• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1043-1060
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• 2023

최근 기후변화의 가속화로 바다에 의한 탄소의 흡수 작용을 칭하는 '블루 카본(blue carbon)'에 대한 관심이 많아지고 있지만, 탄소 순환의 핵심이 되는 해양 생태계에 대한 우리의 이해는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 탄소 순환을 고려한 글로벌 해양 생태 권역(marine eco-province)을 k-means clustering 기법을 활용하여 분류·분석하였다. 지난 20년 간(2001-2020) 위성을 활용하여 생산된 Carbon-based Productivity Model (CbPM) 순 일차 생산량(Net primary production, NPP), particulate inorganic and organic carbon (PIC and POC), 위성 관측과 재분석모델을 결합하여 생산한 해수면 염분(sea surface salinity, SSS) 및 온도(sea surface temperature, SST) 총 다섯가지 자료를 활용하였다. 최적화 과정을 거쳐 총 9개의 생태권역을 도출하였으며, 각 권역의 공간분포와 특성을 분석하였다. 이 중 5개의 권역은 주로 대양의 특성을 반영하고, 4개의 권역은 연안 및 고위도 해역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기존에 알려진 해양 생태 권역과의 정성적 비교를 통하여 탄소순환을 고려한 해양 생태권역의 특징을 상세히 분석하였다. 마지막으로 과거 5년 단위(2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020)로 생태 권역의 변화를 분석하였으며, 연안생태계의 빠른 변화와 특히 담수유입으로 인해 생산량이 높고 생태적으로 중요한 권역의 감소를 확인하였다. 이러한 연구 결과는 탄소 순환 및 기후변화를 고려한 해양 생태 권역 분류 및 연안 관리에 대한 중요한 참고자료로 활용 될 수 있으며, 기후 변화에 취약한 지역에 대한 체계적인 관리 지침 개발에 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.993-1003
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• 2023

대기온실가스 증가로 전지구 평균기온은 산업화 이전 대비 1.1℃ 상승했고 수자원시스템의 공급능력에 상당한 변화가 예상된다. 본 연구에서는 금강수계 내 여러 중권역의 이수안전도와 기후조건의 관계(기후반응함수)를 단변량 함수로 나타내 기후민감도를 동시에 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 사례연구를 위해 GR6J 모형으로 중권역별 자연유출을 모의했고 이를 Water Evaluation And Planning (WEAP) 최적모형에 입력해 2030년 수요전망에 대한 공급신뢰도를 평가하였다. 여러 중권역의 이수안전도를 동시에 비교하기 위해 평균 강수량과 잠재증발산량의 비율을 독립변수 사용하여 단변량 기후민감도 함수를 개발하였다. 사례연구 결과, 1991-2020 자연유출을 이용해 수계전체 물부족을 최소화시키는 운영을 가정했을 때 공급신뢰도는 19개 중권역 중 보청천유역에서 가장 낮았다. 하천유지유량의 우선순위를 농업용수와 생공용수과 동일하게 조정한 시나리오에서는 보청천유역, 초강유역, 논산천유역의 이수안전도가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 보청천유역, 초강유역, 논산천유역의 이수안전도는 모든 기후스트레스 테스테에서 크게 감소한 반면, 미호강유역, 금강공주유역, 금강하구유역은 아주 건조한 기후조건에서만 이수안전도가 감소했다. 대규모 인프라에서의 공급이 원활한 중권역의 기후민감도는 크게 변하지 않았다. 2021-2050 기후전망을 민감도함수에 적용했을 때 금강수계의 공급신뢰도는 대체로 좋아질 가능성이 높지만 하천유지유량 우선순위를 높이게 되면 지형적, 인위적으로 고립된 중권역에서 물부족은 심해질 것으로 분석되었다. 2021-2050기간 금강수계의 이수안전도는 기후스트레스 보다 하천관리정책의 변화에 더 큰 영향을 받을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제2권1호
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• pp.28-36
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• 2001

Objective: To provide a systematic overview of the effects of various parameters on contrast enhancement within the same population, an animal experiment as well as a computer-aided simulation study was performed. Materials and Methods: In an animal experiment, single-level dynamic CT through the liver was performed at 5-second intervals just after the injection of contrast medium for 3 minutes. Combinations of three different amounts (1, 2, 3 mL/kg), concentrations (150, 200, 300 mgI/mL), and injection rates (0.5, 1, 2 mL/sec) were used. The CT number of the aorta (A), portal vein (P) and liver (L) was measured in each image, and time-attenuation curves for A, P and L were thus obtained. The degree of maximum enhancement (Imax) and time to reach peak enhancement (Tmax) of A, P and L were determined, and times to equilibrium (Teq) were analyzed. In the computed-aided simulation model, a program based on the amount, flow, and diffusion coefficient of body fluid in various compartments of the human body was designed. The input variables were the concentrations, volumes and injection rates of the contrast media used. The program generated the time-attenuation curves of A, P and L, as well as liver-to-hepatocellular carcinoma (HCC) contrast curves. On each curve, we calculated and plotted the optimal temporal window (time period above the lower threshold, which in this experiment was 10 Hounsfield units), the total area under the curve above the lower threshold, and the area within the optimal range. Results: A. Animal Experiment: At a given concentration and injection rate, an increased volume of contrast medium led to increases in Imax A, P and L. In addition, Tmax A, P, L and Teq were prolonged in parallel with increases in injection time The time-attenuation curve shifted upward and to the right. For a given volume and injection rate, an increased concentration of contrast medium increased the degree of aortic, portal and hepatic enhancement, though Tmax A, P and L remained the same. The time-attenuation curve shifted upward. For a given volume and concentration of contrast medium, changes in the injection rate had a prominent effect on aortic enhancement, and that of the portal vein and hepatic parenchyma also showed some increase, though the effect was less prominent. A increased in the rate of contrast injection led to shifting of the time enhancement curve to the left and upward. B. Computer Simulation: At a faster injection rate, there was minimal change in the degree of hepatic attenuation, though the duration of the optimal temporal window decreased. The area between 10 and 30 HU was greatest when contrast media was delivered at a rate of 2 3 mL/sec. Although the total area under the curve increased in proportion to the injection rate, most of this increase was above the upper threshould and thus the temporal window was narrow and the optimal area decreased. Conclusion: Increases in volume, concentration and injection rate all resulted in improved arterial enhancement. If cost was disregarded, increasing the injection volume was the most reliable way of obtaining good quality enhancement. The optimal way of delivering a given amount of contrast medium can be calculated using a computer-based mathematical model.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.