• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.114-123
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• 2016

본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.76-86
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• 2016

최근 들어 급증하고 있는 보안 관련 사고들로 인하여 개인정보 및 기업정보의 관리에 대한 대책 마련이 시급한 가운데 있다. 보안 관련 사고 가운데 SQL Injection 공격은 가장 널리 악용되고, 오래된 전통적인 해킹 기법 중 하나이다. 최근까지도 웹 해킹을 시도하는 유형 중에서 높은 비중을 차지하고 있으며 그 공격 형태 또한 복잡해지고 있다. 많은 site에서 SQL Injection 공격에 대한 보완을 하여 이전보다 피해가 많이 줄어들기는 했으나 SQL Injection 공격에 의한 악의적인 관리자 권한 획득 및 비정상적인 로그인 등으로 인하여 여전히 많은 피해가 발생하고 있다. 더욱이 향후 사물인터넷 및 센서 빅데이터 환경이 널리 보급되면 수많은 디바이스들과 센서들이 연결되고 데이터의 양이 폭발적으로 증가하게 될 것이다. 그렇게 되면 현재보다 SQL Injection 공격에 의한 피해 규모는 더욱 커질 것이다. SQL Injection 공격에 대응하기 위해서는 많은 시간과 비용이 발생하게 되므로 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않으면서도 신속정확하게 SQL Injection 공격을 판별하여 방어해야 할 것이다. 본 논문에서는 SQL Injection 공격에 대응하기 위하여 데이터 분석 및 기계학습을 통하여 웹로그 데이터를 검사하여 비정상적인 패턴의 입력값인 경우 SQL 명령어의 실행 계획을 분석하여 정상적인 SQL 명령어와 비정상적인 SQL 명령어를 판별하는 방안을 제시한다. 실험 및 성능 평가를 위해 사용자의 입력 또는 SQL Injection 공격툴에 의하여 입력되는 값을 실시간으로 실행계획을 분석하여 효과적으로 차단할 수 있음을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.469-469
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• 2017

기후 변화 및 환경오염으로 인하여 물부족 국가가 세계적으로 증가하고 있는 추세이며, 특히 집중형 강우의 형태가 많아짐에 따라 홍수피해 및 상수공급의 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 최근 20여 년간의 급속한 경제성장과 도시화 과정에서 인도네시아는 인구와 산업의 과도한 도시집중으로 지난 1960-80년대 한국이 산업화 과정에서 겪었던 것보다 훨씬 심각한 환경문제에 직면하고 있으며, 자카르타와 반둥을 포함하는 광역 수도권 지역의 물 부족과 수질 오염, 환경문제가 이미 매우 위험한 수준에 도달하고 있는 실정이다. 특히, 찌따룸강 중상류에 위치한 인도네시아 3대 도시인 반둥시는 고질적인 용수부족 문제를 겪고 있다. 2010년 현재 약 일평균 15 CMS의 용수가 부족한 상황이며, 2030년에는 지속적인 인구증가로 약 23 CMS의 용수가 추가로 더 필요한 것으로 전망된다. 이러한 용수공급 문제 해결을 위해 반둥시 및 찌따룸강 유역관리청은 댐 및 지하수 개발, 유역 간 물이동 등의 구조적인 대책뿐만 아니라 비구조적인 대책으로써 기존 및 신규 저수지 연계운영을 통한 용수이용의 효율성을 높이는 방안을 모색하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 해당유역의 용수공급 부족 문제를 해소할 수 있는 비구조적인 대책의 일환으로써 다양한 댐 및 보, 소수력 발전, 취수장 등 유역 내 수리 시설물의 운영 최적화를 위한 지능형 물관리 시스템 적용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 센서 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 네트워크 기술을 바탕으로 시설물 및 운영자, 유관기관 간의 양방향 통신을 통해 유기적인 상호연계 체계를 제공 할 수 있다. 또한 유역의 수문상황과 시설물의 운영현황, 용수공급 및 수요 현황을 실시간으로 확인함으로써 수요에 따른 즉각적인 용수공급량의 조절이 가능하다. 또한, 빅데이터 분석 및 기계학습(Machine Learning)을 통해 개별 물관리 시설물에 대한 최적 운영룰을 업데이트할 수 있으며, 유역의 수문상황과 용수 수요 현황을 고려하여 최적의 용수공급 우선순위를 선정할 수 있다. 지능형 물관리 시스템 개발의 목적은 찌상쿠이 유역의 수문현황을 실시간으로 모니터링하고, 하천시설물의 운영을 분석하여 최적의 용수공급 및 배분을 통해 유역의 수자원 활용 효율성을 향상시키는 데 있다. 이를 위해 수문자료의 수집체계를 구축하고 기관간 정보공유체계를 수립함으로써 분석을 위한 기반 인프라를 구성하며, 이를 기반으로 유역 유출을 비롯한 저수지 운영, 물수지 분석을 수행하고, 분석 및 예측결과, 과거 운영 자료를 토대로 새로운 물관리 시설 운영룰 및 시설물 간 연계운영 방안, 용수공급 우선순위 의사결정 등을 지원하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 통합 DB를 기반으로 수리수문 현상의 모의 분석을 통해 하천 시설물 운영의 합리적 기준을 제시함으로써 다양한 관리주체들의 시설물운영에 대한 이견 및 분쟁을 해소하고, 한정된 수자원과 다양한 수요 간의 효율적이고 합리적인 분배 및 시설물 운영문제를 해결하기 위한 의사결정도구로써 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.164-175
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• 2019

The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.277-283
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• 2019

기술의 발전으로 다양한 부품의 개발 및 상용화는 가능 하였으나, 이에 따라 부품의 단종 주기는 단축 되었다. 이는 수천 품목 이상의 부품을 활용하여 개발하고, 장기간 운영하는 무기체계의 수리 부속 보급을 어렵게 하였으며, 무기체계 운용 가용도 저하의 주요 원인으로 작용하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 미국 등은 전담 기구를 만들어 대응하고 있으며, 국내에서는 상용 부품단종 예측도구를 활용하여 단종을 예측하고 관리하고 있다. 하지만 상용 부품단종 예측도구에서 단종 정보가 제시되지 않는 부품에 대한 대응 및 관리는 부재한 실정이다. 이에 본 연구에서는 상용 부품단종 예측도구에서 제공하는 부품에 대한 정형, 비정형 빅데이터를 수집하고, 데이터 전처리 및 Embedding 과정을 거쳐, 신경망 학습 알고리즘을 적용하여, 상용 부품에 대한 단종 정보 (LC Risk, YTEOL)를 예측하는 방안을 제시하였다. 또한 제시된 모델의 예측 성능을 데이터 기술 통계량과 비교 평가 하여, 본 연구에서 제시한 학습 모델의 타당성을 검증 하였다. 결론에는 본 연구의 활용 방안과 한계점 및 발전 방향에 대하여 기술 하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.115-123
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• 2019

본 연구는 의사결정나무 통계분석법을 톨해 국민건강영양조사 자료를 2차 분석하여 심혈관질환자의 재입원 위험 요인을 확인하는 기초자료를 마련하고자 하였다. 연구대상자는 국민건강영양조사 4-6기 자료대상자 총 65,973명 중 협심증이나 심근경색 진단 병력이 있는 총 1,037명의 성인이며, SPSS window 21 Program을 이용하여 분류 분석 중 CHAID 의사결정나무 방법으로 분석하였다. 뿌리 마디(Root node)는 경제활동상태((χ²=12.063, p=.001), 자식 마디(Child node)는 개인 소득수준(χ²=6.575, p=.031), 최근 1년간 체중 변화(χ²=12.758, p=.001), 거주지역(χ²=4.025, p=.045), 직접흡연(χ²=3.884, p=.049), 교육수준(χ²=9.630, p=.024)으로 확인되었다. 끝마디(Terminal node)는 고혈압(χ²=3.854, p=.050), 당뇨(χ²=6.056, p=.014), 직업형태(χ²=7.799, p=.037)로 분석되었다. 이를 통해 심혈관질환자의 재입원 관리를 위해 다양한 요인의 통합적 접근을 고려한 프로그램의 개발 및 운영이 필요함을 제언한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.63-70
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• 2021

고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.51-62
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• 2021

의료 인공지능 분야에서 의사의 판단에 도움을 줄 수 있는 질환 예측 및 분류 알고리즘에 대해선 많은 연구가 이뤄져왔지만, 의료 소비자의 정보 획득과 판단에 도움을 줄 수 있는 인공지능에 대해선 상대적으로 관심이 적다. 네이버 지식인에 지난 1년 간 자신의 증상엔 어떤 병원을 가야할 지 질문하는 질문 건수만 해도 15만 건이 넘는다는 사실은 의료소비자들에게 적합한 의료정보의 제공이 필요하다는 반증이기도 하다. 따라서 본 연구에선 의료소비자들이 자신의 증상에 대한 진료과목을 선택하는데 도움을 줄 수 있도록 네이버 지식인에서 환자들이 직접 서술한 증상 텍스트를 수집하여 8개 진료과목을 분류하는 분류모델을 구축했다. 우선 환자의 주관이 개입된 데이터의 타당성과 객관성을 확보하기 위해 객관적 증상 텍스트(서울응급의료 정보센터에서 정리한 진료과목 별 주요 질환 증상)와 주관적 증상 텍스트(지식인 데이터) 간 유사도 측정을 수행하였다. 유사도 측정 결과, 두 텍스트가 동일한 진료과목의 증상일 경우 상이한 진료과목의 증상 텍스트에 비해 상대적으로 높은 유사성을 가진다는 것을 입증했다. 상기 절차를 따라 타당성을 확보한 주관적 증상 텍스트를 대상으로 릿지회귀모델을 사용하여 분류모델을 구축한 결과 0.73의 정확도를 확보할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.91-113
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• 2021

한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.1-11
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• 2021

최근 우리나라에서는 기후변화로 인하여 기상재해의 위험성이 증가하고 있고 특히 강우로 인한 피해가 계속해서 강조되고 있다. 현재의 기상예보가 정량적 강우를 제시해주지만 피해 정도를 예상하는 데에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 그래서 피해에 따른 영향을 파악하기 위해서는 유역별 한계강우량이 필요하다. 강우로 인한 피해는 지역별로 상이하게 일어나고 있고 각 유역의 특성인자가 고려된 분석은 한계가 존재한다. 또한 강우가 올 때마다 수문모델을 통한 강유-유출분석에는 시간이 많이 소모되고 단순 강우 데이터만 사용하여 분석되는 경우가 많다. 본 연구는 GIS데이터를 이용하였고 2개의 수문모델을 커플링하여 침수를 유발하는 한계유출량으로부터 한계강우량을 산정하였다. 산정결과는 실제사례와 비교하여 결과를 검증하였고 대체로 위험지역에 대해 피해가 난 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 사전에 침수위험지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이고 머신러닝 분석방법을 추가한다면 정확도가 높아질 것으로 예상된다.