• 지구물리와물리탐사
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• 제25권2호
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• pp.59-70
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• 2022

최근의 연구들을 통해 기계학습은 탄성파 해석 분야에 그 적용 범위를 확장하고 있으며, 탄성파 해석에서 중요한 탄성파 층서 구분을 수행하는 합성곱 신경망들의 개발도 수행되었다. 하지만 지도 학습의 경우 대량의 학습 자료가 필요하며, 비용과 시간의 한계로 탄성파 층서구분의 지도학습은 학습 자료의 부족이 문제가 될 수 있다. 이번 연구에서는 자료 부족 문제를 보완하기위해 탄성파 단면에 패치 분할과 자료증강을 적용하였다. 또한 패치 분할로 손실될 수 있는 공간정보를 제공하기 위해 깊이를 고려할 수 있는 인공 채널을 생성하여 추가하였다. 실험을 위한 학습 모델로 U-Net을 사용하였으며, 층서 구분을 위한 학습 자료가 제공되는 F3 block 자료를 이용하여 학습과 예측 결과에 대한 평가를 수행하였다. 분석 결과 자료증강과 인공 채널의 추가로 패치 기반의 층서 구분 학습 모델을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.160-161
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• 2023

현재 선박의 항해계획은 항해사의 지식과 경험적인 방법에 의존하고 있다. 그러나 최근에는 선박 자율운항기술이 발전됨에 따라, 항해계획의 자동화 기술도 여러 가지 방법으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 강화학습 기법 중 하나인 Q-러닝을 기반으로 선박 최적 항해 경로를 생성하고자 한다. 강화학습은 다양한 상황에 대한 경험을 학습하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내리는 방식으로 적용된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.137-137
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• 2023

해양쓰레기는 해안의 심미적 가치 저하뿐만 아니라 생태계 파괴, 유령 어업에 따른 수산업 피해 등의 사회적·환경적 문제를 발생시키며, 그중 70% 이상은 육상 기인으로 플라스틱 및 기타 쓰레기가 주를 이루는 해외와 달리 국내의 경우 다량의 초목류를 포함하고 있다. 다양한 부유쓰레기에 대한 기존의 해양쓰레기량 추정의 한계와 하천·하구 쓰레기 수거의 효율화를 위해 해양으로 유입되는 부유쓰레기 방지를 위한 실효성 있는 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구는 해양 유입 전 하천의 차단시설에 차집된 부유쓰레기의 수거 효율화 및 지속가능한 해양쓰레기 데이터 구축을 위해 AI기반의 기술을 통해 부유쓰레기 성상 분석 기법(Object Detection)과 차집량 분석 기법(Semantic Segmentation)을 활용하였다. 실제와 유사한 데이터 수집을 위해 다양한 하천 환경(정수조, 소하천, 급경사수로)에 대해 탁도(녹조, 유사), 광량, 쓰레기형상, 초목류 함량, 날씨(소하천), 유속(급경사수로) 등의 실험조건에 대하여 해양쓰레기 분류 기준 및 통계를 바탕으로 부유쓰레기 종류 선정하여 학습을 위한 데이터를 수집하였다. 학습 목적에 따라 구분하여 라벨링(Bounding box, Polygon)을 수행하고, 각 분석 기법별 전이학습을 통해 Phase 1(정수조), Phase 2(소하천), Phase 3(급경사수로) 순서로 모델을 고도화하였다. 성상 분석을 위해 YOLO v4를 활용하여 Train, Test DataSet(9:1)을 구성하고 학습 및 평가는 Iteration마다의 mAP, loss 값을 통해 비교하였으며, 학습 Phase에 따라 모델 고도화로 Test Set의 mAP 값이 성상별로 높아짐을 확인하였으며, 차집량 분석을 위해 Unet을 활용하여 Train, Test, Validation DataSet(8.5:1:0.5)을 구성하고 epoch별 IoU(intersection over Union), F1-score, loss 값을 비교하여 정성적, 정량적 평가 모두 Phase 3에서 가장 높은 성능을 확인하였다. 향후 하천 환경에서의 다양한 영양인자별 분석을 통해 주요 영향인자 도출 및 Hyper Parameter 최적화를 통한 모델 고도화로 인해 활용성이 높아질 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.379-384
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• 2022

관계 추출은 두 개체 간의 관계를 식별하는 작업이며, 비정형 텍스트를 구조화시키는 역할을 하는 작업 중 하나이다. 현재 관계 추출에서 다양한 모델에 대한 연구들이 진행되고 있지만, 한국어 관계 추출 모델에 대한 연구는 영어에 비해 부족하다. 따라서 본 논문에서는 NE(Named Entity)태그 정보가 반영된 TEM(Typed Entity Marker)과 의존 구문 그래프를 이용한 한국어 관계 추출 모델을 제안한다. 모델의 학습과 평가 말뭉치는 KLUE에서 제공하는 관계 추출 학습 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 제안 모델이 68.57%의 F1 점수로 실험 모델 중 가장 높은 성능을 보여 NE태그와 구문 정보가 관계 추출 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.357-361
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• 2019

기계학습을 이용하여 개체명 인식을 수행하기 위해서는 많은 양의 개체명 말뭉치가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문장 자동 생성을 통해 개체명 표지가 부착된 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 문장 생성 연구들은 언어모델을 이용하여 문장을 생성하였다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 주어진 표지열에 기반 하여 문장을 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 활용하여 자동으로 개체명 표지가 부착된 3,286개의 새로운 문장을 생성할 수 있었다. 학습말뭉치 문장과 약 70%의 차이를 보이는 새로운 문장을 생성하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.81-82
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• 2022

항로표지는 선박이 항로에서 안전하게 항해하는데 중요한 역할을 하며, 이 때문에 국가에서는 항로표지 배치의 적합성 여부에 대한 검토를 주기적으로 실시하고 있다. 이 연구에서는 기계학습을 이용한 새로운 항로표지 배치 적합성 검증을 위한 알고리즘 및 시스템을 구현하고 실제 항로에 적용 가능한 시스템을 개발하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.199-209
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• 2022

일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 추계학술발표회
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• pp.2-2
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• 2017

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.374-376
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• 2022

항로표지 배치의 적합성 평가 및 검증에 활용하기 위해 기계학습 (Machine Learning)을 통해 대표항적선을 결정한다. 이 연구에서는 대표항적선과 항로표지와의 최근접 거리를 계산하고 시인가능 거리 및 거리율 등을 통해 항로표지의 배치 적합성을 평가하고 검증한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.230-231
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• 2023

본 연구는 선박의 항해계획을 자동으로 수립하기 위한 심층 강화학습 기반 알고리즘을 제안한다. 먼저 부산항과 광양항을 대상지역으로 선정하고, 대상 선박으로 흘수 16m의 컨테이너선을 지정하였다. 실험 결과는 심층 강화학습을 사용하여 수립한 항해계획이 선행연구에서 활용한 Q-learning기반의 알고리즘보다 더 효율적인 것으로 분석되었다. 본 알고리즘은 선박의 항해계획을 자동으로 수립하는 방법을 제시하며, 해상 안전 및 효율성 향상에 기여할 수 있다.