• 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.

• 농촌계획
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• 제30권1호
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• pp.57-66
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• 2024

This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.219-239
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• 2019

개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 공연문화연구
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• 제19호
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• pp.347-378
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• 2009

재인청 출신 및 재인계통 예능인들은 전통사회에서 근대사회로의 이행기에 커다란 족적을 남겼으며, 오늘날 한국의 대표적 전통춤으로 자리매김하면서 한국창작의 모태가 되고 있다. 그럼에도 불구하고 무용학계에서는 재인계통의 춤에 대한 관심이 미흡했으며 전통춤에 대한 연구도 기방계통 춤에만 편중되어, 재인계통 춤의 연구는 단편적이거나 개별적인 연구에 그쳤다. 따라서 본 연구의 목적은 재인계통 춤의 대표격이라 할 수 있는 한성준을 통해 재인계통 춤을 분석하고 그 무용사적 가치를 분석하는데 있다. 한성준(韓成俊: 1874-1942)은 일제강점기를 경유한 재인으로, 무계(巫系)와 재인청(才人廳) 출신의 집안 내력을 갖고 있으며, 중부권을 중심으로 전승된 경향류1) 춤 맥을 계승하였으며, 속칭 '화랭이(花郞)'이기도 했던그는 명고수, 명무로 한 시대를 풍미한 전통춤의 대부이다. 그는 전통춤 근대화에 독보적인 역할을 담당하여, 전통춤을 재구성, 집대성, 무대 양식화하여 자율성을 확립하였으며, 승무를 비롯한 다양한 민속춤들이 전승체계를 갖추어 오늘의 전통춤이 되었고 또한 창작춤 소재의 근원이 되었다. 한성준이 전승한 재인계통 춤의 무용사적 가치는 다음과 같다. 첫째, 국가 중요무형문화재로 지정되어 한국문화를 대표하는 전통예술의 반열에 올라 있으며, 세계에 보여 줄 수 있는 가장 한국적인 전통문화재가 되었다. 둘째, 그 밖의 다양한 민속춤과 창작춤과 함께 한국춤의 한 장르로 위상이 확립되어 후학들의 학문적 탐구의 소재가 되고 있다. 셋째, 현대화와 시대변천에 따라 사라져가던 전통춤 부흥에 대표적인 사례가 되어 민족정체성 발견과 주체성의 위상을 확립하고 전통춤 발굴과 전승에 기여하였다. 넷째, 수많은 무용인들이 그의 춤을 전승하는 전통춤보존회를 조직하여 전수활동을 통해 많은 이수자를 배출하고 보급하고 있으며, 전통춤을 애호하는 관객들에게 향수 할 수 있는 공연 레퍼토리가 되고 있다. 또한 재인계통의 한성준의 춤은 한국창작의 지평확산에 초석으로서 다음과 같은 가치를 발견 할 수 있다. 첫째, 창작의 새로운 방법론을 모색함에 있어서 근원을 전통에서 찾아 재발견하는데 견인차 역할을 했으며, 주제표현에 있어 전통춤에서 가져옴으로서 민족주의적 정체성을 발견하고자 하였다. 둘째, 전통춤 소재를 활용해서 동작 요소를 가져와 몸짓언어로 확장시킴으로써 현대 무용과 같이 장르의 파격적인 해체에 기여하였다. 셋째, 도전적인 새로운 접근으로 전통을 재창조하려는 지평을 마련하였고, 나아가 소박한 우리춤의 근원으로 전통주의적 미학을 지향하는 데에도 기여하였다. 이상과 같은 무용사적 가치를 지닌 재인계통의 전통춤이지만 드러난 문제점은 한성준류 춤의 이원화된 전승과 전승자에 따른 각기 다른 전승 양상은 전통의 다양한 전승이라는 측면에서는 수긍이 가나 혼란을 야기할 수 있다. 그리고 나머지 한성준류 춤에 대한 복원과 무형문화재 지정 등을 통해 어려웠던 시대적 상황 속에서도 우리의 춤을 지키고 견인한 재인들의 예술혼이 담긴 재인계통의 전통춤이 탄탄한 줄기로 계승될 수 있도록 정책적인 배려가 요망된다.