• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.489-498
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• 2012

본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.47-47
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• 2011

에너지자원이 부족하여 에너지 해외의존도가 약 80% 이상인 우리나라의 특성상 에너지 해외의존도를 경감시키고 에너지부족 상황을 안정시키기 위하여 국내의 부존에너지를 최대한 활용하는 것이 필요하다. 또한 지구온난화에 대처하는 범세계적인 규제에 대비하기 위하여, 청정에너지를 적극 개발하여 에너지자립도를 향상시켜야 한다. 신재생에너지 중 하나인 소수력은 친환경적인 청정에너지 중 하나로 다른 대체 에너지원에 비해 높은 에너지 밀도를 가지고 있어 개발 가치가 큰 부존자원으로 평가되고 있다. 그리고 소수력은 여러측면의 사회적 환경적 이점으로 최근에는 선진국에서도 매우 큰 관심을 끌고 있으며, 에너지 자원이 빈약하여 대부분 석유수입에 의존하는 우리나라는 지역에너지로 소수력을 적극 개발하여야 한다. 소수력 부존량이 풍부한 우리나라는 1982년에 소수력 개발 활성화 방안이 공표되면서부터 정부주도 하에 소수력 발전소 건설에 관한 연구를 적극적으로 지원하게 되었다. 대수력과 비교하여 소수력의 장점으로는 비교적 짧은 계획 및 시공기간, 낮은 투자비용, 개인이나 기업을 통한 투자참여, 주위 인력이나 자재를 이용한 쉬운 설치, 적은 환경적인 피해 등이 있다. 이와 같이 청정에너지 중 하나인 소수력의 개발과 활용을 위하여 IT 기술을 접목한 다양한 응용시스템 구축이 진행되고 있다. 특히, 한국에너지기술연구원에서는 신재생에너지 개발 및 보급 확대를 목표로 2006년에 신재생에너지 자원지도시스템을 구축하였으며, 이를 웹상에서 제공하고 있다. 소수력 발전시설의 적극적인 활용을 위해서는 초기설계시 장기유출 특성분석을 통해 해당유역의 수자원을 최대로 활용하고, 지형적인 요소를 이용하여 전기의 생산이 최대가 되도록 하는 최적설계가 이루어 져야 한다. 따라서 본 연구에서는 소수력 발전시설의 최적설계를 위해 한강수계 258개 표준유역 중 섬강합류점에 대하여 자원지도를 활용하여 연평균유량을 추정한 후 소수력 자원량을 산정하였고, 그 결과로 시설용량과 연간전기생산량은 각각 1,633kW, 6,224MWh로 산정되었다. 또한 유출량의 미계측 유역에서의 소수력 발전성능을 예측하기 위한 방법으로 Weibull 분포의 특성화 방법을 선택하여 그 적용성을 검토하였다. 섬강합류점 표준유역 내에 위치하고 있는 목계관측소, 앙성관측소에서의 10개년(1999~2008) 강우자료를 바탕으로 유황곡선을 작성하여 상관관계분석을 실시한 결과 목계관측소에서 0.994701, 앙성관측소에서 0.992616으로 관측치와 계산값이 상당히 유사한 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2370-2375
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• 2014

무선 센서 네트워크는 넓은 지역을 위한 분산 센싱 시스템을 구현하는 데에 큰 잠재성을 가지고 있다. 각 센서의 배터리 교환이 대체로 어렵다고 생각되기 때문에, 무선 센서 네트워크의 수명 향상은 매우 중요한 연구 주제이다. 클러스터링 방식은 각 각의 센서 노드가 패킷을 원거리의 싱크 노드에게 보낼 필요 없이, 가까운 거리의 클러스터 헤드에게 보내면 되므로 에너지 효율적이다. 이 논문에서 우리는 잔여수명을 기반으로 클러스터 헤드를 선정하는 무선 센서네트워크를 위한 클러스터링 통신 프로토콜을 제안한다. 우리가 제안한 알고리즘을 평가하기 위해, 대표적인 무선 센서네트워크 클러스터링 알고리즘 중의 하나인 LEACH와 그 성능을 비교한다. 실험 결과는 우리의 알고리즘이 LEACH보다 트래픽 양 측면에서 20% ~ 30%, 그리고 확장성 특면에서 30% ~ 40% 만큼 노드들의 평균 수명을 향상 시킨다는 것을 보여 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.3841-3848
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• 2012

획득대안 분석 프로세스는 비용, 일정, 성능 및 위험이라는 제약사항 내에서 다양한 후보 대안들 가운데에서 최적의 대안을 선택하는 것이다. 신규 무기체계 획득을 위해 사용하고 있는 기존의 대안 분석 방법은 일반적으로 요구사항 분석, 설계 조합, 그리고 비용 추정을 통해 수행되고 있다. 본 논문은 함정 설계개념 정제 및 물자적 대안분석 단계에서 다목표 의사결정 방법을 기반으로 개선된 획득대안 분석 방법을 제시한 것이다. 이번 연구에서는 시스템공학 원리를 기반으로 효과도 분석, 사업 비용 추정, 그리고 위험도 평가 기법을 활용하여 차세대 다목적 훈련지원함에 대한 실질적인 응용 및 적용 연구를 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.429-437
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• 2010

최근 웹의 기술과 기능이 사용자중심의 패러다임으로 변화되면서 e-러닝의 연구와 설계에서도 학습자 참여와 지속적인 학습이 가능한 동적인 학습콘텐츠를 구성하려는 새로운 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 e-러닝 2.0에 적용할 수 있도록 효율적인 학습 환경을 제공하기 위해 학습자 중심의 동적인 학습 콘텐츠 난이도 조절에 관한 연구를 기술했다. 본 논문은 학습자 중심의 콘텐츠를 제공하기 위해 DLA(Dynamic Level Adjustment)를 제안한다. 제안된 시스템은 환경의 변화에 적응력이 강한 학습콘텐츠를 조절하고 적용할 수 있는 가이드라인이 되고, 더 깊이 있는 연구가 진행될 수 있도록 목표를 두고 있다. 성능평가 결과 학습자의 다양한 학습패턴을 인지할 수 있는 동적인 학습콘텐츠 모델을 만들 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제21권2호
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• pp.1-9
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• 2013

최근 이동통신 기술의 발전으로 실내에서의 위치 획득 기술이 용이해지면서 실내 내비게이션 시스템에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 최적화된 실내 내비게이션은 크고 복잡한 실내에서의 활동을 위해 빠른 경로를 제공한다. 그러나 기존의 실내 내비게이션 알고리즘 연구들에서는 공간 토폴로지 또는 실내 네트워크에 기반하여 대략적인 경로를 도출한다. 본 논문에서는 공간 토폴로지 분석과 실내 내트워크를 통합 분석하여 실내 경로를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 전문적인 실내지도가 아닌 간소화된 실내 지도 데이터를 활용하여 실내 네트워크와 공간 토폴로지의 혼합 분석을 통해 실내 경로의 길이를 줄일 수 있다. 성능평가를 통해 FT-Indoornavi 알고리즘이 기존의 엘라스틱 알고리즘과 iNav 알고리즘보다 더 빨리 실내 경로를 계산할 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권5호
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• pp.84-93
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• 2006

이더넷 PON은 현재 광가입자망의 기술 수준, 경제성을 고려할 때 가입자망의 고속화 실현을 위한 가장 현실성 있는 구현 방안으로 주목받고 있다. 이더넷 PON은 하향 및 상향 전송을 위하여 점대다점(point-to-multipoint), 다점대점(multipoint-to-point) 구조를 갖는다. 따라서 하향 전송을 위하여 이더넷 프레임은 수동분배기를 거쳐 모든 ONU에게 방송되는 반면, 상향 구조는 다수의 ONU가 단일의 상향 채널을 공유하는 형태이므로 각 ONU에게 공평하고 효율적인 채널 할당을 위한 MAC 프로토콜이 요구된다. 따라서 종래의 연구는 ONU간 충돌을 해결하고 망 자원을 효율적으로 사용하기 위한 다양한 MAC 프로토콜과 대역 할당 알고리즘에 초점을 맞추었다. 그러나 서비스를 제공하는 망 사업자 입장에서 볼 때, 망 사업자는 각 ONU에게 사전에 협약한 대역폭을 보장하는 동시에 IP 트래픽에 유연한 효율적인 망 자원 관리 책임이 요구된다. 이러한 관점에서 하향 트래픽 제어는 매우 중요하다. 본 논문에서는 이더넷 PON 환경에서 하향 트래픽의 협약 대역을 보장함으로써 각 ONU에게 공평성을 제공하고 망 자원의 효율적 사용을 위한 하향 트래픽 제어 기법을 제안한다. 제안한 기법은 하나의 토큰 버킷과 과거 트래픽 정보를 이용한 서비스제공 확률을 기반으로 구현의 단순성, 공평성, 융통성을 제공한다. 제안한 기법의 성능 평가를 위해 AWESIM을 이용하여 IEEE 802.3ah 기반의 이더넷 PON 시스템을 설계하고 시뮬레이션을 수행하였으며, 다양한 시나리오를 기반으로 공평성, 지연, 폐기율 관점에서 성능을 평가하고 분석하였다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 토지주택연구
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• 제1권1호
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• pp.35-42
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• 2010

하수도관 정비사업 및 정부의 4대강 사업에서 발생되는 준설모래는 대부분 투기 및 매립에 의존하여 처리되고 있다. 이는 준설모래를 적절히 이용하는 관련 재활용 기술의 부족과 기존의 준설모래 생산시스템에서 생산된 준설모래의 높은 흡수율과 미립분 함유량에서 비롯된다. 따라서 본 연구에서는 기존의 준설모래 생산시스템의 문제점을 보완한 최적의 세척선별시스템을 통해, 준설모래 품질개선 성능과 세척선별시스템의 미립분과 유기이물질 제거 성능을 알아보기 위한 연구의 일환으로서, 처리된 준설모래의 기초물성을 평가한 결과, 세척선별시스템을 통해 생산된 준설모래가 흡수율, 0.08 mm체 통과량, 점토덩어리량, 유기이물질 함유량에서 큰 폭의 품질개선효과를 나타냈으며, 본 연구에서 목표로 하는 품질기준인 KS F 2573(콘크리트용 순환골재)과 KS F 2526(콘크리트용 골재) 기준에 모두 만족하는 것으로 나타나 향후 콘크리트용 골재로서의 활용가능성을 확인할 수 있었다.