• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.165-178
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• 2021

본 연구는 유목의 생성 및 퇴적과 쓰나미 흐름을 수치모형을 활용하여 실험하였다. 이를 위해 2차원 수심적분흐름모형과 유목동역학모형을 사용하였다. 연구지역은 일본 센다이(Sendai)해안가로서 관측자료(Inagaki et al. 2012)를 이용하여 시뮬레이션 결과와 유목의 퇴적패턴을 비교검증하였다. 본 연구를 위해 흐름의 항력으로 인해 유목이 발생하는 단순화된 모형이 개발되었다. 또한 유목 발생량을 고려하기 위해 Google Earth를 활용하여 연구지역의 퇴적된 유목 수를 추정하였으며 그 결과, 해안숲의 30만 그루의 나무으로부터 13000개 이상의 유목이 발생하여 내륙으로 이송되는 수치모의를 수행하였다. 이 수치실험 결과는 Inagaki et al. (2012)의 관측데이터와 유사하였다. 또한, 유목의 발생과 퇴적 패턴의 재현성은 종방향 퇴적패턴에서 높은 상관성을 나타냈다. 추후에는 목재의 크기, 경계 조건, 격자 크기와 같은 유목 매개변수에 대한 민감도 분석을 구축하여 유목의 이동패턴을 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이러한 모델링은 물의 흐름과 유목에 따른 재해예측에 유용한 방법론이 될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.441-450
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• 2014

주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.54-60
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• 2004

44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.9-16
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• 2017

열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.1-11
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• 2019

본 연구는 집중호우로 인해 많은 토석류가 발생한 강원도 인제군에 속한 설악산 국립공원 일대를 선정하고 현장 조사를 실시하였다. 유역의 특징을 분석하기 위해 GIS 기법을 이용하여 지형 공간자료를 구축하였으며, 재해 발생 이후의 지형자료 구축을 위하여 지상 LiDAR를 활용하여 토석류 발생 구간을 스캔하고 3D 지형자료를 생성하였다. LiDAR 지형자료는 기존 수치 지도(재해발생 이전)와 비교하여 정밀도를 평가하고 재해 발생 전·후의 지형자료를 비교 분석하였다. 그리고 FLO-2D 모형을 활용하여 토석류 확산면적을 산정하고 실제 토석류 발생 구간과 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1384-1388
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• 2009

래스터 기반 DEM 모델을 이용한 수문지형인자의 산정은 DEM의 해상도(셀크기)에 영향을 받으며, 이러한 DEM의 해상도에 따른 불확실성은 강우-유출모델의 결과에 전파되어 모델의 모의결과에 오차를 발생시키는 원인이 된다. 또한 흐름경로의 결정은 수문모델링에서 DEM으로부터 수계를 형성하고 유역을 생성 및 분할하는데 있어 결정적인 역할을 하며, 각 셀의 경사는 흐름방향을 결정하고 흐름길이는 흐름경로를 따라 측정된 거리로서 결정된다. 이러한 모든 일련의 과정들은 셀간의 연산을 통해 이루어지며, 이러한 점에서 DEM의 해상도에 따른 DEM 처리연산 및 수문지형인자의 변동성은 중요한 고려사항이라 할 수 있다. DEM의 해상도에 따른 영향을 규명하기 위해서는 주요 수문지형인자를 대상으로 DEM의 해상도에 따른 민감도를 분석하는 것이 일반적이며, 따라서 본 연구에서는 위천, 황강 및 금호강 유역에 대해 DEM의 셀크기에 따른 유역면적, 유로연장과 최원유로연장, 유역평균경사와 같은 수문지형인자의 변동성을 분석하였다. 셀크기가 증가함에 따라 유로연장 및 최원유로연장이 감소하는 추세는 보이고 있지만 셀크기의 증가로 인해 반드시 흐름길이 및 유로연장이 감소 또는 증가되는 것은 아니며, 더 많은 유역에 대한 적용을 통해 유로연장에 대한 변동을 규명할 필요가 있을 것으로 판단된다. 또한 유역평균경사는 대체로 셀크기 $10\sim30m$에서 가장 큰 감소를 보이고 있으며, 셀크기 30m 이상에서는 감소크기가 점차 완만하게 나타난다. 그리고 셀크기가 증가할수록 유역평균경사에 대한 누가빈도곡선의 기울기는 점차 급해지고 누가빈도가 증가할수로 각 셀크기간의 유역평균경사의 감소에 큰 영향을 미침을 알 수 있다. 이는 비록 유역평균경사에 대한 누가빈도분포의 추세가 모든 해상도에 대해 유사하게 나타나고 있지만 급경사부에 대해서는 데이터 축약으로 인해 유역평균경사에 있어 상당한 감소를 발생시킬 수 있기 때문이라 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.2164-2170
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• 2010

Digital radio frequency memory (이하 DRFM)은 입력되는 RF신호를 저장 후 필요한 시점에 입력된 RF신호로 복원하여 출력하는 기능을 가진 장치로써 Jammer, EW시뮬레이터, Target Echo Generator[1] 등 사용되는 분야가 광범위하다. 본 논문에서는 고주파 입/출력모듈, 국부 발진모듈로 구성된 고주파부와 디지털 처리부로 이루어진 DRFM의 하드웨어적 구현 방안을 제안한다. 그리고 펄스형태의 RF신호를 양자화하는 ADC(A/D conversion), 이 데이터를 저장하고 재생신호를 생산하는 FPGA와 RF 신호를 생산하는 DAC(D/A conversion)로 구성되는 디지털 처리부에서 복제된 신호 생성방안을 제안한다. 이렇게 제안된 방안을 적용하여 제작한 후 모의 신호를 입력하여 얻은 시험결과를 통하여 이 제안방안의 타당성을 확인한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1377-1389
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• 1998

펌 실시간 데이터베이스 시스템에서 수행되는 펌 실시간 트랜잭션은 트랜잭션이 마감시간을 넘길 경우 그 트랜잭션의 의미가 없어지므로 제한시간을 넘기는 즉시 시스템에서 제거된다. 이러 트랜잭션들을 지원하는 펌 실시간 데이터베이스 시스템에서 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 지금까지 연구된 방법들은 잠금 방식을 사용하거나 또는 낙관적 방식을 사용하고 있다. 그러나 잠금 방식과 낙관적 방법에서 사용되는 방식은 시스템의 부하에 따라서 서로 다른 특성을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 잠금 방식과 낙관적 방식의 장점만을 채택한 보류된 정지/재개 재시작 방법을 제안하고 이 방법을 동시성 제어에 적용한 대체 버전을 이용한 펌 실시간 동시성 제어 방법을 소개한다. 이 논문에서 제안하는 동시성 제어 방법은 우선 순위에 의한 데이터 접근 충돌이 발생할 경우 트랜잭션의 즉시 재시작 버전과 정지 버전을 동시에 유지함으로써 트랜잭션이 마감시간 안에 수행을 마칠 수 있도록 한다. 끝으로 이 논문에서는 제안하는 알고리즘이 직렬 가능한 스케줄을 생성함을 보이고, 모의실험을 통하여 기존의 방법과 성능을 비교하여 우수성을 증명한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.709-717
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• 2010

연관성 규칙 마이닝은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아낸다. 본 논문에서는 조건부 확률 증분비를 이용한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 특히 항목 집합간의 고유한 연관성 정도를 제대로 반영하기 위해 조건부 확률 증분비를 이용하여 연관성 순위 결정 함수를 제안하여 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있도록 한다. 모의실험을 해본 결과, 본 논문에서 제안한 함수는 기존의 함수와는 달리 특정 연관 기준값의 영향을 받지 않으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가진다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 확률 증분비를 이용한 연관순위결정 함수는 대체적으로 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다.