• 대한토목학회논문집
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• 제26권5B호
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• pp.511-517
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• 2006

홍수 피해는 인간에게 영향을 미치는 가장 중요하고 영향력 있는 자연재해 가운데 하나이다. 도시지역에서 국지적인 호우가 배수시스템의 용량을 초과할 경우 홍수피해가 발생된다. 도시지역에서 발생한 홍수는 도시산업과 교통 시스템을 마비시키며, 공공시설물에 막대한 피해를 야기시키다. 도시지역에서 이러한 피해를 줄이기 위해서는 도시지역의 복잡한 지형과 인위적인 배수시스템을 동시에 고려하기에 적합한 모형이 필요하다. 본 연구에서는 도시홍수의 침수범위, 침수심과 같은 홍수특성을 모의하기 위한 비정형격자기반 도시침수해석모형을 개발하였고, 이를 배수 시스템과 연계하였다. 본 연구를 통해 홍수 위험지역을 계산하고, 홍수대비지도를 만드는데 활용될 수 있다. 또한, 홍수담당기관의 의사지원시스템의 한 부분으로 활용되어 침수경감대책수립에 이용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2627-2642
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• 2023

Parkinson's disease (PD) is a typical, chronic neurodegenerative disease involving the concentration of dopamine, which can disrupt motor activity and cause different degrees of gait disturbance relevant to PD severity in patients. As current clinical PD diagnosis is a complex, time-consuming, and challenging task that relays on physicians' subjective evaluation of visual observations, gait disturbance has been extensively explored to make automatic detection of PD diagnosis and severity rating and provides auxiliary information for physicians' decisions using gait data from various acquisition devices. Among them, wearable sensors have the advantage of flexibility since they do not limit the wearers' activity sphere in this application scenario. In this paper, an attention-based temporal network (ATN) is designed for the time series structure of gait data (vertical ground reaction force signals) from foot sensor systems, to learn the discriminative differences related to PD severity levels hidden in sequential data. The structure of the proposed method is illuminated by Transformer Network for its success in excavating temporal information, containing three modules: a preprocessing module to map intra-moment features, a feature extractor computing complicated gait characteristic of the whole signal sequence in the temporal dimension, and a classifier for the final decision-making about PD severity assessment. The experiment is conducted on the public dataset PDgait of VGRF signals to verify the proposed model's validity and show promising classification performance compared with several existing methods.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권6호
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• pp.371-383
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• 2024

회복력의 정량화방법과 정의는 다양하며 많은 분야에서 연구되어지고 있다. 하지만 이러한 다양성은 회복력의 의미, 지표 등에서 해석의 차이를 유발하여 회복력 평가 시 긍정적이지 않은 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 회복력 평가의 일관성 있는 기준이 필요하며 본 연구에서는 회복력 평가에 있어 고려해야될 정의와 회복력의 사회·구조적 평가방법을 네트워크 분석을 통해 검토하였다. 다양한 회복력 정의의 분석을 통해 도시침수분야에서 의 회복력을 정의하였으며 회복력을 정적 및 동적 회복력으로 구별하여 일관성 있는 속성별 평가 방법을 제시하였다. 그리고 과거 침수흔적도를 활용하여 회복력을 도입함으로써 얻을 수 있는 경제적인 효과를 분석하였다. 평가지역의 대부분은 낮음등급으로 나타났으며 최대 약 96억원의 복구 비용이 발생하였다. 향후 통일된 기준의 회복력평가를 통한 2차적인 파급효과에 대한 연구가 수행된다면 도시침수 관리정책 내 의사결정 단계 등에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_2호
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• pp.645-651
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• 2007

일반적으로 수치지도의 등고선은 항공사진을 해석 및 수치 도화기 상에서 입체시 하여 동일한 높이의 점들을 3차원으로 측정하고 도화하여 생성되므로 등고선 도화는 작업량이 많고 도화사의 주관적인 판단과 경험에 의해 결정된다. 그러므로 지형의 형태와 특성을 묘사하는 등고선의 도화는 도화사의 풍부한 경험이 요구된다. 또한 국내의 수치지도는 수치지형모델(DTM) 데이터를 포함하고 있지 않으므로 DTM이 필요한 경우 대부분 등고선 데이터로부터 간접적으로 생성한다. 본 연구에서는 지형의 특성에 대한 중요한 정보를 포함하고 있는 model key point를 등고선에서 추출하고, 이를 기반으로 지형적 특성을 고려하여 DTM의 격자간격을 효율적이고 융통적으로 조절하여 정량적 및 정성적인 측면에서 최적의 데이터를 이용하여 DTM을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 progressive sampling 기법을 적용하여 지형이 복잡하여 기복이 큰 산악지역에는 격자간격을 작게하고 지형이 완만한 지역은 격자간격을 상대적으로 크게한다. 그러므로 고정된 하나의 격자간격을 사용하지 않고 지역별로 서로 다른 격자간격을 가지는 다중격자 DTM을 생성하였다. 다중격자 DTM은 용량이 최적화되어 계산량이 적고, 신속한 디스플레이 할 수 있는 장점이 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권3호
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• pp.13-20
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• 2001

본 연구는 제천시 새주소 부여사업에서 추진된 새주소 부여를 위한 수치지도상의 건물 및 도로의 데이터베이스와 주 출입구 조사 및 입력, 도로구간 설정, 도로명 제정 및 입력, 건물번호부여 등의 작업과정을 통하여 도시공간정보의 체계적인 관리와 활용을 위한 새주소 관리 시스템과 웹상에서 구현한 제천시 새주소 안내와 더불어 생활지리정보 등의 부가정보의 편리한 사용을 위하여 개발된 안내시스템에 대한 것이다. 본 연구를 통하여 지방 중소도시의 새주소 관리 및 안내시스템 개발과 구축은 클라이언트 서버 기반의 GIS 기능을 충분히 활용하여 관리시스템을 설계하고, 관리 시스템과 동일한 데이터베이스로 안내시스템을 객체지향형으로 설계하여 Web GIS로 구현하여 새주소의 안내 및 생활지리정보서비스의 다양한 기능을 추가할 수 있도록 개발하였다. 그 결과로 제천시의 새주소 관리 및 안내시스템은 일반 시민이 쉽게 접근하여 생활에 필요한 다양한 정보를 손쉽게 이용할 수 있는 그 효용가치를 크게 높일 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권4호
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• pp.128-136
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• 2011

새만금 방조제 건설 및 토지 개발사업에 따른 해양환경변화 모니터링 및 예측을 위하여 2002년부터 실시간 또는 정기 해양관측 및 수치모델 시뮬레이션을 수행하고 있다. 새만금 해양환경자료는 크게 해양기상, 해양물리/해수유동, 해양수질, 해양생태계, 해저 지형/지질 분야로 분류되며, 각 분야별 관측 및 예측을 통해 지속적으로 생산되는 자료는 10여년에 걸쳐 축적되고 있다. 수집된 해양환경자료는 대용량의 다차원 다변수 시 공간적 분포 특성을 갖는 이질적 자료이기 때문에 이러한 특성을 고려하여 효과적으로 자료의 수집 처리 관리 제공이 가능한 정보시스템 개발은 필수적이다. 이에 본 논문에서는 지리정보시스템과 연계된 웹 기반 새만금 해양환경정보시스템 구축을 통하여 분야별로 축적된 새만금 해양환경정보를 통합적으로 수집 관리하며, 직관적이고 효율적인 웹 사용자 인터페이스 구성과 statistical graphs 및 thematic cartography를 적용한 자료의 과학적 가시화를 통해 방대하고 복잡한 자료의 효과적인 조회 및 분석이 가능하다. 나아가 지오프로세싱을 통한 공간분석을 통해 장기간에 걸친 변화 양상에 대한 정량적 분석을 통하여 새만금의 친환경적 개발을 위한 과학적 근거 제시 및 의사결정 지원을 위한 도구로 활용되고 있다. 또한 원활한 웹 기반 정보 서비스를 위해 다중 맵 캐쉬, 다중 레이어, 공간 데이터베이스 구축 등도 병행되었다.

• 지적과 국토정보
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• 제45권2호
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• pp.1-13
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• 2015

국토조사는 국토의 물리적 사회적 현황과 시대적 사회적 요구사항에 대한 면밀한 조사를 통해 국토의 효율적 운용이라는 기본적인 목표를 달성하기 위한 목적으로 시행되고 있다. 하지만, 직접조사가 아닌 지방자치단체나 타 정부부처에서 구축한 자료를 취합하여 국토지표로 가공 및 제공이 되기 때문에 다른 자료와의 차별성이 크지 않고, 국토지표 항목들이 국내외 상황과 변화에 따라 수시로 변경되어 동일한 지표에 대해 장기적으로 축적된 자료가 없어 활용도가 높지 않은 실정이다. 최근, 통계 데이터와 지도 데이터에 대한 중요성 부각에 따라 대다수 공공기관과 지방자치단체에서 각자의 고유한 필요성에 따른 조사를 수행하고 그에 따른 결과를 공간데이터가 포함된 데이터베이스 형태로 구축하고 있는 것을 고려하면 국토교통부 고유의 업무라는 국토조사의 한계를 벗어나서 국가단위 국토에 대한 현황조사라는 측면으로 새로운 접근을 할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 통일시대를 대비하고 국토의 효율적 개발과 가치 보전을 위한 정책수립에 필요한 의사결정자료 제공이라는 제 역할을 다 할 수 있도록 새로운 국토조사 체계를 제안하였다.