• 생태와환경
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• 제50권4호
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• pp.459-469
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• 2017

본 연구는 박테리아 탈질법을 이용하여 질산성 질소의 질소 및 산소의 안정동위원소 분석법을 연구하였으며, 시료 농도, 미생물 배양시간에 따른 분석값의 변화에 대하여 고찰하였다. 탈질미생물법을 이용하여 시료 내 질산염 농도가 $0.1mg\;L^{-1}$까지 질산성 질소의 산소 및 질소 동위원소 분석이 가능하였고, 0.2‰까지 정확도를 확보하였다. 환경시료(지하수) 내 질산염의 기원을 추적하기 위하여 잠재적 질소 오염원(합성비료, 축산비료)의 동위원소비를 조사한 결과, 합성비료(${\delta}^{15}N-NO_3$ -5~10‰, ${\delta}^{18}O-NO_3$ 0~15‰)는 축산비료(${\delta}^{15}N-NO_3$ 10~23‰, ${\delta}^{18}O-NO_3$ 0~20‰)와 동위원소비가 현격한 차이를 보였다. 연구지역 지하수 동위원소비와 비교한 결과, 계절별로 서로 다른 질소 오염원의 영향을 받는 것으로 여겨진다. 과거 질산염의 안정동위원소를 분석하기 위해서 다양한 방법이 시도되었다. Revesz et al. (1997)은 양이온 교환 수지를 이용한 분리법을 보고하였으며, Silva et al. (2000)와 Fukada et al. (2003)은 음이온 교환 수지를 이용한 분리법을 보고하였고, McIlvin and Altabet (2005)는 카드뮴을 이용한 화학적 변환 방법을 보고하였다. 하지만 이러한 방법에 사용되는 시약은 독성이 강하고 복잡한 전처리 과정으로 인한 긴 전처리 시간을 소요함으로 인하여 분석비용이 비싸다는 단점이 있었다. 하지만 탈질미생물법은 소량의 질산염을 이용하기 때문에 기존 방법에 비해 분석에 사용되는 시료의 부피를 1/100까지 감소시켜 과거 분석이 어려웠던 빙하, 공극수, 해수 등에 대한 분석이 가능한 장점이 있다. 수생태계로 유입되는 다양한 질소 기원을 파악하기 위하여 탈질미생물법으로 분석된 안정동위원소비를 활용한다면 효율적인 수질 관리를 위한 해석기능을 제공할 것이다. 또한, 국내 최초로 지하수 환경시료에 적용함으로써 오염 기원 추적 기법을 확립하는 데 목적을 두고 있으며, 추후 정립된 분석기법을 토대로 환경분야에서 질산성 질소의 오염 인자 판별 연구에 널리 활용되기를 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제46권4호
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• pp.313-327
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• 2013

본 연구에서는 캐나다 아사바스카 지역의 맥머레이층에 대한 3차원 지구통계 모사를 실시하였으며 모사 결과를 바탕으로 심부지열회수방법을 통한 경제적 산출 가능 지역을 가늠하고자 하였다. 비투멘의 효율적인 생산을 위하여 SAGD 공법의 최적 입지를 선정하는데 있어 스팀챔버의 충분한 수직적 연장성을 확보하는 것은 중요한 사항이다. 연구지역에서 획득한 110개의 시추공 자료에 대하여 마르코프 전이 확률 기반의 분석을 실시하였으며 이를 바탕으로 맥머레이층 구성 암상에 대한 추계론적 예측을 실시하였다. 추계론적 모사를 통하여 획득한 다중재현을 기반으로 앙상블 확률 분포도를 제작하였으며 이는 각 암상이 분포 할 수 있는 포텐셜을 보여준다. 앙상블 확률 분포도를 이용하여 투수성 퇴적층(역질 퇴적층 및 사질 퇴적층)에 대한 누적 층후도를 구성하였으며 이를 바탕으로 SAGD 공법이 적용될 수 있는 최적 입지를 선정하였다. SAGD 최적 입지 선정을 위한 추가적인 분석을 실시하기 위하여 전이율을 바탕으로 한 단일 퇴적층의 평균적인 수직 및 수평적 연장성을 산정하였다. 투수성 퇴적층의 평균적인 수직적 연장성은 대체로 투수성 퇴적층에 대한 누적층후도 분포도와 유사한 분포 양상을 보이나 일부 누적 층후가 큰 위치에서 유사하지 않은 양상을 보인다. 이는 누적 층후도와 평균적인 수직적 연장성 분포 양상이 유사하지 않은 지역은 투수성 퇴적층과 다른 암상과의 교호성은 매우 크나 투수성 퇴적층의 수직적인 연장성은 좋지 않음을 의미한다. 따라서 누적층후도 뿐 만 아니라 투수성 퇴적층의 수직적 연장성 또한 충분히 고려하였을 때 건전한 SAGD 최적 입지를 선정하는데 충분히 신뢰성 있는 결론을 도출 할 것으로 판단된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.147-160
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• 2020

추계학적 WP을 이용하여 불확실성을 고려하면서 항만 구조물의 실시간에 따른 피해와 파괴확률 그리고 잔류수명을 해석할 수 있는 모형을 수립하였다. 과거부터 현재까지의 피해상태와 미래에 발생될 피해 진행 과정에 포함되는 불확실성을 고려할 수 있는 추계학적 확률모형이다. 피해경로를 추적할 수 있으며 누적피해의 밀도함수도 산정하여 파괴확률을 추정할 수 있다. 또한 구조물의 잔류수명에 대한 밀도함수도 구할 수 있다. 최소자승법과 최우도법을 이용하여 모형의 파라미터를 추정할 수 있는 방법도 제시하였다. 검증을 위해 시간의 진행에 따른 누적피해와 잔류수명에 대한 밀도함수를 산정하고 해석하였는데 이론적인 결과가 MCS 기법의 수치적인 결과와 매우 잘 일치하였다. 또한 내구수명이나 잔류수명에 대한 밀도함수의 거동과 MTTF와 MRL이 정량적으로 잘 일치하였다. 한편 본 연구에 수립된 모형을 경사제에 적용하기 위하여 피복재 피해에 대한 수리모형 실험자료를 활용하여 모형의 파라미터들을 추정하였다. 시간의 진행에 따른 피복재 누적피해의 밀도함수와 파괴확률을 산정하였는데 MCS의 결과와 이론적인 결과가 매우 잘 일치하였다. 경과시간이 클수록 밀도함수가 우측으로 이동하면서 불확실성이 커지면서 파괴확률이 급격하게 증가하였다. 또한 재령에 따른 잔류수명의 거동특성을 해석하였는데, 잔류수명의 분포함수에서 좌측보다는 우측 꼬리 부분이 길게 형성되어 MRL이 급격하게 감소하는 경향을 보였다. 이는 경사제 피복재의 피해가 완만하게 증가하는 현상을 반영한 것으로 판단된다. 특히 재령과 내구수명 그리고 잔류수명의 관계를 해석하였는데, 재령이 오래될수록 재령과 MRL의 합이 MTTF와 큰 차이를 보이고 있다. 이는 재령이 증가하면 잔류수명의 평균인 MRL이 불확실성에 의하여 급격히 감소하기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.