• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제40권4호
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• pp.199-215
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• 2023

The Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO), the first South Korea lunar exploration probe, successfully arrived at the Moon on December, 2022 (UTC), following a 4.5-month ballistic lunar transfer (BLT) trajectory. Since the launch (4 August, 2022), the KPLO magnetometer (KMAG) has carried out various observations during the trans-lunar cruise phase and a 100 km altitude lunar polar orbit. KMAG consists of three fluxgate magnetometers capable of measuring magnetic fields within a ± 1,000 nT range with a resolution of 0.2 nT. The sampling rate is 10 Hz. During the originally planned lifetime of one year, KMAG has been operating successfully while performing observations of lunar crustal magnetic fields, magnetic fields induced in the lunar interior, and various solar wind events. The calibration and offset processes were performed during the TLC phase. In addition, reliabilities of the KMAG lunar magnetic field observations have been verified by comparing them with the surface vector mapping (SVM) data. If the KPLO's mission orbit during the extended mission phase is close enough to the lunar surface, KMAG will contribute to updating the lunar surface magnetic field map and will provide insights into the lunar interior structure and lunar space environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.456-477
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• 2024

With information technology's rapid development, the Internet faces serious security problems. Studies have shown that malware has become a primary means of attacking the Internet. Therefore, adversarial samples have become a vital breakthrough point for studying malware. By studying adversarial samples, we can gain insights into the behavior and characteristics of malware, evaluate the performance of existing detectors in the face of deceptive samples, and help to discover vulnerabilities and improve detection methods for better performance. However, existing adversarial sample generation methods still need help regarding escape effectiveness and mobility. For instance, researchers have attempted to incorporate perturbation methods like Fast Gradient Sign Method (FGSM), Projected Gradient Descent (PGD), and others into adversarial samples to obfuscate detectors. However, these methods are only effective in specific environments and yield limited evasion effectiveness. To solve the above problems, this paper proposes a malware adversarial sample generation method (PixGAN) based on the pixel attention mechanism, which aims to improve adversarial samples' escape effect and mobility. The method transforms malware into grey-scale images and introduces the pixel attention mechanism in the Deep Convolution Generative Adversarial Networks (DCGAN) model to weigh the critical pixels in the grey-scale map, which improves the modeling ability of the generator and discriminator, thus enhancing the escape effect and mobility of the adversarial samples. The escape rate (ASR) is used as an evaluation index of the quality of the adversarial samples. The experimental results show that the adversarial samples generated by PixGAN achieve escape rates of 97%, 94%, 35%, 39%, and 43% on the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network (CNN_RNN), and Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory (CNN_LSTM) algorithmic detectors, respectively.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권6호
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• pp.686-697
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• 2018

오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신(SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교 분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-7
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• 2010

비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권8호
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• pp.708-718
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• 2002

본 연구에서는 진동-음향계에서 방사되어 생성된 일반 근접장에서 음향 인텐시티 기법을 이용해 소음원을 파악하는 방법의 문제점에 관하여 논한다. 이를 위해 자동차나중장비의 엔진실을 모사하는 3차원 구조물 모델을 고려한다. 실제 상황과 유사하도록 모델에는 음원들이 복잡한 형상의 표면에 상호 연관성이 있는 또는 없는 형태로 분포한다. 즉, 음원들은 음향학적으로 단단한 상자들에 의해 형성된 좁은 공간으로 연결되어 있다. 따라서 반사가 심한 음장에 면한 표면에 배치되어 있으며, 전체 구조의 바닥 부분은 하부의 바닥과 작은 틈새만큼 떨어져 있다. 음향 경계요소법을 이용하여 근접 음장과 내부 음장의 인텐시티를 계산한다. 주어진 음원들간의 상대적 위상, 주파수, 위치에 따른 효과를 조사하였고, 그 결과를 등인텐시티선도, 벡터도 및 에너지 유선으로 표현하였다. 현장에서 종종 행해지는 바와 같이, 예를들어 엔진룸 상부에서 인텐시티를 측정하여 음원을 조사하는 것과 같은, 반사장이 강한 음장에서 음향 인텐시티 기법을 적용하여 음원탐색을 시도할 경우 가짜 음원이 검색될 수 있음을 보였다. 이와 같은 음장에서 정확한 결과를 얻기 위해서는, 음원탐색 수행 전에 음장의 리액티비티에 대한 조사가 먼저 필요하며, 측정을 시행하기 전에 음장의 리액티비티를 없애거나 대폭적으로 줄이는 작업이 선행되어야 할 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.89-101
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• 2013

최근 공간정보 서비스 대상 영역의 범위가 실외 공간에서 실내 공간으로 급속하게 확대되어 가고 있으며, 이러한 변화는 IT 모바일 등 첨단기술의 발달과 함께 다양한 분야와의 융 복합을 통한 연계 활용으로 향후 실내공간정보의 다양한 서비스 수요를 창출하게 될 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 현재 활용 가능한 실내공간정보 구축방법에 대해 살펴본 후, 서울 시청 지하철 역사를 대상으로 실내 고정밀 레이저 측량 및 3차원 벡터 가공기술을 활용하여 정밀 3차원 실내공간정보를 구축하였다. 구축된 정밀 3차원 실내모델은 1:1000 수치지도와의 중첩분석을 통해 정확도 평가를 실시하였으며 그 결과, X축으로 최대 0.04m Y축으로 최대 0.06m 이내의 위치정확도를 확보할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 실내공간정보 구축 및 실내외 공간정보 연계활용을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한미생물학회지
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• 제35권3호
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• pp.263-271
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• 2000

A clinical isolate of Klebsiella pneumoniae K7746 produced the extended-spectrum ${\beta}$-lactamase (ESBL) SHV-12. A 6.6 kb BamHI fragment containing the $bla_{SHV-12}$ gene of K7746 strain was cloned into pCRScriptCAM vector resulting in the recombinant plasmid p7746-Cl. The restriction map of 3.6 kb inserted DNA and sequences immediately surrounding $bla_{SHV-12}$ of p7746-C1 were homologous to plasmid pMPA2a carrying $bla_{SHV-2a}$. In addition, both $bla_{SHV-12}$ and $bla_{SHV-2a}$ were expressed from a common hybrid promoter made of the -35 region derived from the left inverted repeat of IS26 and the -10 region from the $bla_{SHV}$ promoter itself. The results indicate that $bla_{SHV-12}$ and $bla_{SHV-2a}$ may have evolved from a common ancestor in the sequential order of $bla_{SHV-2a}$ first, followed by $bla_{SHV-12}$. Furthermore, by the PCR mapping method using primers corresponding to the IS26 and $bla_{SHV}$, the association between IS26 and $bla_{SHV}$ was studied in 12 clinical isolates carrying $bla_{SHV-2a}$, 27 clinical isolates carrying $bla_{SHV-12}$, and 5 reference strains carrying $bla_{SHV-1}$ to $bla_{SHV-5}$. All 39 strains carrying $bla_{SHV-2a}$ or $bla_{SHV-12}$ were positive by the PCR, providing confirmative evidence that IS26 has been involved in the evolution and dissemination of $bla_{SHV-2a}$ and $bla_{SHV-12}$. But 5 reference strains carrying $bla_{SHV-1}$ to $bla_{SHV-5}$ were negative by the PCR. Therefore, we concluded that the molecular evolutionary pathway of $bla_{SHV-2a}$ and $bla_{SHV-12}$ may be different from that of other $bla_{SHV-ESBL}$, e.g., $bla_{SHV-2}$, $bla_{SHV-3}$, $bla_{SHV-4}$, and $bla_{SHV-5}$.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.362-370
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• 2001

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.