• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.183-192
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• 2023

위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1679-1692
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• 2023

대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권3호
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• pp.17-31
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• 2018

최근 비즈니스의 경쟁 우위를 확보하기 위한 정보시스템 프로젝트의 성공 여부가 많은 이해관계자들에게 매우 중요해지고 있다. 정보시스템 프로젝트 성공에 관심을 갖는 주요 이해관계자는 일반적으로 시스템이 필요한 사용자, 이를 구축하는 개발자, 그리고 정보시스템 프로젝트 성공을 책임지는 관리자가 있다. 그런데, 최근 이러한 이해관계자들 간의 가교 역할을 수행하는 비즈니스 분석가의 필요성이 늘어나고 있다. 하지만 정보시스템 프로젝트 관리자와 개발자와 관련한 역량에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 최근 늘어나고 있는 비즈니스 분석가의 역량에 대한 연구는 많이 진행되지 않고 있다. 본 연구는 정보시스템 프로젝트에 투입되는 비즈니스 분석가에게 필요한 역량은 무엇이고, 비즈니스 분석가에 대한 이해관계자들의 기대치와 만족도의 수준과 그 차이를 연구하고, IPA 기법을 활용하여, 비즈니스 분석가들이 집중적으로 개발해야 할 역량과 그렇지 않은 역량이 무엇인지를 조사하는 것이다. 본 연구 결과는 최근 정보시스템 프로젝트에 투입되는 비즈니스 분석가들에 대한 채용, 평가 및 교육에 필요한 역량 모델 또는 교육 프로그램 개발에 기초적인 정보를 제공하는데 큰 기여를 할 수 있을 것으로 확신한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권8호
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• pp.1007-1017
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• 2020

Objective: The purpose of our study was to investigate the predictive abilities of clinical and computed tomography (CT) features for outcome prediction in patients with coronavirus disease (COVID-19). Materials and Methods: The clinical and CT data of 238 patients with laboratory-confirmed COVID-19 in our two hospitals were retrospectively analyzed. One hundred sixty-six patients (103 males; age 43.8 ± 12.3 years) were allocated in the training cohort and 72 patients (38 males; age 45.1 ± 15.8 years) from another independent hospital were assigned in the validation cohort. The primary composite endpoint was admission to an intensive care unit, use of mechanical ventilation, or death. Univariate and multivariate Cox proportional hazard analyses were performed to identify independent predictors. A nomogram was constructed based on the combination of clinical and CT features, and its prognostic performance was externally tested in the validation group. The predictive value of the combined model was compared with models built on the clinical and radiological attributes alone. Results: Overall, 35 infected patients (21.1%) in the training cohort and 10 patients (13.9%) in the validation cohort experienced adverse outcomes. Underlying comorbidity (hazard ratio [HR], 3.35; 95% confidence interval [CI], 1.67-6.71; p < 0.001), lymphocyte count (HR, 0.12; 95% CI, 0.04-0.38; p < 0.001) and crazy-paving sign (HR, 2.15; 95% CI, 1.03-4.48; p = 0.042) were the independent factors. The nomogram displayed a concordance index (C-index) of 0.82 (95% CI, 0.76-0.88), and its prognostic value was confirmed in the validation cohort with a C-index of 0.89 (95% CI, 0.82-0.96). The combined model provided the best performance over the clinical or radiological model (p < 0.050). Conclusion: Underlying comorbidity, lymphocyte count and crazy-paving sign were independent predictors of adverse outcomes. The prognostic nomogram based on the combination of clinical and CT features could be a useful tool for predicting adverse outcomes of patients with COVID-19.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 분석과학
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• 제24권6호
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• pp.544-555
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• 2011

본 연구는 농약류에 대하여 구조-활성의 정량적 관계(QSAR)를 이용하여 무지개 송어(학명: Oncorhynchus mykiss)의 급성 독성을 예측-분석하는 과정을 수행하였다. 모델 구현을 위해 사용된 275종의 농약류에 대한 수중 독성(96h $LC_{50}$) 값은 DEMETRA프로젝트의 데이터를 사용하였다. 예측 모델에 사용된 2차원 분자 표현자는 PreADMET프로그램으로부터 계산을 하였고, 선형 (다중 선형 회귀 방법)모델과 비선형(서포트 벡터 머신, 인공 신경망) 학습 방법들은 실험값과 예측값의 적합도를 고려하여 최적화 되었다. 데이터 전처리 과정을 거친 뒤에, 5묶음 교차 검증과정을 포함한 모집단 기반 전진 선택법을 통해서 각 학습 방법의 최적의 표현자 집합을 결정하였다. 가장 좋은 결과는 SVM 방법 ($R^2_{CV}$=0.677, RMSECV=0.887, MSECV=0.674) 이었고, EU의 규제 기준에 따른 분류에서는 87%의 정확도를 나타내었다. MLR방법을 통해서는 무지개 송어의 급성 독성에 대하여 독성을 나타내는 농약류의 구조적 특징과 지질 층과의 상호작용을 설명할 수 있었다. 개발된 모든 모델들은 5묶음 교차 검증과 Y-scrambling test을 통해 검증되었다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.61-68
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• 2019

최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.171-180
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• 2012

야생동 식물 서식지 보전 연구는 통합적인 생물다양성 관리 전략으로서 주목받고 있다. 국내 종조사자료 및 환경공간정보 여건을 고려할 때 종출현정보에 최적화된 것으로 알려져 있는 GARP 모형과 Maxent 모형이 서식지 분석에 가장 적합한 것으로 판단된다. 국내 적용가능성을 확인하기 위해 충청도 삽교천 일원을 대상으로 고라니($Hydropotes$ $inermis$ $argyropus$)에 대한 기계학습식 모형을 적용하였다. 종출현지점은 3차 전국자연환경조사, 환경변수는 문헌조사를 통해 10개를 도출하였다. 분석 결과 Maxent 모형과 GARP 모형은 각각 전체 면적의 16.3%, 27.1%를 고라니 서식지로 예측하였다. 종분포모형 정확도(훈련/검증)는 Maxent 모형(0.85/0.69)이 GARP 모형(0.65/0.61)보다 높게 분석되고 Spearman 순위 상관계수 역시 Maxent 모형(${\rho}$=0.71, p<0.01)이 GARP 모형(${\rho}$=0.55, p<0.05)보다 높게 분석되었다. 이는 대상지의 특성과 대상종에 따라 달라질 수 있으므로 상황에 따라 적절한 모형을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.9-16
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• 2005

본 논문에서는 유역 내 침수피해를 예측할 수 있는 실현가능한 수단으로써 인공신경망의 활용에 대해 제안하고자 한다. 유역 내 다양한 환경인자에 의한 침수피해 예측모형의 구축을 위해 108개 중유역을 대상으로 1990년부터 2000년까지 강우량, 침수피해면적, 토지이용 등 총 27개의 매개변수를 선정하여 총 49개의 데이터 세트를 구성하였다. 연구결과, 침수피해는 강우량과 같은 기상정보 뿐 만 아니라 다양한 유역환경의 특성에 영향을 받는 것으로 나타났으며 인공신경망 모형에 의해 R=0.92 수준에서 예측값과 관측값이 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 인공신경망은 입력값들과 대응된 출력값들을 알고 있는 경우 과거와 현재의 시공간 정보를 활용하여 특정유역의 강우량에 따른 침수피해면적을 산정 할 수 있으며, 복잡하고 비선형적 역동성을 지니고 있는 유역 내 환경변화에 대한 예측모형으로 활용이 가능하다고 판단된다. 또한 인공신경망은 입력자료의 중요도를 평가하는데 이용될 수 있으며, 기존 모형에서 다루어지는 매개변수중요도를 정량화 시킬 수 있어 다른 모형의 매개변수 추정이나 보정에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.449-462
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• 2018

이 연구는 스포츠산업 분야 인재인 스포츠마케터 양성을 위한 역량기반 융합형 교육과정을 개발하는데 있다. 이를 위해 문헌조사, 심층인터뷰 및 직무분석을 실시하여 스포츠마케터가 되기 위한 필요 역량을 도출하고 역량 프로파일을 작성한 다음 전문가 검증을 거쳐 역량모델을 개발하였다. 스포츠마케터 역량모델은 경력유형별로 스포츠마케팅/PR과 스포츠이벤트로 구분하였으며 공통기본역량은 스포츠마인드 등 6개, 전문역량은 스포츠스폰서십 등 12개로 나타났다. 역량모델을 기반으로 개발된 스포츠마케터 교육과정은 스포츠산업의 이해, 스포츠마케팅커뮤니케이션, 스포츠관련 법률, 스포츠시설의 이해, 스포츠시설의 경영, 스포츠스폰서십, 스포츠미디어, 스포츠라이선싱, 스포츠에이전트, 이벤트 기획, 이벤트 운영, 제안서 작성법, 스포츠이벤트 현장실습으로 구성되었다. 개발된 스포츠마케터 양성 교육과정은 스포츠산업 관련 대학, 민간교육 기관에 활용되어 스포츠산업 인재 양성 및 보급에 기여할 것이다.