• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

• 인지과학
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• 제34권3호
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• pp.153-180
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• 2023

행동 효과(action effect)란, 특정 자극에 대한 단순한 행동이 이후의 시각 탐색 과제에서 해당 자극의 인지적 처리를 향상시키는 효과를 말한다. 본 연구는 행동을 지시하는 단어의 의미적 표상과 실제로 수행하는 행동의 종류가 행동 효과에 미치는 영향을 알아보고자 시행되었다. 실험 1은 선행 연구의 실험 패러다임을 반복 검증하였다. 참가자는 화면을 통해 제시되는 "출발" 또는 "정지"의 행동 지시어를 보고 뒤이어 나타나는 원형 자극에 대하여 키보드를 이용해 응답하거나(출발 조건) 응답하지 않았다(정지 조건). 다음으로, 참가자는 한쪽으로 기울어진 선분을 찾아 기울어진 방향을 보고하는 시각 탐색 과제를 수행하였다. 이때 표적 자극은 이전에 제시되었던 원형 자극 위에 나타나거나(타당 조건) 다른 자극 위에 나타날 수 있었다(비타당 조건). 시각 탐색 과제의 반응 속도를 분석한 결과, 선행연구와 동일한 행동 효과(행동 조건과 타당도 조건의 상호작용)를 관찰할 수 있었다. 실험 2에서는 반응 도구 및 물리적 행동의 종류가 상이한 경우에도 행동 효과가 유지되는지 알아보고자 진행되었다. 참가자는 제시되는 행동 지시어에 대하여 키보드를 이용해 응답하였으나, 시각 탐색 과제에서는 조이스틱 방향을 조정함으로써 반응을 보고하였다. 그 결과, 타당도에 따른 주효과 및 행동 효과 모두 유의한 것으로 나타났다. 단어의 의미적 표상이 행동 효과에 미치는 영향을 알아보기 위하여, 실험 3에서는 두 행동 조건 모두 반응을 하지 않게 하였고, 실험 4에서는 두 행동조건 모두 각기 다른 키를 사용하여 반응하게 하였다. 그 결과, 두 실험 모두 타당도에 따른 주효과만 유의미했으며 행동 효과는 관측되지 않았다. 실험 3과 실험 4의 결과를 비교 분석한 결과, 실험 유형과 타당도 간의 상호작용이 관찰되었다. 본 연구는 행동 지시어의 의미적 표상만으로는 행동 효과를 야기할 수 없으며, 이중과제 패러다임에서 물리적 반응의 도구 및 종류와 상관없이 행동 효과가 관찰될 수 있다는 점을 시사한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.337-345
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• 2023

벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.589-597
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• 2023

집중호우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 악영향을 주고 있으나 집적 구역과 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 중부권 최대 상수원인 대청호를 대상으로 집중호우 시기에 하천 내로 유입되는 부유쓰레기의 효율적인 모니터링 방안과 현존량을 추정하기 위해 원격탐사 기법 적용 방안을 제안하였다. 대청호 수역에서 발생하는 부유쓰레기의 실태 조사를 위해 저궤도 위성통신 단말기가 탑재된 위치 추적 부이를 활용하여 이동 경로와 거동 특성을 파악하였으며, 드론 영상을 활용하여 부유쓰레기의 잠재적 집적 구역과 현존량을 추정하고자 하였다. 위치 추적 부이는 3일간 누적강우량이 200-300 mm 이상 증가하는 시기에 빠르게 이동하였다. 가장 긴 이동거리를 나타낸 호탄교의 경우 하루동안 약 72.8 km를 이동하였고 이때 최대 이동속도는 5.71 km/h를 나타냈다. 집중호우 이후 드론 영상을 활용하여 부유쓰레기의 현존량을 산출한 결과, 658.8-9,165.4 ton을 나타냈으며, 석호리 수역에서 가장 많이 발생하였다. 본 연구에서는 위치 추적 부이와 드론 영상을 통해 부유쓰레기 주요 집적 우심 구간을 파악할 수 있었으며, 전통적인 모니터링 방안보다 기동성, 신속성이 우수한 원격탐사 기반 모니터링 방법은 향후 집중호우 시기에 다량으로 유입되는 부유쓰레기의 수거, 처리 부담 비용을 절감하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.715-727
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• 2023

산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.

• 한국작물학회지
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• 제68권3호
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• pp.167-174
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• 2023

팥 종실은 평형수분함량에 도달하는데 30시간 내외의 긴 시간이 소요되어 팥 이용 측면에서 주요 제한 인자로 작용한다. 따라서 수분흡수 특성 연구는 팥의 이용성 증진을 위한 중요한 분야이다. 본 연구는 국내산 팥의 가속화 저장에 따른 미세구조 및 수분흡수 특성을 분석하여 수침 시간 단축을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 팥의 저장은 대조구(control)인 저온(4℃), 상온(25℃) 및 가속화 고온(45℃)의 세 조건에서 3개월 동안 수행하였다. 1. 발아율, 지방산가, 적색도(a^*) 및 황색도(b^*) 값은 저장전 대비 3개월 후, 대조구(control)인 저온(4℃) 저장 팥은 차이를 나타내지 않았으나, 가속화 고온(45℃)에서는 통계적인 유의차를 보였다. 특히 가속화 고온(45℃) 조건에서 3개월 동안 저장한 팥은 발아율이 0%까지 감소하고, 지방산가는 초기 10.43 mg KOH/100 g에서 33.63 mg KOH/100 g까지 증가하는 등 품질 저하가 유의적으로 일어났다. 2. 저장 3개월 후, 종실의 배꼽, 종피, 자엽의 미세구조를 전자현미경으로 관찰한 결과, 가속화 고온(45℃) 조건에서만 배꼽의 구멍과 찢어진 틈 등의 손상이 있었고, 종피와 자엽 사이의 틈이 벌어지는 변화가 있었으나 자엽자체의 변화는 관찰되지 않았다. 3. 저장 온도별 3개월 저장 시료를 대상으로 수분흡수 kinetic을 분석한 결과, 대조구(control)인 저온 조건(4℃) 대비 가속화 고온(45℃)에서는 팥 종실의 평형수분함량은 낮았으나, 평형수분함량의 50%에 도달하는 시간은 짧고, 수분흡수 속도는 빨랐다. 4. 팥의 수분흡수 특성은 종실의 미세구조 특성과 밀접한 관계가 있는 것으로 해석되며, 가속화 고온(45℃) 조건의 저장 팥에서 관찰되는 배꼽의 구멍 및 손상, 종피와 자엽 사이의 틈 등 미세구조의 변화가 수분흡수 시간과 속도를 단축시킨 것으로 생각된다. 다만, 미세구조의 변화와 평형수분함량과의 관계는 명확한 설명이 되지 않아 이와 관련된 추가 연구가 필요할 것으로 고찰되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.695-713
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• 2023

연안 해역에서 식물성플랑크톤, 부유입자, 용존유기물은 복합적이고 비선형적으로 해수반사도를 변화시킨다. 최근 빠르게 발전하는 신경망 기술은 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 기존 연구에서는 성분별 고유광특성을 도출하기 위하여 세 단계의 신경망을 구성하였으나 본 연구에서는 심층신경망을 직접 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 활용한 데이터세트는 국제해색조정그룹에서 제공하는 합성데이터를 활용하였으며, 입력데이터는 9개의 파장의 원격반사도를 입력하였다. 이를 통해 해수 고유광특성을 심층신경망을 기반으로 도출하였다. 성능을 평가하기 위해 준분석 알고리즘(quasi-analytical algorithm)과 비교하였으며, 데이터 분포에 따른 로그 변환 여부가 심층신경망 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 정도를 비교 분석하였다. 그 결과, 준분석 알고리즘보다 심층신경망 알고리즘을 활용하면 부유입자에 대한 흡광계수를 제외한 고유광특성을 정확하게 추정할 수 있으며(R² 0.9 이상), 부유입자와 용존유기물의 흡광계수를 부유입자와 용존유기물 흡광계수로 각각 분리할 수 있었다. 그리고 심층신경망을 직접적으로 적용하는 알고리즘은 데이터의 로그 변환을 하지 않아도 성능 차이가 거의 없음을 파악할 수 있었다. 이 연구 결과를 해색 자료 처리에 실제 적용하기 위해서는 다양한 해역의 현장자료 및 추가적인 데이터 세트를 활용한 학습을 진행하여, 경험적 및 반분석적 방법과 비교 분석하고 알고리즘 간 장단점을 적절히 파악하는 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1353-1369
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• 2023

해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권4호
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• pp.99-111
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• 2023

본 연구는 온라인 쇼핑 웹사이트에 대한 소비자의 만족도가 과거와는 다른 현상으로 변화됨을 확인하고자 한다. 즉, 팬데믹 이후 전 세계적으로 이커머스(e-commerce)의 이용이 확대되고, 모바일커머스, 소셜커머스 등 다양한 형태의 커머스가 형성화되는 상황에서, 소비자의 정보처리과정과 의사결정과정은 소비자가 지각하는 소비가치와 개인적 특성에 따라 새로운 환경에 의해 소비자의 지각된 동기수준에 기반하여 변화된 행동을 살펴보는데 연구의 의의가 있다. 즉, 소비가치와 소비자의 인지욕구가 웹사이트에 대한 신뢰성의 매개역할로 온라인 웹사이트의 만족도에 미치는 영향에 대해 조사하고자 한다. 가설 1을 검증한 결과 웹사이트에 대한 소비자의 감각적 가치뿐 아니라 실용적 가치는 웹사이트의 만족도에 긍정적인 영향력을 미치며, 특히 실용적 가치가 상대적으로 감각적 가치보다 더 큰 영향력을 나타냈다. 다만, 소비자의 인지욕구와 만족도 간에는 부(-)의 관계를 단측검증 하에 유의한 수준으로 나타났다. 가설 2에서는 2-1인 소비가치 중 실용적 가치 만이 웹사이트에 대한 신뢰성을 매개로 만족도에 긍정적인 영향을 나타냈다. 웹사이트의 만족도에 소비가치 중 실용적 가치가 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 이전 연구결과와는 다르게 소비가치가 감각, 감정에 기반하는 가치뿐 아니라 실용적 소비가치가 더 큰 영향력을 가졌다는 점이 본 연구의 의의라 하겠다. 따라서 소비자가 이용하는 웹사이트의 신뢰성을 기반으로 매개역할을 한다면 실용적 가치와 인지욕구가 만족도에 더욱 강하게 영향력을 주는 것이다. 이러한 연구결과는 온라인으로 소비를 하게 된 현 시장의 트렌드가 반영된 결과이며, 본 연구결과를 통해 소비자의 행동 이해와 주요 요인들을 기반으로 온라인 웹사이트의 관리 및 운영 전략에 도움이 되리라 본다.