• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.80-80
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• 2020

최근 국내·외에서 빅 데이터에 관한 관심이 높아지고 있으며 수자원 분야에서도 빅데이터 활용의 중요성이 강조되어 왔다. 물관리를 위해서는 기본적으로 물관련 기초데이터가 충분해야 하며, 최근 선진국에서 효과적인 통합물관리를 위해서 빅데이터를 활용한 유역관리 방안이 시도되고 있는 실정이다. 일본의 경우 물환경 데이터와 사회과학 데이터를 활용한 유역특성 파악한다. 다양한 방법의 유역특성을 분석하여 유역관리계획을 마련한다. 국내에서의 물환경 관리계획은 부하량을 기반으로한 수립으로 데이터의 다양상이 부족한 부분이 있다. 하천은 각기 다른 특성을 가지고 있다. 낙동강 유역은 22개의 중권역으로 이루어져 있으며 각 중권역은 다양한 문제점과 특성을 가지고 있다. 따라서 유역의 특성에 따른 유역관리방안이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 데이터 분석을 활용하여 유역의 종합적 분석을 통해 유역을 진단하고자 한다. 또한 물관련 지표들을 활용하여 유역을 평가하고 시각화 그래프를 통해 유역의 기초자료들의 특성을 나타내고 결과를 통해 데이터 분석을 기반으로 한 유역특성을 분석하여 맞춤형 유역관리방안을 모색하고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제6권2호
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• pp.65-77
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• 2004

비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 정보시스템의 운영을 위하여서는 무엇보다도 기업 내부와 외부에서 발생한 자료들을 상호 연계하여 통합 관리하여야 한다. 데이터의 통합관리를 위하여서는 기존의 데이터와 데이터들 사이의 일대일 매핑이 아니라 데이터의 생성부터 통합 저장까지의 변환 과정을 총괄적으로 표현하고 관리하여야 한다. 본 연구는 정보구조그래프를 확장함으로써 데이터의 변환구조들 뿐만이 아니라 세부 처리 단계들까지 통합 관리할 수 있는 방안을 제시하며, 이를 이용하여 비즈니스 인텔리전스와 같은 통합환경에서 데이터베이스의 품질 향상을 위한 활용방안을 제시한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.38-44
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• 2020

전기에너지에 대한 높은 의존도 때문에 국내에서 발생하는 화재 중 전기화재가 상당한 비중을 차지한다. 국내에서 발생하는 전기화재 4건 중 3건이 전선의 단락이나 접촉 불량에 의한 전기 아크에 의해 발생했다. 전기 아크란 절연체 사이에서 발생하는 전기적 전류의 방전 현상으로 순간적으로 상당한 열을 내뿜는다. 아크에 의한 전기 화재를 줄이기 위해서 본 연구에서는 전기 아크 위험성 예측을 목표로 한다. 아크 감지기에서 아크 데이터를 수집하고 시간순대로의 아크 데이터를 기반으로 그래프로 변환하였다. 머신 러닝의 데이터 학습에 서로 다른 시계열 데이터의 수로 변환한 그래프들을 사용하였다. 생성된 학습 모델의 성능을 측정하기 위해서 테스트 데이터를 기반으로 평가를 진행하였다. 결과에서 예측 시 사용하는 시계열 아크 데이터의 수가 20개일 때 예측률이 86%로 우수함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.87-102
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• 2024

디지털 전환(digital transformation)이란 기업이나 조직이 기존의 비즈니스 모델이나 영업 활동을 디지털 기술을 활용하여 변화시키거나 새롭게 혁신하는 과정을 말한다. 이는 시장에서의 경쟁력 강화, 고객 경험 개선 그리고 새로운 사업의 발굴 등을 위하여 다양한 디지털 기술들 - 클라우드 컴퓨팅, IoT, 인공 지능 등 - 의 활용이 요구된다. 또한 시장, 고객 그리고 생산 환경에 대한 지식과 통찰을 도출할 수 있도록 올바른 데이터의 선택, 분석 가능한 상태로의 데이터 전처리(preprocessing) 그리고 목적에 적합한 체계적인 분석들에 대한 올바른 프로세스 정립을 필요로 한다. 이러한 디지털 빅 데이터의 유용성은 적합한 전처리와 함께 정보 및 가설 탐색 그리고 지식과 통찰의 시각화를 위한 탐색적 데이터 분석(exploratory data analysis; EDA)의 올바른 적용이 결정한다. 본 논문에서는 EDA의 철학과 기본 개념에 대하여 재고찰과 함께 효과적인 시각화를 위하여 시각화 핵심 정보, 그래프 문법(grammar of graphics)에 기초한 정보 표현 방법 그리고 최종 시각화 검토 기준인 ACCENT 원칙을 논의한다.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.355-380
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• 2024

본 연구에서는 OECD test guideline 데이터를 이용하여 graph기반 딥러닝 모델들의 성능을 비교하고자 한다. OECD TG는 화학물질들이 인체와 환경에 미칠 잠재적 영향에 대해 시험하는 방법이며, 많은 실험이 동물실험을 통해 독성을 확인한다. 동물실험은 많은 시간과 비용이 들며, 윤리적 이슈가 있어 대안을 찾거나 최소화하는 방법들이 연구되고 있다. 딥러닝은 화학물질을 활용하는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 독성예측 분야에도 사용되고 있으며, 특히 graph 기반 모델에 대한 연구가 활발하다. 우리의 목표는 OECD TG 데이터에 대한 graph기반 딥러닝 모델들의 성능을 비교하여 가장 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 우리는 OECD에서 운영하는 웹사이트 eChemportal.org에서 OECD TG를 따른 결과를 수집하였으며, 전처리 과정을 통해 학습이 불가능하거나 부적절한 화학물질은 제거하였다. 수집된 OECD TG데이터와 화학물질 특성 예측 성능의 벤치마크 데이터셋인 MoleculeNet 데이터를 활용하여 5개의 graph기반 모델들의 독성 예측 성능을 비교하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.87-93
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• 2004

본 연구에서는 효율적인 GPS 데이터의 품질관리를 위한 GPS_QC 프로그램을 개발하여, GPS 데이터의 Quality 판단할 수 있는 총 8개의 Control 인자(위성의 배치, Multipath 오차량, 전리층 지연량 및 위성신호 강도 등)를 계산 할 수 있었으며, GPS 데이터 품질에 관련된 Control 인자의 결과값 및 허용오차 범위, 실제 관측데이터의 허용오차의 포함여부를 시계열 그래프와 보고서 형태로 제공하여 현장 등에서 간단하고 효율적으로 GPS 데이터의 품질관리를 가능하게 한다. 따라서 기존에 GPS 데이터 해석 후에나 판단이 가능했던 데이터의 품질을 현장이나 실내에서 직접 확인할 수 있게 함으로서 재측과 데이터 처리 시 소요되는 시간과 경비를 절감할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.117-118
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• 2012

본 논문에서는 전자산업공정에서 발생하는 복합오염물질을 측정하고, 분석 관리하는 복합오염물질 분석 관리시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 측정기와 분석 및 관리 소프트웨어로 구성된다. 측정기는 복합오염물질을 검출하여 각 오염물질의 수치를 컴퓨터에 전송하는 기능을 제공한다. 분석 및 관리 소프트웨어는 검사, 데이터 관리, 뷰어 등의 모듈로 구성한다. 검사 모듈은 측정기에서 전송된 측정 데이터를 화면에 출력하고, 그 측정 데이터의 정상 기준치 초과 여부를 결정한다. 데이터 관리 모듈은 측정기에서 측정된 방대한 데이터를 데이터베이스에 저장하고 관리하는 기능을 제공한다. 뷰어 모듈은 데이터베이스에 저장된 측정데이터를 그래프 또는 차트 양식으로 출력하는 기능을 제공한다. 본 논문에서 구현한 복합오염물질 분석 관리 시스템은 실제 복합오염물질을 측정하는데 그치지 않고, 그 측정 데이터를 분석하고, 데이터베이스화하여 지속적으로 관리할 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.284-287
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• 2021

4차 산업혁명으로 인해 제조산업에 인공지능, 빅데이터와 같은 ICT 기술을 활용한 스마트팩토리의 제조 공정 자동화 및 장치 고도화 연구가 진행되고 있다. 제조 공정 자동화를 위해 스마트팩토리의 각 계층별 장치들이 유기적으로 연결되고 있으며, 이로 인해 발생 가능한 보안위협도 증가하고 있다. 스마트팩토리에서는 SIEM 등의 장비가 보안위협 데이터를 수집·분석·시각화하여 대응하고 있다. 보안위협 데이터 시각화에는 그리드 뷰, 피벗 뷰, 그래프, 차트, 테이블을 활용한 대시보드 형태로 제공하고 있지만, 이는 스마트팩토리 전 계층의 보안위협 데이터 확인에 대한 가시성이 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 보안위협 데이터를 CVSS 점수 기반의 Likelihood와 보안위협 데이터 기반의 Impact를 활용하여 위험도를 도출하고, 히트맵 기반 스마트팩토리 보안위협 데이터 시각화 모델을 제안한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.190-190
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• 2011

사회 다변화 및 급속한 경제성장과 도시밀집화로 인하여, 화재의 발생으로 인하여 막대한 인명피해 및 대규모의 재산상의 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 화재의 피해를 예측하기 위해서는 실제 규모의 화재실험이 매우 유용하지만, 막대한 비용과 현실적 제약조건으로 인하여 실제 실험에는 많은 어려움이 따른다. 따라서 막대한 예산이 소요되는 실제규모의 화재실험의 대체방법으로 실제를 모사하는 축소모형 화재모의실험 및 컴퓨터를 이용한 화재 시뮬레이션 기법이 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 범용 컴퓨터를 이용한 화재 시뮬레이션 기법(CFAST)을 이용하여 수직 공간 구성을 가지는 단독주택의 화재 성상을 검토하였다. 시뮬레이션 모델로는 단독주택을 대상건물로 하여 2층으로 수직 공간을 가지는 단독주택 건물에 대한 모의 화재 시뮬레이션을 수행 하였다. 화재 시뮬레이션 결과는 각 구획실별 온도, 일산화탄소량, 공기 중 산소량 등을 도출하여 기존 이론에 의한 화재성장 그래프와 시뮬레이션 데이터를 비교하여 정확도를 검토하였다. 본 논문에서는 두가지의 시나리오를 작성하여 화재 시뮬레이션 프로그램의 결과 값을 분석하였다. (1) 시나리오 1 : 화재시뮬레이션 대상건물 1층 거실(2번방)에서 스프링클러 미 설치시 화재가 발생한 경우를 가정하여 수평방향인 3번방과 수직방향인 7번방의 화재 확산 피해정도를 살펴보고, 화재 그래프의 이론값과 실험값의 차이를 비교하여 그 정합성을 검토하였다. 발화물질은 Curtain, TV set, Sofa, Table으로 하며 시간은 60초 간격으로 총 3600초(1시간)를 분석 하였고, 발화지점의 온도, 일산화탄소, 공기중 산소 농도를 분석하였다. (2) 시나리오 2 : 시나리오 1과 동일한 화재발현 조건으로 스프링클러가 설치되어 있을 때 화재 발생 했을 경우, 수평방향인 3번방과 수직방향인 7번방의 화재 확산 피해를 시나리오 1과 비교 검토 하였다. 기존 이론에 의한 화재 성장 그래프와 이번 시뮬레이션 결과값을 토대로 만든 그래프 형태를 비교해보면 두 그래프의 형태가 비슷한 형태를 나타내어 Flash Over 현상과 Back Draft 현상이 이론값과 같은 경향을 나타내고 있음을 확인 할 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 수행한 화재 시뮬레이션 기법으로 건축물의 실제 화재시의 피해정도를 예측하는 데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.