• Geomechanics and Engineering
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• 제37권1호
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• pp.49-64
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• 2024

Rocks undergoing repeated loading and unloading over an extended period, such as due to earthquakes, human excavation, and blasting, may result in the gradual accumulation of stress and deformation within the rock mass, eventually reaching an unstable state. In this study, a CNN-CCM is proposed to address the mechanical behavior. The structure and hyperparameters of CNN-CCM include Conv2D layers × 5; Max pooling2D layers × 4; Dense layers × 4; learning rate=0.001; Epoch=50; Batch size=64; Dropout=0.5. Training and validation data for deep learning include 71 rock samples and 122,152 data points. The AI Rock Constitutive Model learned by CNN-CCM can predict strain values(ε₁) using Mass (M), Axial stress (σ₁), Density (ρ), Cyclic number (N), Confining pressure (σ₃), and Young's modulus (E). Five evaluation indicators R², MAPE, RMSE, MSE, and MAE yield respective values of 0.929, 16.44%, 0.954, 0.913, and 0.542, illustrating good predictive performance and generalization ability of model. Finally, interpreting the AI Rock Constitutive Model using the SHAP explaining method reveals that feature importance follows the order N > M > σ₁ > E > ρ > σ₃.Positive SHAP values indicate positive effects on predicting strain ε₁ for N, M, σ₁, and σ₃, while negative SHAP values have negative effects. For E, a positive value has a negative effect on predicting strain ε₁, consistent with the influence patterns of conventional physical rock constitutive equations. The present study offers a novel approach to the investigation of the mechanical constitutive model of rocks under cyclic loading and unloading conditions.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제56권4호
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• pp.341-349
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• 2018

The infection status of Centrocestus armatus metacercariae (CaMc) was broadly surveyed in freshwater fishes from major river systems in the Republic of Korea (Korea) during 2008-2017. A total of 14,977 fishes was caught and examined by the artificial digestion method. CaMc were detected in 3,818 (97.1%) (2,114 Z. platypus: 96.1% and 1,704 Z. temminckii: 98.4%) out of 3,932 Zacco spp. examined and their density was 1,867 (2,109 in Z. platypus and 1,567 in Z. temminckii) per fish infected. The prevalences with CaMc were high, 93.7-100%, in Zacco spp. from all surveyed areas. However, their densities were more or less different by the surveyed areas and fish species. They were most high in Nakdong-gang in Gyeongsangnam-do (4,201 in average), and followed by Geum-gang (2,343), Nakdong-gang in Gyeongsangbuk-do (1,623), Han-gang (1,564), Tamjin-gang and Yeongsan-gang (1,540), streams in the east coast (1,028), Seomjin-gang (488) and Mangyeong-gang (170). In another species of rasborinid fish, Opsariichthys uncirostris amurensis, CaMc were detected in 222 (74.8%) out of 297 ones examined and their density was 278 (1-4,480) per fish infected. CaMc were also detected in total 41 fish species except for the rasborinid fish, Z. platypus, Z. temminckii and O. uncirostris amurensis. Conclusively, it was confirmed that among the 3 species of rasborinid fish, Z. platypus and Z. temminckii are highly prevalent and O. uncirostris amurensis is moderately prevalent with CaMc. Additionally, we could know that variety of fish species act as the second intermediate hosts of C. armatus in Korea.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 시큐리티연구
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• 제53호
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• pp.109-133
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• 2017

이 연구는 최근 5년간 북미 및 유럽지역에서 발생한 테러리즘의 전반적인 동향분석을 목적으로 한다. 특히 2012년 이후 발생한 테러리즘 사건을 살펴보면 소프트타겟을 테러리즘 공격 대상으로 하는 등 기존에 발생하던 전통적인 테러리즘과 다른 새로운 양상이 발견되고 있어 그 변화를 확인할 필요성이 있다. 2015년 11월 프랑스 파리 테러 및 지난 8월 스페인 바르셀로나 차량테러 모두 인구 유동성이 높은 도심에서 일반 시민들을 대상으로 발생하여 공격대상이 연성목표물로 변화하는 것을 확인할 수 있으며, 공격유형도 보다 복합적인 방법을 사용하고 있어 최근 테러의 경향이 예전과는 달라지고 있음을 알 수 있다. 추세가 변화하고 있음에도 불구하고 이와 관련된 실태파악을 위한 국내 선행연구는 여전히 부족하며 대부분의 선행연구는 미국 9.11테러 이후 각국의 테러 대응전략 변화에 초점을 맞추고 있다(권혜림, 2009; 김응수, 2015; 이정덕, 2015; 최용관 조윤오, 2017). 또한 테러리즘 동향을 살펴본 연구들은 최근 발생한 몇몇의 테러리즘 사례를 분석하거나 GTD(Global Terrorism Database)라는 비교적 획일적인 데이터를 사용하여 그 변화를 살펴보는데 그치고 있다. 그러나 GTD 데이터 및 사례분석을 통한 동양연구는 양적인 자료를 사용하여 추세 변화를 살펴본다고 하더라도 가장 최근의 추세 변화를 파악하는 것은 어렵다. 따라서 테러리즘의 추세를 새로운 시각으로 파악할 수 있는 자료를 구축하여 살펴볼 가치가 있다. 이러한 문제인식에서 이 연구는 국가정보원의 테러연보를 표집틀로 하여 최근 5년간 북미 및 유럽지역에서 발생한 테러리즘 자료를 수집하여 동향을 살펴보고 변화를 분석한다. 분석 결과 테러 공격유형, 무기유형 등이 복합적으로 사용되거나 규모 및 장소를 공유하는 등 예전과는 다른 유사성을 보이는 결과를 제시하였으며, 차량과 같은 운송수단이 공격수단으로 변화되어 피해지역이 넓어지고 대규모화 되는 것을 알 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1120-1128
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• 2022

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km²의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.27-30
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• 2022

기존의 공정방식에 비해 효율성이나 환경적 면에서 많은 장점을 가진 플라즈마 공정은 반도체 제작에서 널리 사용되고 있다. Plasma Sheath란 플라즈마 bulk와 그 것을 둘러싸고 있는 챔버 벽면과 전극 사이에서 관찰되는 어두운 영역으로 양이온과 전자의 이동속도 차이로 인해 발생한다. Plasma Sheath Monitoring Sensor (PSMS)는 플라즈마와 전극 사이의 전압(Voltage) 차이와 전극에 걸리는 RF power 등을 실시간으로 측정하는 센서로서 플라즈마 챔버 내에서 플라즈마의 상태와 매우 상관도가 높을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 PSMS 데이터를 활용하여 플라즈마 챔버 내의 질소이온의 상태를 예측하는 모형을 딥러닝 기계학습 기법을 이용하여 구축하였다. 연구에 사용된 데이터는 파워와 압력을 달리 셋팅한 실험에서 측정된 PSMS 데이터를 학습데이터로 활용하고 플라즈마 bulk와 Si substrate에서 측정된 질소 이온의 비율, 플럭스, 밀도를 레이블로 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 플라즈마 공정의 최적화 및 실시간 정밀제어를 위한 인공지능 기술의 기초가 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.131-142
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• 2011

최근 페이스북, 트위터 등 다양한 소셜 네트워크 서비스(SNS)가 등장하였으며, 많은 사용자들이 SNS를 이용하고 있다. 이러한 사용자의 증가로 인해 많은 조직들은 SNS에 관심을 가지게 되었다. 조직에서 SNS의 사용은 다양한 이점을 지니고 있다. SNS를 통해 조직들은 사용자들의 행위에 신속하고 지속적으로 반응할 수 있고, 다양한 특성을 지닌 사용자에게 쉽게 접근할 수 있으며, 타 매체에 비하여 사용자 특성이 반영된 차별화된 전략을 세울 수 있다. 또한 기업들은 SNS를 통해 상대적으로 저렴한 비용으로 활용이 가능하며, 사용자들과 양방향 소통이 가능하여 친근성과 신뢰성이 있는 관계 구축이 용이하다. 그러나 네트워크의 특성에 따라 SNS의 정보전달의 효과가 다르게 나타남에도 불구하고 조직들은 네트워크의 특성을 고려하지 않고 획일화된 방법으로 SNS를 활용하여 사용자들과 커뮤니케이션하고 있다. 따라서 본 연구에서는 네트워크에 따른 SNS의 정보전달의 효과 차이를 분석하였다. 즉 오프라인에서의 커뮤니케이션 기반으로 형성된 네트워크와 무작위로 형성된 네트워크를 생성하여, 각각의 네트워크들의 특징 차이를 분석하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 하였다. 또한, 각각의 네트워크에서 SNS를 이용한 정보 전달 효과의 차이가 있는지 실증적으로 검증하였다. 실증 분석후 네트워크의 특성에 따라 네트워크 내 사용자들은 SNS를 받아들이는 반응이 달랐다. 따라서 조직이 효과적인 마케팅 수단으로 소셜 네트워크를 활용하기 위해서는 그 목적에 따라 네트워크의 특성을 고려하여 적절한 네트워크 형태를 구성해야 함을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.