• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.73-81
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• 2013

식생의 분포와 지형 태양광도의 상관성을 규명하는 것은 공간적 이질성을 내포하는 공간데이터의 분석이지만 기존의 많은 선형모델들은 이들 데이터가 갖는 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 금강산을 대상으로 식생분포를 정량적으로 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 일사량, 일조시간, 고도, 경사에 대하여 지리가중회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 실시하였다. GWR 은 전역적 모형인 OLS(Ordinary Least Squares)에 비해 모형의 설명력과 적합성이 확연히 높아졌으며, 잔차의 공간적 자기상관성 또한 해소된 것으로 나타났다. OLS 분석결과는 NDVI에 미치는 지형 태양광도의 영향력을 연구지역에서 단일하게 추정하였으나, GWR은 각 인자가 NDVI에 미치는 영향력을 국지적으로 보다 세밀하게 추정하여 공간단위에 따른 각 인자의 영향력을 보다 확연히 나타내었다. 국지적 차원에서 추정된 NDVI와 지형 태양광도의 상관성은 식생분포를 조사하는 과정에서 보다 객관적이고 세밀한 분석을 위한 중요한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 생명과학회지
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• 제28권9호
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• pp.1062-1067
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• 2018

국제 무역 및 전세계 수산물 소비의 증가로 인해 다양한 수산물이 국내로 수입되어 유통되고 있다. 최근 수입 수산물의 종명 및 원산지 표시사항을 허위로 기재하는 경우가 급증하여 식품안전성에 심각한 문제가 야기되고 있다. 불법적으로 유통되는 수산물의 안전관리를 위해 DNA 기반 기술을 이용한 종 판별법 마련이 시급하다. 본 연구에서는 전세계적으로 중요한 대형선망어업 어종 중 하나인 전갱이속 어류의 종을 판별하기 위해 duplex-PCR을 사용한 검출 방법을 개발하였다. 국내에 유통되는 T. japonicus과 T. novaezelandiae의 시료를 확보하여 COI 영역의 염기서열 분석을 통하여 종간 특이성을 나타내는 단일염기다형성 유전자를 탐색하였으며, PCR 증폭 산물의 크기를 고려하여 2개의 종 특이적인 정방향 primer를 설계하였다. Duplex-PCR 분석 결과, T. japonicus (103 bp), T. novaezelandiae (214 bp)와 같은 단일 밴드를 전기영동상에서 확인 할 수 있었으며 상호간의 비 특이적 밴드는 형성되지 않았다. 또한 duplex-PCR 방법을 통한 T. japonicus과 T. novaezelandiae에서 최저 $0.01ng/{\mu}l$까지 검출됨을 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발된 duplex-PCR 분석법을 이용한 전갱이속 어류의 종 판별법은 정확도와 민감도가 우수하여 수산물의 수출입 및 시중에 불법적으로 유통 가능성이 있는 제품을 신속하고 과학적으로 판별할 수 있어 수산물안전관리에 활용도가 매우 클 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_1호
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• pp.431-437
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• 2013

산사태는 지진이나 집중 호우로 인해 발생되며, 최근 산사태의 발생이 증가하고 있다. 하지만 정확한 산사태의 발생을 예측하는 것은 불가능하다. 이에 본 연구에서는 공간 분석 기법과 AHP 방법을 사용하여 산사태 관리 시스템의 요소를 세분화하고자 한다. 기존의 산사태 관리 시스템은 경사 방향 요소에 대한 가중치 없이 기울기의 요소로 구성되어 있다. 산사태 발생 위험 예측의 정확도 향상을 위해서는 경사 방향에 대한 가중치를 고려하여야한다. 본 연구에서는 경사 방향을 세 가지 범주에서 분류하였다. 경사방향이 산사태에 영향을 주지 않는 경우는 고려하지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로 산사태 관리 시스템의 개선방향을 제시하고자 한다. 분석 결과, 경사 및 경사 방향에 분할이 필요하며, 지형 요소에 대한 분류로 산사태 관리 시스템의 정확도를 높일 수 있다고 판단된다. 본 연구에서는 지형요소만을 고려하였지만, 향후 연구에서는 다른 인자들을 고려한 세분화가 필요하다고 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.109-123
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• 2004

기업부도예측은 재무와 경영의사결정문제에서의 주된 인공신경망 응용분야라 할 수 있다. 일반적으로 인공신경망은 이 분야에서 매우 좋은 성과를 보이는 것으로 알려져 있지만 종종 잡음이 심한 데이터에 대해서는 일관성 있고 예측가능한 성과를 보이지 못하는 경우가 있다. 특히 학습용 자료가 매우 많아서 학습시간과 자료수집비용이 과대한 경우에는 적절한 자료의 축소가 되지 않고는 인공신경망을 학습시키는 것이 불가능한 경우도 있다. 사례선택기법은 자료의 차원을 축약시켜 주며 직접적으로 자료를 축소시켜 주는 방법이다. 사례기반 학습기법에서는 이미 몇 연구가 사례선택기법의 필요성을 주장한 바 있으나 인공신경망 모형에서 사례선택기법의 필요성을 주장한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 기업부도예측을 위한 인공신경망 모형에서 유전자 알고리즘을 이용한 사례선택기법을 제안한다. 본 연구에서 유전자 알고리즘은 다층 인공신경망에서의 계층별 연결강도를 최적화하고, 동시에 학습에 적합한 사례를 선택한다. 유전자 알고리즘에 의해 결정된 계층별 연결강도는 역전파오류 학습기법에서 종종 발생하는 국부 최적해에 수렴하는 현상을 최소화해 줄 것으로 기대되고, 선택된 학습용 사례는 학습시간의 단축과 예측성과를 향상시켜 줄 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 모형과 주요 데이터 마이닝 기법들의 성과를 비교 연구한다. 실험결과, 제안된 방법이 인공신경망에서의 사례선택기법으로 유용한 것으로 나타났다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제16권2호
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• pp.152-158
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• 2012

목적: 뇌내 정맥혈관을 평가하기 위한 조영 증강 자기공명 정맥촬영술의 arterial trigger 와 venous trigger 방법으로 시행한 영상의 차이점을 비교 분석하고자 한다. 대상과 방법: 건강검진을 목적으로 자기공명정맥촬영술을 시행한 41명의 환자들을 대상으로 해면부위의 내경 동맥에서 arterial triggering하여 6초 후에 얻은 영상 (n = 20) 과 상시상 정맥동에서 venous triggering (n = 21) 방법으로 시행한 영상을 후향적으로 분석하였다. 영상은 가돌리늄 조영제 ($Magnevist^{(R)}$, Schering, Germany)를 0.1 mmol/kg 정맥주입하여 시행하였고, 두개강 전반에 대하여 시상영상을 fast spoiled gradiend echo sequence로 시행하였다 (TR/TE 5.2/1.5, matrix $310{\times}310$, 절편수 124 절편, 두께 15 cm). 두 그룹의 영상을 해부학적 정맥 혈관 구조에 따라 17 정맥구역에 대하여 평가하였고, 정맥의 영상품질은 세 단계 (안보임, 일부 보임, 완전히 보임)로 나눠서 평가하였다. 결과: 정맥이 완전히 보인 구역은 arterial triggering 자기공명 정맥 촬영술에서 84% (272/323), venous triggering 자기 공명 정맥촬영술에서 91% (310/340) 이다. Venous triggering 자기공명촬영술과 arterial 자기 공명 정맥촬영술을 비교하였을 때 뇌내 정맥 구조를 평가하는데 있어 venous triggering 방법이 통계적으로 유의하게 높았다 (Fisher exact test, p<0.006). 결론: 조영 증강 자기공명 정맥 촬영술은 정맥 혈관 구조에 대한 고화질의 이미지를 제공하였고 arterial triggering 방법보다 venous triggering 방법이 뇌내 정맥 구조 평가에 우월한 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.136-146
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• 2013

본 연구에서는 첫째, 실질적인 백두대간 및 정맥의 현황 및 관리 방안을 마련하기 위하여 능선축 대한 용어를 우선적으로 구분하였다. 둘째, 기존 발간된 종이지도, 산경표를 바탕으로 우리나라 백두대간 및 정맥 현황을 정리하였다. 셋째, 항공사진, 위성영상 및 수치지도 등을 바탕으로 하는 지리정보시스템을 활용하여 한북정맥, 한남정맥 및 금북정맥 등의 전국에 걸친 정맥을 재정립하였다. 분석의 정확성을 위하여 최신 수치지도로부터 DEM, 음영기복도, 경사도, 곡율도 및 경사 방향도를 기초자료로 분석하였다. 추출과정을 세밀히 분석하여 기존 백두대간을 보정 하였으며 신규로 정맥들을 추출하였다. 또한 백두대간 및 정맥 주변의 자연환경 현황을 분석하기 위하여 생태 자연도 등급 분포 현황을 능선축으로 1km 이내로 분석하였다. 이를 바탕으로 국내외 산능선부 관리제도에 대한 정책적 사항을 제안하고, 백두대간 및 정맥 이용 개발 시 환경성평가 방안을 제안하였다. 본 연구에서는 기존에 정규화 되지 못했던 백두대간 및 정맥을 지리정보시스템을 활용하여 정리하고 분석하였다. 이를 바탕으로 산지능선 관리에 대한 정책적 연계 및 주요 능선축의 이용개발 시 환경성평가 방안을 모색하기 위한 연구라고 할 수 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제12권1호
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• pp.109-115
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• 1994

본 연구의 목적은 뇌정위적 방사선수술시 최적 선량분포를 얻기 위하여 빠른 multiple isocenter 계획을 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 개발하는 데 있다. 18cm 직경의 구형 머리 팬톰과 정확한 선량 알고리듬을 이용하여 선량값을 계산한 뒤 fltting 기술을 이용하여 빠른 구형선량 모델을 개발하였다. 구형선량 모델을 이용하여 single isocenter에 대한 선량값은 합산에 의하여 쉽게 얻어졌다. Isocenter들간의 이동에 따른 선량분포의 변화를 이용하여 컴퓨터 자동추적 방법이 개발되었으며, isocenter 간격 및 collimator 크기가 빠른 시간내에 결정될 수 있었다. 구형선량모델은 beam data에 의한 선량데이타와 같은 선량분포를 나타냈으며 고속으로 삼차원 선량계산을 가능하게 하였다. 컴퓨터 자동추적 방법은 지금까지의 시행착오적 방법에 비해 보다 빠르게 최적 isocenter setting을 제공할 수 있었다. 구형선량모델 및 컴퓨터 자동추적방법은 multiple isocenter를 이용한 수술 계획시 최적선량 분포를 보다 빨리 얻을 수 있었다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2008년도 공동학술대회
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• pp.51-56
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• 2008

등방성 매질에서의 파형역산에 대한 연구는 1980년대부터 꾸준히 이루어져 왔으나 이방성 매질에 대한 연구는 그렇지 못하다. 본 연구에서는 이방성 매질에 대한 시간영역 셀기반 유한 차분 모델링 기법을 이용해 2차원 TI 구조에서의 파형역산 알고리듬을 개발하였다. 반복적인 비선형 역산에서 최대 급경사 방향은 역시간 구조보정의 역전파 방법을 이용하여 간접적으로 계산하였고, 이를 정규화 시키기 위해 슈도-헤시안 행렬을 이용하였다. 본 연구에서 제시된 시간영역 파형역산 기법을 이방성 매질을 포함한 2층 구조와 이방성 Marmousi 모형 자료에 적용하고 이를 등방성 매질만을 고려한 기존의 파형역산 결과와 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해 이방성 매질을 등방성 매질로 가정하고 파형역산을 수행할 경우 정확한 영상을 얻을 수 없기 때문에, 실제 탐사 자료의 파형역산을 수행할 경우 이방성 매질을 고려해야 좀 더 정확한 지하 구조를 파악할 수 있음을 확인하였다.