• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1195-1210
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• 2023

해안쓰레기는 미관 훼손 및 생태와 보건에 미치는 영향으로 인해 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로 본 연구는 해안쓰레기 탐지와 모니터링을 위한 이미지 데이터셋 구축과 실시간 객체 탐지 분야의 대표적인 모델인 YOLOv8과 RT-DETR의 성능을 비교하였다. 특히 다양한 환경 하에서의 강건성을 평가하기 위해 여러 왜곡 조건에서 성능 변화 실험을 수행하였다. YOLOv8은 mean Average Precision (mAP) 0.927~0.945의 정확도와 65~135 Frames Per Second (FPS)의 탐지 속도를 보인 반면, RT-DETR은 mAP 0.917~0.918의 정확도와 40~53 FPS의 탐지 속도를 보였다. 색상 왜곡에 대해서는 RT-DETR이 더 강건한 성능을 보였으나, 그 외의 조건에서는 YOLOv8이 더 높은 강건성을 보였다. 본 연구의 결과는 실제 해안쓰레기 모니터링 시스템의 모델 선택에 있어 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.57-62
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• 2023

본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1075-1084
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• 2023

위성정보 데이터는 지구를 관측하여 수집한 데이터로 국방, 자연재해, 위치기반 서비스, 인프라, 환경, 에너지, 해양, 보험 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 위성정보 활용 사업의 선순환 구조와 산업의 비즈니스 생태계 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법으로 문헌, 온라인, 어플리케이션, 콘텐츠 등의 영역에서 사례를 수집하고 분석하였다. 사례를 살펴본 결과 공공 및 상업 영역에서의 콘텐츠 서비스에 관한 비즈니스 모델을 제시하고 있었으며, 복합 범용 기술 차원에서 콘텐츠 제작과 서비스를 용이하게 하는 다양한 알고리즘 기술을 개발하고 있었다. 둘째, 위성정보 데이터의 콘텐츠 유형화 차원에서 생태환경 모니터링 콘텐츠, 도시공간 모니터링 콘텐츠, 위성정보 기반 게임 콘텐츠로 세분화할 수 있었다. 셋째, 위성정보 기반의 콘텐츠가 사용자에게 제안하는 콘텐츠의 가치를 정보적 가치, Environmental, Social, and Governance (ESG) 가치, 교육적 가치, 콘텐츠적 가치 등으로 세분화할 수 있었다. 연구 결과로 위성정보 활용 사업의 전개 과정을 시각적으로 도식화한 생태계 모델과 콘텐츠 발굴의 유형화 방안을 제시하고 있다. 더 나아가 위성정보 데이터의 대중화 및 접근성을 높이는 콘텐츠 창출의 다양한 방안을 모색하고, 정부의 투자 확대, 인력 양성, 법적 제도 구축 등을 토대로 한국형 K-위성정보 활용 사업의 생태계 모델을 모색해야 한다는 제언을 하고 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제86권2호
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• pp.241-250
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• 1997

본 연구(硏究)는 수치(數値) 지형(地形) 해석법(解析法)에 의거 조림추천수종(造林推薦樹種)이 적지적소(適地適所)에 배치(配置)되도록 도면화(圖面化)하는 것을 목표(目標)로 현지(現地) 분포수종(分布樹種) 및 조림수종(造林樹種) 특성조사(特性調査)을 실시(實施)하여 알고리즘값을 설정(設定)하였다. 토양(土壤)은 토양조사(土壤調査)에 의거(依據) 토양도(土壤圖)를 작성(作成) 수치화(數値化)하여 사용(使用)하였고 평균표고(平均標高), 경사(傾斜), 방위(方位), 국소지형(局所地形)은 각각의 격자단위별(格子單位) 표고(標高)값을 가지고 계산식(計算式)을 적용(適用)하여 수치도(數値圖)를 작성(作成)하였다. 얻어진 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 개인별(個人用) 컴퓨터를 이용(利用)한 지형해석(地形解析) 및 수치도(數値圖) 중첩법(重疊法)에 의거 전북(全北) 무주군(茂朱郡) 일부지역(一部地域)(2,500ha)을 대상(對象)으로 토양(土壤) 및 임상조건(林相條件), 지형요인(地形要因)에 따라 분류(分類)할 수 있는 적지적수선정기법(適地適樹選定技法)을 개발(開發)하였다. 2. 연구(硏究) 대상지역(對象地域)에는 주로 갈색산림토양(褐色山林土壤)이 출현(出現)하고 소나무외 29개 수종(樹種)이 분포(分布)하였으며, 입지환경(立地環境) 및 토양조건(土壤條件)에 따라 수종별(樹種別)로 지위차이(地位差異)가 나타났다. 3. 본 연구(硏究)를 수행(遂行)하기 위하여 작성(作成)한 기본프로그램 (DTM, BAS)의 정확성을 알아보기 위하여 지형수치도(地形數値圖)의 평균표고(平均標高) 방위(方位)값과 현지(現地) 실측(實測)한 값사이의 오차율(誤差率)을 검증(檢證)한 결과(結果) 평균표고(平均標高) 및 방위(方位)값에서 모두 허용오차(許容誤差) 범위내(範圍內)인 5%미만(未滿)으로 나타나 개발(開發)된 프로그램의 유효성(有效性)이 입증(立證)되었다. 4. 적지적수도(適地適樹圖) 작성결과(作成結果) 가장 많은 면적(面積)을 차지하는 군(群)은 제 2군(R, $B_1$토양형(土壤型))으로 전체의 46%를 차지했으며, 산림(山林) 이외지역(以外地域)(L)이 23%, 제 6군($B_2$토양형(土壤型))은 13%로 나타났고, 제 5군은 7%, 제 4군은 5%, 기타 6%의 순으로 나타났다. 5. 조림수종군별(造林樹種群別) 관리방안(管理方案)은 제 1군의 비산림지역(非山林地域)을 제외(除外)하고 토양(土壤) 및 지형조건(地形條件)을 기준(基準)으로 하여 4개(個) 유형(類型)으로 분류(分類) 시행(提示)하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.21-32
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• 1981

최근 구미(歐美) 선진제국(先進諸國)에서는 확률적(確率的)인 개념(槪念)에 의한 한계상태설계법(限界狀態設計法)을 표준시방서(標準示方書)로 도입(導入)하는 경향이 높아지고 있다. 이들 선진국(先進國)에서 채택한 LSD, LRFD, PBLSD 같은 신뢰성설계기준(信賴性設計基準)은 각종(各種) 시공재료(施工材料)에 대한 설계절차(設計節次)를 단순화(單純化)시킬 뿐만아니라 일관성(一貫性)있는 신뢰성(信賴性)을 갖게 하는 능력(能力)을 갖고 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 RC 휨부재(部材)에 대한 이러한 신뢰성설계기준(信賴性設計基準)을 제안(提案)하였다. 이를 위하여 Lind-Hasofer의 불변(不變)2차(次)모멘트 신뢰성이론(信賴性理論)에 의해 반복시행적(反復試行的) 신뢰성해석(信賴性解析) 및 하중(荷重)-저항계수(抵抗係數) 결정(決定)알고리즘을 유도하고, 또한 Cornell의 평균제(平均第)1계이차(階二次)모멘트법(法)을 사용하여 근사적(近似的)으로도 신뢰성(信賴性)을 해석(解析)하여 설계기준(設計基準)을 결정(決定)하도록 하였다. 휨부재(部材)의 저항(抵抗) 및 하중효과(荷重效果)에 대한 불확실양산정(不確實量算定)은 Ellingwood의 하중(荷重) 및 저항불확실량(抵抗不確實量) 해석방법(解析方法)을 따랐다. 현행(現行) 극한강설계시방서(極限强設計示方書) 기준(基準)으로 설계(設計)되는 R.C.휨부재(部材)의 상대적(相對的) 의미(意味)의 안전성수준(安全性水準)을 제안(提案)된 이차(二次)모멘트신뢰성이론(信賴性理論)에 의해 검토(檢討)하였다. 그리고 우리 현실(現實)을 고려한 ${\beta}_0=4$를 적절한 목표신뢰성지수(目標信賴性指數)로 간주(看做)하고 이에 대한 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)를 제안(提案)된 방법(方法)으로 계산(計算)하였으며, 현행(現行) 극한강설계기준(極限强設計基準)의 안전율(安全率)과 이들 계산(計算)된 계수(係數)를 비교(比較), 분석(分析)하였다. 현행(現行) 시방서(示方書)로 설계(設計)되는 휨부재(部材)의 신뢰성(信賴性) 수준(水準)은 적절(適切)하지 못하며, 현행(現行) 시방서(示方書)에 규정(規定)된 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)는 본연구(本硏究)의 신뢰성이론(信賴性理論)으로 유도한 저항(抵抗) 및 하중계수(荷重係數)와 상당히 차이(差異)가 있음을 발견(發見)할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.231-252
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.