• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.108-110
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• 2020

본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.589-591
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• 2022

흉부 X-ray 영상은 폐 질환을 진단하는 기본적인 도구로써 널리 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 흉부 X-ray 영상의 품질을 평가하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정은 주관적인 기준에 따라 수 작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 기반으로 인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과 상태의 5가지 품질 평가를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 품질 판단에 소요되는 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 병변 진단을 위한 학습 모델 개발의 양질의 학습 데이터를 선별하는 전처리 과정에 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.822-823
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• 2024

직접 그린 스케치 그림을 실제 이미지처럼 변형하는 모델에 연구가 있다. 본 논문은 스케치를 실제 사진으로 변환할 수 있도록 모델을 학습시켜 웹검색이 가능한 웹어플리케이션의 개발을 연구한다. 이를 위하여 관련 데이터를 수집/선별해 학습시킨다. 웹서버와 모델을 연동하여 사진을 입력하면 학습된 이미지 그림 결과를 생성하고 웹에 검색 API를 연결해 해당 이미지 파일의 검색 결과를 바로 제공한다. 이를 통하여 손그림 이미지에 대한 상품 구매 등이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.621-624
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• 2007

본 논문에서는 교통 이력 데이터 분석을 통해 운전자에게 유용한 정보를 식별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 차량 속도 분석을 이용한 요일, 시간 별 도로 중요도, 도로속성을 이용한 도로 중요도 결정 시스템을 개발하였다. 또한, 돌발상황 발생 시에도 그 예측 영향범위에 따른 선별적 정보제공이 가능한 시스템을 개발하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.537-542
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• 2017

공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.531-540
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• 2021

사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.

• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.353-366
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• 2022

지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.65-75
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• 2022

성과측정은 체계적인 관리와 개선을 위한 중요한 활동이다. 건설산업에서도 성과측정을 위한 지표 개발 등의 다양한 연구가 꾸준히 진행되어왔다. 하지만 성과측정을 위한 데이터 수집에 큰 노력이 필요하여 실제로 성과측정이 수행되는 경우는 적었다. 특히 제도를 통해 건설 프로젝트 데이터를 수집해 온 우리나라 공공부문과 달리 민간부문에서는 프로젝트의 성과를 파악할 수 있는 데이터가 전무한 실정이다. 한편, 우리나라는 건설공사 감리를 통해 건축현장 시공단계에서의 품질, 안전 등을 총체적으로 확인하는 제도를 갖추고 있다. 감리 과정에서 건축현장의 성과를 파악할 수 있는 중요 데이터가 생성되고 감리보고서는 「건축법」에 따라 제출이 의무화되어 있다. 본 연구는 민간 건축현장의 성과측정을 위해 감리보고서의 데이터를 활용하고자 한다. 선행연구와 감리보고서를 분석하여 예비성과지표를 선별하고 전문가 인터뷰를 통해 건축현장의 6가지 성과영역과 15개 성과지표를 도출하였다. 다음으로 전문가 설문조사를 실시하여 성과지표의 데이터 수집 가능성을 검증하였고, 성과영역 및 성과지표의 중요도를 도출하였다. 감리보고서 데이터를 기반으로 도출된 본 연구의 성과지표는 앞으로 민간 건축부문의 성과측정의 실효성을 높일 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.119-129
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• 2022

자궁경부세포검사는 자궁경부암 선별검사로 널리 사용되어 왔다. 그러나, 위음성 비율이 높아 인유두종바이러스 중합효소연쇄반응 (HPV PCR) 검사로 보완이 제안되고 있다. HPV PCR 검사의 임상적 유용성을 확인하여, 자궁경부암을 예방하는 선별검사의 효과를 알아보고자 한다. 217명의 환자의 데이터를 분석하였고, 높은 HPV 감염률(46.1%)과 분산분석결과 연령 집단간 HPV 감염률에 유의한 차이가 보였다(P=0.015). 특히, 연구기간 중 CIN3 3건 상피세포암 1건이 관찰되었는데, 고위험군 HPV(16, 33)감염이 모두 관찰되었고, 20대와 30대 상피세포 이형성증 진단 환자에서 높은 고위험군 HPV감염이 관찰되었다. 따라서 이 연령대에 대한 광범위한 연구 및 예방 활동이 필요하며, 자궁암 예방을 위한 선별검사로써 세포학적 검사와 함께 HPV PCR 검사가 유용할 것으로 판단된다.

• 수면정신생리
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• 제30권1호
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• pp.22-27
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• 2023

목 적: 본 연구에서는 불면증상 뿐만 아니라 과다수면, 하지불안증후군을 포함하여 수면 문제를 포괄적으로 평가하기 위한 수면 문제 선별 설문지(Sleep Problem Screening Questionnaire, SPSQ)를 개발하고, 신뢰도와 타당도를 검증하고자 하였다. 방 법: 불면증상(SPSQi), 과다수면(SPSQh), 하지불안증후군(SPSQr)의 세 가지 하위 영역을 포함하는 SPSQ를 개발하였다. 다음으로, 불면장애 임상군 222명 및 건강군 78명을 대상으로 SPSQ와 비교 척도인 불면증 심각도 척도(Korean version of Insomnia Severity Index)를 진행하고, 해당 데이터를 분석에 사용하였다. 결 과: SPSQ는 수용할만한 내적 일관성과 수렴·변별 타당도를 보여 수면장애의 측정에 타당한 도구로 평가되었다. ROC curve 분석 결과, 불면장애의 임상적 유의미성 판단을 위한 절단점은 SPSQi 6점, 민감도와 특이도는 각각 0.94, 0.96이었다. 결 론: 해당 연구결과는 SPSQ가 일반 성인 인구의 수면 문제를 선별하는데 있어 신뢰할 수 있고 유효한 도구임을 시사한다. 단, 하지불안증후군 및 과다수면 관련 척도와 비교 검증이 수행되지 못한 점을 고려해야겠다.