• 정보보호학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.183-190
• /
• 2011

감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.307-332
• /
• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.74-99
• /
• 2022

지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.67-84
• /
• 2023

In some areas of the Republic of Korea, the designation and management of conservation areas do not adequately reflect regional characteristics and often impose behavioral regulations without considering the local context. One prominent example is the Busan EDC area. As a result, conflicts may arise, including large-scale civil complaints, regarding the conservation and utilization of these areas. Therefore, for the efficient designation and management of protected areas, it is necessary to consider various ecosystem factors, changes in land use, and regional characteristics. In this study, we specifically focused on the Busan EDC area and applied machine learning techniques to analyze the habitat of regional species. Additionally, we employed Explainable Artificial Intelligence techniques to interpret the results of our analysis. To analyze the regional characteristics of the waterfront area in the Busan EDC district and the habitat of migratory birds, we used bird observations as dependent variables, distinguishing between presence and absence. The independent variables were constructed using land cover, elevation, slope, bridges, and river depth data. We utilized the XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) model, known for its excellent performance in various fields, to predict the habitat probabilities of 11 bird species. Furthermore, we employed the SHapley Additive exPlanations technique, one of the representative methodologies of XAI, to analyze the relative importance and impact of the variables used in the model. The analysis results showed that in the EDC business district, as one moves closer to the river from the waterfront, the likelihood of bird habitat increases based on the overlapping habitat probabilities of the analyzed bird species. By synthesizing the major variables influencing the habitat of each species, key variables such as rivers, rice fields, fields, pastures, inland wetlands, tidal flats, orchards, cultivated lands, cliffs & rocks, elevation, lakes, and deciduous forests were identified as areas that can serve as habitats, shelters, resting places, and feeding grounds for birds. On the other hand, artificial structures such as bridges, railways, and other public facilities were found to have a negative impact on bird habitat. The development of a management plan for conservation areas based on the objective analysis presented in this study is expected to be extensively utilized in the future. It will provide diverse evidential materials for establishing effective conservation area management strategies.

• 방사선산업학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.19-32
• /
• 2023

The amount of radioactive waste is expected to dramatically increase with decommissioning of nuclear power plants such as Kori-1, the first nuclear power plant in South Korea. Accurate nuclide analysis is necessary to manage the radioactive wastes safely, but research on verification of radionuclide analysis has yet to be well established. This study aimed to develop the technology that can verify the results of radionuclide analysis based on artificial intelligence. In this study, we propose an anomaly detection algorithm for inspecting the analysis error of radionuclide. We used the data from 'Updated Scaling Factors in Low-Level Radwaste' (NP-5077) published by EPRI (Electric Power Research Institute), and resampling was performed using SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) algorithm to augment data. 149,676 augmented data with SMOTE algorithm was used to train the artificial neural networks (classification and anomaly detection networks). 324 NP-5077 report data verified the performance of networks. The anomaly detection algorithm of radionuclide analysis was divided into two modules that detect a case where radioactive waste was incorrectly classified or discriminate an abnormal data such as loss of data or incorrectly written data. The classification network was constructed using the fully connected layer, and the anomaly detection network was composed of the encoder and decoder. The latter was operated by loading the latent vector from the end layer of the classification network. This study conducted exploratory data analysis (i.e., statistics, histogram, correlation, covariance, PCA, k-mean clustering, DBSCAN). As a result of analyzing the data, it is complicated to distinguish the type of radioactive waste because data distribution overlapped each other. In spite of these complexities, our algorithm based on deep learning can distinguish abnormal data from normal data. Radionuclide analysis was verified using our anomaly detection algorithm, and meaningful results were obtained.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.73-82
• /
• 2023

현재 수산업 종사자의 78%를 차지하고 있는 인력 고령화에 따른 노동력 부족 문제를 해결하기 위해 객체 검출 및 추적 알고리즘을 주요 내용으로 하는 스마트 양식 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술들은 어류의 크기 분석, 행동 패턴 예측 등의 작업이 가능하여 실시간 모니터링 및 자동화 시스템의 구축이 용이할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 양식 시설 외부에 설치된 카메라로부터 수집된 영상 데이터를 기반으로 어류 검출 및 추적 알고리즘을 활용하였다. 수중 조건, 암모니아, pH 농도에 따른 카메라 부식 문제로 인한 높은 유지보수 비용 문제를 극복하는 것을 목표로 하였다. 어류 객체 검출을 위해 YOLOv7 모델을 활용한 실시간 모니터링 시스템의 성능을 분석하였고, 어류의 움직임을 추적하기 위해 SORT 알고리즘을 활용하였다. YOLOv7 훈련 결과 PR Curve 기반의 Recall과 Precision 값의 상충 관계를 밝혀내 조명에 의한 물줄기와 그림자의 오검출을 최소화하였음을 알 수 있다. 어류 추적을 위해 우리는 재식별화를 통해 효과적인 추적을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 스마트 양식 산업의 운영 효율성을 높이고 양식 시설의 어류 관리 개선을 용이하게 할 것으로 기대된다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제47권3호
• /
• pp.380-387
• /
• 2015

국내에서는 최초로 황해쑥의 변종인 섬애(Seomae)쑥이란 품종명으로 산림청 품종보호등록(산림청 품종보호 제 42호, 2013.09.27.)된 고부가가치 식품 자원의 산업 활용도를 높이기 위하여 섬애쑥(Artemisia argyi H.) 60% 에탄올 추출물의 TMT 유도성 인지 결함에 대한 학습 및 기억 능력 개선 효과를 연구하였다. 뇌 신경세포 사멸을 유도하여 뇌 기능의 억제를 유발하는 TMT에 의한 인지기능 장애에 있어서 in vivo 학습 및 기억 능력을 평가하기 위해 Y-maze 및 passive avoidance test를 실시한 결과 TMT에 의해 유도된 인지기능 장애는 섬애쑥 에탄올 추출물에 의해 일정 수준에서 회복 되는 것으로 나타났다. 이들 in vivo 실험 결과의 원인 규명을 위해 동물실험이 종료된 후 mouse의 뇌 조직을 적출하여 AChE 활성 및 뇌 신경세포의 과산화 정도로써 MDA 함량을 측정한 결과, 섬애쑥 60% 에탄올 추출물을 섭취한 mouse의 경우 AChE 활성을 억제할 수 있으며 MDA 함량 역시 저해 시키는 것으로 나타났다. 특히 퇴행성 뇌신경 질환에서 중요한 발병 원인으로 알려진 산화적 스트레스에 대한 검증을 위해 섬애쑥 60% 에탄올 추출물을 이용하여 과산화수소에 의해 유발되는 in vitro 산화적 스트레스에 대한 PC12 세포에 대한 신경세포 보호효과를 확인한 결과, 60% 에탄올 추출물을 처리한 그룹은 비교적 농도 의존적으로 $H_2O_2$로 유도된 산화적 스트레스에 대한 신경세포 보호효과가 나타남을 확인할 수 있었다. 섬애쑥 에탄올 추출물에 존재하는 페놀 화합물을 HPLC로 분석한 결과 항산화 활성이 있는 eupatilin과 jaceosidin이 함유된 것으로 분석되었다. 본 연구 결과를 종합해 볼 때, TMT에 의해 유도된 학습 및 기억능력 감소 효과에 대한 섬애쑥 60% 에탄올 추출물의 개선 효과는 eupatilin과 jaceosidin 등의 페놀 화합물에서 기인되는 항산화 효과들과 이로 인한 뇌 신경세포 보호효과 그리고 일정 수준에서의 AChE 억제 효과 등에 의한 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.185-202
• /
• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.125-140
• /
• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.57-78
• /
• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.