) 기법의 대표적 기법인 그래디언트 부스팅(gradient boosting)을 이용하여 GNN의 앙상블 모델을 만드는 방법을 제안한다. 제안 방법은 앞서 만들어진 GNN의 오차를 경사 하강법(gradient descent)을 이용하여 감소시키는 방향으로 다음 GNN을 생성한다. 이 과정을 반복하여 GNN의 최종 앙상블 모델을 얻는다. 실험에서 GNN의 대표적인 모델인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 제안 방법을 적용하여 앙상블 모델을 생성한 결과, 단일 GCN 모델에 비해 노드 분류 정확도가 11.3%p까지 증가하였음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.580-581
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• 2024

고령화 사회에 접어들면서 황반 변성과 당뇨 망막 병증 등 시야결손을 동반하는 안구 질환의 발병률은 증가하지만 이러한 질환의 조기 발견에 인공지능을 접목시킨 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 안구 질환 자가 검사용 인공 신경망을 학습시키기 위한 데이터 베이스 구축 방법을 제안한다. MNIST와 CIFAR-10을 합성하여 중첩 이미지 데이터셋인 G-Dataset을 생성하였고, 7개의 인공신경망에 학습시켜 최종적으로 90% 이상의 정확도를 얻음으로 그 유효성을 입증하였다. G-Dataset을 안구 질환 자가 검사용 딥러닝 모델에 학습시켜 모바일 어플에 적용하면 사용자가 주기적인 검사를 통해 안구 질환을 조기에 진단하고 치료할 수 있을 것으로 기대된다.