• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1211-1222
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• 2022

상수도 관망 운영 단계에서 비정상상황은 필연적으로 발생하며, 이때 밸브를 이용한 구역의 격리가 필요하다. 밸브를 이용한 구역 격리 시 흐름 경로와 유향, 유속의 변화와 같은 수리적 변화로 인해 수리적 피해는 불가피하며, 대부분의 기존 연구들은 수리적 피해를 최소화할 수 있도록 밸브의 위치를 결정하여 왔다. 다만, 수리적 변화는 예지치 못한 수질 사고를 유발할 수 있기에, 격리 시 수질 사고 발생 여부를 미리 판단할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 밸브 위치에 따른 예지치 못한 수질 문제를 예방할 수 있는 밸브 설계 방안을 제안한다. 이를 위한 격리 전후의 관로별 흐름 특성 변화율을 정량화하는 유향 변경률 인자(Flow Direction Change Ratio, FDCR)와 신뢰도(reliability)를 고려한 최적 설계 방법론을 제안하였으며, 해당 모형을 가상 상수도 관망에 적용하여 FDCR 고려 유무에 따른 설계안을 비교하였다. 설계 결과 FDCR을 고려한 경우 기존 설계안 대비 유향 변동이 없는 것을 확인하였으며, 세그먼트 격리에 따른 절점별 압력과 관별 유속의 평균과 변동성을 확인한 결과 기존 설계안 대비 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 또한 설계안 비교를 위해 그래프 이론 기반 인자인 수리학적 거리 인자(Hydrualic Geodesic Index, HGI)를 활용하였으며, HGI가 높은 설계안이 유향 변동성이 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 수질 사고를 고려한 밸브 시스템의 설계 및 운영에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.107-119
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• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.77-83
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• 2022

뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.107-118
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• 2016

2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.117-130
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• 2005

사용자최적통행배정모형과 확률적 사용자최적통행배정모형에서 통행배정의 기준이 되는 경로의 통행시간은 일반적으로 경로를 구성하는 링크 통행시간과 교차로에서 발생하는 회전지체의 합으로 계산된다. 이러한 통행배정방식에는 운전자의 통행행태가 결정되는 주요원인이 될 수 있는 운전자의 실제적 경로인지과정 및 선택과정이 반영되지 않아 편향된 배정결과가 도출되는 가능성이 존재한다. 확률적 사용자최적통행배정모형에서 링크의 통행시간에 대한 통행분포함수로 가정하여 경로인지비용을 반영하려는 노력은 있었으나, 프로빗(Probit) 모형의 단전된 통행시간분포 함수 또는 로짓(Logit)모형의 링크통행시간의 독립성과 같은 이론적으로 불합리한 가정에 의존하여 시도되었지 경로인지비용 반영에 대한 근본적인 결실은 아니었다. 사용자최적통행배정모형에서 경로인지비용을 반영하지 못했던 가장 중요한 이유는 출발지, 도착지, 경로, 링크에 따라 각기 상이한 통행인지비용의 계산 값이 도출되기 때문이다. 따라서 최적의 경로를 선택하기 위해서는 각 기종점을 연결하는 모든 경로의 통행시간을 비교해야 하는 경로열거문제가 대두되며, 교통망의 규모가 증가됨에 따라 지수적으로 증가하는 경로의 수는 계산을 실패하게 되는 원인이 된다. 본 연구에서는 출발지와 목적지 간에 경로를 열거하지 않고 사용자 최적 통행배정모형에 경로인지비용을 반영하는 방안 을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 방안은 경로의 최소단위를 링크로 정의하고 링크표지기반 최적경로 탐색알고리즘에서 두 링크의 탐색을 진행하면서, 이미 출발지에서 탐색이 진행된 부분경로와의 비교를 통해 경로의 인지비용이 통행비용에 내재되는 방법이다. 종양(2군)으로 나누어 보면 악성 진단율은 각각 37%와 11.6%로 현저한 차이가 있었다. 이들중 조직학적 진단이 가능 하였던 9예의 경우 세포 병리 진단율은 각각 50%(1군)와 20%(2군)로 역시 현저한 차이가 있었다 임상진단이 양성 질환 이었던 예들은 전예에서 세포 병리학적으로 양성으로 진단되어 담즙 세포 병리검사의 임상진단과의 일치율은 27.6%, 특이도는 100%이었다. 이상으로 이 담즙세포 검사의 악성 진단율은 그리높지 않으나, 경피 경간 담즙 배출술로 환자의 증상을 완화 시키면서 부수적으로 진단도 얻을 수 있는 유용한 방법이라 하겠고, 그중 담도유래의 종양군에서 외인성으로 담도를 압박하게 되는 종양군에 비해 현저히 높은 진단율을 보였다.일 수 있는 계기가 되었다고 할 수 있다. did not showed any characterized sign of acute or subacute liver damage or intestine lesion. So it is supposed that there is not any tocixants originated from some molds in fermented Korean domestic Meju which is prepared traditionally in winter.의 배설량은 10배 정도 증가하게 되어 진동만의 오염부하를 가중하게 된다. 진동만은 여름철 빈산소수괴 및 적조가 빈번하게 발생하고 있으므로 미더덕 양식장을 새로이 시설할 경우 오염부하가 가중될 것으로 판단되어, 앞으로 진동만의 양식장 수용능력을 파악하여 적정량의 양식물량이 시설되어야 할 것이다.25 psu에서 가장 높게 나타났다.인

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.162-167
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• 2018

이 논문에서는 수신된 레이더 신호로부터 추출한 파라미터 데이터에 기계학습을 적용하여 그 레이더에 대응하기 위한 재밍기법에 따라 레이더 신호를 분류하는 방법을 제안한다. 현재 군에서는 대부분 사전 조사에 의해 구축된 레이더 신호 파라미터에 대한 라이브러리를 기반으로 위협 형태에 따라 레이더 신호를 분류한다. 그러나 레이더 기술은 계속적으로 발전되고 다양해지고 있기 때문에 새로운 위협이나 기존의 라이브러리에 존재하지 않는 위협형태에 대해서 이 방법을 적용하는 경우 적절하게 신호를 분류할 수 없고 따라서 적합한 재밍기법을 선택하는데 제한이 따른다. 따라서 기존의 위협 라이브러리를 이용한 방식과 다르게 추정한 레이더 신호의 파라미터 데이터만을 이용하여 최적의 재밍기법을 선택할 수 있도록 신호를 분류하는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 새로운 위협 신호의 형태에 대응하기 위한 방법으로 기계학습을 기반으로 한 방법을 제시한다. 제안한 방법은 기존에 축적된 라이브러리 데이터를 이용하여 은닉 마르코프(Markov) 모델과 신경망으로 구성된 분류기를 학습시킴으로써 새로운 위협 신호에 대해 적절한 재밍기법을 대응시킬 수 있도록 신호를 분류한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.249-254
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• 2011

MPEG-4 파트 2에서 화질 확장성을 지원하는 FGS (fine granularity scalability) 코딩 기법은 가변적인 네트워크 대역폭에서 최적의 화질을 구현할 수 있는 스케일러블 비디오 코딩 기법이다. 본 논문에서는 기본 FGS 코딩 구조의 향상 계층에서, 영상의 잔여 신호를 다시 한 번 더 비트 평면 (bit-plane) 코딩을 해주는 FGS 코딩 구조를 제안하였다. 실험에서는 제안된 FGS 코딩 구조와 MPEG-4 VM (verification model) FGS 코딩 구조를 비교하여 제안된 FGS 코딩 구조의 화질 확장성을 평가하였다. 비교는 테스트된 3개의 비디오의 PSNR의 분석으로 이루어졌다. 결과는 제안된 구조가 비트율 제어 기법 VM5+를 이용했을 때, VM-FGS 코딩 구조보다 Y, U, V PSNR이 평균적으로 각각 0.4 dB, 9.4dB, 9 dB 더 높게 나타났고, QP (quantization parameter) 값을 17로 고정시킨 경우는, 제안된 구조가 4.61 dB, 20.21 dB, 16.56 dB 더 높게 나타났다. 결과에 의해, 제안된 구조가 VM-FGS 코딩 구조보다 최저부터 최대의 화질을 얻을 수 있는 화질 확장성이 더 높은 구조임을 알 수 있었다.