• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.384-390
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• 2020

영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb＋Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권1호
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• pp.25-40
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• 2021

4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 암반공학분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능에 대한 이해와 그 활용도를 더욱 증진시키기 위하여, 암반공학기술의 주된 적용대상인 터널, 발파, 광산과 관련된 최근의 국내외 연구 중 인공지능이 활용된 논문들에서 그 알고리즘의 종류와 적용방법을 분석하였다. 터널에서는 암반분류, TBM굴진율 및 막장전방 지질 예측, 발파에서는 암반의 파쇄도 및 비산거리, 광산에서는 폐광의 침하가능성 예측을 위해 주로 활용되고 있으며, 기계학습의 다양한 알고리즘 중 인공신경망이 압도적으로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 정확도와 신뢰성 제고를 위해 사용하고자 하는 인공지능 알고리즘에 대한 정확하고 상세한 이해가 필수적이며, 현재는 접근이나 분석이 난해한 암반공학 분야의 다양한 문제해결을 위해 기계학습뿐 아니라 CNN 또는 RNN과 같은 딥러닝을 활용한 연구 아이디어들이 점차 증가될 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.187-193
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• 2022

우리 사회에서 가정폭력은 학대 행위자와 학대 피해자가 한 공간에 공존하며, 학대가 재생산되는 가정 내에서 문제를 해결하지 못한 채 방치되고 있다. 특히 전통적인 대가족 중심적인 친족의 사회관계가 소원한 오늘날, 핵가족이라는 소외되고 고립된 환경 속에서 발생하는 가정폭력은 인권을 침해하고 짓밟는 범죄로 볼 수 있다. 가정폭력의 해결책도 가족적 지원망에만 해결하고 의존하기에는 가정폭력 피해자들이 겪어야 할 신체적, 정서적, 심리적 고통과 상처가 너무 깊다. 가정폭력 피해자들을 위해 이웃이나 지역사회에서 장기적이고 세심한 도움을 줄 수 있는 사례관리 서비스가 필요하다. 이를 위해 가정폭력은 예방과 치료가 함께 고려되어야 할것이며 지역사회의 관심과 역할도 뒤따라야 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 디자인학연구
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• 제20권1호
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• pp.45-54
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• 2007

최근 각 지역 지자체는 지역진흥을 위해 지자체가 가지고 있는 전통과 문화유산을 개발시켜 지역의 특성으로 나타내어 관광자원화 하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구 대상지역인 약령시는 대구시의 도심지역 재활성화를 위한 정책 및 사업 계획 중 가장 핵심적인 장소로, 전통과 기능이 유지되고 있다. 선행연구인 "지역진흥을 위한 대구 약령시 재활성화 기초연구"를 통해 문제점 도출과 개발방향을 제시한바, 이를 바탕으로 약령시의 재활성화 할 수 있는 구체적인 방법을 제안하는 연구이다. 연구 방법은 (1)선행연구를 바탕으로 한 현장조사 및 확인 (2) 약령시의 심층 분석을 통한 개선 과제 및 잠재력을 파악하고 (3)재래시장 활성화를 위한 요소 및 방향 연구 (4) 연구결과를 토대로 지역디자인 센터의 환경디자인 디자인개발프로세스를 활용하여 디자인을 제안하였다. 디자인 제안으로 첫째, 기반시설 정비 및 확충으로 장소의 접근성을 용이하게 하고 둘째, 동선 계획에 의한 무계획한 도로망 정비로 공간 활용성의 극대화 추구 셋째, 장소의 특수성을 감안한 통일성과 정체성을 추구하며 넷째, 체험의 장과 이벤트 공간 확보를 통한 찾아가고 싶은 거리, 즐길 수 있는 거리를 제안하므로 선행연구에서 제시된 발전 과제인 도심 재개발 사업에 의한 재활성화 및 관광 자원의 산업화 개발을 도모하였다. 이렇게 볼 때 지역 진흥을 위해서는 지역마다 갖고 있는 지역 특성의 심층 분석을 통해 재활성화를 위한 연구가 지속되어 지역진흥을 꾀하여야 할 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.277-286
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• 2002

터널을 설계함에 있어서 굴착방법이나 지보패턴을 결정할 때 어려움을 겪는 주된 요인은 현지 지반에 작용하는 응력조건 및 암반상태를 정확히 파악하는데 한계가 있기 때문이다. 현장 장비의 제약, 터널을 굴착 위치까지 접근성이 난이함 등의 기술적인 제약뿐만 아니라 최근에는 민원이나 각종 인허가 등으로 더욱 많은 제약요건이 존재한다. 그럼에도 불구하고 최근들어 대안설계나 턴키설계를 통하여 직접적인 시추에 의존하지 않더라도 미지의 산악터널구간에 대한 지반정보를 획득할 수 있는 고급화된 물리탐사기술이 눈부시게 발전하는 추세이며 이를 통하여 터널굴착구간의 암반에 대한 직 간접적인 지반정보를 입수할 수 있다. 인공신경망 (ANN)의 장점은 이러한 적은 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성있는 결과를 제공하여 준다는 것이다. 본 연구에서는 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 지반정보를 입력항목으로 하여 인공신경망의 오류역전파 학습알고리즘기법에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 암반분류 (RMR)를 수행하는데 그 목적을 두었다. 이를 위하여 연장 4km에 달하는 ${\triangle}{\triangle}$터널현장에 대한 인공신경망 모형적용시 입력자료에 대한 적정성을 사전 평가하였고, 그 이후에 물리탐사자료를 입력변수로 활용하여 미지의 터널구간에 대한 RMR을 예측하였다. 그 결과 자료의 일치성이나 예측 RMR에 대한 신뢰도가 높은 것으로 나타났으며, 향후에는 학습효과를 높이기 위한 입력변수의 민감도 분석 (sensitivity analysis)수행 및 모델과정에서 노출된 몇가지 문제점 보완등을 통하여 설계에 적극적으로 활용하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.21-31
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• 2018

사이버 침해공격은 사이버 공간에서만 피해를 입히는 것이 아니라 전기 가스 수도 원자력 등 인프라 시설 전체를 공격할 수 있기에 국민의 생활전반에 엄청난 피해를 줄 수 있다. 또한, 사이버공간은 이미 제5의 전장으로 규정되어 있는 등 전략적 대응이 매우 중요하다. 최근의 사이버 공격은 대부분 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 그 숫자는 일평균 160만개를 넘어서고 있기 때문에 대량의 악성코드에 대응하기 위한 자동화된 분석기술은 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 이에 자동으로 분석 가능한 기술이 다양하게 연구되어 왔으나 기존 악성코드 정적 분석기술은 악성코드 암호화와 난독화, 패킹 등에 대응하는데 어려움이 있고 동적 분석기술은 동적 분석의 성능요건 뿐 아니라 logic bomb 등을 포함한 가상환경 회피기술 등을 대응하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 상용 환경의 Endpoint에 적용 가능한 수준의 가볍고 고속의 분석성능을 유지하면서 기존 분석기술의 탐지성능 단점을 개선한 머신러닝 기반 악성코드 분석기술을 제안한다. 본 연구 결과물은 상용 환경의 71,000개 정상파일과 악성코드를 대상으로 99.13%의 accuracy, 99.26%의 precision, 99.09%의 recall 분석 성능과, PC 환경에서의 분석시간도 초당 5개 이상 분석 가능한 것으로 측정 되었고 Endpoint 환경에서 독립적으로도 운영 가능하며 기존의 안티바이러스 기술 및 정적, 동적 분석 기술과 연계하여 동작 시에 상호 보완적인 형태로 동작할 것으로 판단된다. 또한, 악성코드 변종 분석 및 최근 화두 되고 있는 EDR 기술의 핵심요소로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.675-687
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• 2019

최근 대도시에는 교통량의 증가와 높은 토지 보상비 등으로 인해 도로 확충 시 대심도 복층 터널의 필요성이 증가하고 있으며, 국내에서도 일반적인 터널보다 단면이 작고 지하에서 다른 터널과 교차하는 네트워크형 터널이 계획되고 있다. 본 연구에서는 쉴드 터널 분기부에 있어서 기존 터널과 확폭부를 연결하는 연결상세에 있어 기존의 전단면 강재 접합부 대신 휨모멘트가 크게 발생하는 연결부에만 강재를 사용하는 부분 강재-콘크리트 접합부 상세와 쉴드 터널 분기부의 확폭 구간의 해석은 3차원 거동효과를 반영하기 위해 확폭부 시종점 구간의 기둥 효과와 종방향 부재의 강성효과를 고려할 수 있는 2차원 해석모델을 검토하였다. 2차원 해석기법으로 확폭부 시종점 구간에서 종방향 부재의 강성을 횡방향 모델에서 연결부의 탄성스프링 지점으로 고려하여 종방향 부재의 강성과 시종점부의 기둥효과를 반영하는 방법을 제안하였다. 제안된 2차원 해석기법을 이용한 구조해석 결과 일정값 이상의 강성을 갖는 종방향부재를 도입하면 접합부와 박스부의 휨모멘트를 저감 시킴으로써 부분 강재-콘크리트 접합부의 구조 안전성을 확보할 수 있는 것으로 검토되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.453-462
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• 2021

최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권1호
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• pp.47-56
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• 2008

동북아가 급성장하기 시작하면서 단절된 인프라 연계에 대한 관심이 계속 커져가고 있다. 같은 맥락에서 UN-ESCAP은 대륙횡단철도와 아시안 하이웨이 사업 등을 추진하고 있다. 본 연구는 이러한 관심의 연결선상에서 논의되고 있는 한일간 해저터널 사업이 공간에 미치는 영향을 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 수도권 과밀이나 지역간 불균형 심화, 남북교류 및 통일에 대비한 국토기반의 취약 등의 문제를 해소코자 하는 국토균형 개발측면에서 어떤 영향을 미치는 지를 살펴보기 위한 분석방법으로 성장잠재력모형을 이용하였다. 분석을 위해 구상된 시나리오는 24개로 이는 한일간 해저터널 검토대안 3, 해저터널 구간 내 운송교통수단 4, 인접 인프라 2를 조합한 모든 경우를 포함한다. 이때 해저터널 구간 내 검토가능 운송형태는 철도 전용방식, 카트레인 전용방식, 철도${\pm}$카트레인 혼용방식, 도로${\pm}$철도 혼용방식이며 인접 인프라는 철도와 도로를 적용하였다. 분석결과 어떠한 시나리오이든 일본보다 한국이 높은 성장잠재력을 나타내었다. 또한 검토대안 C노선이 타 검토대안보다 상대적으로 국토의 균형발전에 더 도움을 주는 것으로 나타났다. 해저터널 연결 시 비수도권 지역의 연계가 강화되어 성장잠재력은 상대적으로 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 동북아차원에서도 인프라 연계를 통해 아시아권내 긴밀한 네트워크 형성의 기회를 제공하고 교역의 증대를 가져오는 것으로 분석되었다. 그러나 본 분석은 여객의 고려가 적고, 경제성장에 영향 미치는 다양한 변수들을 고려하지 못한 한계가 있다. 따라서 이러한 부분까지 고려한 심도있는 연구가 지속적으로 도출되길 기대한다.