• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.267-274
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• 2018

본 논문에서는 PTZ 카메라를 이용한 머리자세추정 방법에 대하여 서술한다. 회전 또는 이동에 의하여 카메라의 외부인자가 변경되면, 추정된 얼굴자세도 변한다. 본 논문에는 PTZ 카메라의 회전과 위치 변화에 독립적으로 머리자세를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 얼굴검출, 특징추출 그리고 자세추정으로 이루어진다. 얼굴검출은 MCT특징을 이용해 검출하고, 얼굴 특징추출은 회귀트리 방법을 이용해 추출하고, 머리자세 추정은 POSIT 알고리즘을 사용한다. 기존의 POSIT 알고리즘은 카메라의 회전을 고려하지 않지만, 카메라의 외부인자 변화에도 강건하게 머리자세를 추정하기 위하여 본 논문은 원근투영법에 기반하여 POSIT를 개선한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 RMSE가 약 $0.6^{\circ}$ 개선되는 것을 확인했다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.529-538
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• 2017

Ghosh와 Kim에 의해 소개된 영 변환 모형은 0이 많거나 적을 때 계수형 자료(count data)를 분석하는 모형이다. 이 모형의 산포형태모수는 평균과 분산, 0 확률로 구성되며 ${\mu}$와 ${\sigma}^2$의 관계에 따라 2가지 형태를 가진다. 본 논문에서는 ${\sigma}^2{\geq}{\mu}$일 때, Ghosh와 Kim 영 변환확률 모형의 모수 ${\delta}$에 대한 영향함수를 도출하였다. 도출한 영향함수의 타당성을 검증하기 위해서 인구주택총조사 자료를 이용해 관측치가 제거된 경우에서 영향함수로 도출한 ${\delta}$ 추정치 변화값과 직접 계산한 ${\delta}$ 추정치 변화값을 비교하였다. 그 결과 영향함수는 ${\delta}$의 변화를 매우 정확히 추정하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.1-10
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• 2008

본 논문에서는 기존에 얼굴 검출에 사용된 ICT(Improved Census Transform) 변환을 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴 특징을 검출하는 하드웨어를 설계하였다. 파이프라인 구조를 이용하여 동작 속도를 높였고, ICT 변환, 메모리 공유, 동작 과정의 세분화를 통하여 메모리 사용량을 줄였다. 본 논문에서 사용한 알고리즘을 얼굴 검출 및 인식 분야에서 테스트용으로 주로 쓰이는 BioID 데이터베이스(database)를 이용하여 테스트한 결과 100%의 검출률을 보였고, 설계한 하드웨어의 결과도 이와 동일하였다. 또한 Synopsys사의 Design Compiler와 동부아남사의 $0.18{\mu}m$ library를 이용하여 합성한 결과 총 $376,821{\mu}m2$의 결과를 얻었고 78MHz의 동작 클럭 하에서 17.1msec의 검출 속도를 보였다. 본 논문은 소프트웨어 형태의 알고리즘을 임베디드 하드웨어로 구현함으로 인하여 실시간 처리의 가능성을 보였고, 저가격, 높은 이식성에 대한 가능성을 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.337-347
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• 2010

대부분의 통계조사는 전국 및 시도단위와 같은 전체 또는 규모가 큰 지역을 위한 통계작성이 가능하도록 설계되어 있다. 그러나 최근들어 소규모 지역의 신뢰있는 통계결과에 대한 통계 이용자들의 요구가 점점 증가하고 있다. 경제활동인구조사는 전국 및 16개 시도를 위한 실업률을 매월 작성하고 있으나, 시군별 직접추정량은 적은 표본규모 때문에 신뢰도가 낮다. 본 연구에서는 경제활동인구조사에서 제공되는 실업자수에 대한 통계를 시군별로 작성하기 위한 모형을 제시한다. 이를 위해 보조정보로부터 "정보를 빌려오는(borrow strength)" 지역단위모형(Area level model)을 사용하였다. 제안된 모형 기반 추정(Model-based Estimation)은 모형 오차의 정규성 가정을 기반으로 하고 있으며, 평균제곱오차 측면에서 제안된 모형들을 비교하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제44권6호
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• pp.242-248
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• 2011

Objectives: Busan is reported to have the highest mortality rate among 16 provinces in Korea, as well as considerable health inequality across its districts. This study sought to examine overall and cause-specific mortality and deprivation at the town level in Busan, thereby identifying towns and causes of deaths to be targeted for improving overall health and alleviating health inequality. Methods: Standardized mortality ratios (SMRs) for all-cause and four specific leading causes of death were calculated at the town level in Busan for the years 2005 through 2008. To construct a deprivation index, principal components and factor analysis were adopted, using 10% sample data from the 2005 census. Geographic information system (GIS) mapping techniques were applied to compare spatial distributions between the deprivation index and SMRs. We fitted the Gaussian conditional autoregressive model (CAR) to estimate the relative risks of mortality by deprivation level, controlling for both the heterogeneity effect and spatial autocorrelation. Results: The SMRs of towns in Busan averaged 100.3, ranging from 70.7 to 139.8. In old inner cities and towns reclaimed for replaced households, the deprivation index and SMRs were relatively high. CAR modeling showed that gaps in SMRs for heart disease, cerebrovascular disease, and physical injury were particularly high. Conclusions: Our findings indicate that more deprived towns are likely to have higher mortality, in particular from cardiovascular disease and physical injury. To improve overall health status and address health inequality, such deprived towns should be targeted.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.104-115
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• 2022

Fine Dust in Korea has been classified as a social disaster since 2019 due to continuous increase in concentration of Particulate Matter 10(PM 10) and PM 2.5. The fine dust issue has negative physical and mental impacts, especially on vulnerable population including children and the elderly. Seoul metropolitan government have installed fine dust shelters since 2019. However, there is a lack of research that evaluates spatiotemporal distribution of these facilities. Therefore, the first aim of this study is to find the relationship between PM levels and dust scattering construction sites, or air pollutant emission sites through in depth spatial analyses. The second purpose is to analyze the spatial distribution of PM shelters in Seoul, and to evaluate the location efficiency of them. Kernel density, krigging, and network analyses were conducted, and floating population was considered instead of census data for this research. The reults of network analysis based on the road system showed that Yangcheon-gu, Songpa-gu, Seongbuk-gu, and Dobong-gu were found to need additional fine dust shelters. Also, the results from analyzing the floating population that includes children and the elderly showed that Songpa-gu, Seodaemun-gu, Gangdong-gu, Seocho-gu, and Dongdaemun-gu need more placements of find dust shelters. The results of this study are expected to provide implications for urban planners to enhance find dust shelter placement in urban areas, and vulnerable population issues would be considered in many ways.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권3호
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• pp.63-72
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• 2022

The extinction crisis of local cities, caused by a population density increase phenomenon in capital regions, directly causes the increase of vacant houses in local cities. According to population and housing census, Gunsan-si has continuously shown increasing trend of vacant houses during 2015 to 2019. In particular, since Gunsan-si is the city which suffers from doughnut effect and industrial decline, problems regrading to vacant house seems to exacerbate. This study aims to provide a foundation of a system which can predict and deal with the building that has high risk of becoming vacant house through implementing a data driven vacant house prediction machine learning model. Methodologically, this study analyzes three types of machine learning model by differing the data components. First model is trained based on building register, individual declared land value, house price and socioeconomic data and second model is trained with the same data as first model but with additional POI(Point of Interest) data. Finally, third model is trained with same data as the second model but with excluding water usage and electricity usage data. As a result, second model shows the best performance based on F1-score. Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost and LightGBM which are tree ensemble series, show the best performance as a whole. Additionally, the complexity of the model can be reduced through eliminating independent variables that have correlation coefficient between the variables and vacant house status lower than the 0.1 based on absolute value. Finally, this study suggests XGBoost and LightGBM based machine learning model, which can handle missing values, as final vacant house prediction model.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.120-131
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• 2009

본 연구는 다핵구조를 형성하고 있는 대도시의 도시공간구조 진단을 위해 도심 및 부도심의 인구분포상의 구심력 및 유효범위의 변동성을 측정하였다. 이를 위해 부산광역시를 대상으로 1995년부터 2005년까지 5년 간격으로 도심 및 부도심의 인구구심력의 유효범위 변화를 측정하고자 5km 단위로 범위를 확장하여 인구밀도함수 중 음지수함수를 활용한 결정계수 값의 변동성을 분석하였다. 이를 통해 인구분포에 대한 공간적 영향권역의 변동성을 파악하여 도심 및 부도심의 생성, 성장, 쇠퇴 등의 진행과정에 따른 각 과정별 도심 및 부도심의 인구구심력의 유효범위와 도심 및 부도심간의 충돌과정에서의 유효범위 변화과정을 분석하였다. 분석결과를 요약하면 중앙동은 지속적인 결정계수의 감소를 보이고 있으며 서면(부전동)은 설명력이 큰 변화없이 유지되고 있는 것으로 나타났다. 도심으로부터 5km씩 거리를 늘려 인구밀도함수를 적용한 경우에도 부전동의 경우는 10km이후부터 중앙동은 15km구간 이후부터 대체로 증가하였다. 전체적으로는 부산의 인구가 감소추세임에도 불구하고 지속적인 분산화 단계인 것으로 나타나 보다 효율적인 도시공간구조를 형성하기 위해 도심 및 부도심지역의 도심기능강화와 인접지역의 양호한 주거지역 공급이 필요한 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 도시공간구조의 변동성이 갖는 구체적인 공간적 차원의 정보를 제시하여 효율적 공간구조의 재편을 위한 정책적 접근의 기초자료로의 활용이 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.50-60
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• 2014

본 연구는 재해로부터 안전한 도시조성을 위하여 현재 시행중인 기후변화 재해취약성분석 제도의 조기정착을 위한 방안마련의 일환으로, 현행 재해취약성분석 제도의 특징과 개선방안 검토를 목적으로 한다. 이를 위해 부산 해운대구를 대상으로 재해유형 중 해수면 상승 재해에 대하여 실증분석을 수행하였다. 분석은 집계구와 동을 분석단위로 설정하여 각각 재해취약성을 분석하였으며, 분석과정과 분석결과의 비교 검토를 통하여 개선방안을 검토하였다. 분석결과 공간단위에 따라 결과가 다르게 도출되는 공간단위수정가능성의 문제가 발생하였다. 개선방안 검토는 분석진행 과정별로 도출하였으며, 분석의 기반이 되는 공간단위의 설정단계에서는 분석단위 조정, 점수산정방식 조정, 재해유형별 명확한 분석방안마련 등이 필요한 것으로 나타났다. 분석실행 단계에서는 변수에 따른 가중치 설정, 변수의 다양화, 주관적 분석선정방안 배제 등이 필요한 것으로 나타났다. 정확한 도시종합 재해취약성분석 결과는 미래 기후변화에 효율적으로 대응 가능한 도시방재력 향상의 밑거름이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.271-280
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• 2014

구제역은 전염성이 높고 치명적 결과를 유발하는 우제류 전염병이며, 2010/2011년도에 국내에서 발생한 구제역 (2010/2011 구제역)은 사회 및 경제적으로 국가에 재난 수준의 손실을 끼쳤다. 따라서 국가적 차원에서 구제역의 예방과, 발병 시 피해를 줄이려는 많은 노력을 하고 있다. 이러한 노력의 하나로 구제역의 전염 현상을 확률적으로 모형화하고 이해하려는 노력이 필요하다. 영국에서 발생한 2001년 구제역은 그 규모와 피해가 막대하여, 영국에서는 다양한 확률적 모형으로 구제역 전파 현상에 대한 이해를 통하여 미래의 발생에 대비하려는 연구가 이루어져 왔다. 그러나 2010/2011 구제역에 대하여는 확률적 모형을 활용한 연구가 미미한 편이다. 따라서 본 연구에서는 2010/2011 구제역에 대하여 시간-공간 확률 SIR 확률모형을 가정하고 시간과 공간에 따르는 전파 현상에 대하여 고찰한다. 농림수산검역검사본부에서 발표한 구제역 감염데이터와 통계청의 전국농가센서스 자료의 일부인 전체 우제류 농가의 데이터가 본 연구의 분석에 필요한 정도로 상세하지 않으므로 추정 및 보정작업을 통하여 데이터를 보완하였다. 감염데이터를 이용하여 커널함수를 추정하고, 전국 우제류 농장데이터를 이용하여 시뮬레이션을 통하여 모형의 모수를 추정하였다.