• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제28권5호
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• pp.427-439
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• 2019

현재 국내 환경영향평가의 자연환경생태분야는 정량적 평가가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 개발계획에 따른 생태계서비스의 정량적 평가를 위해 부산 에코델타시티 개발사업을 대상으로 사업 전과 후에 대해 평가하였다. 기후변화 적응의 일환인 탄소고정량 변화량 측정과 생물다양성 지표인 서식처질에 대해 InVEST 모델을 활용하여 중첩평가를 하였고, 토지이용계획에 따른 3개의 대안을 비교하였다. 연구결과 2000년의 탄소고정량은 216,674.48 Mg of C, 2015년에는 203,474.25 Mg of C로 약 6.1% 감소된 것으로 도출되었으며, 2030년에는 2015년 대비 약 40%가 감소하여 120,490.84 Mg of C로 예측되었다. 3개의 대안평가에서 대안 3이 6,811.31 Mg of C로 탄소고정량이 가장 보존되는 대안으로 도출되었다. 그리고 서식처 평가결과 또한 시간흐름에 따라 감소되는 경향을 보였다. 연구지역의 2000년의 서식처 질은 0.57, 2015년에는 0.35, 그리고 2030년에는 0.21로 도출되었다. 그리고 대안 3이 0.21의 값으로 대안들 중 서식처 질이 가장 높은 방안으로 판단된다. 결과적으로 본 연구는 토지이용변화에 따른 생태계 정량화 값을 통해 개발계획자들과 지역주민의 의사결정과정에 도움을 줄 수 있는 방법론으로 사료된다. 환경영향평가 항목 중 토지이용계획, 온실가스, 자연환경자산 항목에 활용이 가능하며, 또한, 환경변화에 따른 생태계서비스의 수치화와 예측으로 정책적인 자료로 활용이 가능하다. 추후 보다 세밀한 분석과 기초자료의 접근가능성 부분이 보충된다면, 환경영향평가에서 생태계서비스 평가기법에 적용성이 높아질 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.322-340
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• 2021

최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.670-691
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• 2018

본 논문에서는 국제공동연구 DECOVALEX-2019 프로젝트의 일환으로 수행된 Task B Benchmark Model Test(BMT)의 연구 결과를 소개하였다. Task B는 'Fault slip modelling'을 연구주제로 하며, 유체의 주입으로 인해 발생하는 단층의 재활성과 수리역학적 연계거동을 예측할 수 있는 해석기법을 개발하는 데에 목적이 있다. BMT 시나리오 해석은 각 참가팀들의 수치모델이 단층의 수리역학적 연동거동을 적절히 모사할 수 있는지 교차검증함으로써 각 해석코드의 완성도를 높이기 위하여 수행되었으며, 주입압 적용 조건, 단층 물성, 수리역학적 연동해석 조건 등에 따라 7개의 해석 모델로 이루어져 있다. 본 연구에서는 TOUGH-FLAC 연동해석 기법을 이용하여, 역학적 변형으로 야기되는 단층의 수리적 물성 변화와 간극의 기하학적 변화를 동시에 반영할 수 있는 수리역학적 커플링 모듈을 개발하였다. BMT 시나리오 해석을 위하여 Task B 1단계(Step 1) 연구에서 개발된 수치모델을 일부 수정하였고, 단층의 변형에 따른 압축률과 투수계수, 단층의 해석 메쉬의 변화가 해석에 반영될 수 있도록 하였다. 단층의 투수량계수와 저류계수가 단층 내 압력 분포, 주입수량, 변위, 응력 등 수리역학적 거동에 미치는 영향을 검토하였으며, 수정된 수치모델을 기수행된 1단계 연구에 적용하여 해석결과를 업데이트하였다. 해석 결과, 본 연구에서 개발한 해석기법이 물 주입으로 인한 단층의 거동을 합리적인 수준에서 재현할 수 있는 것으로 판단할 수 있었다. 본 연구의 해석모델은 Task B에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 연구의 현장시험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권3호
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• pp.227-239
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• 2019

강원지역은 우리나라의 다설지로서 복잡한 지형 때문에 강설량의 공간변동성이 크다. 특히 동풍조건에서 강설이 발생할 시 강설량의 공간적 변동을 예측하기 어렵다. 동풍조건에서는 강원지역 내 위치에 따라 대기환경조건이 다르며 이는 강설의 특성에도 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 동풍 조건에서 태백산맥의 풍상측과 풍하측에서 강설의 미세물리적 특성을 서로 비교 분석하였다. 강원지역 내 4개 관측지점을 선정하여 파시벨 수적계로 입자크기분포를 관측하였다. 얻어진 강설입자 크기 분포의 특성을 풍상측과 풍하측간 비교한 결과, 풍상측의 강설입자 크기 분포는 풍하측에 비해 넓은 분포를 가졌고 작은 강설입자의 수도 많았다. 강설입자의 수농도에 비례하는 보편특성수농도와 강설입자의 직경에 비례하는 보편특성직경 둘 다 풍상측에서 상대적으로 큰 값을 보였다. 또한, 얼음수함량과 강설강도 비교에서도 풍상측 지점에서 큰 평균값을 가졌다. 이 결과가 나타난 원인은 태백산맥 산사면에서 공기덩어리의 강제적 상승효과로 풍상측 지점 상공에 새로운 강설입자의 생성이 활발했기 때문으로 추정된다. 또한, 풍상측은 따뜻하고 습한 동풍이 불어오므로 이로 인해 지상기온이 $0^{\circ}C$ 근처에 머무르며 강한 부착과정이 일어나기 좋은 조건이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.477-483
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• 2020

본 연구는 남부지방 대표수종인 편백 현실림의 생장 특성을 반영한 수확표를 작성하기 위하여 수행되었다. 200개소 이상의 편백의 표준지 생장조사 자료를 분석에 이용하였다. 기존의 임분수확표 작성 절차인 직경분포의 추정, 적합, 예측의 단계를 거쳤으며, 직경분포모델은 Weibull 함수를 이용하였다. 임지생산력을 평가하기 위한 기준인 지위지수(기준임령 30년)는 Chapman-Richards식을 이용하여 추정하였다. 임분수확표 작성을 위한 평균직경 등 여러 추정식은 적합도를 고려하여 최적의식을 선정하고 이용한 결과, 조사된 편백 현실임분의 지위지수는 10~18 범위에 있음이 밝혀졌다. 추정된 임분재적 모델은 편백림의 임분재적에 대해 62%의 설명력을 가지는 것으로 나타났다. 실재적과 추정재적 간의 잔차도분석 결과 '0'을 중심으로 모두 고른 잔차를 보여 본 추정 결과를 이용함은 문제가 없을 것으로 판단되었다. 이번 남부지방을 대표하는 침엽수인 편백에 대한 임분수확표 작성 결과가 현실의 산림경영에 폭넓게 사용되기를 바라며, 향후 편백 임분 생장이 더욱 안정화되고 생육발달로 장벌기 대경재 생산지가 많이 확보되면 더욱 개선된 수확표의 작성도 가능할 것으로 기대된다.

• 한국심리학회지ㆍ일반
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• 제36권1호
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• pp.81-107
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• 2017

베일리영유아발달검사 제3판(Bayley-III)의 미국 규준이 영유아의 발달수행을 과대추정하고 발달지연율을 과소추정 한다는 논란이 있어서, 본 연구는 발달지연의 고위험군인 미숙아를 대상으로 미국 규준 적용시 Bayley-III의 임상적 유용성을 살펴보고자 하였다. 본 연구는 생후 1개월부터 24개월(교정원령)의 미숙아(재태기간 37주 미만)와 만삭아 93명을 대상으로 Bayley-III와 한국형베일리영유아발달검사 2판(K-BSID-II)을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 미숙아/만삭아 각 93명을 대상으로 혼합설계 분산분석을 실시한 결과 재태기간(경증미숙아, 중증미숙아, 극중증미숙아, 만삭아)에 따른 Bayley-III의 발달지수 및 척도점수 간에 유의미한 차이가 있었다. 특히 경증미숙아 집단 내에서는 발달영역(인지, 언어, 운동)에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타냈다. 둘째, Bayley-III와 K-BSID-II을 모두 실시한 미숙아(n=79)를 대상으로 환산점수 평균 간의 차이를 살펴본 결과, Bayley-III의 발달지수는 K-BSID-II의 발달지수에 비해 유의미하게 높은 것으로 나타났으며 발달지연률은 크게 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 ROC 분석을 통해 발달지연 변별에 대한 Bayley-III의 민감도와 특이도를 분석하고 Bayley-III의 임상적 절단점을 탐색한 결과, Bayley-III의 하위 척도 모두 우수한 수준의 변별정확도를 나타냈으나, 미국 규준 적용시 절단점은 더 높게 나타났다. 본 연구는 미국 규준을 사용하여 Bayley-III를 임상 현장에 적용할 때 점수 해석의 주의를 알리는 실증적인 자료로서, 한국 규준 마련시 표집 문제와 관련된 논의를 제공하였다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.