• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1373-1376
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• 2012

복무적합도 검사는 정신질환이나 사고가능성이 있는 병사를 감별하고, 입대 후 적응문제로 조기 전역할 수 있는 집단을 예측하는 신인성검사 중 하나로, 현재 군에서 징병 및 입영단계에 실시하는 인성검사이다. 이는 전체 검사대상자를 상대로 정신과적 문제 식별을 위한 개별면담이 불가능하기 때문에 위 검사를 통해 대상자를 효율적으로 선별하기 위함이다. 본 연구는 데이터 마이닝을 통해 복무적합도 검사의 판정을 예측 할 수 있을지 확인하고자 하였다. 이를 위해 데이터 마이닝의 기법 중 회귀분석의 로지스틱 회귀분석 기법이 복무적합도검사 판정에 우수한 성능을 보임을 확인하였고, 로지스틱 회귀분석의 추정된 회귀계수를 이용하여 만든 반응확률에 대한 예측 모형식은 높은 정분류율을 보였고 평가 결과 통계적으로 의미가 있음을 증명하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 소수의 문항으로 복무적합도 검사 이전의 선별용 검사 개발이나 자가 진단용 검사 개발로 활용이 가능 할 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.181-181
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• 2021

유역 내의 물순환 평가를 위하여 적합한 강우-유출모형을 선정하고 적용하는 것은 수문학적 관점에서 주된 과제이다. 장기적인 관점의 수자원 관리를 위해서는 직접적인 계측을 통해 장기간의 유출자료를 취득하는 방법이 있으나, 국내의 주요지점을 제외한 대다수의 중소규모의 지점에 계측기를 설치하는 것은 현실적으로 어려우므로, 자료취득이 비교적 용이하고 신뢰성이 높은 장기간 강우 자료를 강우-유출모형의 입력자료로 활용하여 미계측 유역으로의 모형을 확장하는 방안이 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하기 위하여 비교적 신뢰성 있는 자료를 보유하고 있는 소양강댐 유역에 다수의 연속강우-유출모형을 적용하였다. 모델링 결과로 산출된 유황곡선(flow duration curve)을 소양강댐 유입량과 비교하여 각 모형의 특징을 파악하고 유량에 따른 적합성 평가를 진행하였다. 또한, 향후 미계측유역으로 모형을 확장하기 위하여 매개변수 개수 및 재현능력을 동시에 평가하였다. 다수의 모형 중 적합성이 높은 모형들을 선별하였으며, 선별된 모형들의 불확실성을 고려함과 동시에 계층적 베이지안 기법을 활용하여 최종적으로 앙상블모형을 제시하였다. 앙상블모형을 단일 모형과 비교한 결과 단일 모형보다 개선된 성능을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.739-740
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• 2023

코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.877-885
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• 2004

본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.142-146
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• 2016

최근 저해상도 기상자료를 바탕으로 한 단기간에 내린 폭우나 극심한 가뭄 등과 같은 국지적인 기상 예보는 한계가 있기 때문에 고해상도 기상자료에 대한 수요가 증대되고 있으며, 특히 지형이 복잡한 한반도의 경우 지형적인 영향을 고려한 고해상도 기상자료가 요구되고 있다. 하지만 현재 기상청에서 제공하는 남한 지역의 지상 관측 자료는 약 10km의 불규칙한 간격으로 분포하고 있으며 이는 복잡한 남한지역의 지형 특성을 고려하기에는 해상도가 낮아 상세한 기상 현상을 예측하기 힘들다. 또한, 북한의 경우 사용가능한 관측 자료가 부족하여 한반도 전체를 대상으로 한 기상 예보 및 기후 특성 분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 강수 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 이용하여 3시간 간격의 현재기후(2000-2014년)에 대한 한반도 지역의 1km 강우 자료를 복원하였다. 관측 자료가 부족한 북한의 경우 재분석 자료를 이용하여 1km 해상도의 강우 자료를 복원하였다. 이를 위해 몇 가지 특정한 강우 Case를 선별하였고, QPM 수행 시 필요한 강수, 상대습도, 지위고도, 연직 기온, 연직 바람장 등의 변수에 대하여 남한 지역에 해당하는 지점의 여러 재분석 자료와 실제 남한 지역의 지상/고층 관측 자료와의 비교 및 Correlation 분석을 통해 가장 적절하다고 판단되는 재분석 자료인 NASA에서 제공하는 MERRA Reanalysis data를 선정하였다. 또한, 소규모 지형효과를 고려하기 위한 상세 지형자료로 고해상도 지형 자료인 DEM(*Digital Elevation Model) 1km 자료를 사용하였다. 한반도의 강우를 복원하기 위하여 Barnes 기법을 이용하여 불규칙적으로 분포해 있는 강수량 데이터를 규칙적인 자료로 격자화 하였고, 격자화 한 10km 해상도의 자료를 QPM을 통해 복잡한 지형 특성을 고려한 1km 해상도의 강우 자료로 복원하였다. 또한, QPM의 모의 성능을 검증하기 위하여, 위에서 선별한 특정 강우 Case에 대하여 복원한 1km 강우자료와 200m 이내의 거리에서 겹치는 지상관측자료와의 비교를 통하여 모의 성능을 검증하였다. 본 연구를 통해 복원된 한반도 상세 강우 자료를 통해 통일을 대비한 기상, 농 수산업, 수자원 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있으며, 국지적인 폭우 및 가뭄 등의 이상 기상 현상을 분석하는 데 참고 기초 자료로써 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.13-38
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• 2024

최근 코로나19 등으로 경제 불확실성이 확대됨에 따라 민간 경제주체의 경제상황을 직접적으로 반영하는 민간소비 동향을 신속히 파악할 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 기존 거시경제지표 뿐만 아니라 빅데이터를 종합적으로 활용하여 민간소비를 실시간으로 추정(nowcasting)하는 방법을 제안하였다. 특히 초고차원 빅데이터의 적합을 위해 활용 가능한 다양한 기계학습 방법론을 비교분석하여 민간소비 추정의 정확도를 향상시키고자 하였다. 실증 분석 결과, 빅데이터를 비롯한 가용 공변량의 수가 많은 경우에는 변수를 미리 선별하여 모형적합에 활용하는 것이 민간소비 예측 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 코로나19 이후 빅데이터의 반영이 민간소비 예측 성능을 더욱 크게 향상시킴에 따라 경제 불확실성이 높은 상황일수록 새로운 정보를 적시에 반영할 수 있는 고빈도 빅데이터의 활용가치가 높은 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.47-50
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• 2017

문서 요약은 입력 문서가 가진 주제를 유지하면서 크기가 축약된 새로운 문서를 생성하는 것이다. 문서 요약의 방법론은 크게 추출 요약과 추상 요약으로 구분된다. 추출 요약의 경우 결과가 문서 전체를 충분히 대표하지 못하거나 문장들 간의 호응이 떨어지는 문제점이 있다. 최근에는 순환 신경망 구조의 모델을 이용한 추상 요약이 활발히 연구되고 있으나, 이러한 방법은 입력이 길어지는 경우 정보가 누락된다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해소하기 위해 추출 요약으로 입력 문서의 중요한 일부 문장들을 선별하고 이를 추상 요약의 입력으로 사용했을 때의 성능 변화를 관찰한다. 추출 요약을 통해 원문 대비 30%까지 문서를 요약한 후 요약을 생성했을 때, ROUGE-1 0.2802, ROUGE-2 0.1294, ROUGE-L 0.3254의 성능을 보였다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2004년도 학술논문집
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• pp.189-192
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• 2004

본 연구에서는 한국형 중저준위 방사성폐기물 처분시설 안전성 평가를 위한 FEP 목록 도출 방법 및 선별 원칙들을 제시하였으며, 처분장에서의 핵종 이동 시나리오에 대해서는 생태계의 특성 및 공학방벽에 따라 각각의 RES (Rock Engineering System)를 구성하여 각 상황별 핵종이동을 모사 할 수 있도록 제안하였다. 또한 각 시나리오별 안전성 평가를 위하여 적용 가능한 해석 코드를 제안하였으며, 종합 성능 평가를 위한 보완점을 지적하였다. 추후 종합 성능 평가 시스템을 통해 최종적으로 도출될 안전성 평가 결과는 한국형 처분장 설계시에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.428-431
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• 2010

본 논문에서는 분별력 있는 색상 채널 선택을 통한 두드러진 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 우선 분별력 있는 색상 채널의 선택을 위해 입력영상을 10개의 색상 채널로 변경하고, 각 채널을 NxN 블록으로 나눈다. 그리고 각 채널에서 나누어진 N 블록을 외각 블록, 중앙 블록으로 선정하고 중앙-외각 블록간의 대비와 외각 블록의 표준편차 정보를 이용하여 색상 채널 경쟁을 한다. 색상 채널 경쟁을 통해 선별된 K개의 색상 채널을 이용하여 특징맵을 만들고 이를 조합하여 두드러진 맵을 얻는다. 실험에서는 제안된 방법을 총 1000장의 자연 영상에 적용하여 성능을 평가하였으며, 83%의 평균 정확도를 보임으로써 기존 방법들보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.47-50
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• 2017

문서 요약은 입력 문서가 가진 주제를 유지하면서 크기가 축약된 새로운 문서를 생성하는 것이다. 문서 요약의 방법론은 크게 추출 요약과 추상 요약으로 구분된다. 추출 요약의 경우 결과가 문서 전체를 충분히 대표하지 못하거나 문장들 간의 호응이 떨어지는 문제점이 있다. 최근에는 순환 신경망 구조의 모델을 이용한 추상 요약이 활발히 연구되고 있으나, 이러한 방법은 입력이 길어지는 경우 정보가 누락된다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해소하기 위해 추출 요약으로 입력 문서의 중요한 일부 문장들을 선별하고 이를 추상 요약의 입력으로 사용했을 때의 성능 변화를 관찰한다. 추출 요약을 통해 원문 대비 30%까지 문서를 요약한 후 요약을 생성했을 때, ROUGE-1 0.2802, ROUGE-2 0.1294, ROUGE-L 0.3254의 성능을 보였다.