• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1035-1046
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• 2022

이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1623-1631
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• 2022

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1633-1641
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• 2022

도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1925-1934
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• 2022

원격탐사 기술을 활용한 접근불능 지역에 대한 핵활동 모니터링은 핵 비확산을 위해 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 핵활동 관련 객체를 탐지하는 연구가 활발하게 수행되고 있으나, 고해상도 위성영상 내 소형객체는 클래스 불균형 발생 빈도가 높다. 이로 인해 소형객체 탐지 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 입력 데이터 내 핵활동 관련 소형객체의 비율이 딥러닝 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 탐지 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 소형객체 비율이 상이한 6가지 학습자료를 구축하여 학습자료별로 U-Net 모델 학습을 진행하고, 다양한 종류의 소형객체가 포함된 test dataset을 이용하여 학습된 U-Net 모델 간 정량적·정성적 비교평가를 수행하였다. 그 결과, 입력영상 내 객체 픽셀 비율을 조절하였을 때 핵활동 관련 소형객체를 효과적으로 탐지할 수 있는 것이 확인되었으며, 이를 통해 훈련 자료 내 객체 비율을 조정하여 딥러닝 모델 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.526-534
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• 2022

국토교통부에서는 2014년 8월 국가와 민간이 따로 추진하던 교통정보의 수집과 제공에 대한 투자효율 및 효과를 극대화 시기키 위해 민·관이 역할을 분담한 ITS 혁신방안을 마련한 바 있다. 혁신방안의 주요내용은 교통정보의 민·관 공유로 소통정보는 민간이 수집하는 정보를 활용하고 국가는 공사, 사고, 기상악화 등 돌발상황과 같은 안전과 관련된 정보 수집에 집중하여 특정 지점에 설치되어 실시간 돌발 상황 제공에 한계가 있는 도로전광표지판 이외에 스마트폰, 내비게이션을 통해서도 안전과 관련된 정보를 실시간으로 제공하는 것이다. 본 연구에서는 실제 공공 및 민간 교통정보 공유에 따른 국도 ITS 추진의 효율성을 기하기 위해 일반국도 교통정보제공 사례 분석을 통해 민간 교통정보를 포함한 연계 교통정보의 문제점을 분석하여 교통정보제공 정확성 향상을 위한 연계 교통정보 우선순위 조정안을 제시하였으며 기존 ITS 운영구간에 대한 교통량 수준, 연계 교통정보의 가용성 등을 분석하여 ITS 수집장비의 운영 또는 철거여부를 검토하였고 아울러 해당사례를 토대로 ITS 수집장비 설치 판단기준을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.543-552
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• 2022

서리는 표면 근처의 공기의 이슬점 온도가 빙점 이하일 때 수증기가 승화, 응축되어 땅이나 물체에 얼게 되는 작은 얼음 결정체이다. 서리가 내리면 농작물이 직접 피해를 입는다. 농작물이 낮은 온도에 접촉하면 조직이 얼어서 세포막이나 엽록체가 딱딱해지고 파괴되거나 건조한 세포가 죽습니다. 2020년 7월, 세계 최대 커피 생산국인 브라질 미나스제라이스 주에 갑작스러운 영하의 날씨와 서리가 내려 지역 커피 나무의 약 30%가 피해를 입었다. 이로 인해 피해로 커피값이 크게 올랐고, 피해가 심각한 농가는 농작물이 회복되기까지 3년이 걸리기 때문에 2024년에야 커피를 생산할 수 있다. 본 논문에서는 심한 서리가 내리는 것을 방지하기 위해 기상청이 제공하는 서리 발생 데이터와 기상관측 데이터를 이용해 서리를 예측하려고 했다. 관측 지점의 고도 및 풍속, 온도, 습도, 강수량, 흐림 등의 기상 요인을 반영하여 모델을 구축하였다. XGB, SVM, Random Forest, MLP 모델을 사용하여 다양한 하이퍼 파라미터를 학습 데이터로 적용하여 각 모델에 가장 적합한 모델을 선택하였다. 마지막으로, 결과는 테스트 데이터에서 정확도(acc)와 중요 성공 지수(CSI)로 평가되었다. XGB는 90.4%의 acc와 64.4%의 CSI로 다른 모델에 비해 최고의 모델이었고, SVM은 89.7%의 acc와 61.2%의 CSI로 그 뒤를 이었다. 랜덤 포레스트와 MLP는 약 89%의 acc와 약 60%의 CSI로 비슷한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.354-360
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• 2022

대사성 질환은 국내의 경우 유병률이 26%에 이르는 질환으로 복부비만, 고혈압, 공복혈당장애, 고중성지방, 낮은 HDL 콜레스테롤 5가지 상태 중 3가지를 동시에 가진 상태를 말한다. 본 논문은 농촌진흥청의 소비자패널 데이터와 건강보험공단의 진료 데이터를 연계하여 식품 소비 특성을 통해 대사성 질환자군과 대조군으로 나누는 분류 모델을 생성하고 차이를 비교하고자 한다. 기존의 국내외에서 연구된 많은 대사성 질환과 식품 소비 특성 관련 연구는 특정 식품군이나 특정 성분의 질환 상관성 연구이며, 본 논문은 일반 식사에서 포함하는 모든 식품군을 고려한 로지스틱 회귀를 이용한 분류 모델, 의사결정나무 기반 분류 모델, XGBoost를 활용한 분류 모델을 생성하였다. 세 가지 모델 중 정확도가 높은 모델은 XGBoost 분류 모델이지만, 정확도가 0.7 미만으로 높지 않았다. 향후 연구로 환자군의 식품 소비 관찰 기간을 5년 이상으로 확대하고 섭취한 식품을 영양적 특성으로 변환한 후 대사성 질환 분류 모델 연구가 필요하다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.103-126
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• 2021

본 연구의 목적을 구체적으로 기술하면 다음과 같다. 첫째, 해상운송분야에서의 디지털 전환이 무엇인 지에 대한 정의를 내리고자 한다. 둘째, 디지털 전환과 관련된 다양한 선행연구를 검토하여 해상운송분야의 디지털 전환에 대한 성공요인을 도출하고자 한다. 마지막으로 도출된 성공요인들에 대한 우선 순위를 도출하기 위하여 AHP 분석 모형을 구축하고 해상운송분야 실무 전문가들을 대상으로 전문가 설문조사를 실시한다. 설문조사 결과를 바탕으로 해상운송분야의 디지털 전환의 성공요인들 중 우선적으로 고려해야 할 요인들이 무엇인지 가이드라인을 제공하고자 한다. 본 연구에서는 해상운송분야 디지털 전환을 위한 성공요인의 우선순위를 도출하기 위하여 4개의 상위 평가항목(전략요인, 조직문화 및 인적요인, 기술요인, 환경요인)과 21개의 하위 평가항목으로 계층구조를 설정하였고 AHP(Analytic Hierarchy Process)기법 중에서 항목들의 가중치를 매기는 상대적 평가방법을 적용하였다. 해상운송분야 관련 대학교수, 연구단체, 해운회사, 컨테이너터미널, 해상운송 관련 IT업체에 종사하는 전문가들을 통해서 수집된 설문지 중에서 정보의 정확도를 높이기 위하여 일관성 비율을 0.1이하인 24부의 설문을 대상으로 AHP 분석을 실시하였다. 분석결과, 해상운송분야 디지털 전환의 성공요인에 대한 제1계층 요인들의 우선순위는 전략요인, 조직문화 및 인적요인, 기술요인, 환경요인 순으로 나타났다. 또한 21개의 세부항목에 대한 우선순위를 살펴보면 새로운 비즈니스 모델 개발, 적극적인 미래 디지털 전략의 조성, 최고디지털 책임자의 리더십 등이 높게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1195-1204
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• 2021

최근 이상기후로 인한 국지성호우가 잦아져 하천변 사회기반시설을 포함한 인적·물적 피해가 급증하고 있다. 본 연구에서는 해당 시설들의 침수 피해를 예측·방지하고자 기계학습 중 시계열자료에 특화된 LSTM(Long Short- term Memory)기법을 활용하여 수위 예측 알고리즘을 개발하였다. 연구대상지는 잠수교로 연구기간은 총 6년(2015년~2020년)의 6, 7, 8월로 3시간 후의 잠수교 수위를 예측하였다. 입력자료(Input data)는 잠수교 수위(EL.m), 팔당댐 방류량(m³/s), 강화대교 조위(cm), 서울시 트윗의 개수로 기존 연구에 주로 사용된 정형자료뿐만 아니라 워드클라우드를 통해 구축된 비정형자료도 함께 사용하여 상호 보완형 자료를 구축하고, 비정형자료 활용 유무의 비교·분석을 통해 비정형자료의 역할도 제시하였다. 잠수교의 수위 예측 시 상호 보완형의 자료가 정형자료만을 사용한 경우에 비해 예측 정확도가 향상하였는 데, 이는 인명 피해를 감소시킬 수 있는 보수적인 예/경보가 가능함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 하천변 사회기반시설의 이용자 안전 및 편의 제공에 상호 보완형 자료의 사용이 보다 효과적이라 판단하였다. 향후에는 비정형자료의 종류를 추가하거나 입력자료의 세밀한 전처리를 통하여 더욱 정확한 수위 예측을 기대해본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.390-400
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• 2022

대학 아이덴티티(University Identity)는 대학의 정체성 확립과 하나의 고유한 이미지를 통합하여 학교가 지향하는 핵심 가치를 효과적으로 전달이 가능하다. 따라서 대다수의 대학은 대학 아이덴티티를 새롭게 정의하거나 문화상품을 내놓는 등 적극적인 홍보 전략을 펼치고 있다. 최근 기존의 광고나 홈페이지는 물론 인스타 그램, 유튜브, 페이스북등의 SNS로 대학브랜드를 지속적으로 노출하며 차별화하고 있다. 본 연구는 '2021 QS World University Rankings'에서 '2021 QS ASIA University Rankings'의 한국과 중국의 상위 각 80개 대학 아이덴티티를 분석하여 디자인의 형태, 색상 수, 영어 표현에서 차이가 확인 된다. 그리고 한국과 중국 대학의 시각화된 대학 아이덴티티 디자인의 계량화와 교차분석을 통한 양국의 시각적 표현 차이분석과 데이터의 정확성을 확보하기 위해 'Cohen's Kappa' 일치성 분석을 하였다. 연구결과 창의적이고 불규칙형태를 나타내며 파랑색, 빨강색, 초록색의 사용이 많으며 대부분 2가지 이내 색상의 사용을 볼 수 있다. 또한 대학 아이덴티티 디자인은 워드마크와 추상적 형식의 표현이 확인된다. 본 연구는 향후 대학의 국제화, 차별화된 대학 아이덴티티 디자인을 창출하기 위한 효과적인 기초자료로 시사점을 제시할 수 있다.