• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.274-286
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• 2022

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.383-400
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• 2023

전 세계적으로 대기오염 관련 질병 발병률이 상승하고, 2022년 세계보건기구의 보고에 따르면 매년 약 700만 명의 사망자가 발생하고 있다. 또한, 산업 시설 확장과 다양한 배출원 증가, 그리고 악취 물질의 무분별한 방출로 인해 대기오염 문제는 사회적으로 중요성을 띄고 있다. 한국에서도 악취를 독립적인 환경오염으로 정의하며, 지역 주민의 건강에 직접적인 영향을 미치는 문제로 간주하고 있으나 현재까지 악취 관리가 미흡하며 악취 관리 시스템의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 악취 관리 시스템 개선을 목표로 충청북도 오창에 설치된 악취 센서에서 수집한 1,010,749개 데이터를 활용하여 앙상블 기반의 악취 농도 다지역 통합 예측 모델을 설계하고 분석하였다. 연구 결과, XGBoost 알고리즘을 사용한 모델의 RMSE가 0.0096로 가장 성능이 좋았으며, 단일 지역 모델(0.0146)과 비교하여 평균 오차 크기가 51.9% 낮았다. 이를 통해 서로 다른 지역에서 수집된 악취 농도 데이터를 표준화한 후 다지역 통합 예측 모델을 설계함으로써 데이터의 양을 늘리고 정확도를 높일 수 있으며 또한, 하나의 통합 모델로 다양한 지역에서 예측이 가능함을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.126-137
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• 2023

본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.57-64
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• 2023

현재 진행되는 고령화 및 인구절벽으로 대표되는 인구구조적 문제는 한국군 경계임무에 심각한 도전이 되고 있다. 본 연구의 목적은 AI모델을 적용해 군 경계체계를 지능화하는 것이다. 본 연구를 통해 제4차 산업혁명과 그 핵심이 되는 인공지능 알고리즘의 의의가 경계근무 상황실 내에서의 단순작업을 기계화하여 작업효율을 극대화하는 것임을 실증한다. 하나의 완성된 시스템으로서 군경계체계를 개발하기 위해, 지능화·자동화된 군(軍) 경계체계라는 목표로부터 필요한 인공지능 기술인 다중 객체 추적(multi-object tracking, MOT) 기술을 선택한다. 또한 체계 사용자의 접근성 및 체계 이용의 효율성을 담보하기 위해서는 데이터 시각화(data visualization)와 사용자 인터페이스(user interface)를 꼽았다. 이 추가 요소를 결합하여 하나의 유기적인 소프트웨어 애플리케이션을 구성한다. CCTV 영상 데이터 수집한 장소는 00부대 제1정문 및 제2정문에 설치된 CCTV 카메라이며, 지통실의 협조 아래 영상 수집을 진행하였다. 실험결과를 통해 경계체계를 지능화·자동화시켜 더 많은 정보를 경계체계 운용인원에게 전달할 수 있음을 보였다. 그러 나 여전히 개발된 소프트웨어 경계체계 역시 한계점이 존재한다. 이를 설명하여 군 경계체계 개발의 향후 방향성을 제시한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권1호
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• pp.178-193
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• 2023

본 연구는 2015 및 2022 개정 과학과 교육과정 중 초등학교급과 관련된 성취기준을 중심으로 네트워크 분석을 통해 어떠한 변화 양상을 갖는지 비교하고 이를 토대로 초등학교 과학 교수학습을 위한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구에서는 2015 및 2022 개정 초등 과학과 교육과 정의 성취기준을 추출하여 성취기준 영역 변화에 따른 차이를 살펴보고, 각 영역별 중심성 지수를 중심으로 한 비교, 커뮤니티 탐지 기법을 활용한 군집 분석을 통해 어떠한 변화가 있는지 분석하였다. 연구 결과, 2015 개정 과학과 교육과정에 비해 전체 성취기준은 10% 가량 감소하였으나, 성취 기준의 길이나 주요어의 빈도는 오히려 증가하였으며, 관찰이나 조사, 설명 외에도 공유, 실천, 설계 등 디지털 도구활용 및 협동학습과 관련된 과정·기능적 측면이 강조되었다. 그러나 이러한 변화는 과학의 각 영역에 따라 서로 다른 차이를 보임을 알 수 있었다. 또한 군집 분석 결과 대체적으로 군집의 숫자나 관련 개념이나 용어의 영역은 유사하였으나, 과정·기능 및 가치·태도와 관련된 주요어를 중심으로 수행 방식 등에 변화가 나타났음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 새로운 교육과정의 적용 시 고려해야 할 점들을 시사점으로 제시하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.1-13
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• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.104-123
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• 2022

신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2020

제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.485-493
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• 2008

한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.