• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.119-137
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• 2022

최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.1-16
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• 2022

간척사업을 통해 개발된 지역은 농지 및 도심지 개발 등과 같은 용지 공급 측면에서 경제적 효용가치가 크지만, 내륙에 위치하는 대도시에 비하여 상대적으로 초지 면적이 적고 건물이 밀집되어 있다는 특성이 존재한다. 이로 인해 간척사업을 통해 개발된 지역에서는 기온이 주변 지역보다 높아지는 도시 열섬 현상이 발생하고 있으며, 특히 간척사업을 통해 개발된 청라 국제도시는 도시 열섬 현상이 심화 되고 있다. 본 연구에서는 간척사업 이후 농경지 기간(2001-2008년), 개발정비 기간(2009-2013년), 인공초지조성 기간(2014-2020년)으로 분류하여 청라 국제도시의 도시 열섬 현상을 평가 및 분석하였다. 이를 위해 토지 피복도와 시계열 Landsat 위성영상을 활용하여 청라 국제도시에서 시가화 지역과 초지/산림지역의 지표면 온도 차이를 산정하였다. 시가화 지역과 초지/산림지역의 지표면 온도 차이는 농경지 기간 동안 최대 +1.05℃로 산출되었고, 개발정비 기간 동안 최대 +3.60℃로 산출되었으며, 인공초지 조성 기간 동안 최대 +2.51℃로 산출되었다. 본 연구결과를 통해 간척사업이 진행된 청라 국제도시에서 시가화 지역 면적이 증가할 때 도시 열섬 현상이 증가되며, 인공초지 면적이 증가할 때 도시 열섬 현상이 저감됨을 확인하였다. 본 논문의 결과는 도시계획에 있어 도시 열섬 현상 문제를 파악하고 저감 계획 수립을 위한 기초연구 자료로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.211-227
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• 2022

오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권6호
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• pp.701-712
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• 2021

국내의 주택 부족 문제가 해소되면서 공동주택 건설시장이 고품질을 원하는 소비자 위주의 시장으로 변화되었고, 마감 품질에 대한 기대가 높아졌다. 한국토지주택공사가 공급한 공동주택의 하자 민원 발생 접수 현황에 따르면, 타일 관련 민원이 가장 많이 발생하였다. 이와 관련된 하자 민원을 줄이기 위해 국토교통부에서는 「공동주택 하자의 조사, 보수 비용 산정 및 하자판정기준」 개정안을 입안하는 등 지속적인 노력을 하고 있으나, 예방적 처리 방안에 대한 마련은 미흡한 실정이었다. 또한, 국내·외 선행연구를 살펴보며 전문가의 정성적 지식이 반영된 타일공사 하자 유형 특징을 도출한 후 분류 체계를 구성하고, 유형별 원인에 따른 대책을 제시하는 연구가 부족하였다. 따라서 본 연구는 정성적 지식을 반영할 수 있으며 다양한 지표와 하자 유형 간 관계 파악이 용이한 AHP 분석 기법을 활용해 건설 전문가에게 설문조사를 실시한 후, 도출된 두 가지 정성적 지표인 '하자 보수 후 재발 가능성', '하자 보수의 어려움 정도'의 가중치와 정량적 지표인 '하자 발생빈도'를 방사형 그래프로 시각화하여 타일공사 하자 유형의 특징을 분석하고 원인에 따른 저감 대책을 수립한다. 이는 거주환경의 품질을 높일 뿐만 아니라 공동주택 타일공사의 원활한 하자 관리를 위한 시스템 구축 및 공동주택 타일공사 하자 저감에 기여할 것이다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제16권1호
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• pp.153-165
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• 2023

본 연구는 학습자들의 환경 소양을 조사하여 환경 소양의 요인별로 그 결과를 분류한 후, 요인별 분류에 따른 학생들의 환경행동 실천 경험에 대해 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위한 연구이다. 연구의 실행은 P 광역시에 위치한 D 초등학교 6학년 학생 47명의 학생들을 최종 분석의 대상으로 진행되었으며, 환경소양 검사지와 환경행동 실천 경험에 관한 설문지를 주요 데이터로 사용하였다. 연구의 결과 학습자들은 환경소양 요인에 따라 세 군집으로 분류되었으며, 각각 고 환경소양군, 저 환경소양군, 저기능정서군으로 명명하였다. 각 군집별로 환경행동 실천 경험에 대한 기술 내용을 활용하여 언어 네트워크를 형성하고, 중심도 분석을 실시하여 시각화한 후 분석하였다. 분석한 결과 고환경소양군은 1) 환경행동 실천 주체를 개인과 가족으로 인식하고, 2) 환경행동 실천 경험을 환경소양의 모든 요소와 연관지어서 기술하였으며, 3) 기후변화에 대해 비교적 비관론적 관점으로 인식하는 것을 확인하였다. 저 환경소양군과 저기능정서군은 1)환경행동 실천 주체를 비교적 사회적 문제로 인식하고, 2) 환경행동 실천 경험에 대한 기술이 비교적 편향되어 있으며, 특히 저기능정서군은 지식 요소에 집중되어 있다. 그리고 3) 기후변화에 대해서는 비교적 낙관론적인 관점으로 인식하고 있는 것을 확인하였다. 이 같은 결론을 바탕으로 환경교육의 관점에서 시사점을 주는 제언을 하였다.

• 대순사상논총
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• 제25_2집
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• pp.1-43
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• 2015

Daesoonjinrihoe perceives that human suffering is caused not only by mental factors but also by the cosmic principle of Mutual Overcoming more fundamentally. The relationship influenced among all things in the universe is Mutual Beneficence and Mutual Overcoming. If these relations are properly cooperated in harmony, all things will reveal their energetic existence in a balanced state, however, if one side, particularly, Mutual Overcoming becomes excessive, indeed, it will cause trouble. That is, the sentient beings that are inclined to excessive Mutual Overcoming rather than indispensable Mutual Overcoming make grievances among themselves and cumulate them. In the end, heaven and earth lose its constant Way[常道], leading the sentient beings to all kinds of agonies. However, it may be a problem if every agony is depicted with Mutual Overcoming, that is, one single fixed frame, because Mutual Overcoming has to be interpreted diversely according to the circumstances. Thus, it is not possible to explain precisely about the agony if not understanding its spectrum. This study analyzed the ways how Daesoonjinrihoe explains the aspects of reasons and solutions to a variety of agonies. In the Supreme Scripture of Daesoonjinrihoe, the reasons for agony vary: first, it is caused by Mutual Overcoming of the cosmos itself, which is irrelevant to human beings. Secondly, man can be victimized because of Mutual Overcoming caused by man. Thirdly, there is a case of a victim who is damaged due to Mutual Overcoming caused by the other. Fourthly, man can be victimized because of Mutual Overcoming caused by someone else's unintended deeds. Fifthly, there is a case of man having agony in return when he, as a perpetrator, hurt others or resolve his inappropriate desires. Sixthly, man's deed unintendedly became a sin and have agony in return. Seventhly, man can be a self-perpetrator, conceiving vain desire, obsession and grievance. Eightly, there is a case of man having agony during enforcement of the law or practice of justice. Ninthly, man needs to endure agony during self-cultivation, enacting Reordering of the Universe(天地公事), ritual practice, promotion of fortune, and test. However, it is important to make sure that the reason for agony can interact with not only one but also diverse models in real situation. These nine models are included in the category of Mutual Overcoming; but, these cannot be classified in a single term, Mutual Overcoming because much information will be hidden, only to make it difficult to explain about agony more precisely. There are some characteristic observed in the concept of agony in Daesoonjinrihoe as follows: first, reasons for agony are caused by Mutual Overcoming although Mutual Overcoming can be interpreted differently according to the circumstances. Secondly, Daesoonjinrihoe makes a positive valuation for some agony. Thirdly, the solution to overcome a agony is brought to a conclusion, that is cultivation practice of Daesoonjinrihoe. Fourthly, the experience of agony and solution in Daesoonjinrihoe sometimes lie in the unit of family beyond individual. Fifthly, in the painful situation resulted from vain desire and obsession, Daesoonjinrihoe suggests a solution called Mutual Beneficence. That is, it emphasizes not only self-control but also active practice of considering others.

• 적정기술학회지
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• 제5권2호
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• pp.70-81
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• 2019

의류산업은 대표적인 노동집약적인 산업 중 하나로 의류 제조의 기본 공정인 봉제 작업은 인력에 대한 의존도가 매우 높다. 의류 생산비용은 라인의 효율성에서 큰 영향을 받는데, 생산비용의 절감을 위해서는 생산 속도를 조절하여 라인의 균형 유지하는 것이 중요하다. 그러나, 현재 의류 생산라인에서 활용되고 있는 인력에 의한 생산 실적 집계 방식은 이를 위한 부수적인 인력의 소요 등으로 인한 추가 비용이 소요되어 중소기업들이 직접 적용하기 쉽지 않다. 완제품의 인력에 대한 의존도는 집계 시간의 추가 소요와 인적 오류가 크게 잠재되어 생산비용의 증가와 함께 효율성의 저하를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 에너지 소비 데이터를 수집하고 이를 CNN (Convolutional Neural Network) 기법을 적용하여 분석함으로써 재봉 작업을 통하여 생산한 제품의 수량을 추적하고 자동으로 집계할 수 있는 봉제 작업 생산 추적 시스템을 제안한다. 개발된 시스템을 통하여 2종의 재봉 작업을 테스트 한 결과, 최대 98.6 %의 정확도를 보이며 재봉 작업을 감지할 수 있었다. 개발도상국에서 의류봉제산업은 매우 중요한 산업이나, 위에 언급한 문제들을 해결하기 위하여 고가의 첨단기술을 적용하는 등 많은 자본을 투입하는 것은 크게 제한된다. 적정 기술을 적용한 본 기술은 이러한 개발도상국의 의류산업에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.97-118
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• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권3호
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• pp.274-280
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• 2024

기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.

• Annals of Occupational and Environmental Medicine
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• 제34권
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• pp.23.1-23.14
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• 2022

Background: The musculoskeletal disease (MSD) burden is an important health problem among Korean fishers. We aimed to investigate the indicators of the prevalence of MSD and contributions of significant indicators to MSD in Korean fishers. Methods: This cross-section study included 927 fishers (male, 371; female, 556) aged 40 to 79 years who were enrolled from 3 fishery safety and health centers. The outcome variable was one-year prevalence of MSD in 5 body parts (the neck, shoulder, hand, back, and knee). Independent variables were sex, age, educational attainment, household income, job classification, employment xlink:type, hazardous working environment (cold, heat, and noise), ergonomic risk by the 5 body parts, anxiety disorder, depression, hypertension, diabetes, and hyperlipidemia. The adjusted odds ratio of MSDs by the 5 body parts were calculated using multiple logistic regression analysis. We computed the population attributable fraction (PAF) for each indicators of MSDs using binary regression models. Results: The one-year prevalence of MSD in the neck, shoulder, hand, back, and knee was 7.8%, 17.8%, 7.8%, 27.2%, and 16.2% in males vs. 16.4%, 28.1%, 23.0%, 38.7%, and 30.0% in females, respectively. The ergonomic risk PAF according to the body parts ranged from 22.8%-59.6% in males and 22.8%-50.3% in female. Mental diseases showed a significant PAF for all body parts only among female (PAF 9.1%-21.4%). Cold exposure showed a significant PAF for the neck, shoulder, and hand MSD only among female (25.6%-26.8%). Age was not a significant indicator except for the knee MSD among female. Conclusions: Ergonomic risk contributed majorly as indicators of MSDs in both sexes of fishers. Mental disease and cold exposure were indicators of MSDs only among female fishers. This information may be important for determining priority risk groups for the prevention of work-related MSD among Korean fishers.