• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권10호
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• pp.747-754
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• 2002

본 논문에서는 문서의 내용을 대표할 수 있는 주제어를 추출하는데 있어 다변량 통계 분석 기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 고유값과 고유벡터를 이용하여 문서 자체내의 단어의 흐름을 파악한 후 주제어를 추출하는 방법이다. 제안한 모델을 문서 요약에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 신문기사를 대상으로 실험한 결과 제안한 모델이 단어의 출현 빈도를 고려하는 방법, 시소러스를 이용하는 방법 모두에 비해 더 좋은 성능을 보였다. 제안한 모델은 정보검색, 정보추출, 문서요약 등에 이용될 수 있으리라 기대된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제47권4호
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• pp.247-257
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• 2014

우리나라 대다수 노인이 고 탄수화물 식사를 하고 있고, 고 탄수화물 식사가 만성질환의 위험과 관련될 수 있다고 보고되었다. 이에 본 연구는 한국 노인에서 탄수화물 에너지비 수준에 따른 만성질환 위험성을 파악하고자 2007~2009년 제4기 국민건강영양조사 자료를 이용하여 65세 이상 노인 3,917명을 대상으로 1일 에너지 섭취량이 500~5,000 kcal에 속하면서, 고혈압, 당뇨, 고지혈증, 뇌졸중, 심근경색 또는 협심증, 빈혈로 치료받는 자를 제외한 1,535명에 대한 자료를 분석하였다. 식사의 탄수화물 에너지비가 55~70%인 적정군과 70%를 초과한 과다군의 두 군으로 대상자를 분류하여 영양섭취상태와 만성질환의 위험 비율을 비교하였다. 모든 자료는 제4기 국민건강영양조사의 가중치를 적용한 후 성, 거주지역, 소득수준, 교육수준 또는 에너지 섭취량을 보정하여 일반선형모델을 사용하여 분석하였다. 만성질환 위험도는 로지스틱 회귀모형을 적용하여 만성질환 위험요인의 판별기준치에 따라 위험군의 백분율과 교차비를 구하고 ${\alpha}$ = 0.05 수준에서 유의성을 검토하였다. 1) 전체 대상자 중 탄수화물 과다군이 81.4%로 적정군에 비해 4배 이상 많았다. 과다군에 남자보다는 여자가 많았고, 읍면에 거주하고, 소득수준과 교육수준이 낮은 사람이 많았다. 2) 체질량 지수에서는 두 군 간에 차이가 없었으나, 체중, 허리둘레, 이완기 혈압이 과다군에 비해 적정군에서 높았다. 3) 탄수화물비 과다군에서 육류 및 난류, 우유 및 유제품, 주류의 섭취 빈도가 낮았고, 반면에 서류의 섭취 빈도는 높았다. 남자에서는 탄수화물 적정군에서 육류 및 난류의 섭취빈도가 높았고, 여자에서는 육류 및 난류 외에도, 우유 및 유제품, 스낵류, 해조류의 섭취 빈도가 적정군에서 높았다. 4) 탄수화물: 단백질: 지방 에너지비는 과다군 79.87: 11.66: 8.46, 적정군 64.88: 16.18: 18.94로 두 군 간에 탄수화물비 외에도 단백질비와 지방비에 큰 차이가 있었고, 에너지 섭취량은 과다군의 1,492 kcal에 비해 적정군이 1,722 kcal로 높았다. 조섬유, 칼륨, 비타민 A, 카로틴, 비타민 C섭취량은 두군 간에 차이를 보이지 않았으나, 나머지 영양소-단백질, 지방, 칼슘, 인, 철분, 레티놀, 티아민, 리보플라빈, 나이아신, 수분-의 섭취량이 탄수화물 적정군에서 높았다. 5) 영양소적정섭취비 (NAR)와 영양밀도지수 (INQ) 역시 비타민 C를 제외한 모든 영양소에서 탄수화물 적정군이 높았다. 성별로 분석하였을 때에도 전체 대상자에서와 비슷한 경향이었으나, 특히 칼슘, 리보플라빈의 영양소적정섭취비와 영양밀도지수가 여자 탄수화물 과다군에서 매우 낮았다. 6) 탄수화물 적정군에서 과다군에 비해 여성은 복부비만의 위험이 1.719배, 남자는 이상지질혈증의 위험이 2.094배 높았다. 이를 요약하면 탄수화물 과다군에서 동물성 식품의 섭취빈도가 낮고 에너지 및 다수 영양소의 섭취량이 낮아 영양부족의 우려가 있으나 빈혈 위험도에는 차이가 없었고, 남자에서는 이상지질혈증, 여자에서는 복부비만의 위험이 탄수화물 적정군에 비해 낮게 나타나서 탄수화물 과다군에서 만성질환의 위험이 높고 빈혈 위험이 높으리라는 연구 가설과는 일치하지 않는 결과를 나타내었다. 추후 이에 대한 확인과 함께, 노인 연령층을 일반 성인층에서 분리하여 만성질환 위험을 낮추는데 도움을 줄 수 있는 노인의 적정 탄수화물 에너지비 설정을 위한 연구가 필요하다.

• 대한구순구개열학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-10
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• 2010

구순구개열은 선천성 악안면 기형중에서 발생률이 가장 높은 질환이며 특히 동양인에게 높은 빈도로 발생된다. 그리고 순구개열에서는 파열부 조직의 선천적 상실과 파열부 봉합 수술 후 형성된 반흔에 의한 상악골의 열성장과 상악궁의 협착, 코의 형태 이상, 등과 함께 치아의 수, 크기와 형태 및 맹출 이상도 높은 빈도로 동반된다. 선천성 치아 발육 이상이 구순열 또는 구개열 가진 환자에게서 종종 보고되고 있다. 이런 치아 이상은 과잉치, 결손치, 크기, 형태, 맹출시기, 법랑질 광화 등의 많은 특징을 포함한다. 이번 연구의 목적은 다음과 같다. 1. 구순열 또는 구개열을 가진 환자의 선천성 치아 결손 발병률을 결정하여 정상인과 비교하는 것이다. 2. 상하악에서 파열이 있는 부위와 없는 부위의 제2소구치 결손가능성을 비교 하는 것이다. 구강악안면외과에서 구순구개열로 진단한 환자 중 2005년 1월~2009년 8월까지 전북대학교 구강악안면외과에서 치조열부위 자가골이식수술을 받은 32명의 환자로 초진시의 교정 chart, 구강악안면외과 chart, x-ray(파노라마, 치근단사진, 교합사진(상악), 석고 모델, 구강내 외 임상사진을 사용하여 순구개열군 별로 매복치, 과잉치, 결손치, 왜소치의 유무와 위치를 조사하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 결손치는 비교적 높은 발생빈도(53.1%)를 보였으며, 치아별 발생빈도는 상악 측절치와 상악 제2소구치, 하악 제2소구치 순이었다. 구순구개열군이 구순치조열군에 비해 발생률이 높게 나타났다. 그리고 구순구개열군 내에서 양측성이 편측성에 비해 결손치의 발생률이 높게 나타났다. 2. 왜소치는 71.6%에서 발견되었으며, 치아별 발생빈도는 상악측절치에서 가장 많았다. 구순치조열군이 구순구개열군에 비해 발생률이 높게 나타났다. 3. 치조열을 가진 환자에 있어 상/하악간 제2소구치의 선천적 결손에 유의한 차이가 있었다. 4. 구순구개열이 인접한 상악측절치의 발생중인 미성숙 조직에 영향을 미치며 파열부위와 좀 더 떨어져 있는 상악 제2소구치에도 일정한 영향을 미침을 이번 연구를 통해 다시 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.435-442
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• 2007

대기중의 고농도 오존의 피해를 줄이기 위해서, 고농도 오존 발생 전에 미리 오존 농도를 예측하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만, 고농도 오존은 그 발생 빈도가 매우 희소하고, 대기 오존 생성 과정이 매우 비선형적이며 복잡한 특징이 있다. 이러한 특징을 극복하고 보다 정확한 예측 모델을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 다양한 데이터 처리 기법을 도입하였다. 데이터 전처리과정에서 FCM(Fuzzy C-mean) 방법을 이용하여 오존 농도별 데이터 클러스터링을 시도하였으며, 결측 또는 비정상 데이터를 처리할 목적으로 Rejection 표본 추출법을 이용하였고, 모델의 입력과 출력의 상관관계를 향상시키기 위해서 로그 변환기법을 응용하였다. 오존 예측을 위한 모델링 기법은 DPNN(Dynamical Polynomial Neural Networks)을 이용하였으며, 최소 바이어스 판별법(Minimum Bias Criterion)으로 최적화된 모델을 선택하였다. 끝으로, 본 논문에서는 로그 변환기법이 예측 모델에 미치는 영향을 보이기 위해서 입력 데이터를 두 개의 집합으로 나누어 다양한 방법으로 예측 결과를 평가했다. 결과적으로 계절적 영향에 의해 특정 분포를 가지는 오존 관련 데이터에 있어서 로그 변환 방법이 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권9호
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• pp.395-403
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• 2024

최근 자동차 산업의 기술 발전과 함께 네트워크 연결성이 증대되고 있다. CAN(Controller Area Network) 버스 기술은 차량 내 다양한 전자기기와 시스템 간의 신속하고 효율적인 데이터 통신을 가능하게 하여, 핵심 시스템부터 다양한 기능을 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 그러나 이러한 연결성 증가는 외부 공격자가 자동차 네트워크에 접근하여 차량 제어를 장악하거나, 개인 정보를 탈취하는 등 네트워크 보안 우려를 초래할 수 있다. 본 논문은 CAN에서 발생하는 비정상 메시지를 분석하여, 메시지 발생 주기성 또는 빈도와 데이터 변화량이 비정상 메시지의 탐지에 중요한 요소임을 확인하였다. DBC 디코딩을 통해 CAN 메시지의 구체적인 의미를 해석하였다. 이를 바탕으로 메시지 발생의 주기성과 추이 분석을 위해 GRU 모델을 활용하여 일정 주기 이내에 발생한 메시지에 대해 예측 메시지와 발생한 메시지의 차이(잔차)를 비정상 측도로 이용한 비정상 분류 모델을 제안하고 비정상 메시지의 공격 기법에 대한 다중 분류에는 메시지와 발생 주기, 잔차를 이용한 랜덤 포레스트 모델을 도입하여 다중 분류기로 활용하여 성능 향상을 이루었다. 이 모델은 비정상 메시지 탐지에서 99% 이상의 높은 정확도를 달성하며 기존의 다른 모델보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.66-75
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• 1998

최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.443-446
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류문제에서 특징의 분포와 빈도를 고려하는 FMM(Fuzzy Min-Max) 신경망 구조와 이를 이용한 특징 분석 기법을 소개한다. 이는 기존의 모델에서 균일한 가중치를 고려했을때 비정상적 학습데이터에 학습 효과가 민감하게 왜곡되는 현상을 방지한다. 또한 학습된 신경망으로부터 각 특징의 중요도를 분석할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 특성을 소개하고 특징 값과 하이퍼박스 간의 관계로부터 특징의 연관도 요소, 중요도 평가 및 특징의 서열화 기법을 제시한다. 이는 패턴 분류 신경망의 노드수를 최적화 함으로써 학습 및 분류 과정에서 연산의 효율성을 증대시킨다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.338-344
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• 2015

국가 직무능력 표준 (NCS; national competency standards)은 직무를 수행하기 위해 요구되는 능력에 대한 체계화 및 표준화이다. NCS는 특정 직무능력인 능력단위 요소로 구체화하고 표준화하여 학습모듈을 개발한다. 기존 교육과정은 NCS 능력단위 요소를 교육 훈련에 활용하기 위해서 갭 분석 (gab analysis)이 필수적이다. 기존에 갭 분석은 전문가가 주관적으로 평가하였다. 전문가에 의한 갭 분석은 심리적 요소에 의해 주관적 결정, 정확성 결여, 시간 및 공간적 비효율성 문제가 제기되었다. 본 논문은 주관적 평가의 문제 해결을 위해 자동화 평가모델을 제시하였다. 본 논문은 기존 교육과정과 능력단위 요소 간 갭 분석을 위해, 색인어 추출, 단어빈도수-역 빈도수 기반 특징 값 추출, 코사인 유사도 알고리즘을 이용하였다. 또한, 기존 교육과정과 NCS 능력단위요소 사이 유사도 매핑 테이블을 제시하였다. 본 논문의 평가모델은 구조적 특징이나 속도 면에서 개선된 알고리즘을 통해 보완해야 한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제19권4호
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• pp.243-254
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• 2002

Sondrestrom 비간섭 산란 레이더로부터 구한 전자밀도분포를 이용하여, 전리층의 전기전도도를 추정할때 야기되는 불확실성들을 검토하였다. 첫째, 실제로 관측된 전자밀도와 전자와 양이온의 온도차이 및 Debye length효과를 보정한 전자밀도를 사용했을 경우에 야기되는 전리층 전기전도도의 차이점을 비교하였다. 보정한 전자밀도로부터 추정된 전기전도도는 실측 전자밀도를 사용했을 때 보다 큰 값을 나타내었다. 둘째, 전기전도도 추정에 이용되는 전자-중성대기 및 양이 온-중성대기의 충돌빈도모델에 따른 차이점도 비교해 보았다. 약 110km 이하의 고도에서는 전기전도도가 충돌빈도모델에 크게 의존하지 않았지만, 약 110km 이상의 고도에서는 이용된 모델에 따라 전기전도도의 값이 달랐다. 셋째, 전자 및 양이온의 부정확한 온도측정이 전기전도도의 추정에 미치는 영향을 알아보았다. 전자 및 양이온의 온도측정에 약 10% 이내의 오차가 포함된 경우가 전기전도도의 계산에는 큰 영향을 미치지 않았다. 마지막으로, 고도 적분된 전기전도도의 추정시 적용되는 적분 구간에 대해서도 검토해 본 결과, Hall 및 Pedersen 전기전도도의 값이 각각 하부 및 상부 적분 고도의 선택에 매우 민감하다는 것이 밝혀졌다.