• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.103-112
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• 2019

위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.158-165
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• 2019

선수능력의 발달 미흡과 신경학적 손상으로 인해 나타나는 쓰기 장애는 의미전달의 혼동을 줄 수 있고 가독성이 떨어지며 학습, 사회정서 문제 유발 가능성이 높다. 이에 문제 파악과 적시 개입을 위한 평가가 요구되고 있지만 임상에서는 수기에 의한 채점 방식을 채택하며 주관적인 평가에 따른 오류 가능성이 발생한다. 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 글자의 크기비율, 위치를 데이터화 하고 정량화 하며 수기 채점방식과의 비교, 분석을 통해 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하고자 하였다. 2018년 11월 12일부터 16일까지 신경학적 손상이 없는 성인 20명을 채택하여 10단어, 2 문장 자극을 평소 쓰기 습관을 유지한 후 연필을 사용해 따라 쓰며 쓰기 검사 데이터를 수집하였다. 본 연구에서 개발한 글씨 측정 알고리즘 결과 단어의 높이가 폭에 비해 1.2배 정도 크고 왼쪽 아래로 치우치는 경향을 보였으며 평균 9mm의 간격을 두고 띄어 썼다. Paired T test를 통한 수기와 본 시스템의 분석결과, 단어 검사와 문장 2의 검사는 고도의 상관관계를 보여 추후 검사 도구로써의 가능성을 보였다. 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하였으며 수행 규준을 위한 예비자료를 제공하였다. 향후 다양한 연령대의 쓰기 진단의 기초 자료로 제시될 수 있으며 아동의 경우 쓰기 장애 개입에 깊이 있게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-35
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• 2021

제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

• 법제연구
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• 제54호
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• pp.71-110
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• 2018

분권을 위해서는 지방의 사무와 지방자치단체의 지위를 명확히 해야 한다는 전제 아래, 현행 법령에 담긴 두 가지 법제적 문제점을 밝히고자 하였다. 첫째, 지방분권에 관한 가장 기본적인 제도를 정하고 있는 "지방자치법"에서 지방에 대한 국가의 감독 권한을 지방사무와 국가사무 간 큰 차이를 두지 않고 있는 점을 지적하였다. 이 문제는 지방의 역할이 특정되더라도 지방의 자율성과 책임성을 확보하기 어렵게 하는 문제로 이어진다. 둘째, 지방의 역할을 구체적으로 결정하는 각 개별 법률에서는 사무를 성격에 따라 국가사무 또는 지방사무로 구별하지 않고 있는 문제점을 지적하였다. 공법인인 지방자치단체의 사무는 법치주의 원리에 따라 개별법률에 사무 처리의 근거를 두는 것이 일반적이다. 각각의 사무에 대해 그 사무가 국가사무인지, 지방사무인지 근거 법률에서 명확히 하지 않으면 각 사무마다 국가와 지방의 관계, 국가의 감독권과 지방의 자율성의 범위 및 한계가 해석의 문제로 남게 된다. 실정법을 통한 법제도에서 학계에서 말하는 지방자치단체와 지방 자체에 관한 이론을 국가의 지방행정조직과 혼동되지 않도록 구현하려면, 지방이 수행하는 사무를 정하고 있는 각각의 실정 법률에서 양자를 명확하게 구별하는 것이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1777-1788
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• 2022

저수지는 국내 영농환경에서 주요한 용수 공급처이며, 저수지의 저수량 파악은 농업용수의 활용 및 관리차원에서 중요하다. 위성영상을 활용한 원격탐사는 저수지와 같이 광역적으로 분포하는 객체에 대하여 정기적인 모니터링을 할 수 있는 효과적인 수단으로, 본 연구에서는 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 통해 영상분류 및 영상분할 알고리즘을 적용하여 국내 저수지 53개소의 수표면적 탐지를 수행하였다. 사용한 알고리즘은 Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), Chan-Vese (CV)로 총 6가지이며, 드론으로 촬영한 실측 정사영상으로 수표면적 탐지 결과를 평가하였다. 각 알고리즘으로부터 산출된 수표면적과 실측 수표면적간의 상관성은 NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, CV 0.9736로 나타났으며, 저수지 유효저수량의 규모가 클수록 더 높은 선형 상관관계를 보였다. 혼동 행렬로부터 산출한 정확도, 정밀도, 재현율을 통해 알고리즘간 수표면적 탐지 정확도와 탐지 경향을 분석하였다. 정확도의 경우 각 10만 m³ 미만 저수지에서 WS가 0.8752, 10만~30만 m³에서 Otsu가 0.8845, 30만~50만 m³에서 RF가 0.9100, 50만 m³ 이상에서 Otsu와 CV가 0.9400으로 가장 높은 수치를 보였다. WS의 경우 수표면적을 미탐지하는 경향으로 인해 낮은 재현율을 보였고, NN, SVM, RF의 경우 과대 탐지로 인한 낮은 정밀도를 보였다. SAR 영상을 통한 수표면적 탐지 시 저수지 수표면의 수생식물 및 인공건축물이 미탐지를 발생시키는 오차 요소로 작용함을 분석결과 및 실측영상을 통해 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.397-411
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• 2023

국내에서 공용연수 30년 이상인 노후 교량의 수가 급증하고 있다. 이에 따라 교량 노후도, 상태 및 성능 예측을 바탕으로 한 첨단 유지관리 기술의 중요성이 점차 주목받고 있다. 이 연구에서는 머신러닝 기반의 의사결정나무 및 랜덤포레스트 분류 모델을 사용하여 교량의 안전등급을 예측하는 방법을 제안하였다. 일반국도상 교량 8,850개를 대상으로 해당 모델들을 혼동행렬, 균형 정확도, 재현율, ROC 곡선 및 AUC와 같이 여러가지 평가 지표를 통해 분석한 결과 전반적으로 랜덤포레스트가 의사결정나무보다 더 나은 예측 성능을 보유하였다. 특히 랜덤포레스트 중 랜덤 언더 샘플링 기법은 노후도가 비교적 커서 유지관리에 주의를 기울여야 하는 C, D등급 교량에 대해 재현율 83.4%로 다른 샘플링 기법들보다 예측 성능이 더 뛰어난 것으로 나타났다. 제안된 모델은 최근 점검이 실시되지 않은 교량들의 신속한 안전등급 파악 및 효율적이고 경제적인 유지관리 계획 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대중서사연구
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• 제25권4호
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• pp.397-428
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• 2019

판타지는 합리적 현실의 균열과 틈새에서 출현한다. 이탈로 칼비노는 "판타지는 독자가 텍스트에 빠져들지 않고 일정한 거리를 유지할 때 가능한 것"이라고 말한다. 판타지는 현실과 가장 먼 곳에서 형성되는 것이 아니라, 현실과 허구 사이의 혼동에서 오는 것이다. 요컨대, 판타지는 사실성의 대척점에 존재하는 것이 아니라, 사실성의 경계에 존재한다고 봐야 할 것이다. 리얼리티와 판타지는 구조적으로 얽혀 있기도 하다. 어디까지가 현실이고, 어디부터가 판타지인지 명확하지 않은 경우이다. 사실, 이 경우에 독자나 관객은 내가 보고 있는 것이 현실인지 아닌지 혼란에 빠진다. 토도로프는 바로 이러한 경우를 '망설임'이라 표현하는데, 그에 따르면 이 망설임이 판타지의 핵심 요소이다. 이것이 잘 구현된 텍스트로 김영하의 단편소설 <흡혈귀>(1997), 웨스 앤더슨 감독의 영화 <그랜드부다페스트 호텔>(2014) 두 편을 살펴볼 수 있다. 겉으로만 보면, 전혀 상관이 없을 것 같은 이 두 텍스트는 서사 구조적인 유사성을 띠고 있다. 그리고 독자와 관객을 사실과 판타지의 경계에서 혼란을 겪게 하면서, 흥미를 유발하는 공통적 특성을 갖고 있다. 김영하의 <흡혈귀>에서는 하나의 텍스트가 독자에게 전달되면서 판타지와 리얼리티 사이의 혼란을 반복적으로 경험하는, 일종의 '서사적 감염'이 일어나는 과정을 살펴볼 수 있다. 영화 <그랜드부다페스트 호텔>에서는 비현실적인 스토리를 역사 속의 사실인 것처럼 느끼게 만들려는 전략과 더불어, 소외 계층의 인물의 성공담이 현실화되기 위한 전제 조건으로서의 '연대'의 의미가 판타지를 통해 부각되고 있다. 이 논문은 이 두 텍스트를 통해, 판타지가 어떻게 '리얼리티'를 만들어 내고, 독자에게 판타지를 느끼게 만들며, 어떻게 그것을 확산시키는가에 대한 연구이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.375-384
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• 2023

간혈관종은 우리 몸에서 흔하게 발생하는 간병변 중 하나이다. 대부분 간혈관종은 증상이 없고 크기도 작기에 병리학적 검사로는 발견하기 어렵다. 따라서 간혈관종의 초기 발견 및 진단을 하기 위해서는 방사선 진단은 필수이다. 본 연구는 간혈관종에 대한 방사선진단인 전산화단층촬영, 자기공명영상, 핵의학, 초음파 검사의 방법에 대하여 연구하였다. 전산화단층촬영에서는 조영제를 이용한 삼중시기 기법, 자기공명영상 검사에서는 T1, T2 강조영상, 조영제를 이용한 동적 자기공명영상, 초고속 자기공명 영상기법, 확산강조영상의 방법, 핵의학에선 ^99mTc 표지 적혈구를 사용한 혈액풀 스캔방법, 초음파에선 색조도플러의 방법에 대해 연구하였다. 대부분의 간혈관종은 양성종양이기에 간세포암 등과 같은 악성 종양과 혼동하지 않게 주의하여 불필요한 시술을 방지해야 한다. 그러므로 정확한 진단을 하기 위해서는 간혈관종의 영상소견을 정확히 숙지하여 검사를 시행하는 것이 중요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1235-1243
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• 2023

한국해양과학기술원에서 생산하여 공개하고 있는 다종 위성 기반의 해수면온도(Sea surface temperature) 자료를 이용하여 동해안 냉수대(Cold water mass) 해역을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 냉수대의 분포를 고려하여 동해안을 3개 해역("고성-울진", "삼척-구룡포", "포항-기장")으로 구분하였다. 각 해역에 K-means clustering 기법을 적용하여 3개 그룹으로 나누고 3개의 그룹은 평균 수온이 높은 순서대로 Group 1, Group 2, Group 3로 칭한다. 수온이 가장 낮은 집합인 Group 3는 냉수대 특성을 나타내는 2가지(각 해역 표준 편차와 Group 1과 Group 3의 평균 수온 차이)의 임계치가 적용되고 탐지 해역내 표준편차가 0.6℃ 이상이고 그룹별 평균 수온 차이가 2℃ 이상일 경우 Group 3을 냉수대로 판단한다. 2022년도 탐지 결과, "포항-기장"은 77일로 가장 많이 탐지되었으며 정량적인 평가를 위해 혼동행렬 성능지표를 계산하였다. 동해안 3곳 해역의 평균 정확도(Accuracy)는 0.83 이상으로 나타났고 F1 score는 "포항-기장"에서 최대 0.95이었다. 본 연구에서 제안한 탐지 알고리즘을 적용하여 보다 구체적인 냉수대 해역의 공간 분포를 매일 이메일 서비스로 제공하고 있다.