• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1602-1607
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• 2007

본 연구에서는 국내 61개 지점의 강우자료를 사용하여 게릴라성 호우 및 국지성 호우가 빈번하게 발생하기 시작한 1998년을 기준으로 강우의 변동 특성을 분석하고자 하였다. 분석은 두 가지 방법으로 수행하였으며 우선, 지속시간별 초과 강우의 발생 횟수를 산정하여 분석하였다. 또한, 각 지점의 연도별 10분, 1시간, 1일 최대 강우량을 산정하여 변동성 분석을 수행하였다. 분석 기법으로는 WMO에서 2000년도에 제시한 경향성 및 변동성 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과 지속시간별 초과 횟수의 분석에서는 임의의 초과 시간 기준에 대해 모든 지속시간에서의 변동성이 통계적으로 유의성을 나타내었으며, 이는 각각의 지속시간에 대해 일정 규모이상의 강우가 발생하는 횟수가 과거에 비해 증가하였음을 의미한다. 최대 강우량을 사용한 분석에서도 이러한 변동성이 확인 되었다. 기간이 짧은 10분 최대 강우량에서만 변동성을 가진 지점은 3개 지점 이었지만, 1시간 및 일 최대 강우량 값은 61개 지점 중 30개 지점에서의 변동성이 유의한 것으로 나타났다. 본연구를 통하여 대규모 강우의 발생 횟수 및 단기간 강우량이 98년을 시점으로 한 변동성을 가지고 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.447-449
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• 2011

본 연구의 목적은 복부 CT 영상에서 피부와 장기를 제외한 피하지방과 내장지방의 자동 분할이다. 복부지방은 피하지방과 내장지방으로 구분되는데 각 지방의 절대적 양과 더불어 내장 지방의 피하지방에 대한 비율역시 임상적으로 의미가 있다. 따라서 피하지방과 복부 지방의 양을 각각 측정한 후 그 비율을 계산하여 환자의 비만도를 알 수 있다. 이때 전문가의 수작업 없이 피하지방과 내장지방을 컴퓨터가 자동으로 분할하게 하여 빠른 시간에 효율적으로 지방의 양을 측정할 수 있도록 했다. 자동 분할 기법은 전문가의 보조 수단으로 오진단율을 줄이고 시간이 많이 소요되는 일을 간편하게 하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제2권1호
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• pp.77-94
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• 1999

직물 및 직물 관련 제품에서 주로 사용되는 감성 어휘들의 관계 및 구조를 분석하기 위해 잡지 및 설문 조사 과정을 통해 어휘를 수집하였다. 수집된 어휘의 빈도를 조사하고, 어휘 적절성을 평가하여 감성어라고 생각될 수 있는 어휘들만을 정리하였다. 여기서 추출된 372개의 어휘는 직물 및 직물 관련 상황에서의 감성어로 사용될 수 있을 분만 아니라 유사 분야의 감성어 모형에 대한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다. 어휘들 간 관계구조에 대한 분석은 몇 가지 면에서 이뤄졌다. 자유연상 과제를 실시하여 어휘들 간 관계의 연결망(network)을 확인할 수 있었다. 어휘들이 내포하고 있는 의미의 여러 측면에서 어휘들 간 관계를 파악할 수 있도록 어휘들에 대해 다차원 분석을 실시한 결과 어휘 간 관계는 3차원이면 충분히 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 두 개의 주차원을 중심으로 어휘들의 공간 분포를 그리고 이들 어휘를 범주로 분류한 결과 대략 11개의 범주로 어휘들을 나눠볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.519-521
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• 2019

자율주행 자동차에서의 보행자 인식 및 사람의 행동 인식과 같은 분야 등에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 그에 기반을 둔 기술들이 많이 개발되고 있다. 그리고 대부분의 연구에서는 사람에 대한 경계 박스를 검출한다. 영상에서 사람의 유무 혹은 위치를 판단하는 문제에서는 경계 박스만을 검출하는 것이 효율적일 수 있으나 경계 박스는 행동 인식과 같은 분야에 사용하기에는 많은 정보의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 U-NET 구조의 딥러닝 모델을 사용해 경계 박스로 인한 정보 손실을 줄일 수 있는 보행자 분할 방법을 제안한다. 모델의 학습을 위해 2017 COCO 데이터셋의 사람 카테고리를 사용하였으며 Penn-Fudan 보행자 데이터셋을 이용하여 제안 방법을 테스트하였으며 기존의 방법들과 비교하여 의미 있는 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.568-571
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• 2012

정보화 사회의 정보 기반 구조로서, 고속 정보망의 구축, 개인용 컴퓨터의 급속한 보급, 멀티미디어 기술의 발전 등으로 인하여 정보 서비스의 새로운 장이 열리고 있다. 동영상 데이터는 텍스트만이 아니라 영상정보, 음성정보등 각종 의미있는 다양한 멀티미디어 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 음성과 영상을 분리하여 음성을 이용하여 음성열을 분할 및 복원하여 음성을 텍스트로 변환하여 텍스트색인파일을 만들고 영상은 이미지를 분할 및 히스토그램을 사용하여 이미지 샷을 검출하여 두 색인파일을 이용하여 인덱싱을 하여 동영상 검색에 활용한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.89-103
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• 2020

고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.367-378
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• 2021

야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.549-558
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• 2021

터널과 지하시설물을 비롯한 콘크리트 토목구조물을 안전하게 관리하려면 균열 발생 여부를 정기적인 점검을 통해 알아내야 한다. 터널의 콘크리트 라이닝 표면에 발생한 균열의 위치와 형태를 검사하는 일은 주로 고소작업차를 투입하여 이루어진다. 이러한 작업은 차로를 통제한 채 이루어지므로 교통 체증을 일으키며, 점검 종사자가 위험한 환경에 노출되며, 매번 같은 종사자가 같은 터널의 같은 부위를 조사하기 어려우므로 검사 결과의 일관성이 저해된다. 본 연구는 기존 터널 영상 취득 시스템을 대상으로 딥러닝 기술을 적용해 터널 내 콘크리트 라이닝의 균열을 자동으로 탐지하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 구체적으로는 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하는 딥러닝 모델을 공개 데이터셋으로 학습시키고, 터널 영상 취득 시스템으로 취득한 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력했을 때 성능을 알아본다. 첫 번째, 공개 데이터셋을 전부 학습시켰을 경우, 두 번째, 공개 데이터셋 중 기존 터널 영상 취득 시스템 데이터셋과 관련성이 높은 데이터셋만 선택하여 학습시켰을 경우, 마지막으로 관련성이 높은 데이터셋과 균열이 없는 영상(negative example)을 선택하여 학습시켰을 경우에 대하여 성능을 비교하여 효율적인 모델 학습 방안을 모색한다. 그 결과 공개 데이터셋에서 관련성이 높은 영상과 균열이 없는 영상을 골라 학습시켰을 경우의 성능이 가장 좋았다. 향후 딥러닝 알고리즘을 터널 영상 취득 시스템에 적용할 때 효율적인 모델 학습 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1111-1123
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• 2023

원격탐사 영상을 이용한 지표 속성의 변화를 모니터링 하기 위해서 딥러닝(deep learning) 모델을 이용한 의미론적 영상 분할 방법이 최근에 널리 사용되고 있다. 대표적인 의미론적 영상 분할 딥러닝 모델인 UNet 모델을 비롯하여 다양한 종류의 UNet 기반의 딥러닝 모델들의 성능 향상을 위해서는 학습 데이터셋의 크기가 충분해야 한다. 학습 데이터셋의 크기가 커지면 이를 처리하는 하드웨어 요구 사항도 커지고 학습에 소요되는 시간도 크게 증가되는 문제점이 발생한다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법인 전이학습은 대규모의 학습 데이터 셋이 없어도 모델 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 UNet 기반의 딥러닝 모델들을 대표적인 사전 학습 모델(pretrained model)인 VGG19 모델 및 ResNet50 모델과 결합한 세 종류의 전이학습 모델인 UNet-ResNet50 모델, UNet-VGG19 모델, CBAM-DRUNet-VGG19 모델을 제시하고 이를 건물 추출에 적용하여 전이학습 적용에 따른 정확도 향상을 분석하였다. 딥러닝 모델의 성능이 학습률의 영향을 많이 받는 점을 고려하여 학습률 설정에 따른 각 모델별 성능 변화도 함께 분석하였다. 건물 추출 결과의 성능 평가를 위해서 Kompsat-3A 데이터셋, WHU 데이터셋, INRIA 데이터셋을 사용하였으며 세 종류의 데이터셋에 대한 정확도 향상의 평균은 UNet 모델 대비 UNet-ResNet50 모델이 5.1%, UNet-VGG19 모델과 CBAM-DRUNet-VGG19 모델은 동일하게 7.2%의 결과를 얻었다.

• 재무관리연구
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• 제17권1호
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• pp.181-202
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• 2000

본 연구는 지수선물 시장에서 호가스프레드에 영향을 줄 수 있는 요인변수를 탐색하였다. 호가스프레드는 1996년 5월 3일부터 1997년 7월 31일까지 일중 4시간 5분의 거래시간을 5분 간격으로 나누어 49개의 시간대별 잔량을 구하여 호가스프레드를 계산하였으며, 요인변수는 주문 거래자료를 이용하여 산출하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째로, 호가스프레드 측정결과 개장직후 10분과 폐장직전 10분간의 호가스프레드가 다른 시간대보다 크게 나타났다. 우리나라 주가지수선물시장에서도 이상의 두 시간대에서는 거래자들이 현저히 높은 정보불균형이 있었고, 역선택과정이 심한 것으로 보여진다. 이는 McInish와 Wood(1992) 및 Jang과 Lee(1995) 그리고 Daigler(1997)의 U자형 패턴과 유사하게 나타났다. 둘째로, 거래빈도, 총주문량은 호가스프레드에 유의적인 음(-)의 영향을 주어 호가스프레드를 줄이는데 정보적 역할을 하고 있었던 것으로 생각된다. 그리고 주문빈도 및 변동성과 수익률이 모두 호가스프레드에 유의적인 양(+)의 영향을 주고 있었다. 회귀분석결과 관찰자료로 총주문량, 거래빈도가 유동성변수로서 의미가 있었고, 묵시적 거래비용을 줄여줄 수 있을 것이라 보여진다. 한편 주문빈도는 정보탐색을 위한 허수주문으로 여겨진다. 우리나라 선물시장에서는 투자자들이 가격 변동성에 대한 보상을 원하고 있었다. 일반적으로 투자자들은 가격위험하에서는 거래 체결을 원하지 않기 때문에 이러한 점이 호가스프레드를 커지게 하였던 원인으로 보여진다.