• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.37-44
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• 2020

AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제16권2호
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• pp.192-198
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• 2005

본 고찰에서는 DSM-IV의 주의력결핍과잉행동장애(attention-deficit hyperactivity disorder, ADHD)와 ICD-10의 과잉행동장애(hyperkinetic disorder, HKD)의 진단 체계를 비교하였고 그 차이점을 분석하여 임상 및 연구 측면에서 어떠한 의의가 있는지를 살펴보았다. 아직까지 DSM의 ADHD와 ICD의 HKD를 직접 비교한 연구들은 매우 부족한 상태이지만, DSM-IV의 ADHD가 ICD-10의 HKD 보다 광범위한 ADHD의 한 아형라는 것을 알 수 있었다. DSM-IV ADHD의 유병율은 ICD-10 HKD과 비교했을 때 더 높았으며 그 차이는 뚜렷했다. 이러한 결과가 DSM-IV 진단 알고리즘에서 부주의 우세형과 과잉행동-충동성 우세형이 포함되어 ADHD의 범위가 더욱 확장되어 나타난 것인지에 대해서는 아직까지 알 수 없다. 그리고 현재까지 진행된 연구들을 종합해 보았을 때, DSM-IV HKD와 DSM-IV ADHD가 질적으로 같거나 혹은 다르다고 주장할 수는 있는 충분한 근거는 없어 보인다. 다만 HKD가 보다 심한 형태의 ADHD의 한 아형일 가능성이 시사되고 있다. 그러므로 현재로써는 임상에서 환자를 진단하는데 있어 DSM-IV 혹은 ICD-10 중 일방에만 의존하여 ADHD/HKD 장애를 과다하게 진단 내리거나 혹은 실제보다 적게 진단내리는 것을 경계하여야 할 것이다. 특히 질병통계와 보험체계는 WHO의 ICD진단 체계에 맞춰져 있으나 대학이나 전공의 과정 중에는 주로 APA의 DSM진단 기준에 맞춰 학습하는 우리나라의 현실을 감안했을 때 과연 ADHD/HKD에 대한 진단율이 실제 유병율에 비해 과다한지 혹은 부족한지에 대해서도 관심을 기울일 필요가 있다. DSM-IV ADHD와 ICD-10 HKD가 진단적으로 얼마만큼 근접하고 있는지에 대해서는 주요 임상 변인과 endophenotype을 포함한 진단적 타당성에 대한 연구들이 더 진행되고, 관련된 가족연구와 장기 추적 연구들이 뒷받침 되었을 때 보다 명확해질 것으로 생각되며, 또한 ADHD/HKD에 대한 APA와 WHO가 보다 근접하고 일치되는 진단 알고리즘이 개발될 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.67-79
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• 2017

정시성이 보장된 도시철도에 대한 수송 의존도가 높아짐에 따라 수송 능력 뿐만 아니라 이용객의 편의성이 중요시 되고 있다. 이에 본 연구에서는 도시철도역사의 개선 및 신규 역사 건설 시 이동속도, 환승거리와 같은 보행 환경을 사전에 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 3차원 실내지도 저작 모듈과 보행 알고리즘을 수행하는 모듈로 구성되어 있다. 3차원 실내지도 저작 모듈에서는 3차원 공간 모델링, 네트워크 생성 및 평가 결과 표출 등의 기능을 수행하며, 보행 알고리즘에서는 경로탐색, 통행량 배정, 종합서비스 수준 평가 등의 기능이 있다. 이러한 기능의 핵심적인 부분은 공간정보 DB와 동적 통행정보 DB를 유기적으로 연결하여, 전후 상황 등 다양한 시나리오의 적용과 분석을 반복적으로 수행할 수 있다는 점이다. 또한, 향후 시뮬레이터의 활용 방안 제시를 위해 실제 운영 중인 역사를 대상으로 Test-Bed를 구축하고, 역사통행로의 개선 전 후의 보행 속도를 분석하여 개선 효과에 대한 정량적 지표를 산출하였으며, 향후 추가적인 분석을 위한 DB의 확장 가능성에 대해 논의하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.71-81
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• 1999

본 연구의 목적은 유전자 알고리즘 최적화기법을 이용하여 설계기준에 합당한 제약조건을 고려한 최소경비의 관망시스템의 설계를 목적으로 한다. 수리학적 제약조건들은 수리모의프로그램(KYPIPE)과 연계하여 가능해 영역을 수시로 검증하였다. 유전자 알고리즘은 비교적 새로운 최적화기법이다. 유전자 알고리즘은 매우 강력한 탐색능력을 가지고 있으며 특히 비선형 문제를 해결하는데 탁월한 성능을 가진다고 알려져 있다. 유전자 알고리즘은 계산결과로 제시되는 결정변수인 관경은 연속적인 수치가 아닌 이산적인 규격의 표준관경인 상업용 관경으로 제시되며 펌프용량까지 최적화시키는 효율적인 최적설계를 도모하고자 한다. 본 모형은 가상 및 실제 관망시스템에 적용하였다. 그 중 하나는 많은 다른 연구자들에 의한 간단한 관망에 사용된 논문들로부터 채택하였다. 그 결과의 비교는 이 연구에서 개발된 모형의 적합성을 보여준다. 또한, 본 모형은 최적펌프용량도 결정할 수 있으며 그 적용성을 검증하기 위하여 고양시에 적용시켜 보았다. 개발된 모형은 비교적 간단한 방법으로 관망시스템의 최적설계에 성공적으로 적용시킬 수 있음이 판명되어져 왔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.315-322
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• 2008

비디오 데이터베이스에서 복사본의 위치를 검출하기 위해서는 비디오의 특징(signature)이 비디오의 재편집(reediting), 채널 잡음, 시간적인 프레임 율(frame rate) 변화에 강한 특성을 지녀야 한다. 여러 가지 시그네쳐중 하나인 오디널(ordinal) 시그네쳐는 평균 명암도 값을 구하는 고정 윈도우(fixed window) $N{\times}N$의 크기에 따라 프레임의 공간적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 논문은 인터넷상에서 이미 배포된 비디오, 위조된 비디오의 검출을 위해 키 프레임으로 정합하지 않고 연속적인 비디오 프레임에서 공간의 변화특성인 기존의 오디널을 개선한 변형된 robust 오디널 특징을 제안하였다. Robust 오디널은 2차원 벡터 구조를 가지고 있어 비디오의 잡음과 프레임 율의 변화에 강한 특성을 가지고 있으며, 검색공간인 R-트리 공간에서 MBR 형태로 표현될 수 있다. 또한 비디오 복사 검출에 필수적인 대용량 데이터베이스 검색에 적합한 R-트리 구조를 이용하여 정확히 정합되는 프레임의 위치를 찾아내고, n차원 입력의 구조를 가지고 있는 R-트리의 입력으로 robust 오디널 특징이 적합하게 사용되었다. 실험결과 비디오 정합율이 향상되고 대용량 데이터베이스에 알맞은 특징을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3677-3688
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• 2011

특허정보검색의 목적은 다양한 목적성을 지니고 있다. 일반적으로 특허정보검색은 제한된 키워드들에 의한 검색으로 이루어지며, 선행 특허권과 유사특허를 파악하기 위하여 반복적인 검색과 검토의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 특허문서의 전체 텍스트를 분석하여 특징치를 찾아내는 내용기반 검색방법을 제안하고 검색결과를 질의문서와 유사한 문서 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 제안된 알고리즘은 텍스트 분석과정을 통해 각 문서별로 특징치가 부여되고 문서 간 특징치 비교를 통해 유사문서를 찾고 문서를 랭킹하여 유사정보를 제공한다. 텍스트 분석과정은 Stop-word과정, 핵심단어 추출과정, 핵심단어 가중치 산출 과정으로 이루어진다. 실험결과에서는 정확도 측정을 실시하여 일반검색엔진과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 검색 정확도를 비교하였다. 본 논문은 검색결과를 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭킹하기 때문에 검색이용자가 검색결과 검토과정에서 유사한 문서를 먼저 검토할 수 있도록 하여 검토시간을 줄이고 검색의 효율을 높일 수 있다. 또한 특허문서 전체 텍스트를 입력받아 사용하기 때문에 특허검색에 익숙하지 않는 이용자도 검색을 쉽고 빠르게 이용할 수 있다. 그리고 내용 기반 검색이 이루어지기 때문에 키워드 및 검색 식을 이용하는 방법보다 검색범위를 넓힐 수 있어서 검색에 누락되는 데이터를 줄일 수 있는 효과를 가진다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.307-319
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• 2015

현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.357-373
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• 2013

본 논문에서는 터널-지반 시스템의 거동을 합리적으로 해석하고 재료의 특성과 터널설계정수 평가를 위한 역해석 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 유한차분법과 직접법을 조합한 역해석 기법을 이용하기 위하여 상용 프로그램인 FLAC(Fast Lagrangian Analysis of Continua)과 최적화 알고리즘을 이용하여 지하구조물의 역해석이 가능하도록 구성되었다. 역해석 알고리즘으로는 최적화 기법 중 미분계수를 구하지 않고 직접탐색이 가능한 로젠브록법(Rosenbrock Method)을 이용하였다. 이 연구를 통하여 개발된 역해석 알고리즘의 현장 적용성 검증을 위하여 4개 구간의 실제현장을 대상으로 현장 계측결과를 이용하여 역해석을 수행하였다. 역해석 과정에서 현장계측 변위에 대한 해석 대상지반의 최적함수를 파악하기 위하여 비선형 회귀분석(nonlinear regression analysis)을 실시하였다. 회귀분석은 지수함수와 분수함수를 이용하였으며, 이를 통하여 결정된 최적함수를 이용하여 계산된 총 변위를 역해석 입력 자료로 활용하였다. 이 연구결과로써 대상구조체의 실측변위를 이용한 역해석을 수행한 결과는 계측변위와 평균 4.5%의 오차율을 보였다. 따라서 이 연구에서 제안하는 역해석 기법이 터널 해석에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1439-1448
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• 2005

본 논문에서는 입력된 영상에서 색상 정보와 얼굴에서 주요한 특징정보의 기하 위치 분석과 추출 객체의 유사도 비교를 이용해서 얼굴 영역을 검출한 후 비율정보와 유사도를 이용해 사용자 인증을 하는 방법에 대해서 기술한다. 색상 정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘은 얼굴의 기울어진 정도나 크기 등에 영향을 받지 않는 장점을 가지고 있으므로 형태정보를 이용한 얼굴 추출 알고리즘에 비해 비교우위를 가진다. 하지만 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 조명의 변화나, 피부색과 유사한 배경 등 색상에 대해 민감해서 정확한 성능을 유지하기 어렵다. 따라서 색상 정보 이외에 얼굴의 주요 특징 요소인 눈과 입술 등의 특징 정보를 검출하고 각 객체에 대한 유사도 비교를 수행함으로서 색상 정보를 이용한 방법에 비해 더 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권6호
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• pp.585-596
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• 2007

일반적으로 XML 데이터는 트리 형태의 계층적인 구조를 가지고 있으며, XML 데이터의 저장 및 검색도 이러한 특성을 반영한다. 따라서 XML 데이터를 데이터베이스화 할 때에 XML 엘리먼트 간의 이러한 계층 관계를 반영하여 XML 데이터를 구조화하여 저장하고, 사용자의 검색을 지원하기 위해서는 질의에 명세 된 엘리먼트 구조 간의 계층 관계를 계산하여 처리하는 방법이 필요하다. 구조적 조인(structural joins) 연산은 이 문제의 한 해결책으로서 노드 번호 매기기 방식(node numbering scheme)에 기반한 XML 데이터베이스에 대하여 효율적인 계층 관계 연산 기법을 제시하고 있다. 하지만 계층 관계가 복잡하게 중첩되어 있는 트리 구조의 XML 질의를 처리하려면 여전히 다수의 구조적 조인을 수행해야 하기 때문에 질의 처리 비용이 많이 드는 또 다른 문제를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 선행 연구에서 제안된 트리 구조의 XML 질의 처리시에 필요한 다수의 중첩된 구조적 조인들의 수행비용을 효과적으로 줄이기 위한 사전 처리 방법으로서 동등 클래스 개념을 적용한 정규 표현식(regular expression)으로 된 경로 질의(path query)의 길이를 단축하는 경로식 단축 알고리즘을 소개하며 특히 분기 노드(branch node)가 포함된 경로식 단축 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 XML 경로식 질의 처리 시간을 평균적으로 1/3로 단축할 수 있음을 실험을 통해서 확인한다.