• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.31-39
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• 2018

본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용해 간유리음영 결절 자동 분류 방법을 제안한다. 첫째, 입력 영상에 결절 내부의 고형 성분의 유무 및 크기 정보가 포함될 수 있도록 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상의 활용을 제안한다. 둘째, 다양한 입력 영상을 여러 개의 컨볼루션 모듈을 통해 획득한 특징맵을 내부 네트워크에서 통합하여 훈련하는 GGN-Net를 제안한다. 제안 방법의 분류정확성 평가를 위해 순수 간유리음영 결절 90개와 고형 성분의 크기가 5mm 미만인 혼합 간유리음영 결절 38개, 5mm 이상 고형 성분의 크기를 가지는 혼합 간유리음영 결절 23개의 데이터를 사용하였으며, 입력 영상이 간유리음영 결절 분류 결과에 미치는 영향을 비교하기 위해 다양한 입력 영상을 구성하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 밝기값, 재질 및 형상 정보가 함께 고려된 입력 영상을 사용한 제안 방법이 정확도가 82.75%로 가장 좋은 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.416-429
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• 2018

태풍, 홍수는 우리에게 빈번하게 닥치는 자연 재해이며, 이와 같은 자연 재해로부터 오는 피해는 사전에 예측되어 대응책이 마련될 필요가 있다. 자연 재해로부터 야기되는 피해에는 건물의 붕괴, 인명 피해, 논/밭의 유실 등 주로 직접적인 피해가 많지만, 소비자 물가 상승과 같은 간접적인 영향에도 관심을 가져야 한다. 태풍, 홍수의 피해로부터 영향을 받는 대표적인 소비재 상품은 농산물이다. 갑작스럽고 강력한 태풍은 많은 비를 동반하면서 농작물에 피해를 주고, 농산물의 가격을 상승시킨다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 태풍과 같은 자연 재해가 농산물 가격에 미치는 영향을 예측한다. 우리는 데이터 확보가 가능한 쌀, 양파, 대파, 애호박, 시금치 등을 가격 예측 대상으로 했고, 농산물 가격에 영향을 미치는 변수 데이터들로 학습 모델을 만들고, 그 학습 모델이 농산물 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 가격의 차이를 나타내는 RMSE가 0.069 수준이며, 농산물 가격을 비교적 잘 설명하는 것으로 해석된다. 정확한 농산물 가격 예측은 정부의 농산물 공급 규모 조절 등 자연 재해 대응을 위한 정부의 노력에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.35-40
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• 2019

멀티캐스트를 이용하는 실시간 응용에서는 끊임없이 서비스를 제공하는 것이 중요하다. IP 멀티캐스트와 응용계층 멀티캐스트(ALM)를 이용하는 하이브리드 멀티캐스트에서는 혼잡 등 네트워크 상황에 적응하기 위하여 전송경로의 재구성이 발생한다. 이로 인하여 종단 간 지연시간이 증가하고 실시간 서비스의 품질이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다계층 전송경로를 구성하여 해결하고자 한다. 제안방법에서는 하이브리드 멀티캐스트 구성을 위해서 제어서버와 각 멀티캐스트 도메인(MD)에 존재하는 응용계층 오버레이 호스트(Application Layer Overlay Host)를 둔다. 제어서버는 MD에 가입한 ALOH들로 부터 제어정보를 받아 홉 수를 기반으로 그룹을 생성하고, 모든 ALOH들에게 전송한다. 각 MD의 ALOH는 타 MD의 ALOH에게 오버레이로 패킷을 전송하는 역할과 다계층 전송경로를 구성하는 역할을 수행한다. 다계층 전송경로는 제어서버로 부터 전송받은 제어정보와 이웃한 ALOH 간 지연시간을 이용하여 우선순위별로 구성된다. 이렇게 완성된 다계층 전송경로 중 혼잡이 발생하거나 ALOH의 부재 시에는 가장 우선순위가 높은 전송경로를 선택하여 종단 간 지연시간을 줄이도록 한다. 시뮬레이션 결과는 제안방법이 혼잡상태에서 종단 간 지연시간을 평균 289ms 이하로 줄일 수 있었음을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.189-199
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• 2019

본 연구의 목적은 축산차량의 이동이 빈번하게 일어나는 공간적 범위(방역권역)를 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 본 연구는 KAHIS에서 제공하는 축산차량의 시설 진입자료 중에서 6개 시점의 자료를 활용하였다. 이 자료를 축산시설간의 차량이동자료로 변환하고, 이를 행정구역단위로 취합하여 행정구역간의 OD자료를 구축하였다. 구축된 OD 자료를 활용한 R-mode 요인분석을 실시하여 동일요인으로 추출된 지역을 하나의 권역으로 판단하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 6개 시점 자료의 요인분석을 실시한 결과 16개~18개의 요인이 도출되었으며, 도출된 요인은 전체 분산의 63~68%를 설명하였다. 두 번째, 도출된 요인을 바탕으로 지역을 구분한 결과, 전남남해안지역, 전남지역, 전북지역, 충남서해안지역, 경남지역, 경북북부지역, 영남동해안지역은 시점에 따른 변화가 적은 안정적인 지역으로 나타났다. 반면, 충북지역, 강원도지역, 수도권지역은 상대적으로 변화가 큰 지역이다. 세 번째, 6개 시점의 자료를 종합하여 강원권역, 경기남부권역, 경기북부권역, 경남권역, 경북남부권역, 경북북부권역, 남해안권역, 대전권역, 동해안권역, 전남권역, 전북권역, 충남권역, 충북권역의 13개 권역을 도출하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.337-347
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• 2018

농업활동의 위험은 대부분은 기상에 의해 발생한다. 효율적인 농작업을 위해선 기상정보를 활용해야 한다. 현대 농업은 첨단 기술인 ICT와 융합을 통해 고부가가치를 창출하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 고랭지배추의 효율적인 재배를 위한 USN 관측장비를 통한 기상관측장비의 품질관리 알고리즘을 다룬다. 기상관측에서 정확한 관측이 중요하다. 이를 위해서 기상청에서는 기상관측 장비별로 품질관리 알고리즘을 개발하여 기상정보의 정확성 검증을 통해 정상자료 여부를 판정한 후 이를 활용한다. 연구자료는 2015년부터 2017년까지 3년간 대표적인 고랭지배추 재배지인 안반덕, 귀네미에 설치된 5개 USN 자료이다. 품질관리 알고리즘은 지속성검사, 기후범위검사, 시간변동성검사, 공간분포검사로 구성되어 있다. 마지막으로 본 연구에서 제안하는 품질관리 알고리즘은 기상자료의 공간적 특성을 고려한 잠재적 이상관측 여부도 확인할 수 있다. 또한 품질관리를 거친 자료를 토대로 고랭지배추와 기상관측자료의 상관성을 분석함으로써 효율적 농산업 관리에 도움이 될 것으로 보여진다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.485-496
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• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.112-120
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• 2019

이 연구는 인적네트워크를 통한 정보수집방법인 휴민트(HUMINT)를 활용하는 경찰의 실태를 살펴보고 효율성이 높은 정보지향적 경찰활동(Intelligence Led Policing) 강화방안을 제시하였다. "경찰관직무집행법"에서 경찰관의 직무범위 중 하나로 "치안정보의 수집 작성 및 배포"를 경찰의 업무로 규정하여 경찰관의 정보수집활동을 경찰관 고유의 업무로 정의하고 있음에 따라 경찰은 범죄예방과 질서유지를 위하여 각종 정보를 수집하고 있다. 경찰이 정보를 수집하는 여러 방법 중 가장 오래되었으면서 지금까지 활용되고 있는 휴민트(HUMINT)는 비용이 적게 들지만 정확성이 높아 상대에게 치명적인 영향을 줄 수 있는 특징을 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 정보를 객관화 시키는 데에 따른 한계, 측정의 어려움, 상대의 이중공략에 대한 대응의 한계로 인하여 높은 평가를 받지 못하고 있다. 이 연구에서는 이러한 문제를 인식하고 현직 경찰관을 대상으로 설문조사를 실시하여 휴민트에 대한 실태를 살펴보고, 효과적인 적용방안으로 정보지향적 경찰활동의 강화방안을 제안하였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제23권4호
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• pp.151-163
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• 2010

국방 소프트웨어 개발 분야는 응용 도메인이 다양하며 각 도메인의 규모도 다른 분야보다 커서 소프트웨어 자산의 재사용이 중요시 되고 있고, 재사용 되는 자산의 품질 및 신뢰성이 강조된다. 국방 분야에서 이러한 중요성을 인식하고 재사용 방법론들을 개발하여 사용하려는 시도가 많았지만 체계적인 재사용이 이루어지지 않아 재사용 이익을 극대화 하지 못하였다. 본 연구에서는 실질적으로 재사용이 왜 잘 이루어지지 않는지에 대한 문제점들을 분석하고, 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 요구사항들을 정리하였다. 이러한 요구사항을 만족하며 전군적 소프트웨어 재사용을 지원하는 개발자 친화적인 재사용 지원 환경인 컴포넌트 그리드 시스템을 개발하고 있다. 컴포넌트 그리드 시스템 개발을 위해 아키텍처를 설계하였고, 아키텍처를 구성하는 세부적인 핵심 요소들과 그 역할을 정의하였다. 개발자 부담의 감소를 위한 시맨틱 태깅(Semantic Tagging) 기반의 요구사항 추적 기술을 개발하였고, 재사용 지식 표현 모델을 개발하였다. 또한 개발자들 간의 자유로운 의사소통 과 자산 및 지식의 교류를 지원하기 위해 웹 기반의 자산 관리 환경과 소셜 네트워크 기반의 자산 검색 및 커뮤니티 추천 기법, 위키(Wik) 기반의 참여적, 협력적 지식 정제 및 증식 환경을 개발하였다. 이러한 접근법들을 통합하여 재사용을 지원할 수 있는 웹 기반 컴포넌트 그리드 시스템의 프로토타입을 구현하였다. 본 연구를 통해 국방 소프트웨어 개발 분야에서 개발자들이 소프트웨어 자산들을 투명하고 효율적으로 공유 및 재사용이 가능하게 하여 국방 소프트웨어의 재사용성 및 품질을 향상시킬 수 있으리라 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.15-21
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• 2019

가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.

• 과학기술학연구
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• 제19권2호
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• pp.1-40
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• 2019

이 연구는 참여관찰과 심층인터뷰 등 문화기술지 연구방법을 통하여 양재화훼시장에서 이루어지는 전자경매거래의 물질문화를 분석하였다. 행위자-연결망 이론에 기초하여 중도매인 그리고 경매사와 같은 인간행위자와 시장기기(market devices)와 같은 인공물 간의 감각적, 물질적 상호작용이 어떻게 일어나며, 이를 통하여 그들 간의 네트워크, 즉 아장스망(agencement)이 어떻게 형성되는 지에 대해 분석하였다. 본 연구의 연구결과는 다음과 같다. 전자경매에 따른 새로운 시장기기의 출현으로 인하여 경매 퍼포먼스의 변화가 일어났다. 중도매인과 경매사 간 직접적인 상호작용은 축소되고 시장기기를 통한 간접적인 상호작용은 증가되면서 아장스망이 새롭게 형성되었다. 이러한 아장스망의 변화로 인하여 첫째, 젊은 중도매인 혹은 여성 중도매인의 경매 참여가 과거에 비해 보다 더 용이해졌다. 두 번째, 시장기기에 대한 경매참여자의 신뢰가 상대편 행위자에 대한 신뢰를 가져오고 결국 전자 경매에 대한 신뢰로 이어진다. 나아가 시장기기는 중도매인과 경매사간의 직접적인 상호작용을 줄임으로써 계층적이었던 중도매인과 경매사 간의 관계를 보다 동등한 관계로 변화시켰다. 마지막으로 거래 전광판은 경매사가 독점했던 거래현황정보를 중도매인들에게도 제공함으로써, 경매가격에 대한 경매사의 영향력은 보다 감소시켰고, 경매 라운드간 낙찰가격의 상관관계는 보다 증가되었다. 결국 시장 참여자들의 행위력, 권력, 신뢰 그리고 가격 및 정보들은 물질적이며 감각적이다.