• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제48호
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• pp.147-176
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• 2016

한반도는 삼면이 바다로 둘러싸여 있는 지정학적 특성으로 인해 수출입 물동량의 97% 이상을 해양을 통하여 교류하고 있으며, 세계화 국제화 추세에 따라 외국적 선박 및 국제 여객선을 통한 외국여행객들의 출입이 증가하는 추세에 있다. 또한 국민소득 향상과 해양에 대한 관심도 높아짐에 따라 해양 레저객이 급증하고 있어 해양에서의 사건, 사고가 연간 끊임없이 발생하고 있다. 해양에서 치안을 담당하는 해양경비안전본부의 관할 면적은 국토의 약4.5배에 달하며, 해안선의 길이는 도서지역 포함하여 14,963km, 안전센터 1개소 당 94km를 관장하고 있으며, 경비함정 1척당 $24,068km^2$를 담당하고 있어 효율적인 순찰 및 방범활동이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 해양경비안전본부에서 취급하는 해양 범죄의 현황과 추세를 분석하여 보다 효율적인 순찰, 방범 방안을 제시하고자 한다. 증가하는 해양 범죄에 효율적으로 대응하기 위한 방안으로 1900년대 초 미국에서 개발되어 활용하고 있는 지리적 프로파일링 기법의 도입을 제안하였다. 지리적 프로파일링은 공간분석과 지도화를 응용하여 범죄 위험 지역을 예측하고 상습적으로 발생하는 지역에 대해 특별관리 하는 핫스팟 분석 등 다양한 기법으로 활용되고 있으며, 국내에서도 경찰청에서 2008년부터 도입하여 죄종별, 시간대별, 지역별, 범죄 다발지, 범죄 발생 우려지 등으로 구분하여 일상화된 순찰 개념이 아닌 고도화된 분석에 의한 순찰과 방범활동에 활용하고 있다. 이러한 지리적 프로파일링을 해양에서도 도입하여 해양 범죄를 유형별, 장소별, 시기별, 기간별 등으로 세분화하여 분석, "해양 범죄 지도"를 작성하고, 이를 토대로 살인, 강도, 절도, 실종, 변사, 충돌 등 중요범죄에 대한 위험발생 지역을 "범죄 지점" 일명, 크리미널 포인트(Criminal Point)로 지정 하고 이 지역을 중심으로 시기별, 시간대별로 구분하여 경비함정을 배치하고 정기 또는 수시 경비활동과 방범활동 등을 전개한다면 해양 범죄 및 해양 사고 대응력이 향상될 것으로 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권4호
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• pp.431-440
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• 2017

2016년 9월 12일 발생한 경주지진(ML 5.8)과 2017년 11월 15일 발생한 포항지진($M_L$ 5.4)으로 전례없는 피해가 발생하였으며, 이에 지진 유발 산지토사재해 관련 국내외 기초자료의 조속한 구축과 심층적 분석이 필요한 실정이다. 이 연구에서는 국외의 지진 유발 산지토사재해에 관한 선행연구를 수집 및 분석한 후, VOSviewer 프로그램을 이용한 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 통하여 연구주제에 따른 연구영역을 구별하였으며, 이후 각 연구영역별로 시 공간적인 연구동향을 파악하였다. 그 결과, 2005년 이후 지진 유발 산지토사재해 관련 연구가 급격히 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 최근 중국, 대만 및 일본 등지에서 발생한 대규모 지진의 영향으로 사료된다. 국외 지진 유발 산지토사재해에 관한 연구영역은 (i) 재해발생의 메커니즘에 관한 연구영역, (ii) 재해발생에 영향을 미치는 강우인자에 관한 연구영역, (iii) 항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측에 관한 연구영역, (iv) 재해발생 모델링을 통한 재해위험지도 작성에 관한 연구영역으로 구분되었으며, 이들 연구영역은 상호간에 깊은 연관성을 지니고 있는 것으로 판단된다. 이렇게 구분된 각 연구영역이 전체 연구논문 중에서 점유하고 있는 비율을 파악한 결과, 1987년 이래 누적 연구논문수가 총 연구논문수의 50%에 해당하는 연도를 중심으로 모든 연구영역의 연간 연구비율이 증가한 것으로 나타났으며, 특히 '항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측'에 관한 연구영역의 연구비율이 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 활발한 연구성과는 최근 중국을 대상으로 한 연구논문이 급격히 증가하였기 때문으로 추정되며, 이외에 대만, 일본, 미국 등에서 수행된 연구논문들 역시 모든 연구영역에서 연구성과의 증가에 영향을 준 것으로 추정된다. 이러한 연구결과는 국내의 지진유발 산지토사재해 관련 미래 연구의 방향을 제시하기 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.

• 암석학회지
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• 제22권3호
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• pp.219-233
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• 2013

부산광역시 동부의 장산화산암체는 화산함몰체로 알려져 있고, 화산함몰체 외각부를 따라 구과상 유문암이 $60^{\circ}{\sim}90^{\circ}$의 각도로 수직유상구조를 보여주며 환상암맥으로 나타난다. 구과의 직경은 수 mm에서 2.8 cm 이상이며, 평균적으로 5~10 mm로 측정되었다. 이들 구과는 하나의 핵을 중심으로 방사상을 나타내는 단식 구과형과 육안상 흰색을 띠는 각을 가지면서 핵 부분을 중심으로 방사상을 나타내는 방사상 단식 구과형으로 비교적 단순한 형태를 보여주며, 이들 구과들이 서로 인접하여 합체된 포도송이와 같은 집합체를 보여주기도 한다. 구과의 동심원상 핵 부분에 대한 전자현미분석 결과, 은미정질 기질부 물질의 성분은 주로 $SiO_2$가 거의 82% 이상, $Al_2O_3$는 7~10%, $Na_2O+K_2O$는 8% 이하의 실리카 물질과 장석(새니딘)의 미세한 섬유상 교생으로 나타났다. 구과에 대한 X-선 회절분석 결과, 석영, 새니딘, 앨바이트 그리고 소규모의 운모, 카오린, 녹니석으로 구성되며, X-선 면분석 결과, 핵 부분은 $SiO_2$가 풍부하며, 각 부분은 $Na_2O$ 또는 $K_2O$, $Al_2O_3$가 풍부하였다. 장산콜드론의 유문암 암맥에서 나타나는 구과의 깃털형과 비등형 결정 형태는 마그마 관입에 의한 이동속도보다 유리질 물질로부터 탈유리화작용이 더 빠른 속도로 진행되었고, 비교적 정체된 상태에서 급속한 냉각으로 형성되었음을 지시한다. 구과들은 고규산(75.4~75.7 wt.%) 유문암질 마그마로부터 유래되었다.

• 한국작물학회지
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• 제60권4호
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• pp.448-457
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• 2015

다양한 가공제품을 개발하여 쌀 소비를 확대시키기 위하여 가공용도에 적합한 물성을 지닌 벼 품종을 개발하려는 노력이 계속되고 있는데, 특히 중간찰은 현미밥, 떡, 과자, 식혜, 술 등 다양한 가공식품 소재로 이용성이 높다. 국립식량과학원에서는 조생, 다수성 품종인 '남일'에 돌연변이원으로 아지드화나트륨을 처리하여 다수의 배유변이 계통을 확보한바 있다. 본 연구는 중간찰 특성을 발현하는 'Namil(SA)-dull1'의 작물학적 특성을 평가하고 아밀로스 함량을 지배하는 주동유전자위의 염색체상 위치를 규명하고자 수행되었다. 주요 결과는 아래와 같다. 1. 생산력 시험을 통해 'Namil(SA)-dull1'의 주요 작물학적 특성을 평가한 결과, 원품종인 '남일'에 비해 출수는 약 9일정도 늦은 중생종으로 간장과 수당립수가 유의하게 증가하였으나, 수수와 천립중은 다소 감소하여 수량성은 다소 낮게 평가되었다. 2. 'Namil(SA)-dull1'과 통일형인 '밀양23호'와의 교잡에서 유래한 94개 $F_2$ 개체로 구성된 유전분석집단에 대해 53개 SSR 마커의 유전자형을 검정하고, $F_{2:3}$ 종자의 아밀로스 함량을 조사하여 연관성분석(association analysis)를 수행한 결과 목표 유전자위는 염색체 6번 하단으로 추정되었다. 3. 염색체 6번 하단부위의 분자표지 밀도를 높이기 위하여 8개 SSR 마커를 추가로 배치하여 연관성분석을 수행한 결과, 염색체 6번 하단을 표지하는 RM7555의 유전자형변이가 유전분석집단의 아밀로스 함량변이의 81%를 설명한다는 것을 확인하였다. 4. 유전자지도 작성에 사용된 분자표지들이 표지하는 염색체 부위를 벼 전장유전체정보(rice pseudomolecule)에서 확인한 결과, 중간찰 특성을 지배하는 유전자위를 염색체 6번 28.95~29.89 Mbp 영역에 해당하는 약 0.94 Mbp 절편으로 제한할 수 있었으며, 향후 추가분리집단을 이용하여 목표 유전자를 동정하고 다양한 아밀로스 함량을 지니는 벼 신품종 육성의 효율성을 제고할 수 있는 초정밀분자표지를 개발할 계획이다.

• 기술혁신연구
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• 제26권4호
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• pp.199-232
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• 2018

빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1421-1434
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• 2020

기후변화로 인해 폭염 발생 빈도 및 강도가 심해지고 있다. 도시지역은 도시열섬현상과 맞물려 폭염에 의한 피해가 더욱 심하기 때문에 면밀한 대비가 필요하다. 국외 많은 지자체에서는 폭염 대비 및 대책을 위해 다양한 공간정보를 이용하여, 열 지도를 구축 및 도시 내 서로 다른 공간적 특징을 가지는 지역별 적합한 폭염 대책을 세워 대비를 하고 있다. 열지도 구축은 폭염 대비를 위해 우선적으로 수행되어야 할 단계이며 중요하다. 열지도 구축 및 열 환경 분석 사례는 넓은 면적을 가지는 도시단위부터 좁은 면적을 가지는 지역단위까지 다양한 면적 분포를 가진다. 열지도 구축 방법은 원격탐사를 통한 방법부터 시뮬레이션을 활용하는 방까지 다양하지만, 공간적 규모에 따른 차별화된 공간정보 활용 기준은 잡혀져 있지 않아 연구자마다 각기 다른 방법을 통해 열 지도를 구축 및 열 환경을 분석하고 있다. 전술된 사유로 인해 분석 규모에 적합한 열지도 구축에 필요한 공간정보 기준이 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구는 도시 열지도 구축을 위해 활용되는 공간정보 활용 효율화 방안을 제시하기 위해 국내외 폭염 및 도시 열 환경 분석 연구를 공간정보, 분석방법론, 최종결과물을 살펴보았다. 분석결과 공간정보 활용에 있어서는 원격탐사를 활용한 열지도 구축을 위해서는 기본 해상도인 공간, 시간, 분광해상도가 필요한 것으로 파악되었다. 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건 정보인 기상데이터의 종류와 공간해상도가 분석 대상지의 규모별 상이함이 있음이 파악되었다. 따라서 원격탐사를 활용한 열지도의 경우는 공간·분광·시간 해상도를 고려해야 하며, 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건인 공간해상도와 입력하는 기상정보의 조건을 사전에 고려해야 할 것으로 사료된다. 그리고 폭염 분석을 위한 모니터링 요소의 종류를 파악한 결과 토지피복, 도시 공간적 특징, 건축물, 지형, 식생, 그림자 관련 19가지 요소 종류를 파악했으며 규모별 요소의 종류가 차이가 있는 것이 파악되었다. 본 연구를 통해 폭염 분석 시, 수행하려는 연구 대상지의 면적 규모에 적합한 공간정보 활용 및 모니터링 요소 설정에 있어 연구의 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.526-535
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• 2021

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.