• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.104-123
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• 2022

신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제43권4호
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• pp.27-36
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• 2015

본 연구는 남산 회현 자락 설계 공모에서 수상한 작품을 역사도시경관 관점으로 분석하여, 각 설계안의 역사도시경관 접근 특성을 분석하고, 한계와 시사점을 도출했다. 회현 자락은 남산에서 한양도성과 공원의 변화가 가장 많은 장소로서 최근 발굴을 통해 조선시대의 성곽 유구와 일제 강점기의 흔적이 확인된 바 있으며, 근 현대의 공원 시설이 공존하는 대상지다. 역사도시경관 개념과 접근 방법, 전문가 논의, 현상 공모 지침서를 토대로 분석의 틀을 도출하여, 분석 항목으로 장소성과 문화다양성의 이해, 시간적 층위의 인식과 설계 구현, 보존과 공원 이용 방법, 향후 관리 방안으로 구분하여 출품작을 분석했다. 연구 결과, 역사도시경관 관점에서 볼 때 각 출품작은 장소성과 문화 다양성을 이해하고, 시간적 층위를 독창적인 방식으로 설계에 반영하고 있다는 점을 확인했다. 보존 대상에 대한 우선 순위를 선정하여 창의적인 개입 방법을 제시하고 있으나, 보존과 이용이라는 상반된 개념을 통합하는 면에서는 보다 실효성 있는 대안이 요구된다. 연구의 시사점으로 보존과 개발에 대한 새로운 인식과 접근 방식에 대한 가능성을 확인했으며, 역사적 층위가 중첩된 서울의 가치 있는 대상지의 보존과 관리를 위해서는 조사와 맵핑을 통한 역사경관 기본 계획이 수립될 필요가 있다. 본 연구에서 제외된 지역 주민 참여, 민관 네트워크에 의한 프로세스에 대해서는 향후 연구가 확대되어야 한다. 본 연구가 앞으로 역사문화적 가치가 큰 대상지의 설계에 방향을 제고해 줄 것을 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.91-98
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• 2023

오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 정보관리학회지
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• 제32권1호
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• pp.135-152
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• 2015

이 논문의 연구목적은 컴퓨터공학 및 정보학 관련 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 이용하여 DBLP(Digital Bibliography & Library Project)의 학술회의 데이터를 분석하였다. 대부분의 연구동향 분석 연구가 계량서지학적 연구방법을 사용한 것과 달리 이 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 다항분포 토픽모델링 기법을 이용하였다. 가능하면 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 광범위한 자료를 수집하기 위해서 DBLP에서 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 353개의 학술회의를 수집 대상으로 하였으며 2000년부터 2011년 기간 동안 출판된 236,170개의 문헌을 수집하였다. 토픽모델링 결과와 주제별 문헌 수, 주제별 학술회의 수를 조사하여 2000년부터 2011년 사이의 주제별 상위 저자와 주제별 상위 학술회의를 제시하였다. 주제동향 분석 결과 네트워크 관련 연구 주제 분야는 성장 패턴을 보였으며, 인공지능, 데이터마이닝 관련 연구 분야는 쇠퇴 패턴을 나타냈고, 지속 패턴을 보인 주제는 웹, 텍스트마이닝, 정보검색, 데이터베이스 관련 연구 주제이며, HCI, 정보시스템, 멀티미디어 시스템 관련 연구 주제 분야는 성장과 하락을 지속하는 변동 패턴을 나타냈다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권4호
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• pp.413-418
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• 2020

초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.59-70
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• 2018

특정 지역의 고객을 대상으로 열을 공급하는 지역난방 서비스의 안정적인 운영을 위해서는 단기간의 미래 수요를 보다 정확하게 예측하고, 효율적인 방법으로 생산 및 공급하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 열 소비에 영향을 미치는 요소가 매우 다양할 뿐만 아니라 개별 소비자 및 지역적 특성에 따라 소비 형태가 달라지기 때문에 일반적인 상황에도 적용될 수 있는 범용적 열 수요 예측 모형을 개발하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 정보만을 바탕으로 딥러닝 기법을 활용한 수요예측 모형을 개발하고자 한다. 해당 지역의 외기온도와 날짜로만 구성된 과거 데이터를 입력 변수로 하여 텐서플로의 인공신경망을 학습시키는 방법으로 수요 예측 모형을 개발하였다. 기존의 회귀분석 기법을 통해 예측된 수요의 정확도와의 비교를 통해 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 본 연구의 열 수요 예측 모델은 단기적 수요 예측을 위해 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 변수만으로도 수요 예측의 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 나아가 개별 지역에서는 지역적 특수성을 추가하여 수요 예측 정확도를 높이는 데 활용할 수 있을 것이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제5권1호
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• pp.35-44
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• 2018

급격한 도시화로 인한 사회, 경제 그리고 환경적 문제들이 최근 다양한 시민 참여형사업으로 극복되고 있다. 이는 도시재생에서 마을 사업에 이르기까지 현장중심의 협력적 운영체계를 통한 지역 거버넌스와 주민주도의 파트너십이 성공 요소로 여겨지고 있다. 이 중 거주민에게 직접적으로 영향을 주고 자발성이 필요한 마을녹화사업은 공적 공간과 사적 공간의 공유로 인해 다양한 참여주체들의 역할과 협력이 요구된다. 사회적 자본은 신뢰와 참여, 네트워크와 규범 등을 중심으로 한 관계자본으로 위 사업의 지속가능성과 참여의 활성화에 핵심역할을 담당함에 따라 이에 대한 실증적 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 도시의 녹지 체계를 생활권까지 확대하는 참여형 녹화사업에 있어 사회적 자본의 형성 모형을 구축하기 위한 기초연구를 수행하였다. 참여의 주체 유형과 사업 진행의 구성요소, 사회자본 형성의 분석 요소를 문헌조사와 참여 전문가 심층인터뷰를 통해 추출하고 검증하였다. 이는 추후 도시의 참여형 생활권녹화확산에 지속가능성과 활성화전략을 실증적으로 분석하기 위한 사회적 자본 형성 모형의 기초자료를 마련하기 위함이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.190-198
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• 2020

스마트폰 기술의 발전은 인간의 생활에 편리를 가져왔으나, 과도한 스마트폰 사용은 다양한 사고의 원인이 되기도 한다. 이 중 생명과 직결되는 대표적인 위험한 사고가 보행 중 부주의로 인한 안전사고이다. 본 연구에서는 보행 중 스마트폰을 사용할 때, 이러한 사고를 방지할 수 있도록 하는 애플리케이션 서비스 'Smombie Safe Go' UI(user interface)를 제안하고자 하였다. 이를 위해, 자료 조사와 사용자 관찰을 통해 보행자 여정맵을 작성하고 사용자 보행 중 안전에 필요한 주요 기능을 도출하였는데, 투명한 인터페이스를 비롯하여 장애물 위치 알림, 위험에 대한 주의와 경고 기능이 필요한 것으로 나타났다. 서비스 내용을 구체화하기 위하여 사용자 관찰을 통해 스마트폰을 사용하면서 보행 시에 맞닥뜨리는 위험상황을 세 가지로 - ① 전방에 장애물이 나타날 경우, ② 횡단보도에 신호등이 있는 경우, ③ 횡단보도에 신호등이 없는 경우- 구분하였다. 위험상황별 시나리오를 작성하고, 각 상황에서 위험을 경고하는 앱서비스 flow와 UI를 설계하였다. 또한 이 서비스 구현을 위해 V2N(Vehicle to Network), AI 3D 물체인식기술, 비콘(Beacon) 등의 기술들을 검토하고 활용방식을 제안하였다. 나아가 연구의 심화를 통해, 'Smombie Safe Go'는 일반 보행자 뿐 만 아니라, 시각 장애인들에게 안전한 보행을 지원할 수 있는 앱서비스로 활용이 가능할 것으로 예측된다.

• 한국안전학회지
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• 제35권5호
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• pp.74-85
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• 2020

Smart phone zombie or Smombie means pedestrians who walk without attention to their surroundings because they are focused upon their smart phone. Because the traffic accidents and injuries caused by Smombie have been increased rapidly in recent years, the social attention and policies are needed to prevent it. This study was conducted to analyze Smombie's current status and some solutions used before and to propose new improved method through the latest ICT trend. In this study, we did the field survey to check Smombies at several places in Seoul through people counting, and found that a lot of pedestrians still use the smart phone while walking. And we analyzed many case studies about some solutions to prevent Smombies previously. The case studies include legal regulations, government policies, smart phone app services and facilities that are used before. We studied them through internet searches and reference studies and we also checked the current operating situation as visiting several places that the solutions actually has been operated. Therefore, we found there are some limitations in previous solutions in terms of effectiveness and management. To consider new solution that can be expected to overcome the limitations, we analyzed the latest ICT trends focused on features to utilize the Smombie prevention, especially video recognition and digital signage. In these days, video recognition has been developed rapidly with assistance of AI technology and it can recognize the specific pedestrian's characteristics such as holding smart phone as well as hair style, clothes, backpack and etc. On the other hands, the digital signage is the convergence device that includes big display, network connection and various IoT sensors. It can be used as public media in many places for public services as well as advertising. Through these analysis results, we show the requirements and the user scenario for the improved method to prevent Smombie. Finally, we propose to develop R&D technology to recognize Smombie exactly as pedestrian attributes and to spread creative contents to increase pedestrian's interest and engagement for Smombie prevention through digital signage.