• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권1호
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• pp.26-37
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• 2022

최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권3호
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• pp.214-224
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• 2024

밸브는 유량과 압력 조절 등의 중요한 역할을 수행하며, 적절한 밸브 사이즈와 유형 선택이 필요하다. Engineering Procurement Construction (EPC) 산업에선 밸브 사이즈 계수(C_v)의 수식적 계산을 바탕으로 사이즈와 유형을 선정해왔으나 이러한 방식은 전문가의 많은 시간과 비용이 요구되어 비효율적이다. 본 연구는 이를 해결하기위해 머신 러닝기법을 이용한 밸브 사이즈 및 유형 예측 모델을 개발하였다. Artificial neural network (ANN), Random Forest, XGBoost, Catboost의알고리즘을 적용하여 모델들을 개발하였으며, 평가 지표로는 사이즈 예측에는 Normalized root mean squared error (NRMSE)와 R²를, 종류 예측에는 F1 score를 적용하였다. 또한, 유체 상에 따른 영향을 확인하고자 유체 전체, 액체, 기체, 스팀의 4개의 데이터 세트로 사례 연구를 진행하였다. 연구 결과, 사이즈의 경우 전체, 액체, 기체에선 Catboost(R²기준, 전체: 0.99216, 액체: 0.98602, 기체: 0.99300. NRMSE 기준, 전체: 0.04072, 액체: 0.04886, 기체: 0.03619)가, 스팀에선 Random Forest가(R²: 0.99028, NRMSE: 0.03493) 가장 뛰어난 모델임을 확인하였다. 종류의 경우 Catboost가 모든 데이터에서 가장 높은 성과를 제시하였다(F1 score 기준, 전체: 0.95766, 액체: 0.96264, 기체: 0.95770, 스팀: 1.0000). 본 연구에서 제안한 모델들을 적용할 경우, 주어진 조건에 따른 밸브 선택을 도와 의사결정 속도를 높여줄 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.795-805
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• 2021

본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m³/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.723-732
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• 2001

경로 추적의 성능을 향상시키기 위해서 이 논문에서는 광유도식 무인방송차(AGV)의 뉴로퍼지 컨트롤러를 제안한다. 2바퀴 각각 조향 기능이 있는 AGV의 전방과 후방에 센서들이 장작되어 있으며, 그 센서들의 정보를 이용하여 AGV의 경로를 유도하게 된다. 측정된 광센서가 연속적인 데이터가 아니기 때문에 광유도식 AGV 는 쉽게 경로를 이탈하게 되고 경로 추적 성능은 떨어지게 된다. 광센서의정보들은 on/off 신호에 의해 발생되므로 비연속적으로 얻어지게 되고, 동적 오착가 측정되어진다. 센서에 의해 정보를 얻은 후 동적 오차는 좌우측 바퀴의 각 속도를 이용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 방법에 의해 연속적으로 계산되어진다. 여기서, 추정 윤곽 오차는 측정 윤관오차를 윤곽오차의증북(Variation)의 합의로 정의된다. 뉴로퍼지 시스템은 퍼지 제어기와 신경회로망으로 이루어졌다. 추정 윤곽 오차를 줄이기 위해 역전파 (Back-Propagation) 학습에 의해 퍼지 맴버쉽 함수의 계수들은 적응적으로 조정된다. 제안된 기존의 퍼지 제어기와 비교분석된다. 성능 분석을 위해 제안된 제어 이론은 모의 실험에 의해 검증된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.79-85
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• 2022

이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2023

본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.