• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.264-266
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• 2022

전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.547-549
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• 2012

경제적인 국제화가 심화되어 세계경제가 통합화되는 환경에서 기업 및 개인 금융기관 등의 외환 거래 참가자들에게 회환거래로 인한 환위험의 회피방안이 무엇보다 절실하다. 이 방안을 마련하기 위해서 본 연구에서는 환율, 주가와 같은 시계열데이터의 모형추정에 적합한 모델을 통해 단기 환율의 예측모형을 추정하고 이를 통해 향 후 예측에 적용한다. 실제의 환율 데이터를 통하여 최적의 모형이 추정된다면 이를 통해 향후의 일정기간의 운동양태의 예측이 가능할 것이다. 은닉마아코프모형의 추정을 위하여 베이지안정보기준을 통해 모형의 상태 수를 정확하게 추정하는지를 확인하였으며 추정되는 모형으로 예측한 결과 실제 운동양태와 예측에 있어 두 곡선의 운동양태가 유사함을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권2호
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• pp.151-156
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• 2001

기능적 전기자극(FES)에 의한 사지운동의 효과적인 제어를 위해서는, 전기자극을 입력으로 하여 근력 및 운동을 정확히 출력하는 근골격모델이 요망된다. 이 연구에서는 FES에 의한 근력 및 운동을 보다 정확히 예측할 수 있는 모델을 작성하기 위하여, 기존의 근육모델에서는 포함되지 않았던 근력의 점진적 강화현상에 대한 기초적 성질을 조사하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로는, 일정강도의 표면자극에 대한 근력의 강화현상이 주파수, 자극이력, 근육길이에 어떻게 의존하는지를 조사하였다. 실험결과로부터, 자극의 주파수가 높을수록 초기근력에 대한 자극중의 근력의 증가도는 작아지고 근력의 피크에 도달하는 시간이 짧아지는 것을 알 수 있었다. 선행 자극에 의해 근육의 내부적인 강화상태가 포화되면 근력은 추가적인 자극에 대해서도 더 이상 증가하지 않았다. 자극시의 근육의 길이는 근력강화에 큰 영향을 미쳤으며, 근육의 길이가 짧을수록 증가도가 컸다. 장래에는 이러한 결과를 토대로 한 새로운 근력강화의 모델이 요망된다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제22권3호
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• pp.319-329
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• 2000

Prediction of the soft tissue changes following hard tissue movement is very important from the esthetic view point for patients who have orthognathic surgery. There are many cephalometric analysis of facial bone and soft tissue on the lower lip and chin region but few soft tissue analysis on the midface after mandibular setback surgery. This study was performed to obtain whether the mandibular posterior movement has influence on the midface and the predictable ratio of post-operative measurement values of the soft tissue changes following mandibular setback surgery. Fifteen patients (8 males and 7 females) who had undergone mandibular setback surgery were selected and analyzed the soft tissue movement on the upper lip and the cheek region. Post-operative changes of the soft tissue measurements after mandibular surgery were examined on pre- and post-operative cephalometrics and the ratio of changes were analyzed after drawing the reference line on the face with the barium sulfate solution. The reference lines were perpendicular to the intercanthal line from infraorbital foramen and lateral canthus. The results obtained were as follows : 1. There were tendancy of anterior movement of soft tissue adjacent the nose after mandibular surgery 2. There were incerased tendancy of the amount of anterior movement from the nasal crease to the cheek region. 3. The amount of anterior movement of the soft tissue was larger below the palatal plane compared with above the palatal plane in the cheek region. 4. The upper lip length was increased and moved posterior direction after mandibular setback surgery 5. The lower lip was moved posterior direction by posterior movement of the mandibular structure 6. Soft tissue of the midface around the nose moved anterior direction after mandibular setback surgery but there was no correlation between the amount of mandibular setback and the amount of the soft tissue changes

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.63-79
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• 2008

고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권5호
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• pp.519-526
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• 2018

본 연구에서는 인명구조활동을 지원하기 위한 피난동선예측 알고리즘 개발의 첫 단계로 피난동선예측 알고리즘의 개념을 정립하고 그 타당성을 수치적으로 명확히 제시하였다. 제안하는 알고리즘은 평상시 선박내 모니터링 시스템으로부터 지속적으로 승객이동 데이터를 취득, 분석, 정형화하고, 재난발생시 이 데이터와 예측 툴을 활용해 도출한 승선자의 피난동선예측 정보를 구조자에게 제공하여 인명피해를 최소화시키는 프로세스로 요약할 수 있다. 피난훈련을 통해 피난특성 데이터를 취득하였고 이를 기존 인명피난예측 툴에 입력하여 피난특성을 예측한 결과, 예측 툴의 구조적 원인으로 인해 가시거리가 충분히 확보되고 피난경로를 충분히 숙지한 상황에서의 피난 시나리오(SN1)에서만 신뢰할 만한 예측결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 타 분야의 예측 툴을 사용하여 피난특성을 예측한 결과, 제안 알고리즘이 구현될 경우 평균피난시간예측값과 피난동선(지점경유)예측값이 각각 0.6 ~ 6.9 %, 0.6 ~ 3.6 % 범위의 오차에서 실측값과 매우 유사한 경향을 보였다. 향후 선내 모니터링 데이터를 분석하고 이를 활용한 예측성능이 우수한 피난동선예측 알고리즘을 개발할 계획이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권2호
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• pp.193-202
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• 2004

무선 셀룰러 환경에서 가장 중요한 기술중의 하나가 사용자의 이동성(Mobility)을 보장하기 위한 핸드오프 기술이다 이러한 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 무선 셀룰러 환경에서 효과적인 대역폭 사용을 위하여. 사용자의 이동성을 예즉하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연을 줄이는 효과적인 방법이다. 기존의 연구에서는 사무실, 빌딩과 같은 제한된 범위나 셀 간의 히스토리에 기반하여 이동 예측 알고리즘을 수행하였다. 그러나, 마이크로-셀(Micro-Cell) 구조나 도로가 복잡하게 구성되어 있는 도심에는 잘 적용되지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서는 낀 내부 이동 패턴을 저장한 히스토리를 이용하여, 사용자가 이동할 셀을 예측하는 새로운 알고리즘을 제안한다

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.367-374
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• 2021

주가 예측은 경제, 통계, 컴퓨터 공학 등 여러 분야에서 연구되는 주제이며, 특히 최근에는 기본적 지표나 기술적 지표 등 다양한 지표로부터 인공지능 모델을 학습하여 주가의 변동을 예측하는 연구들이 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 S&P500 등의 해외지수, 과거 KOSPI 지수, 그리고 KOSPI 투자자별 매매 동향으로부터 KOSPI의 등락을 예측하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 주가 등락 예측을 위하여 비지도 학습 방법인 적층 오토인코더를 이용하여 잠재변수를 추출하고, 추출된 잠재변수로부터 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM 모델로 학습하여 당일 시가 대비 종가의 등락을 예측하며, 예측된 값을 기반으로 매수 또는 매도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 모델과 비교 모델들의 수익률 및 예측 정확도를 비교한 결과 제안 모델이 비교 모델들 보다 우수한 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제30권1호
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• pp.13-23
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• 2021

본 연구는 수달의 주요이동 패턴을 예측하기 위하여 EN-Simulator프로그램을 활용하여 주요 이동경로 분석을 실시하였다. 연구범위는 대구시 안심습지를 중심으로 반경 7.5 km를 최종 범위로 설정하여 시뮬레이션 분석을 하였으며, 모형 검증을 위해 현지조사를 활용하였다. 가상의 수달 개체수는 1,000마리, 이동 스텝 수는 격자 당 1,000 스텝으로 설정하였으며, 총 841개 격자에 대하여 시뮬레이션을 실행하였다. 분석결과, 평균 147.6±112.1 개체가 간격 50m 조건에서 분석범위 경계 지점에 도착하였다. 시뮬레이션 검증결과, 수달의 주요 이동 확률이 높은 지역 가운데 시뮬레이션의 '매우 높음 지역'에서 8개 수달흔적 지점(13.1%), '높음 지역'에서 9개 지점(14.8%)으로 나타났다. 반면 이동확률이 낮은 지역에서는 '낮음 지역' 8개 지점(13.1%)과 '매우 낮음 지역' 4개 지점(6.6%)으로 나타났다. 시뮬레이션의 검증결과 높음 결과값을 가지는 지역에서 특히 실제 수달의 서식 흔적이 많이 나타났다. 또한 이동확률의 등급 별 단위 면적(1×1㎢ 당)에 따른 수달 출현지점과의 상관관계를 알아본 결과, 가장 높은 확률로 이동하는 지역에서 단위 면적당 6.8개 흔적이 발견된 반면, 이동 확률이 낮은 지역은 0.1개 지점으로 분석되었다. 수달이 하천 지역의 주요경로를 이용하는 측면에서 보통 수준 이상 결과 지역에서는 23개(63.9%)로 많은 서식흔적이 발견되어 시뮬레이션의 주요 이동경로가 실제 수달 개체의 이동로로 활용되고 있는 것으로 나타났다. EN-Simulator 분석은 수달의 이동경로 선택에 있어서 공간특성이 이동가능성에 어떤 영향을 미치는지 예측 가능하고 분석값을 활용하여 주요 이동경로 내 추가 서식지 조성 및 로드킬 위험 지역을 사전에 파악하여 예방 가능하도록 하는 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.