• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.31-31
• /
• 2023

During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.419-437
• /
• 2023

국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.41-43
• /
• 2022

최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.562-565
• /
• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.240-257
• /
• 2022

자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권4B호
• /
• pp.383-392
• /
• 2008

수공구조물을 설계하거나 수자원계획을 수립할 때 제한된 수문자료로 인해 수문모형의 매개변수를 추정하는데 어려움이 따르며 추정된 결과에 신뢰성을 부여하기 위해서 필수적으로 불확실성 분석이 필요하다 하겠다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 국내외에서 주로 이용되고 있는 NWS-PC 강우-유출 모형을 대상으로 보다 진보된 매개변수 추정과 불확실성 분석이 가능한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법과 결합하여 국내 소양강댐 유역 일유입량 모의에 적용하였다. 실측 일유입량 자료를 대상으로 모형의 검정과정을 수행하였으며 NWS-PC 모형의 총 13개의 매개변수에 대한 사후분포를 추정하여 유출수문곡선의 불확실성 구간을 추정하였다. 검정 및 검증 모두에서 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법이 모형의 적합성 측면에서 기존 방법론과 비교해보면 다소 우수하거나 비슷한 결과를 나타내었다. 실제로 유역에 발생하는 유출은 다양한 요인에 따라 변화될 수 있으며 이러한 점에서 Bayesian 방법은 강우-유출 관계에서 발생하는 이러한 불확실성을 매개변수의 불확실성으로 인지함으로서 우리가 예상치 못한 유출 사상에 대한 형태를 고려할 수 있는 장점이 있다. 따라서 댐 설계와 같은 대규모 수공 구조물 설계 시에 이러한 불확실성이 접목된 강우-유출 분석이 이루어진다면 보다 합리적인 방법으로 홍수 위험도 분석이 가능하며 더욱이 댐 규모 결정에 있어서 신뢰성 있는 의사 결정 수단을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권1C호
• /
• pp.63-72
• /
• 2006

도심지의 급속한 성장으로 인한, 사회 기간시설 확충 필요성으로 현재 많은 터널이 시공되고 있으며 앞으로 더 많은 터널 공사가 계획되고 있다. 도심지에서의 터널 굴착은 일반적으로 터널 심도가 얕고 지상에 각종 건물, 공공시설이 밀집 되어 있어 터널굴착에 따른 지반 침하로 지상 구조물 및 지중 매설관에 피해를 주는 경우가 빈번히 발생하고 있어 주변지반의 거동, 구조물의 영향 검토의 중요성이 대두되고 있고, 민원 발생이 우려되는 도심지의 특수성 때문에 도심지 터널설계/시공은 산악터널과 다른 맥락에서 접근되어야 한다. 본 논문에서는 도심지 광역 단위 터널 현장의 최소 단면을 해석 후 전단면에 대한 예측이 가능할 경우 터널 시공위험도 평가에 효율적이기에 그 방법으로 전문가 시스템 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)기법을 적용하여 터널 안정성 검토방안을 연구하였다. 또한 그 결과를 GIS에 연계하여 터널 시공중 실시간(real time)개념으로 지반거동 및 주변 환경에 미치는 영향 평가를 수행하여 시공에 반영하는 정보화 개념의 시공관리기법을 강구하였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.307-315
• /
• 2023

우리나라는 기상 악화 속에서 감항성이 확보된 선박만이 항해할 수 있도록 선박출항을 해사안전법에 근거하여 통제하고 있으나 통제 대상선박 지정에 대한 과학적 평가 결과 및 정량적 근거가 미비하여, 항행안전의 확보와 합리적 출항통제 운영을 위한 개선 의견이 제기되고 있다. 본 연구는 풍랑 주의보 발효 시 주요 통제대상 선종인 예인선의 실선계측을 통해, 현행 출항통제 기준의 적정성을 평가하고 현실성 있게 개선될 수 있도록 정량적 근거를 제시하는 것에 연구 목적이 있다. 이를 위해 예인선에 선박의 3축 운동과 선체가속도를 측정하는 Sensor를 설치하여 유의파고 3m인 해역 내에서 운항하여 선체운동 성능을 계측하였고, 계측된 수치를 내항성능 평가요소 및 한계 값 기준을 바탕으로 비교 분석하였다. 실측 선박은 톤수에 따른 현행 통제기준에서 제외되었으나, 분석 결과 Pitch 값이 Operation 기준을 넘어 항행안전에 위험성이 존재하였다. 본 연구 결과는 선박 출항통제 대상에 대한 검토와 다양한 선종 및 제원을 대표할 수 있는 추가적 실측연구가 필요함을 시사한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.619-626
• /
• 2019

본 연구는 광주광역시 북구에 거주하고 생활건강지원센터에서 제공하는 재활프로그램에 참여하고 있는 성인발달장애인으로 참여형 재활프로그램이 성인발달장애인의 앉았다 일어서기, 일어나 걸어가기 및 지각-운동능력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 성인발달장애인 17명을 대상으로 참여형 재활프로그램을 13주간 주 1회 60분의 프로그램을 적용하여 중재 전, 후 그리고 12주 후 재측정하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 앉았다 일어서기 검사에서는 중재 전과 후에 횟수의 증가는 있었지만 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 일어나 걸어가기 검사에서는 시간에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 사후검증결과 중재 전보다 후에 유의한 효과가 있었다. 지각-운동능력 검사에서는 유의한 차이는 없었다. 본 연구의 결과를 종합해보면 참여형 재활프로그램이 기능적 동작과 관련된 동적균형에 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 그러나 운동조절 및 운동학습과 관련된 지각-운동능력에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 향후 성인발달장애인의 지역사회활동 증가와 낙상의 위험 감소 및 동적 균형능력 향상을 위해 참여형 재활프로그램을 활용하여 신체적 웰빙을 도모할 수 있을 방안으로 제안하는 바이다.

• Journal of Digestive Cancer Research
• /
• 제2권2호
• /
• pp.64-67
• /
• 2014

식도암은 다른 암종에 비해서 예후가 좋지 못하며, 최근 외과적 수술의 근치적 절제율의 발달과 항암화학방사선동시요법이 효과적이라는 보고들은 있으나, 진행성 식도암의 경우에 있어서는 부분관해에 이르는 것이 대부분이며, 한계가 있는 것이 사실이다. 저자들은 80세 남자가 한 달 전부터 발생한 연하곤란을 주소로 내원하였으며, 식도암 및 암종의 주기관지로의 함입, 다발성의 전이성 림프절 비대를 보여 진행성 식도암으로 진단을 받았다. 그러나 환자가 고령이라는 점, 전신상태가 좋지 못한 점, 식도암이 주기관지까지 함입되어 있어 방사선치료 후 누공이 발생할 가능성 등을 염두하여 고식적인 항암화학요법만을 시행하였으나, 총 6차에 걸친 항암화학요법 후에 완전 관해에 이른 드문 증례를 경험하였다.