• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.834-841
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• 2022

최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.283-298
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• 2022

Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SAR-ATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.23-40
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• 2022

Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.607-615
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• 2020

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 산업수학과 관련한 논문들의 연구 현황 및 동향을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 R로 1970년부터 2019년까지 SIAM Journal on Applied Mathematics 총 4910편 논문의 제목, 초록, 주제어를 수집하였으며, LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 수집된 자료에 대한 coherence score 분석 결과, 토픽의 최적 개수는 20개로 결정하였으며, 핵심 연구 주제들은 Gibbs 샘플링 방법을 기반으로 추출하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해석학과 대수학을 중심으로 계산수학, 기하학, 수학적 모델링, 위상수학, 이산수학, 확률 및 통계학 등 다양한 수학 분야에서 산업수학 관련 연구가 진행되었다. 둘째, 연대별 연구 주제의 동향을 분석한 결과, 상승하는 연구 주제는 수리생물학, 비선형편미분방정식, 이산수학, 통계학, 위상수학으로, 하강하는 연구 주제는 확률론만 나타났다. 셋째, 2015개정 수학교육과정에서 반영되지 않은 분야 중 고등학교 수학교육과정에서 다루어야 할 내용으로 기수법, 행렬, 공간벡터, 복소수가 도출되었다. 마지막으로 분석 결과를 바탕으로 우리나라의 산업수학 활성화 방안과 본 연구의 제한점 및 후속 연구를 제시하였다.

• 대한지리학회지
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• 제51권1호
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• pp.23-40
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• 2016

본 연구에서는 조선시대 측우기(1777~1907년)와 현대적 기상장비(1908~2015년)로 측정한 강우량 자료를 종합 분석하여 서울의 장마철 강수량과 극한강수현상에 나타난 장기간 변화 양상을 밝히고자 하였다. 또한 이와 관련된 동아시아 영역의 종관 기후장에 나타난 변화 특징을 밝히고자 하였다. 약 239년 동안의 서울의 강수자료 시계열을 분석한 결과, 20세기 후반으로 올수록 장마철(6월 하순~9월 초순) 강수량이 증가하고, 경년변동성도 더 커짐을 알 수 있다. 특히 1990년대 초반부터는 장마철 중에서도 여름장마기(6월 하순~7월 중순)와 장마 휴지기(7월 하순~8월 초순)에 극한강수현상 중심의 강수량이 뚜렷하게 증가하면서 장마기의 구분이 모호해지고 있음을 알 수 있다. 이와 관련하여 변화가 뚜렷한 1990년 전후의 상층 종관기후장을 비교해 보면, 최근에는 북서태평양 주변의 해수면 온도가 상승하고 북태평양 아열대 고기압 강도가 강화되어 해양성 기단이 한반도 방향으로 더 확장하고, 유라시아 대륙 내부 몽골 지역을 중심으로 강한 고기압 편차핵이 형성되면서 고위도로부터 기류가 더 활발하게 유입되고 있음을 알 수 있다. 즉, 서로 다른 성질의 기류들이 강해지면서 이들 기류들이 만나는 북서태평양 연안 지역에 상승 기류 흐름이 활발해지면서 최근에는 서울의 장마철 강수평균 및 극한강수현상이 증가하였다고 할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제7권2호
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• pp.148-154
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• 2004

자기지전류(MT)법의 3차원 모델링에 대해 소개한다. 3차원 MT 모델링은 MT 반응의 물리적 특성의 이해뿐만 아니라 지하의 3차원적 전기비저항 구조를 재구성하기 위한 역산법의 개발에도 필수적이다. 지난 20년 동안 3차원 모델링에 관한 여러 수치기법들이 개발되었으나 그 실용성에는 많은 한계가 있었다. 그러나 최근에는 컴퓨터의 급속한 발전과 대형 연립방정식에 대한 반복해법의 발전에 힘입어 이전에는 어려웠던 복잡한 3차원 구조에 대한 MT 반응을 효율적으로 모델링할 수 있게 되었다. 유한차분법에서는 자기 flux와 전류의 보존법칙을 만족하면서 전기장의 불연속을 표현할 수 있는 staggered 격자의 사용이 보편화되었다. 대형 연립방정식에 대한 수치해의 수렴성은 Krylov 부분공간법, 적당한 전처리 기술 및 정적 발산보정법을 채택함으로써 크게 향상된다. 변요소를 사용하는 벡터 유한요소법으로도 전기장의 불연속 문제를 해결할 수 있으며 이 방법이 가진 기하학적 유연성은 불규칙한 지표기복을 포함한 복잡한 구조를 모델화할 때 특히 유용하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1085-1093
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• 2016

커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.

• 식물병연구
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• 제15권3호
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• pp.165-169
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• 2009

남양주와 안성의 GM 고추 격리포장에서 모자이크 병징이 뚜렷한 이병주들로부터 바이러스를 채집하여 그 특성을 조사하였다. CMV RNA3의 외피단백질 유전자를 포함하는 3' 말단 부분에 대한 특이 프라이머를 이용하여 RT-PCR을 실시한 결과, 예상되었던 약 950 bp의 밴드가 확인되었다. 이 PCR 산물을 이용하여 클로닝을 실시하였으며 분석된 외피단백질유전자 염기서열을 토대로 기존에 알려진 Fny-CMV 외피단백질유전자 염기서열과 비교하였다. 남양주와 안성에서 채집된 각 분리주들은 Fny-CMV 염기서열과의 상동성에 있어 특별한 차이를 보이지 않았지만 염기서열을 이용한 계통발생분석에서는 두 지역간 CMV가 확연히 다른 그룹으로 나타났다. 한편, 분리된 각 CMV의 외피단백질유전자 염기서열을 통해 확인된 아미노산서열과 Fny-CMV의 외피단백질 아미노산 서열을 비교한 결과, 남양주에서 분리된 CMV가 96.8%에서 97.3%의 유사성을 보인 반면, 안성의 고추포장에서 분리된 CMV는 95.9%에서 96.8%의 유사성을 보였다. 특히 남양주에서 분리된 CMV와 Fny-CMV 모두 88번째 잔기에서 Lysine(K)을 포함하지만 안성에서 분리된 CMV는 Arginine(R)을 포함하였으며, 91번째 잔기에서 전자는 Leucine(L)을 포함하지만 후자는 Valine(V)을 포함하는 것이 확인되었다. 이 같은 결과를 종합해볼 때, 남양주와 안성의 고추에서 각각 분리된 CMV는 서로 다른 지역적 특색을 나타내는 것으로 확인되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.201-206
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• 2019

우리나라는 공간정보 활용을 위해 업무별 공간정보 응용 시스템을 구축하고 있으나 정보에 대한 공유 및 활용도가 낮아 국토교통부를 중심으로 공간정보 시스템의 공동활용을 위한 체계 구축에 노력하고 있다. 본 연구는 지방자치단체에서 운영하고 있는 공간정보 응용 시스템 현황을 조사 및 분석하고, 무인항공 영상을 이용한 공간정보 응용 시스템의 공동활용 방안을 제시하고자 하였다. 연구를 통해 기존의 공간정보 응용 시스템의 기능이 대민서비스에 집중되어 있고, 행정부서 간 데이터 공유 및 활용이 어려운 실정임을 파악하였다. 또한, 공간정보 응용 시스템의 공동활용을 위해 무인항공영상 기반의 임차 및 전용면적 차이 산출, 무단 점유지 정보 확인 등 방안을 제시하였으며, 공간정보 응용 시스템 공동활용을 위한 벡터 표시, 면적계산, 보고서 생성 등 추가 기능을 도출하였다. 향후 추가적인 연구를 통해 공간정보 응용 시스템의 기능 추가가 이루어진다면 관련 분야의 현장실태조사 및 정책결정의 기초자료로 활용이 가능할 것이며, 공간정보 분야의 경험이 없는 비전문가도 정확도 높은 공간정보를 다양한 분야에 활용함으로써 업무의 효율성을 높일 수 있을 것이다.