• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

• 구강회복응용과학지
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• 제35권1호
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• pp.20-26
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• 2019

목적: Wire를 꼬아서 제조한 twisted file (TF)이 개발된 이래, 최근에는 기존 twisted file의 내구성 및 절삭 효과를 증진시키기 위하여 구동방식의 변형을 준 TF-adaptive movement가 소개되었다. 본 연구의 목적은 TF-adaptive movement가 twisted file의 내구성에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 연구 재료 및 방법: J자 모양의 근관 형태를 가지는 레진 모형 근관에 twisted file을 이용하여 근관 형성 시 adaptive movement (TFA군)와 continuous rotation movement (TFC군)의 두 가지 구동 방식 하에서 파일의 내구성을 비교하고, 각각의 모형 근관을 형성하는데 소요된 시간을 측정하였다. TF 파일을 사용할 때마다 치과용 현미경으로 TF의 날풀림(unwind) 또는 변형 및 파절 여부를 관찰하여 그때까지 TF로 형성한 모형 근관의 수를 기록하고, 사진을 촬영하였다. 또한 twisted file의 첨단(D0)에서 날풀림이 발생한 지점까지의 직선 거리를 측정했다. 실험 결과는 0.05의 유의수준에서 Mann-Whitney U test로 분석했다. 결과: 파일의 파절은 두 실험군 모두에서 발생하지 않았으며, TFC군은 TFA군에 비하여 날풀림이 발생하기 전까지 형성한 모형 근관의 수가 통계적으로 유의하게 적었으며, 모형 근관을 작업장까지 성형, 확대하는데 걸린 시간은 TFA군이 TFC군에 비해 유의하게 길었다. 날풀림이 발생한 지점의 위치는 TFC군과 TFA군 사이에 유의한 차이가 발견되지 않았다. 결론: Twisted file을 adaptive movement mode로 사용하여 근관을 형성하면 날풀림이 발생하기 전까지 확대할 수 있는 근관의 수가 증가했으나, 작업장까지 근관을 형성하는데 필요한 시간이 유의하게 증가했다. Adaptive movement와 continuous rotary movement 간에 기구의 날풀림이 발생하는 위치에는 유의한 차이가 발견되지 않았다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.201-210
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• 2019

최근 국내외 도심지역의 교통정체 완화와 공간의 효율성 증대를 위해 대도시내 도로의 지하화 시행빈도가 증가하고 있다. 도시부 터널은 극심한 정체상황 중 화재가 발생할 경우 대형 참사를 유발할 가능성이 산악터널보다 높기 때문에 소단면으로된 소형차전용터널로 시공이 될 가능성이 높다. 소형차 전용의 터널로 시공이 될 경우, 소형차 전용터널은 차량에 의한 설계화재강도를 감소할 수 있는 반면, 터널 높이 감소 등에 따른 단면적 축소에 따라 유해가스농도가 증가하여 위험도는 증가하는 상반된 특징이 있다. 본 연구에서는 수치해석을 통해 대배기구의 설치간격과 형태에 따른 화재양상을 터널 내 온도 및 CO농도를 분석하여 비교 검토하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 설치간격에 따른 연기확산거리는 큰 차이가 없는 것으로 분석되었으나, 본 연구에서는 간격이 100 m인 경우가 가장 효과적으로 분석되었다. 대배기구 형상에 따른 연기확산거리는 $4m{\times}3m$, $6m{\times}2m$, $3m{\times}2m$ (2열) 순으로 배연성능이 우수한 것으로 분석되었으며, 대배기구 형상에 따른 연기확산거리는 플래시오버 이후에는 큰 차이가 없지만 화재 성장과정에서 $3m{\times}2m$인 경우 다른 경우보다 확산거리가 큰 것으로 분석되었고, 대배기구 종횡비에 따른 연기확산거리는 횡방향으로 긴 경우보다 종방향으로 긴 경우가 화재연기의 확산거리가 더 짧은 것으로 분석되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권3호
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• pp.149-155
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• 2021

농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.

• 벤처창업연구
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• 제16권5호
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• pp.159-175
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• 2021

본 연구에서는 인플루언서의 전문성, 진정성 및 상호작용성 등 개인 특성요인과 정확성, 완전성 및 다양성으로 구성된 콘텐츠 품질요인이 인플루언서에 대한 신뢰와 자아일치성을 통해 브랜드 태도와 구매태도에 미치는 관계를 분석하고자 하였다. 이를 위해 국내 20대 이상의 성인 201명을 대상으로 주요 변인 간 관계를 분석하였다. 주요 분석결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 인플루언서의 개인특성요인과 신뢰와의 관계에서 전문성과 상호작용성이 신뢰에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 콘텐츠 품질과 신뢰와의 관계에서는 정확성, 완전성, 다양성도 신뢰에 모두 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 인플루언서의 개인특성요인과 자아일치성과의 관계에서는 전문성과 진정성이 자아일치성에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 콘텐츠 품질과 자아일치성과의 관계에서는 정확성, 완전성, 다양성이 신뢰와 함께 자아일치성에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰와 자아일치성이 브랜드 태도와 구매의도에 미치는 관계에서는 신뢰와 자아일치성 모두 브랜드 태도에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구매의도에는 자아일치성과 브랜드 태도만이 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 콘텐츠 이용자들이 인플루언서에 대해 전문성과 상호작용성을 지각할 때, 신뢰가 증가하며, 전문성과 진전성은 인플루언서와 자아일치감이 증가하는 것을 알 수 있었다. 또한, 콘텐츠 품질의 경우, 콘텐츠의 정확성, 완전성, 다양성을 통해 콘텐츠 품질을 지각할 때 신뢰와 자아일치성도 긍정적으로 반응하는 것을 알 수 있었다. 더불어 신뢰와 자아일치성은 브랜드에 대한 태도를 증가시키고 구매의도 등 소비행동으로 영향력을 미칠 수 있는 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 제품과 브랜드에 대한 정보전달 성격이 강한 인플루언서 마케팅 분야에서 인플루언서의 영향력을 이용한 효과적인 마케팅 성과를 위해서는 전문성, 진정성, 상호작용성 등 개인적 특성요인뿐만 아니라, 콘텐츠의 질적인 부분도 함께 고려되어야 할 것이다. 이상의 연구결과는 인플루언서를 활용한 마케팅의 기대효과를 발휘하기 위해 하나의 활용 가능한 기초자료로서 마케팅 전략 및 실무에 시사점을 제시할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.419-431
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• 2021

최근 서울시의 강수특성이 변하고 있으며, 폭우의 발생빈도와 강도가 점차 증가 추세임이 확인되고 있다. 또한, 대부분의 지역이 도시화가 이루어져 불투수 비율이 높고 인구와 재산이 밀집되어 있어 폭우 발생 시 직접유출에 의한 홍수피해가 가중되고 있는 실정이다. 서울시는 이러한 홍수피해에 적극적으로 대응하기 위하여 침수취약지역 해소사업을 추친 중이며, 구조물적·비구조물적 다양한 대응책을 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시의 미래 기후변화영향을 고려한 수공구조물의 방재성능 목표 설정을 위하여 29개의 GCM의 강수량자료를 활용하여 자료 기간을 단기(2006-2040, P1), 중기(2041-2070, P2), 및 장기(2071-2100, P3)로 구분하여 RCP4.5와 RCP8.5 시나리오에 대한 시공간적 상세화를 실시하였다. 공간상세화는 기상청에서 관리하는 서울관측소의 강우량을 기준으로 GCM의 일자료를 Quantile Mapping을 통하여 처리하였으며, 시간 상세화는 K-Nearest Neighbor Resampling 방법과 유전자알고리즘 방법을 이용한 비매개변수 시간상세화 기법을 통하여 일자료를 시간자료로 상세화하였다. 시간상세화를 통해 각 GCM 시나리오별로 100개의 상세화 시나리오가 산출되어 총 2,900개의 상세화 시나리오를 바탕으로 IDF 곡선을 산출하고 이를 평균하여 미래 극치 강우량의 변화를 산출하였다. 산정결과, 재현기간 100년 지속시간 1시간의 확률강우량은 RCP4.5 시나리오에서 8~16%의 증가 특성을 보이고 있음을 확인하였으며 RCP8.5 시나리오의 경우 7~26%의 증가가 이루어짐을 확인하였다. 본 연구결과는 서울시의 미래 기후변화를 대비한 설계강우량 산정 및 수준목표별 수방정책을 수립하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.603-614
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• 2021

최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권2호
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• pp.177-201
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• 2022

생물다양성보전 당사국 총회에서 지구식물보전전략의 채택에 따라 각각의 목표 달성을 위한 활동이 활발하게 진행되고 있다. GSPC-2020의 목표 2와 7의 달성을 위한 보전생태학적인 연구의 필요성이 높아지고 있다. GSPC-2020의 목표 달성을 위해 우선순위를 가지는 종은 희귀식물과 특산식물이다. 특히 특정한 지역에 제한적인 분포를 나타내는 특산식물은 멸종위협 또한 높다고 평가된다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 한국특산식물인 복사앵도나무를 대상으로 먼저 분포현황을 평가하였다. 다음으로 생육지의 식생환경을 조사하였고 각 개체군의 구조를 평가하였다. 또한 열매의 생산성을 평가하였고 열매의 생산에 있어서 화분매개곤충의 영향을 평가하였다. 이와 더불어 생산한 꽃의 수에 따른 열매의 결실 비율을 평가하였다. 마지막으로 연간생장특성을 관찰하였다. 복사앵도나무의 분포지는 특정한 식생유형을 나타내지 않았다. 모든 분포지는 한반도 중부에 위치한 강원도의 석회암지대에 위치하였고 교목과 아교목의 피복도가 높지 않거나 존재하지 않는 공간을 점유하였다. 개체군의 구조는 열매를 생산할 수 있는 성숙단계에 속하는 개체의 비율이 높았고 유묘와 어린단계의 개체 비율이 낮았다. 열매의 생산에는 화분매개곤충에 의한 수분이 필요하였고 각 개체의 활력이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다량의 꽃을 생산하지만 관찰되는 열매는 최대 20%, 평균적으로는 2~6%에 불과하였다. 이러한 개화특성은 열매의 생산에 화분매개곤충이 필요하지만 개화기에 해당하는 3월 중순에서 4월 초순은 화분매개곤충의 종류가 적고 활동 또한 활발하지 않음에 따라 다량의 꽃을 이용한 곤충의 유인이 필요하기 때문으로 판단되었다. 복사앵도나무 분포지에서 종자에 의한 재정착은 드물게 관찰되었다. 그럼에도 불구하고 오랜 수명을 소유하고 있고 주기적으로 다량의 열매를 생산하는 특성에 따라 개체군의 지속은 가능할 것으로 예상되었다. 다만 복사앵도나무는 경쟁관계에 있는 교목 및 아교목에 의한 울폐도가 증가할 경우 생장의 저해 및 소멸에 이를 것으로 예상됨에 따라 현재와 같이 분포지의 식생환경이 변화할 경우 장기적으로 개체수의 감소와 분포지의 축소가 예상되었다. 본 연구의 결과는 IUCN의 국가 적색목록평가의 기초 정보가 될 수 있음은 물론 GSPC-2020의 달성에 필요한 중요한 자료가 될 것으로 판단되었다.

• 자원환경지질
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• 제55권1호
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• pp.97-109
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• 2022

화력발전소 연소부산물로 형성된 바닥재와 바이오차는 건식 매립 시 강수와 혼합되어 토양 하부로 침투할 가능성이 있다. 이 연구에서는 강수와 혼합된 바닥재 성분이 토양 및 지하수 환경에 미칠 수 있는 물리화학적 영향을 예측하고자 하였다. 아이스 칼럼 및 침투실험을 통해 미립자인 바닥재는 대부분 증류수에 용해되어 토출구로 배수되나, 바이오차(숯가루)는 매질에 여과되는 것을 시각적으로 관찰하였다. 칼럼 실험 용출액의 이온 분석(Al, As, Cu, Cd, Cr, Pb, Fe, Mn, Ca, K, Si, F, NO₃, SO₄) 결과, 숯가루 충진 칼럼은 K가 상당히 높은 농도(0.5 cm 충진 시 19.8 mg·L^-1, 1 cm 충진 시 126 mg·L^-1)로 검출되었으나 시간에 따라 점차 농도가 감소하였다. Al과 Ca는 미량으로 검출되었으나 시간에 따라 농도가 상승하는 것이 관찰되었다. 바닥재 충진 칼럼은 실험 초기부터 Ca와 SO₄가 고농도로 검출되었으며 24시간 동안 각각 30 mg·L^-1, 67 mg·L^-1가 감소하였다. 연구 결과에 근거하여, 투수성이 좋고 포화대가 지표에 가까운 토양의 경우 오랜 시간 강수가 지속된다면, 상당량의 바닥재는 강수와 혼합되어 지하수면 아래로 침투할 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 바이오차는 불포화대에서 걸러지며, 포화대에 도달하여도 지하수에 녹지 않아 직접적인 오염을 일으킬 가능성은 낮다고 여겨진다. 바닥재와 바이오차의 침투에 의한 토양 및 지하수 환경의 교란은 자연적 완충작용에 의해 보완되나, 실제 매립지는 대용량 고농도의 매질과 반응이 이뤄지므로 일반화를 위해서는 더욱 큰 규모의 연구가 필요할 것이다.