• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.178-186
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• 2018

학술정보 성과물을 서비스하기 위하여 논문 단위의 주제 분류는 필수가 된다. 하지만 현재까지 저널 단위의 주제 분류가 되어 있으며 기사 단위의 주제 분류가 서비스되는 곳은 많지 않다. 국내 성과물 중에서 학술 논문의 경우 주제 분류가 있으면 좀 더 큰 영역의 서비스를 담당할 수 있고 범위를 정해서 서비스 할 수 있기 때문에 무엇보다 중요한 정보가 된다. 하지만, 분야 별 주제를 분류하는 문제는 다양한 분야의 전문가의 손이 필요하고 정확도를 높이기 위해서 다양한 방법의 검증이 필요하다. 본 논문에서는 정답이 알려져 있지 않은 상태에서의 정답을 찾는 비지도 학습 알고리즘을 활용해서 주제 분류를 시도해 보고 연관도와 복잡도를 활용해서 주제 분류 알고리즘의 결과를 비교해 보고자 한다. 비지도 학습 알고리즘은 주제 분류 방법으로 잘 알려진 Hierarchical Dirichlet Precess(HDP). Latent Dirichlet Allocation(LDA), Latent Semantic Indexing(LSI) 알고리즘을 활용하여 성능을 분석해 보았다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권4호
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• pp.203-210
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• 2019

Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2933-2940
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• 2018

과일의 경우 다른 작물보다 날씨의 영향을 많이 받으므로, 농업인의 고부가가치 창출을 위해서는 날씨를 고려한 작물모형개발이 필요하다. 본 연구에서는 과실류 중에서 비교적 제한된 조건에서 생산되는 복숭아를 연구대상으로 선정하였으며, 옥답 4.0에서 제공하는 2015년부터 2017년까지 대구에서 거래된 복숭아자료를 사용하였다. 분석에 사용되는 기상자료는 재배면적에 대한 가중치를 부여하여 생성하였으며, 1일 전부터 7일 전까지 날씨자료 중 상관성이 높은 변수를 사용하였다. 분석 방법으로는 기계학습법에 해당하는 랜덤포레스트와 그래디언트부스팅(gradient boosting machine), XGboost을 사용하였다. 분석결과, XGboost의 성능이 가장 우수하게 나타났으며, 경락가격 예측은 비교적 잘 예측할 수 있었지만, 거래량 예측의 정확성은 그리 높지 않았다. 복숭아 거래량 예측에 영향을 미치는 상위 3개의 기상변수로는 최저온도, 평균최대온도, 강수량으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.43-50
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• 2024

본 논문은 GPT-3.5 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델의 한국어 감성 분석 성능을 ChatGPT API를 활용한 zero-shot 방법으로 평가하고, 이를 KoBERT와 같은 사전 학습된 한국어 모델들과 비교한다. 실험을 통해 영화, 게임, 쇼핑 등 다양한 분야의 한국어 감성 분석 데이터셋을 사용하여 모델들의 효율성을 검증한다. 실험 결과, LMKor-ELECTRA 모델이 F1-score 기준으로 가장 높은 성능을 보여주었으며, GPT-4는 특히 영화 및 쇼핑 데이터셋에서 높은 정확도와 F1-score를 기록하였다. 이는 zero-shot 학습 방식의 대규모 언어 모델이 특정 데이터셋에 대한 사전 학습 없이도 한국어 감성 분석에서 높은 성능을 발휘할 수 있음을 시사한다. 그러나 일부 데이터셋에서의 상대적으로 낮은 성능은 zero-shot 기반 방법론의 한계점으로 지적될 수 있다. 본 연구는 대규모 언어 모델의 한국어 감성 분석 활용 가능성을 탐구하며, 이 분야의 향후 연구 방향에 중요한 시사점을 제공한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제16호
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• pp.29-35
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• 1998

The purpose of this study is to analyze the elements forming interior design and to examine dimensional relationship among the elements which form space through the comparison of the spatial language and semiotics of space for the component of interior design. In addition to that it indtends to derive the principle of design which dominate interior design and the inherent diversified meaning by comparing those elements with the square of semiotic used in semiotics. Through this comparsion the meaning of constituent forming space which can be observed through the comparsion of square of semiotic has redefined flexbility among relational system of elements and this flexible concept make the scope of environment including human being broad and enriched. This study fist of all analyzes various phenomena of social culture review semiotics meta-learning and examines back theoretical ground of semiotics which is needed for space analysis. Second of all in the area of presenting an analysis tool for meaningful analysis this report introduces the square of semiotics which was invented,. A. J. Greimas in order to analyze the meaning of literary work and defind three categories of the progressive research method for the analysis of interior design and research itself. Finally as for the analysis of meaning for interior design this report sets the space and analyzed the space in accordance with the method and research procedure. being

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3712-3729
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• 2020

Smoke detection is helpful for early fire detection. With its large coverage area and low cost, vision-based smoke detection technology is the main research direction of outdoor smoke detection. We propose a two-stage smoke detection method combined with block Deep Normalization and Convolutional Neural Network (DNCNN) and visual change image. In the first stage, each suspected smoke region is detected from each frame of the images by using block DNCNN. According to the physical characteristics of smoke diffusion, a concept of visual change image is put forward in this paper, which is constructed by the video motion change state of the suspected smoke regions, and can describe the physical diffusion characteristics of smoke in the time and space domains. In the second stage, the Support Vector Machine (SVM) classifier is used to classify the Histogram of Oriented Gradients (HOG) features of visual change images of the suspected smoke regions, in this way to reduce the false alarm caused by the smoke-like objects such as cloud and fog. Simulation experiments are carried out on two public datasets of smoke. Results show that the accuracy and recall rate of smoke detection are high, and the false alarm rate is much lower than that of other comparison methods.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.33-43
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• 2022

This study presents a method to restore an optical satellite image with distortion and occlusion due to fog, haze, and clouds to one that minimizes degradation factors by referring to the same type of peripheral image. Specifically, the time and cost of re-photographing were reduced by partially occluding a region. To maintain the original image's pixel value as much as possible and to maintain restored and unrestored area continuity, a simulation restoration technique modified with the Cycle Generative Adversarial Network (CycleGAN) method was developed. The accuracy of the simulated image was analyzed by comparing CycleGAN and histogram matching, as well as the pixel value distribution, with the original image. The results show that for Site 1 (out of three sites), the root mean square error and R² of CycleGAN were 169.36 and 0.9917, respectively, showing lower errors than those for histogram matching (170.43 and 0.9896, respectively). Further, comparison of the mean and standard deviation values of images simulated by CycleGAN and histogram matching with the ground truth pixel values confirmed the CycleGAN methodology as being closer to the ground truth value. Even for the histogram distribution of the simulated images, CycleGAN was closer to the ground truth than histogram matching.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.159-165
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• 2019

딥러닝을 기반으로 한 음성 인식 기술이 상용 제품에 적용되기 시작했지만, 음성 인식으로 분석된 텍스트를 효율적으로 처리할 방법이 없기 때문에 VR 컨텐츠에서 그 적용 예를 찾아 보기는 쉽지 않다. 본 논문은 문장의 형태소를 분석하는 형태소 분석기와 챗봇 개발에 주로 이용되는 검색 기반 모델(Retrieval-Based Model)을 활용하여 명령어를 효율적으로 인식하고 대응할 수 있는 한국어 텍스트 명령 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 제안한 시스템은 문자열 비교 방식과 같은 동작을 하기 위해 16%의 명령어만 필요했으며, Google Cloud Speech와 연동하였을 때 60.1%의 성공률을 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 문자열 비교 방식보다 효율적이라는 것을 알 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.19-26
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• 2023

전국 대학생의 중도 탈락 비율의 증가는 학생 개인 뿐만 아니라 대학과 사회에 심각한 부정적 영향을 끼친다. 본 연구에서는 중도 탈락이 예상되는 학생을 사전에 식별하기 위하여, 각 대학의 학사관리 시스템에서 손쉽게 얻을 수 있는 학적 데이터를 기반으로 머신러닝 분야의 결정트리, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 및 딥러닝 기반의 중도 탈락 예측 모델을 구축하고, 그 성능을 비교·분석하였다. 분석 결과 로지스틱 회귀 기반 예측 모델의 재현율이 가장 높았으나 f-1 및 auc 값이 낮은 한계를 보였고, 랜덤 포레스트 기반의 예측 모델의 경우 재현율을 제외한 다른 모든 지표에서 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 예측 기간에 따른 예측 모델의 성능을 확인하기 위하여 예측 기간을 단기(1개 학기 이내), 중기(2개 학기 이내) 및 장기(3개 학기 이내)로 나누어 분석해 본 결과, 장기 예측 시 가장 높은 예측력을 보였다. 본 연구를 통해 각 대학은 중도 탈락이 예상되는 학생들을 조기에 식별하고, 이들에 대한 집중 관리를 통해 중도 탈락 비율을 줄이며 나아가 대학 재정 안정화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.