• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.319-338
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• 2023

The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.305-313
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• 2019

최근 드론을 이용한 공간정보 구축이 활성화되면서 공간정보 산업발전에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 드론 공간정보는 카메라의 중심투영에 의한 발생하는 폐색영역 뿐 아니라 가로수, 보행자, 현수막과 같은 적치물에 의한 폐색 영역이 필연적으로 발생한다. 이러한 폐색영역을 효율적으로 해결하기 위한 다양한 방안이 연구되고 있다. 본 연구에서는 폐색영역 해결을 위해 원초적인 재촬영이 아닌 딥러닝 알고리즘을 적용하기 위한 다양한 알고리즘별 조사 및 비교 연구를 수행하였다. 그 결과, 객체 검출 알고리즘인 HOG부터 기계학습 방법인 SVM, 딥러닝 방식인 DNN, CNN, RNN까지 다양한 모델들이 개발 및 적용되고 있으며, 이 중 영상의 분류, 검출에 가장 보편적이고 효율적인 알고리즘은 CNN 기법임을 확인하였다. 향후 AI 기반의 자동 객체 탐지와 분류는 공간정보 분야에서 각광받는 최신 과학기술이다. 이를 위해 다양한 알고리즘에 대한 검토와 적용은 중요하다. 따라서, 본 연구에서 제시하는 알고리즘별 적용 가능성은 자동으로 드론 영상의 폐색영역을 탐지하고 해결할 수 있어 공간정보 구축의 시간, 비용, 인력에 대한 효율성 향상에 기여할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1117-1132
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• 2019

산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.53-59
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• 2020

허베이 스피리트호 기름유출사고와 같은 해양 유류유출사고에서 잘못된 초기대응은 경제 손실뿐만 아니라 생태계에 큰 피해를 입힌다. 하지만 다양한 변수가 존재하는 해양에서 유출유의 움직임을 예측하는 것은 매우 힘든일이다. 이를 해결하기 위해서 뜰개 데이터를 활용해서 바다위의 부유물의 이동을 연구하는 기존 연구인 입자예측을 확장하여 면단위로 예측을 하는 유출유 예측 가시화를 진행하였다. 해양 데이터 포맷인 HDF5에서 특정 위치의 해류, 풍속 데이터를 양선형 보간법을 이용해 추출한 뒤, 수많은 점들의 이동을 입자예측하여 그 결과를 폴리곤 및 히트맵을 이용해 가시화 하였다. 또한 뜰개데이터의 문제점인 데이터 부족과 유출유와 움직임이 다른 점을 해결 하기 위해 유출유로부터 입자 데이터를 얻어낼 수 있는 유출유 입자 매칭 알고리즘을 제안한다. 유출유 입자 매칭 알고리즘은 면단위 유출유의 모습을 입자화 하여 입자의 움직임을 추적하는 알고리즘이다. 주성분 분석을 이용하여 문제를 분할하고, 유출유의 이동 거리의 분산이 최소화 되는 지점으로 유전알고리즘을 이용해 매칭하였다. 유출유 가시화 결과 데이터로 검증한 결과 주성분 분석과 유전알고리즘을 이용한 입자매칭 알고리즘이 가장 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었으며, 평균 데이터 오차는 3.2%로 의미있는 연구임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.499-510
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• 2023

최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.310-311
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• 2015

선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.32-39
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• 2021

기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.251-266
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• 2022

Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.