농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.
최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 분할영역기반 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 관하여 기술한다. 분할영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정합된 영역의 정합유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 즉, 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 정합유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 장면에 대해서 실험을 수행하였으며 실험결과 가상 영상과 실내 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다. 주목할 만한 결과는 기존의 연구에서 적용하기 힘들었던 복잡한 실외 영상에 대한 변이도 역시 정확도가 향상된 것이다.
부도는 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로, 미리 부도여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 경영분야에서 대단히 중요한 의사결정문제 중 하나이다. 이에 지능정보시스템 분야에서도 그간 기업의 재무 데이터에 기반해 부도예측을 개선하기 위한 노력을 기울여왔는데, 안타깝게도 기존의 연구들은 대부분 분류모형의 성능 개선을 통해 예측 정확도를 개선하는 것에만 주로 초점을 맞추어 다른 요소들을 충분히 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 부도예측 모형의 정확도를 개선하기 위한 방편으로 새로운 데이터 전처리 방법, 그 중에서도 효과적인 표본추출 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 부도예측을 위해 사용되는 데이터들은 극심한 데이터 불균형 문제에 노출되어 있는데, 본 연구에서는 k-reverse nearest neighbor(k-RNN)와 one-class support vector machine(OCSVM) 방법을 결합한 하이브리드 언더샘플링(hybrid under-sampling) 접근법을 통해 이같은 데이터 불균형 문제를 해결하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 접근법에서 k-RNN은 이상치를 효과적으로 제거할 수 있으며, OCSVM은 다수를 구성하는 등급의 데이터로부터 정보량이 풍부한 표본만 효과적으로 선택할 수 있는 수단으로 활용될 수 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 은행의 비외감기업 부도예측모형 구축에 제안 기법을 적용해 본 뒤, 일반적으로 많이 사용되는 랜덤샘플링(random sampling)과 제안 기법의 성능을 비교해 보았다. 그 결과, 로지스틱 회귀분석, 판별분석, 의사결정나무, SVM 등 대다수의 분류모형에 있어 분류 정확도가 개선됨을 확인할 수 있었으며, 모든 분류모형에 있어 부정 오류, 즉 부실기업을 정상으로 예측하는 오류율이 크게 감소함을 확인할 수 있었다.
디지털 방사선 시스템은 영상의학에서 큰 비중을 차지하고 있다. 잘못된 영상이 제공 된다면 이는 환자의 건강에 나쁜 영향을 줄 수 있기에, 올바른 디지털 방사선 영상이 제공되어야만 한다. 또한, artifact는 오진으로 이어질 수 있다. 디지털 방사선 시스템에서 발생하는 artifact를 종류별로 분석하여 그 결과 분석하였다. 본 연구에서 사용된 artifact는 서울의 종합병원 급 의료기관에서 2007년부터 2014년까지 수집된 자료들이다. 수집된 자료는 발생 원인별로 구별하여 그 원인을 분석하였다. artifact는 하드웨어적 artifact, 소프트웨어적 artifact, 사용자 오류, 시스템 artifact 및 기타로 구분하였다. 하드웨어적 artifact는 Ghost가 가장 빈번하게 관찰되었으며, 이는 신호의 잔류에 의한 것이다. 다음은 RF 잡음에 의한 오류, 장비 내 이물질에 의한 오류 순이다. 소프트웨어 artifact는 많은 원인이 있다. 부정확한 영상 교정에 의한 artifact가 가장 많았으며, EDR 인식오류, 접합면 처리 오류 등이 있으며, 소프트웨어 artifact는 매우 다양한 경향을 나타낸다. 사용자 오류는 디지털 의료 영상 시스템을 바르게 이해하지 못해 발생시킨 것들이 많았다. 아울러, 시스템 artifact는 DICOM 헤더 정보 오류, 압축 오류가 있다. 분명하게 나타나는 artifact는 재촬영의 원인이 되어 환자의 피폭을 증가시키고, 불분명하게 나타나는 artifact는 오진을 유발 시킬 수 있다. 따라서 방사선사에게서 이러한 artifact를 바로 구별 할 수 있는 능력이 요구 된다. 그러므로 artifact가 발생되는 원인과 그 특성을 분명하게 이해함으로 지속적인 교육과 안정적인 시스템 운영에 힘써야 할 것으로 사료된다.
최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.
이야기 구연 현장에서 전달되는 이야기들은 세련되고 정제된 것들 보다는, 왜곡되고 변질된 채 전승되는 이야기들이 더 많다. 거기다가 구연자의 엉뚱한 해석까지를 텍스트 범주에 포함한다면 문제는 더 복잡해진다. 구연 설화의 경우에는 이야기를 연행하는 구연자의 세계관과 이야기 내용이 불일치하는 경우가 흔히 발생하게 되는데, 이 글은 그 동안 우리가 설화를 읽으면서 지나치고 말았던 부분들을 행동경제학적 관점에서 점검함으로써 설화 읽기 내지는 해석에 새로운 관점을 제기한다. 모든 인간의 합리성이란 제한된 합리성일 수밖에 없다. 제한된 합리성으로 인해 인간은 최선의 선택을 하지 못하고 자신이 충분하다고 생각하는 만족할 만한 수준에서 사고를 멈추고 단순한 모형이나 대략적인 추측에 의존하여 의사결정을 하게 된다. 이 단 순화되는 의사결정 과정에 작용하는 것이 바로 휴리스틱(Heuristic)이다. 휴리스틱은 기존 경험이나 특정 정보만을 이용하기 때문에 의사결정이나 행동에 편향(Bias)이 생기게 된다. 구비문학은 언어 대중의 어림짐작과 사고의 편향성에 기반을 두고 전승되어 온 특징이 있기에, 행동경제학의 휴리스틱과 구비문학을 관련시킬 여지는 충분하다. 이 글은 대중의 사고유형과 행동양식에 대한 행동경제학의 관점을 원용하여, 개인과 대중의 기억을 바탕으로 구연되는 이야기에 대해 휴리스틱의 관점에서 논의했다. 휴리스틱은 화자의 실수, 이야기의 착종, 청중의 반응 등 이야기 구연에서 자주 포착되었지만 본격적으로 논의하기 어려웠던 유의미한 사항들을 어떤 방식으로 다룰 수 있는지도 내포하고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 고건축 기술사적 관점에서 첨성대 축조당시 가설공법을 규명하고자 하였다. 독특한 구조와 형태로 이루어진 첨성대는 그동안 많은 관심을 끌며 연구되어왔으나 고건축 기술사적 측면에서 접근한 사례를 보기 어렵다. 더욱이 첨성대 축조기술에 관한 연구는 고건축 기술사적 고찰기반이 취약한 추론으로 전개되어 있으므로 많은 의문점을 남기고 있다. 여러 가지 의문점 가운데 가설공법에 대한 논의는 고건축시공 규준방식과 드잡이에 관한 기술사적(技術史的) 고찰을 결여한 추론으로 전개되어 있으므로 신빙성 있는 역사적 사실규명으로 보기 어렵게 한다. 연구결과 첨성대축조 가설공법에 대한 규명은 실제유구가 남아있지 않아 직접 고찰에 한계가 있었으나, 그간의 오류 폭을 좁히고 기초자료 제공에 의한 기술사(技術史) 연구 활성화를 기대할 수 있게 되었다. 주요 연구결과는 세 가지로 정리되었다. 1. 원통형 구조로 이루어진 첨성대축조 규준방식은 또한 +자먹 규구법과 다림추를 이용한 준승방식에 기초한 중심축 규준을 적용하였음으로 고찰되었다. 2. 첨성대 축석공사는 규구준승에 기초한 규준방식과 부합하는 드잡이공사 방법으로 녹로사용 가능성이 고찰 검토되었다. 3. 첨성대축조 규준과 드잡이기술에 대한 고찰 결과 규구준승에 의한 규준방식과 녹로(??)를 이용한 드잡이공사는 축석공사에 별도로 운반을 위한 비계가설을 요하지 않는 고건축 시공기술로 고찰되었다.
짧은 시차를 두고 출현하는 기억과 검사배열 사이에 차이 항목의 유무를 찾아내는 변화탐지 원리는 검사배열 출현 시 기억항목들과 견주어 차이가 있는 한 항목을 탐색한다는 점에서 시각탐색 원리와 닮아있다. 본 연구는 두 과제 사이의 이러한 유사성을 배경으로, 시각단기기억 기반 변화탐지 과제에서 변화의 출현 가능성 증감이 변화탐지 반응의사결정에 미치는 영향 즉 변화출현확률 효과의 양상을 조사했다. 이를 위해 네 개의 색상 사각형에 뒤이어 출현한 또 다른 네 개의 색상 사각형 사이의 색상들을 비교해 색상 변화 항목의 유무를 판단하는 단순세부특징 변화탐지 과제를 실시했다. 변화 항목의 출현 가능성은 전체 시행 대비 20, 50 및 80% 확률로 처치되었으며 그에 따른 변화탐지 수행 오류와 탐지민감도 및 반응시간을 분석했다. 그 결과 변화 항목의 출현 가능성이 증가할수록 오경보는 증가하고 실수 반응은 감소했으며 정기각 반응시간 또한 지연된 것이 관찰되었다. 이 변화출현확률 효과는 시각탐색 과제에서 표적의 출현 가능성 증감에 따라 관찰되는 표적출현확률 효과와 매우 유사했으며 이는 두 효과를 초래하는 배경 원리가 서로 닮아있을 가능성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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