• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.

• 한국인구학
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• 제21권1호
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• pp.162-183
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• 1998

여기서는 많은 수의 비관측사례로부터 발생할 수 있는 표본의 편의(bias) 문제를 탐구한다. 이 연구는 본래 일본 후생성이 1989년 실시한 <가족주기와 가구형태에 대한 인구학적 조사> 자료를 이용하여 노인부보와 자녀간 근접성을 분석하는 목적에서 이루어졌다. 그런데 <가족주기와 가구형태에 대한 인구학적 조사>는 노인부모를 대상으로 한 조사가 아니라 전체 가구 일반에 대한 조사이기 때문에 노인부모에 대한 많은 정보를 손상하고 있었다. 또한 본 조사는 가구주를 통하여 가족원에 대한 정보를 획득하는 방식으로 설계되었기 때문에 가족원에 대한 정보가 완전하지 못하였다. 나아가 비관측사례의 유형을 보면 여러 항목들이 동시적으로 관측되지 않고 있었다. 이와 같이 복합적 메커니즘에서 발생한 비관측 사례는 분석의 편의를 초래할 위험이 크다. 우선, 많은 수의 비관측사례로 표준오차를 잘못 추정할 소지가 크다. 더욱이 사례들이 선택적으로 관측되지 않았다면 관측된 자료에 따른 추정을 심각한 편의를 포함할 수 있다. 이와 같이 손상된 자료로부터 발생할 수 있는 추정 편의를 개선하기 위하여 여기서는 두 가지 기법을 활용하였다. 첫째, 관측치와 공변인간의 관계에 기초하여 비관측사례를 추정하는 방법으로 EM 알고리듬을 활용하였다. 둘째, 관찰의 선택성에서 비롯된 추정 편의를 개선하기 위하여 이단계(two stage) 모형을 활용하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.857-871
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• 2013

최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6~t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.421-426
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• 2018

현재 기존에 상용화 되어 있는 LED 조명기기의 경우, LED 동작 시퀀스가 고정이 되어 있는 상태로 판매되고 있다. 이와 같은 상태로는 외부 환경 요인이 고려되지 않고 오직 장소에만 적용되는 조명 환경 용도로서의 기능만을 수행한다. 현재는 선박 내 외부 환경 요인의 변화에 따른 최적의 조명 환경 조성이 어렵게 되어있다. 그러므로 외부 환경 요인의 변화에 좀 더 유기적이고 능동적으로 적응할 수 있도록 외부 환경 값을 입력받아 실시간으로 최적 조명 값이 반영될 수 있도록 해야 될 필요성이 있다는 결론을 얻게 되었다. 본 논문에서는 마이크로프로세서를 선박 통합관리 시스템으로 활용하여 기존의 외부 환경 요인에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 다루며, 외부 환경요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다. 이를 위하여 퍼지 제어 알고리즘을 설계하고, 퍼지 제어 시스템을 구성하였다. 외부 환경 요소인 피사체와의 거리, 조도 값을 센서로 통해 입력 받고 이 값들을 퍼지 제어 알고리즘을 통하여 최적 조명 값으로 변환하여 RGB LED 모듈 조광 제어를 통하여 표현하고 퍼지 제어 시스템의 실질적인 효능을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.43-51
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• 2022

이 논문은 문법적 추론에서 유전자 알고리즘의 진화대상으로 테이블 표현(Tabular representation: TBL)을 이용한 문맥자유 문법(Context-free grammar: CFG)을 학습하는 기존의 방법을 개선하여 더 효율적인 결과를 얻은 그 방법과 실험 결과를 제시한다. 이 논문에서 소개하는 개선된 점은 두가지로, 첫째는 적합도 함수를 긍정과 부정의 예들에 대한 학습 평가를 동시에 반영하도록 수식을 개선하고 둘째는 긍정적 학습 예들로부터 생성된 TBL들에 대응되는 파티션(partition)들을 학습 문자열의 크기별로 분류하여 부류별 진화 과정을 진행하며 그 성공률에 따라 구성 비율을 조정하여 다음세대에 생존에 연계하는 학습 방법을 적용한다. 이 개선점들은 학습 예들의 크기에 따른 TBL의 크기가 여러 개체들 사이의 교배와 일반화 단계에서 복잡성과 어려움을 해결하여 기존 방법보다도 좋은 효율을 제공한다. 이 연구는 기존 방법에서 제안된 언어들로 실험하고 그 결과는 기존 방법보다 같은 성공률을 갖는 상태에서 학습 완성의 평균 세대수가 적게 걸리는 다소 빠른 세대속도의 결과를 보여준다. 앞으로 이 방법은 확장된(extended) CYK에 시도할 수 있으며 더 나아가 좀 더 복잡한 파싱 테이블(parsing table)에도 적용할 가능성을 제시한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.255-260
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• 2022

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝 모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우수하다는 것을 증명할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.99-109
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• 2023

최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.84-93
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• 2012

대형복합건설사업에서 생성되는 정보들은 장기간의 사업주기를 걸치며 다양한 사업주체간에 이동하며 변환 및 발전된다. 그래서 지연 등 사업수행에 문제가 발생하였을 때, 문제의 원인은 해당 업무가 아니라 그 업무와 관련된 이전 업무일 경우 정보흐름을 거슬러 올라가며 문제의 원인을 분석해야 한다. 그러나 복잡한 사업주체 및 업무들의 관계 때문에 사업에서 생성되는 정보들이 어떻게 흘러가는지에 대해 기존의 키워드검색방법으로는 이러한 정보흐름을 도출하기에는 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 대형복합건설사업의 정보흐름을 분석하기 위한 관계기반 정보검색기능을 구축하고 이를 사례 정보시스템에 적용하였다. 우선 기존 정보검색시스템의 활용동향과 대형복합건설사업의 특성을 분석하여 정보전달관계 검색시스템의 필요성을 도출하였고, 이에 적합한 시스템 구축 방법론 및 업무 간 관계 추론 알고리즘을 정립하였다. 그리고 구축한 시스템을 사례시스템인 도시재생사업의 업무정보시스템에 적용하여 그 활용방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 정보흐름검색은 업무를 담당하는 주체 및 총괄 관리자가 사업 전체를 원활히 진행시키기 위한 주요 업무 도출 등에 이용할 수 있으며, 추가연구의 도구로서도 활용될 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.99-112
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• 1999

국내에서 계측된 92개의 측압계수를 이용하여 심도에 따른 측압계수의 경향을 분석하고 Hoek & Brown이 정의한 측압계수의 범위와 비교하였다. 국내의 측압계수는 1이상이 84%로 대부분의 경우 수평응력이 연직응력보다 크게 나타났다. 지반의 침식. 퇴적 및 암반 풍화. 횡압력에 의한 측압계수의 변화를 분석하기 위해 탄소성 이론을 적용하고 그 결과를 유한요소해석과 비교하였다. 측압계수는 지표 침식과 횡압력이 크고 암질이 양호할수록 증가하였고 퇴적의 경우에 감소하였다. 본 연구를 통하여 여러 지질작용이 측압계수에 미치는 영향을 파악할 수 있었고, 특히 지하공동의 굴착 심도인 천부 암반에서의 측압계수 변화를 파악할 수 있었다. 다층 역전파 학습 알고리즘을 적용한 인공신경망을 이용하여 측압계수 예측 전문가 시스템을 개발하였다. 학습률, 모멘텀 상수 그리고 은닉층 노드수를 고려하여 실측치와 상관계수 0.996 이상의 매우 높은 추론율을 보이는 모델을 선정하였다 학습에서 제외한 9개 계측자료로 이 모델을 검증한 결과, 추론오차의 평균은 20%였으며 상관계수도 0.95 이상으로 측압계수를 예측하는데 있어 높은 신뢰성을 보였다.