• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제29권2호
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• pp.101-115
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• 2024

해양의 고수온 현상은 지구온난화로 인한 주요 문제 중 하나로, 식량 자원의 감소와 해양 탄소 흡수력의 저하 등, 해양 생태계와 인류에게 직접적인 위협으로 부상하고 있다. 따라서, 한반도 주변 해역에서의 고수온 예측은 해양 환경 모니터링 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 역학 모델 기반 한반도 고수온 예측 시스템의 성긴 해양의 수직격자체계로 인한 고수온 예측의 과소모의를 개선하기 위해 LSTM 모델을 개발하였다. 2023년에 대해 수행된 한반도 고수온 예측 시스템의 고수온 예측 결과와 LSTM 모델의 결과를 기반으로 한반도 주변의 동해 해역, 황해 해역 그리고 남해 해역에서의 고수온 예측 성능을 평가했다. 본 연구에서 개발된 LSTM 모델이 세 영역 모두에서 수온이 상승하는 시기에 수온 예측 성능을 크게 개선하는 것으로 나타났으며, 수온 상승이 시작되기 전이나 하강하는 시기에는 예측 성능의 개선 효과가 미미했다. 이는 LSTM 모델이 성층이 강화되는 환경에서 성긴 수직격자로 인해 발생하는 고수온 예측의 과소모의를 개선할 수 있는 가능성을 보여준다. 향후 역학 모델의 예측 성능 개선이나 역학 모델의 대체에 자료기반 인공지능 모델의 활용성이 확대될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.1-31
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• 2017

현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.86-100
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• 2015

인터넷 발전과 스마트 혁명을 거치며 사용자가 생산하는 데이터양이 중가하고 그 유형도 다양해졌다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 분석하고 새로운 가치로 활용한다는 개념의 빅데이터가 새로운 이슈로 부상하였다. 더욱이 빅데이터 속의 콘텐츠들을 검색하기 위해서는 동영상이 포함하고 있는 스토리에 대한 분석과 시각화에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 등장인물들 간의 대화를 분석하여 스토리를 모델링하는 캐릭터 넷(Character-net)이라는 인터페이스를 개발하였다. 캐릭터 넷은 스토리가 있는 동영상을 분석해서 인물들을 자동으로 추출할 수 있고, 등장인물들 간의 관계를 자동으로 모형화 할 수 있다. 이로써 기존 연구와는 다른 방법으로 스토리를 가시화하는 툴의 가능성을 발견할 수 있었다. 하지만 아직 활용하기 어렵고 한 눈에 스토리 특징을 파악하기 어렵다는 단점이 발견되었다. 이러한 캐릭터 넷을 개선하기 위해서는 정보 디자인을 접목하여 해결할 수 있을 것이라 가정하였다. 따라서 본고에서는 먼저 데이터 정보디자인 분야에서의 시각화 디자인들을 간략하게 소개하였다. 나아가 동영상 스토리를 시각화하는 연구 사례들을 살펴보았다. 그리고 캐릭터 넷의 핵심 아이디어와 기존 연구와의 기술적 차이점에 대해 소개한 뒤, 추가적으로 이를 디자인적 솔루션을 접목하여 개선할 수 있는 방법들을 모색하였다.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제25권3호spc1호
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• pp.7-20
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• 1995

Taurine, a ${\beta}-amino$ acid, plays an important role as a neuromodulator and is necessary for the normal development of the brain. Since de novo synthesis of taurine in the brain is minimal and in vivo studies suggest that taurine dose not cross the blood-brain barrier, we examined whether the choroid plexus, the blood-cerebrospinal fluid (CSF) barrier, plays a role in taurine transport in the central nervous system. The uptake of $[^3H]-taurine$ into ATP depleted choroid plexus from rabbit was substantially greater in the presence of an inwardly directed $Na^+$ gradient taurine accumulation was negligible. A transient in side-negative potential gradient enhanced the $Na^+-driven$ uptake of taurine into the tissue slices, suggesting that the transport process is electrogenic, $Na^+-driven$ taurine uptake was saturable with an estimated $V_{max}$ of $111\;{\pm}\;20.2\;nmole/g/15\;min$ and a $K_M\;of\;99.8{\pm}29.9\;{\mu}M$. The estimated coupling ratio of $Na^+$ and taurine was $1.80\;{\pm}\;0.122.$ $Na^+-dependent$ taurine uptake was significantly inhibited by ${\beta}-amino$ acids, but not by ${\alpha}-amino$ acids, indicating that the transporter is selective for ${\beta}-amino$ acids. Since it is known that the physiological concentration of taurine in the CSF is lower than that in the plasma, the active transport system we characterized may face the brush border (i.e., CSF facing) side of the choroid plexus and actively transport taurine out of the CSF. Therefore, we examined in vivo elimination of taurine from the CSF in the rat to determine whether elimination kinetics of taurine from the CSF is consistent with the in vitro study. Using a stereotaxic device, cannulaes were placed into the lateral ventricle and the cisterna magna of the rat. Radio-labelled taurine and inulin (a marker of CSF flow) were injected into the lateral ventricle, and the concentrations of the labelled compounds in the CSF were monitored for upto 3 hrs in the cisterna magna. The apparent clearance of taurine from CSF was greater than the estimated CSF flow (p<0.005) indicating that there is a clearance process in addition to the CSF flow. Taurine distribution into the choroid plexus was at least 10 fold higher than that found in other brain areas (e. g., cerebellum, olfactory bulb and cortex). When unlabelled taurine was co-administered with radio-labelled taurine, the apparent clearance of taurine was reduced (p<0.0l), suggesting a saturable disposition of taurine from CSF. Distribution of taurine into the choroid plexus, cerebellum, olfactory bulb and cortex was similarly diminished, indicating that the saturable uptake of taurine into these tissues is responsible for the non-linear disposition. A pharmacokinetic model involving first order elimination and saturable distribution described these data adequately. The Michaelis-Menten rate constant estimated from in vivo elimination study is similar to that obtained in the in vitro uptake experiment. Collectively, our results demonstrate that taurine is transported in the choroid plexus via a $Na^+-dependent,saturable$ and apparently ${\beta}-amino$ acid selective mechanism. This process may be functionally relevant to taurine homeostasis in the brain.

• 한국환경과학회지
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• 제11권7호
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• pp.637-650
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• 2002

광양만역 종합개발로 인한 만 내 유동 변화를 정량 파악하기 위해, 광양만 전역에 대한 계절별 해황조사, 계절별 유동 조사 및 진단 다중 모델을 이용하여 광양만 순환류 구성 요소 에 대한 변화량을 운동에너지와 위치에너지 계산을 통해 규명하였다. 1) 개발이 진행됨에 따라 유역 면적이 줄어들고 유동도 약해진다 조류 에너지는 광양만이 개발되기 전에 비해 종합 개발 10년 후, 약 10% 감소한다. 마찰 손실은 약 50% 감소한다. 2) 광양만 개발로 인한 조석 잔차류는 약 35~40% 감소한다. 3) 조석 잔차류의 약 1/10 정도인 밀도류는 하계에 크고 추계에 작으며, 개발로 인해 약 10% 증가한다. 4) 취송류는 풍속이 작은 하계에 작고 풍속이 강한 동계에 크다. 취송류는 개발로 인해 약5% 감소한다. 5) 조석 잔차류+밀도류는 하계에 크고 추계에 작다. 개발에 따른 변화는 현재~10년 후 약 5~l2% 증가하나, 개발 전 과거~현재는 9~13% 감소했다. 6) 조석 잔차류+취송류는 개발에 따라 약 10% 감소한다. 7) 조석 잔차류+밀도류+취송류의 잔차류는 개발10년 후가 개발 전에 비해 10% 감소한다. 이는 2차원적 조류 에너지 Flux 변화 결과와 일치한다. 계절별로는 하계가 가장 크게 감소하여, 종합 개발 후 성층강화와 잔차유속 감소로 오염이 크게 진행될 가능성이 있다. 8) 광양만내의 순환류 요소 중 계절 변화가 가장 큰 흐름은 잔차류이고 그 다음이 조석 잔차 취송류, 취송류, 조석 잔차 밀도류 그리고 가장 작은 것이 밀도류이다. 잔차류의 계절 변화는 주로 취송류 변화에 의한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.367-382
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• 2018

회사채 신용 등급 예측 모형에 대한 연구는 신용 평가 기관이 회사채 신용 등급 평가에 사용될 것이라 예상 되는 여러 재무적 특성 변수들을 기반으로 진행되었으며 선형 회귀 모형(linear regression), 순위 로짓(ordered logit), 순위 프로빗(ordered probit), 서포트 벡터 기계(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest) 등 다양한 모형들을 적용하여 개발되었다. 하지만 기존 연구들에서 고려한 회사채 신용 등급은 연구에 따라 5등급에서 20등급까지 다른 등급 구간을 적용하였으며 분석에 이용된 표본 자료의 기간 및 대상도 상이하여 예측 성능의 공정한 비교에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2017년까지의 회사채 신용 등급 자료와 기존 연구들에서 사용된 재무 지표들을 통합하여 기존에 발표된 예측 모형들을 동일한 자료에 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 추가적으로 Elastic-net 벌점화 회귀 모형 및 순위 로짓, 순위 프로빗 모형을 적합하여 LASSO 벌점이 선택됨을 확인하였으며 LASSO 벌점을 고려한 예측 모형이 대응하는 기존의 예측 모형들보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구의 수행 결과, 랜덤 포레스트를 이용한 예측 모형이 15등급 기준 검증 자료에서 정확한 등급 예측률이 69.6%로 다른 모형과 비교하여 높은 예측 성능을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.99-107
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• 2021

최근 유비쿼터스 기반의 의료 및 헬스케어 환경이 구축됨에 따라 다양한 센서들로부터 상황정보를 얻을 수 있는 의료정보시스템이 증가되고 있다. 이러한 상황인식 기반의 의료정보시스템 환경에서는 상황정보를 이용하여 환자상황을 정상 또는 응급으로 판별이 가능하며, 또한 의료진은 스마트기기의 애플리케이션을 통해 ID와 Password를 이용한 간단한 사용자인증이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이러한 인증서비스 및 환자정보접근서비스는 의료진 중심의 시스템이며, 유비쿼터스 기반의 의료정보시스템 환경을 충분히 고려하지 못한다. 이에 본 논문에서는 의료정보에 접근하는 사용자에 대해 기존 의료진 중심의 인증과는 달리 상황정보 중심의 인증서비스를 제공하기 위한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 제시하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델은 센서들을 통해 환자상황을 인식하여 환자상황에 의하여 의료진의 인증방식 및 권한부여를 다르게 진행하는 서비스이다. 다양한 상황정보 측정환경을 구성하기 위해 웨어러블 및 생체데이터측정모듈, 카메라센서 등을 이용하여 구현하였다. 환자상황이 응급상황일 경우, 의료정보서버는 담당의료진의 스마트기기에 응급메시지를 전송하고, 응급메시지를 받은 담당의료진은 환자정보에 접근하기 위해 스마트기기의 애플리케이션을 이용하여 인증을 시도한다. 모든 인증이 완료되면 의료진은 상위등급 의료정보 접근권한을 부여받아 정상상황에서 볼 수 없었던 환자 의료정보까지 확인이 가능하도록 하였다. 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 통하여 유비쿼터스 의료정보시스템 환경을 충분히 고려할 뿐만 아니라, 환자중심의 시스템적인 보안 및 접근투명성을 강화하였다.