• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.119-125
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• 2023

IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권1호
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• pp.24-35
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• 2023

급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.489-498
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 인공지능을 통해 섬유 방사 공정에 들어가는 비용을 줄이고 품질을 최적화하려고 시도 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 수집 및 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정한 변수에만 변화를 준 데이터만을 우선으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정 환경의 차이로 인해 동일 방사 조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 인공지능 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 방사 공정 데이터 특성을 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 증강 기법을 제안한다. 그리고 이를 기존 이상치 처리 기법 및 데이터 증강 기법과 비교하여 제안한 기법이 방사 공정 데이터에 더 적합함을 보인다. 또 원본 데이터와 제안한 기법들로 처리된 데이터를 다양한 모델에 적용하여 비교함을 통해 제안한 기법들을 사용한 모델들이 그렇지 않은 모델들에 비해 인장 강신도 예측 모델의 성능이 개선됨을 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.51-57
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• 2023

스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러들이 네트워크로 연결하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현한 이전 연구의 확장으로 CoMirror 시스템의 성능을 평가한 내용을 소개한다. 첫째, 얼굴 인식을 활용하는 로그인 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과 로그인을 위해 필요한 얼굴 학습에는 40장의 얼굴 이미지가 가장 적합하고 얼굴 인식에는 한장의 얼굴 이미지가 가장 적합하다는 결론을 얻었다. 둘째, CoMirror 시스템에서 메시지가 전송되는 시간을 평가한 결과, 텍스트 메시지의 경우 평균 0.5초, 오디오의 경우 평균 0.63초 정도이며, 이미지의 경우 평균 2.9초 정도로 측정되었다. 마지막으로 화상 통신 성능을 측정한 결과 화상 통신 셋업 시간은 평균 1.8초, 화상 수신 지연 시간은 평균 1.9초로 측정되었다. 결론적으로 본 논문은 성능평가의 결과를 통해 CoMirror 시스템은 높은 실용성을 가지는 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.291-298
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• 2022

최근 개발되는 드론은 저가이면서 운용의 편의성 또한 높아 드론을 이용한 공간정보 제작 및 활용이 나날이 증대되고 있다. 그러나, 대부분 저가형의 드론은 저정밀도 GNSS (Global Navigation Satellite System), IMU (Inertial Measurement Unit)를 탑재하여 영상을 취득하기 때문에 영상이 초기에 가지고 있는 위치정보 및 회전각 요소의 정확도가 낮다. 또한, 기체가 작고 가벼워 바람의 영향을 많이 받기 때문에 일정한 중복도를 유지하기에 어려움이 있으며 이러한 문제가 위치결정 정확도에 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 외부표정요소 변화에 따른 위치 정확도 변화를 분석하기 위하여 서로 다른 시기에 촬영한 영상을 Pix4D Mapper로 영상처리하고 성과물의 정확도를 분석하였다. 외부표정요소에 따른 정확도 변화를 세밀하게 분석하기 위하여 1차 처리 결과의 외부표정요소를 2차 처리 시 메타데이터로 활용하였다. 이후 외부표정요소를 스트립별로 나누어 변화량을 분석하였다. 분석 결과 회전각 요소 중 Omega, Phi값의 변화는 표고위치 정확도, Kappa값은 평면위치 정확도의 저하에 더욱 관련되어 있음을 입증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.85-107
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• 2022

본 연구는 수상 운송업이 전체 산업들과의 관계 속에서 경제 전반에 미치는 유발 효과 및 네트워크 연결성과 네트워크 시각화 분석을 시행하는 것이다. 이를 위하여 산업연관분석과 단위구조행렬을 활용하여 수상 운송업의 각종 유발계수를 분석하며, 단위구조행렬과 역행렬함수를 작성하고 Ucinet 6을 이용하여 네트워크 연결성과 NetDraw를 활용하는 네트워크 시각화 분석을 시행한다. 연구결과 수상 운송업의 각종 유발계수로서 투입계수, 생산유발계수, 부가가치유발계수, 산업간 연쇄효과의 분석 결과를 제시 하였으며, 네트워크 연결성으로서 연결중앙성, 인접중앙성, 사이중앙성 및 네트워크 시각화 분석의 내용을 제시하였다. 본 연구를 통하여 수상 운송업의 현재 위치와 현황 및 전체 산업들과의 관계를 확인하였으며 어떠한 산업들과 전략적 관계를 가져야 하는가를 제시하였다. 향후에는 2000년대 이후 발간된 산업연관분석을 활용하여 각종 유발 효과 및 연결성(중앙성), 네트워크 시각화 분석의 변동 현황과 추이에 대한 사항을 추가로 분석하는 것이 필요하다.

• 한국과학예술포럼
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• 제22권
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• pp.169-183
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• 2015

시대가 급변함에 따라 한 시대를 대변하는 문화는 보다 세분화되고 복잡해지고 있다. 문화적 다양성으로 인해 과거 공간 중심의 개별적인 분야에서 이해할 수 있었던 영향, 요인, 특성들이 단일 분야만의 관점으로는 이해할 수 없게 되었으며, 미래의 변화를 예측하고 대응하는 것 자체가 어려워지고 있다. 이렇게 정보와 지식 전달체계의 발전으로 공간을 형성하기 위한 여러 가지 문화 콘텐츠가 다양하게 생성되고 소멸되고 있으나, 한 가지 관점만으로 설명 또는 이해가 될 수 없는 부분들이 많다. 이러한 현상들을 살펴보기 위해 본 논문에서는 1995년 12월 유네스코 세계문화유산으로 지정된 종묘의 유·무형적 콘텐츠를 도출하여 공간의 형성에 주요한 요인이 된, 핵심적인 요소들을 살펴보고 그 관련요소들의 중요성을 고찰해 보고자 한다. 본 연구에서 분석 방법론으로 적용되는 텍스트 마이닝 분석 기법은 공간을 해석함에 있어 새로운 가치 판단과 관점이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 과거로부터 현재까지 이어져 오고 있는 우리나라 전통공간의 다양한 유·무형 콘텐츠 영향 요인을 통해 공간을 다각적으로 해석하기 위한 틀을 제공하고자 새롭게 시도되는 연구이다.

• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.227-241
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• 2015

시대가 급변함에 따라 한 시대를 대변하는 문화는 보다 세분화되고 복잡해지고 있다. 문화적 다양성으로 인해 과거 공간 중심의 개별적인 분야에서 이해할 수 있었던 영향, 요인, 특성들이 단일 분야만의 관점으로는 이해할 수 없게 되었으며, 미래의 변화를 예측하고 대응하는 것 자체가 어려워지고 있다. 이렇게 정보와 지식 전달체계의 발전으로 공간을 형성하기 위한 여러 가지 문화 콘텐츠가 다양하게 생성되고 소멸되고 있으나, 한 가지 관점만으로 설명 또는 이해가 될 수 없는 부분들이 많다. 이러한 현상들의 다양성을 살펴보기 위해 본 논문에서는 역사적 우수성을 지닌 전통 공간인 수원 화성을 중심으로 문화·기술적으로 영향이 된 요인을 도출하여 공간 형성에 주요한 요인이 된, 핵심적인 요소들을 살펴보고 관련 요소들의 중요성을 고찰해 보고자 한다. 본 연구의 대상인 수원 화성은 정조의 명(命)에 의해 조성된 신도시이다. 당시 수원 화성은 새 시대를 꿈꾸던 많은 사람의 의지와 노력이 담겨 있는 공간으로 과학기술의 진보와 발전 뿐 만 아니라, 역사적인 사실과 문화적 가치로써 다양한 시·공간적 의미를 지니고 있어 문화와 기술이 융합된 국내 전통공간의 영향 요인을 효과적으로 살펴볼 수 있는 중요한 역사적 유산이라 할 수 있다. 본 연구에서 분석 방법론으로 적용되는 비정형 데이터 기법은 공간을 해석함에 있어 새로운 가치 판단과 관점이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 과거로부터 현재까지 이어져 오고 있는 우리나라의 다양한 전통공간 및 문화에 대한 다각적으로 해석하기 위한 틀을 제공하고자 새롭게 시도되는 연구이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5B호
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• pp.429-439
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• 2009

댐 붕괴로 인한 극한홍수가 발생하였을 경우, 홍수경보에 대한 대응시간은 일반적인 홍수의 경우보다 훨씬 짧다. 수치모형은 홍수파의 전파양상을 예측하고, 범람지역, 홍수파 도달시간 그리고 침수심 등에 관한 정보를 제공하는데 있어 강력한 도구가 될 수 있다. 그러나 댐 붕괴로 인한 홍수파의 전파는 불연속 흐름이나 마른하도의 전파를 포함하고 있으므로, 수학적으로 표현하기 어려운 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 최근에 유한체적기법을 이용하여 댐 붕괴로 인한 홍수범람을 모의하기 위한 수치모형의 개발이 많이 이루어졌다. 유한체적기법은 적분보존형 방정식을 기본으로 하고 있으므로, 불연속 흐름이나 충격파의 해석에 용이하다. 따라서, 본 연구에서는 2차원 보존형 천수방정식의 해석을 위해 유한체적기법과 Riemann 근사해법을 이용한 수치모형을 개발하였다. 그리고 예측단계와 수정단계에서 연속방정식과 운동량 방정식의 보존변수 재구성을 위해 수면경사법과 연계한 MUSCL 기법을 적용하여 시간과 공간에서 2차정확도를 얻었다. 개발한 유한체적모형을 2차원 부분적 댐 붕괴 해석 및 삼각형 융기를 가진 하도에 대한 댐 붕괴 해석에 적용하고, 적용결과를 실험자료 및 기존 연구자의 계산결과와 비교하여 개발모형을 검증하였다.