• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.457-468
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• 2022

고령인구가 증가함에 따라 국가차원에서 노인의 건강노화 실현을 위한 장기요양 필요 발생의 예방 방안을 마련하는 것은 매우 중요하며, 정책적 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 대상자의 선정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 국민건강보험공단의 국민건강정보를 활용하여, 장기요양 필요를 야기하는 기능장애 발생 가능성이 높은 대상자를 발굴하기 위한 예측모형을 개발하고자 한다. 본 연구는 연구대상자의 과거 수집된 자료를 활용하는 후향적 연구로, 본 연구의 연구대상자는 만 65세 이상 의료보장등록인구이다(총 7,724,101명). 예측모형 개발을 위해 고유 방법인 로지스틱 회귀모형, 머신러닝 방법인 의사결정나무와 랜덤포레스트, 딥러닝 방법인 다층퍼셉트론 신경망을 분석하였다. 체계적 분석절차를 통해 각 분석방법별 모형을 적합하였고, 내적 타당성 및 외적 타당성 평가 결과를 기반으로 최종 예측모형을 랜덤포레스트로 선정하였다. 랜덤포레스트는 모집단에서의 4.50%밖에 되지 않는 장기요양 필요 대상자의 약 90%를 장기요양 필요 발생 고위험 대상자로 예측할 수 있다. 본 연구의 예측모형 및 고위험군 기준은 노인의 욕구 중심에서 예방 서비스가 필요한 대상자를 선제적으로 발굴하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.211-218
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• 2022

연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.81-93
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• 2022

주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.274-282
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• 2022

보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.197-211
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• 2022

본 연구는 부모의 긍정적 양육태도, 부정적 양육태도, 정서문제, 학습무기력 사이의 구조적 관계를 알아보는 것이다. 이를 위하여 한국아동·청소년패널조사 2018 중학교 1학년 2,590명의 데이터를 활용하여 변인들 사이의 구조적 관계를 파악하고자 하였다. 본 연구를 위하여 SPSS 21.0으로 변인간의 상관관계를 보았으며, AMOS 21.0으로 변인들 사이의 구조적 관계를 파악하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 부모의 긍정적 양육태도와 부정적 양육태도는 학습무기력에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 부모의 긍정적 양육태도와 부정적 양육태도는 정서문제에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 정서문제는 학습무기력에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 부모의 긍정적 양육태도, 부정적 양육태도와 학습무기력 사이에서 정서문제는 부분매개 하는 것으로 나타났다. 즉 부모의 양육태도에 영향을 받은 청소년의 정서는 그들의 학습에 영향을 주는 것이다. 본 연구를 통하여 그동안 정서문제를 단순히 다른 요인으로부터 영향을 받는 요인에 국한되는 것이 아닌, 학습에 영향을 주는 요인으로 다룰 수 있음을 확인하는데 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.1-10
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• 2022

완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권2호
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• pp.324-347
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• 2022

한반도 지질 정보는 공공적 활용을 위한 기초 지식의 토대를 제공하며 역사 과학으로서 지질학의 본성을 배울 수 있는 계기를 마련하므로 과학교육 측면에서 중요성이 크다. 특히 한반도에서 지구조 활동이 활발했던 중생대는 한반도 지사를 이해하기 위해 매우 중요한 시기이다. 본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정에 기반한 지구과학II 교과서의 '한반도의 지질' 단원에서 중생대의 지질과 관련된 내용의 신뢰성과 일관성을 분석하는 것이다. 분석 대상은 지구과학II 교과서 4종이고, 분석 범위는 중생대의 퇴적층, 지각 변동 및 화강암류이다. 분석 항목은 분석 범위와 관련된 용어, 시기, 암석 분포 지역이며, 분석 항목별로 교과서 내·교과서 간 일치 여부 및 과학 지식과 교과서 내용의 일치 여부를 분석하였다. 분석 결과, 중생대 지질 관련 용어, 시기, 암석 분포 지역 측면에서 각각 다양한 불일치 사례가 확인되었으며, 불일치 사례를 중심으로 개선 방안을 논하였다. 한반도 지질 교육의 목표를 달성하기 위해 과학계와 교육계의 협업을 통해 최신 과학 지식과 정합한 교육 자료가 개발될 필요성을 강조하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.119-129
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• 2021

국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.143-148
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• 2022

본고는 21세기 데이터자본주의 시대의 강력한 물적 토대인 네트워크 테크놀로지와 그 사회문화적 메타포를 비판적으로 사유하여 예술적 가능성으로 전유한 테크노컬처 사례들을 연구대상으로 삼았다. 그리하여 그것의 대안성과 문화정치적 의미를 분석하였다. 이를 위해 2008년 글로벌 금융위기 이후 본격화된 데이터자본주의의 속성과 영향력, 그리고 그 반동으로 등장한 문화예술적 콘텍스트를 검토하였다. 본고에서 고찰한 첫 번째 사례인 퍼더필드의 <0달러 노트북컴퓨터> 워크숍은 예술과 테크놀로지가 서로 관계하는 배움과 교육을 통해 시민들이 사회변화에 참여할 수 있는 방법에 대해 사유할 수 있는 유용한 범례를 제공하였다. 두 번째 사례인 그리스의 해커스페이스 HSGR은 글로벌 금융위기로 인한 그리스의 재정위기, 국가의 창작지원 감소 등의 상황에서 공동의 진보적 '문화 공유지' 유형을 새롭게 제안하여 네트워크 테크놀로지를 위기 극복의 동력으로서 개발하였다. 세 번째 사례인 파올로 치리오의 <글로벌 다이렉트> 프로젝트는 사회적 거버넌스의 지배적 유형으로서의 국가와 커뮤니티 시스템을 향한 비평적 시민의식을 제고하였다. 이러한 테크노컬처 사례들은 네트워크 테크놀로지의 의미화 가능성에 주목하여, 문화정치의 맥락에서 진보적 정치 이념과 그것의 예술적 실현의 전통을 서로 조합하고 재발견한 실천이라 평가할 수 있겠다.