• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.394-394
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• 2019

본 연구에서는 최근 기상이변의 영향 및 지진 발생과 저수지 노후화 등으로 지속적으로 발생되고 있는 소규모 저수지 붕괴에 의한 재해 위험성을 경감하고자 댐 저수지 EAP 수립 기준 이하 소규모 저수지를 대상으로 EAP 수립 대상여부를 판단할 선정지표를 개발하였다. 기존의 EAP 수립지침 검토, 과거 붕괴사례 분석, 관련분야 선행 연구 등을 분석하여 저수용량, 제체높이, 경과연수, 호우인자 및 지진인자를 포함하는 5개 선정지표를 정량화 하여 제시하므로 실무적용을 용이하게 하고자 하였다. 또한 개발된 선정지표는 EAP 수립 기준 이하 소규모 저수지에 적용하기에 앞서 각 선정 지표별 저수지 붕괴와의 연관성을 파악하기 위해 과거 저수지 붕괴사례에 단일지표 및 지표간 중첩도를 파악해 보았다. 그 결과, 지진인자, 호우인자, 지진 및 호우인자, 경과연수 지표순 순으로 저수지 붕괴와 높은 연관성을 나타내어, 소규모 저수지 붕괴에 연관되는 주요 지표를 지진인자, 호우인자, 경과연수로 선정하였다. 본 연구에서 선정된 지표간의 중첩정도를 파악하기 위해 과거 저수지 붕괴사례에 적용해 본 결과 호우인자+지진인자가 가장 높은 중첩도를 나타났다. 다음으로 본 연구를 통해 도출된 EAP 수립 대상 선정지표 중 주요 지표인 지진인자, 호우인자, 경과연수를 대상으로 2개의 지표가 중첩될 경우와 3개의 지표가 중첩될 경우를 EAP 수립 대상 관찰그룹과 검토그룹의 각각 분류한 후 이를 재해위험 저수지(MOIS, 2016)에 적용하여 보았다. 그 결과, EAP 수립 대상 관찰그룹에 속하는 경우가 38.5%를 차지하였고, 검토그룹에 속하는 경우가 11.9%를 차지하였다. EAP 수립 대상 관찰그룹에 해당하는 저수지에 대해서는 전문 시설관리자에 의한 주기적 점검 및 계측기 설치를 통한 모니터링 실시 등으로 세심한 시설물 관리가 필요할 것으로 판단되며, EAP 수립 대상 검토그룹에 해당하는 저수지에 대해서는 제체 하류부 구간의 주민 거주 현황, 경작지, 축사 등 재산 현황 및 EAP 수립에 소요되는 예산 등을 종합적으로 고려하여 저수지 관리기관에서 최종적으로 EAP 수립 여부를 결정하여 잠재적인 피해 발생을 사전에 저감시켜야 하겠다. 본 연구의 결과는 기존의 EAP 수립 기준의 보완책으로 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1448-1451
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• 2009

최근 지구온난화와 기후변화에 관련된 각종 징후들이 여러 분야에서 주요 화두로 자주등장하고 있다. 이들은 주로 평균기온의 상승이나 강우패턴의 변동 등과 같은 기상학적 특성변화를 중심으로 다루어지고 있는데 이를 수문학적 관점에서 유추해 본다면 물 순환과정(hydrological cycle)내 성분별 거동양상의 변화로 해석할 수 있을 것이다. 유역의 특성을 파악하고 발생할 수 있는 수자원의 양적 불균형에 따른 문제점을 탐지하여 그에 대비하기 위해서는 무엇보다도 신속한 정보의 제공이 우선되어야 한다. 또한 이러한 정보를 이용하여 유역의 습윤 및 건조 상황을 모니터링하거나 예측하기 위해서는 즉각적이고 연속적인 정보의 수집이 요구된다. 본 연구에서는 기 수행된 연구결과를 바탕으로 기후학적 물수지 방법에 의하여 1998년부터 2004년까지의 금강유역에 대한 습윤지표를 산정하였다. 그러나 습윤지표가 유역의 습윤 혹은 건조상태를 반영한다고 하나 습윤지표에 익숙하지 않은 사용자의 경우 직관적으로 이 지표만을 이용하여 유역의 상황을 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 습윤지표를 통계학적 분포특성에 따라 유역의 습윤 및 건조 상황으로 분류하는 방법을 제안하였으며, 이를 바탕으로 당시 지역적 실제 현상과의 연관성 등을 통하여 가뭄을 평가하는 방법을 제안하고 자 한다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제60권1호
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• pp.105-114
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• 2021

초식, 포식, 분해 등 생태학적 서비스를 제공하는 지표 배회성 절지동물은 사과원의 중요한 구성 요소이며, 이들의 군집에 영향을 미치는 잡초는 유기재배와 관행재배 사과원에서 다르게 관리된다. 잡초 관리와 관련된 과수원 관리가 지표 배회성 절지동물의 풍부도와 다양도에 미치는 영향을 평가하기 위해 3년간 연구를 수행하였다. 대부분의 절지동물은 상위분류군과 섭식 기능군으로 분류하였으며, 딱정벌레류는 종 수준으로 분류하였다. 지표 배회성 절지동물의 주요 우점군은 딱정벌레목으로 나타났다. 초식자와 포식자의 풍부도는 유기재배 사과원에서 높은 결과를 보였으며, 딱정벌레류의 풍부도와 다양도 또한 관행재배 과원보다 유기재배 사과원에서 높은 결과를 보였다. 거미목, 딱정벌레목 또는 딱정벌레류의 풍부도는 잡초 관리 빈도와 음의 상관관계를 보였다. 지표 배회성 절지동물은 농업 시스템보다 잡초 관리에 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.261-267
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• 2007

적실하고도 신뢰성 있는 주택정책을 수립하기 위해서는 주택관련 기초자료 및 그에 따른 주택정책지표의 정확성, 정밀성, 시의성이 전제되어야 한다. 본 고에서는 서울시 주택재고산정을 위한 현행 인구주택총조사, 건축물대장(AIS), 과세대장, 주택특성조사 등 기초자료의 현황 및 문제점을 분석하고 개선방안을 제시하였다. 특히 서울시가 보유하고 있는 가장 기본적인 자료라고 할 수 있는 건축물대장자료를 이용한 주택재고 산정문제에 각별한 비중을 두었다. 분석 결과, 각 기초자료별 현행 주택재고 산정기준에 따를 경우, 서울시 소유 거래기준 주택수는 대략 219만${\sim}$232만호에 걸쳐있는 것으로 나타났다. 자료에 따라 주택수가 차이가 나는 이유는 주택의 범위, 분류체계, 산정기준, 원천데이터의 오류 누락 등 수많은 원인에 의한 것인데, 본 고에서는 이들 문제점에 대한 비교분석을 실시하였다. 건축물대장 등은 서울시가 주택 등 건축물 재고파악을 위한 가장 기초적인 자료임에도 불구하고, 이를 이용하여 주택재고를 정확하게 산정하는 것은 자료에 대한 대대적인 정비를 거치기 이전에는 사실상 불가능한 것으로 사료된다. 개선과제로서, 단기적으로는 현행 건축물대장의 주택재고산정방법을 개선할 필요가 있고, 중장기적으로는 기초자료의 구조변경과 데이터정비, 업무정비, 표준 주택분류체계 마련 등이 필요하다. 또한 주택보급률 100%를 눈앞에 두고 있는 상황에서 주택의 양적 지표뿐만 아니라 질적 지표를 지원할 수 있도록 기초자료의 활용성 제고방안이 마련되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.467-467
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• 2021

기존 저수지 농업용수는 주로 논의 벼재배 용수공급을 목적으로 설계되었지만, 논 지역 타작물 재배 지원 등의 정책으로 논에서 밭으로 전작화가 증가함에 따라 농업용수의 효율적 분배를 위한 논의 전작화 패턴 분석이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터 포털의 2019년 팜맵을 활용하여 최신 경지 현황을 파악하고, 환경부의 2007년, 2019년 토지피복지도를 이용하여 전작화 패턴을 분석하였다. 구축된 팜맵과 토지피복지도는 환경부 토지피복분류 기준 농업지역 중분류로 일치시켜 분석에 활용되었다. 논, 밭, 시설재배지 등의 농경지 이용 현황 및 전작화 추이는 전국 단위, 권역 단위로 분석되었고, 주요 시도와의 공간적 거리를 전작화 영향인자로 설정하여 DUP(Degree of Urban Proximity) 등의 지표로 그 영향을 확인하였다. 또한, 전체 경지 중 논, 밭의 면적과 증감 추이를 ACR(Area Change Rate) 등의 지표로 전작화 규모를 파악하였고, LPI(Largest Patch Index), LSI(Landscape Shape Index) 등의 지표로 개별/집단화 전작의 패턴분석을 수행하였다. 본 연구로 제시된 저수지 수혜 구역별 논의 전작화 패턴은 논 벼재배와 농업용수 수요 특성이 상이한 밭작물에 안정적 용수공급 체계 구축 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2024

모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.

• 한국지역지리학회지
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• 제12권4호
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• pp.496-507
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• 2006

본 연구는 고해상도 자료와 하이퍼스펙트럴 자료를 혼용하여 하와이 화산 국립공원 내 해안 지역의 식생을 분류하고자 하였다. 연구지역에 주로 나타나는 식생은 3종의 초본(broomsedge, natal redtop, and pili)과 작은 관목 등으로 대표되는 비초본으로 구분된다. 분류 기법으로는 unsupervised classification과 supervised classification을 결합한 하이브리드법을 이용하여 전체적으로 3단계 분류과정을 적용하였다. 첫째로는, IKONOS 고해상 위성자료를 이용하여, 식생 및 비식생지역을 unsupervised classification법을 통해 분류하였다. 두 번째로는, minimum noise fraction(MNF) transformation을 이용하여 AVIRIS하이퍼스펙트럴 자료로부터 주성분을 추출하여 자료를 압축하는 과정을 거쳤다. 20미터 해상도를 가진 AVIRIS 픽셀들은 대부분 용암면과 식생면으로부터 반사된 복사신호가 혼합되어 있기때문에, 용암과 식생의 지표피복 비율에 따른 선형모형을 적용하여 용암면이 갖는 반사 신호를 각 픽셀로부터 제거하였다. 최종적으로, 각 픽셀에 대하여, 식생피복 비율에 비례하는 AVIRIS 하이퍼스펙트럴 자료의 식생성분을 토대로 maximum likelihood algorithm에 따라 supervised classification법을 적용하여 초지 및 관목으로 대표되는 지표식생을 분류하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.4192-4198
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• 2011

지상라이다는 구조물과 자연사면의 거동이나 변화를 모니터링 할 수 있는 고정밀 측위기술이지만 측위자료를 대상으로 한 분류작업(지표면과 식생 또는 구조물과 식생)은 주관적인 수작업에 의존하게 된다. 그 결과 다양한 지형지물이 혼재해 있는 지표특성으로 인해 자료분류의 신뢰도는 떨어지며, 작업시간은 길어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지표면(식생 등)의 변화탐지 모니터링을 위한 주요한 지표로 사용되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 이용하여 피복을 분류하고 그 결과를 지상라이다 자료와 융합하여 항목별로 분류하는 기법을 개발하였다. 개발기법을 적용한 결과, NDVI 자료는 항목 간 경계지점에서 0.003%의 오(誤) 분류가 있었으나 약 94%의 융합 정확도를 나타내었고 기존의 수작업에 비해 자료처리 시간이 짧아지며 정확도가 높아져 다양한 분야에 활용도가 높아질 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.265-276
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• 2019

문서-용어 빈도행렬은 텍스트 마이닝에서 분석하고자 하는 개체 정보를 가지고 있는 일반적인 자료 형태이다. 본 연구에서 문서 분류를 위해 문서-용어 빈도행렬에 적용되는 기존의 용어 가중치인 TF-IDF를 소개한다. 추가하여 최근에 알려진 용어 가중치인 TF-IDF-ICSDF와 TF-IGM의 정의와 장단점을 소개하고 비교한다. 또한 문서 분류 분석의 질을 높이기 위해 핵심어를 추출하는 방법을 제시하고자 한다. 추출된 핵심어를 바탕으로 문서 분류에 있어서 가장 많이 활용된 기계학습 알고리즘 중에서 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 본 연구에서 소개한 용어 가중치들의 성능을 비교하기 위하여 정확률, 재현율, F1-점수와 같은 성능 지표들을 이용하였다. 그 결과 TF-IGM 방법이 모두 높은 성능 지표를 보였고, 텍스트를 분류하는데 있어 최적화 된 방법으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.1001-1004
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• 2014

IT 기술과 의료 기술이 발전함에 따라 뇌파를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있다. 컴퓨터로 사용자가 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 고속 데이터 처리 알고리즘을 소개하고, 측정된 뇌파를 통하여 우울증을 진단할 수 있는 시스템을 구현하였다. 특히 실시간 뇌파지표 분석을 통하여 뇌파의 기본파형이 분류되고, 분류된 신호에서 개발된 알고리즘에 따라 주의/이완/집중/우울의 4가지 지표가 실시간으로 도출된다.