• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.947-960
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• 2017

토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.54-60
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• 2004

얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.

• 한국안광학회지
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• 제13권1호
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• pp.89-94
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• 2008

목적: 안구크기의 생체 측정값과 눈 굴절이상 정도에 따른 상호 연관성을 비교 조사하고자 하였다. 방법: 평균연령이 22.85${\pm}$3.12세의 정상 대학생 68명(남 36, 여 32)을 대상으로 초음파(A-scan)를 이용하여 측정과 시력측정을 하였고, 그 결과를 SPSS 12.0 version을 이용해 통계학적 유의성을 조사하였다. 결과: 측정한 평균값은 안축장 24.31${\pm}$1.24 mm, 전방깊이 3.48${\pm}$0.28 mm, 렌즈두께 3.56${\pm}$0.26 mm 그리고 각막두께 0.55${\pm}$0.03 mm 이었다. 측정값의 안축장과 전방깊이는 남자가 크지만 렌즈두께는 여자가 두껍게 조사되었다. 렌즈두께는 굴절이상 적을수록 두꺼웠지만, 각막두께는 남, 여 모두 같았다. 좌 우안의 측정값은 차이가 없었으며 T-test 결과도 연관성이 없었다. 측정치의 Pearson Chi-Square 검정 결과는 안축장과 전방깊이, 안축장과 렌즈두께, 전방깊이와 렌즈두께 그리고 굴절이상과 렌즈두께는 p<0.01 수준에서 유의한 상관관계가 있었다. 굴절이상과 안축장은 선형회귀분석 검정결과 음(-) 선형관계를 나타내었다(r=-0.56). 결론: 눈 굴절이상은 안축장, 전방깊이, 렌즈두께에 의해 결정되지만, 좌 우안이나 성별의 차이와는 관계가 없었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권9호
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• pp.87-92
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• 2014

지압형 앵커는 지반 자체를 지지기구로 활용하여 인발에 저항하는 구조이며 앵커의 인발저항력은 지반의 지압저항력과 확장날개의 확공부 공벽 압착에 의한 마찰저항력으로 구성된다. 특히 확공 지압형 앵커는 정착장 확공부에서 발생하는 지압저항력으로 인발에 저항하여 지반변형을 억제하기 위한 주동보강 방식의 구조이다. 본 연구는 확공 지압형 앵커의 지압저항력 산정을 위해 수행되었으며, 실모형실험으로 지압저항력을 산정하고 그 결과를 지반의 일축압축강도와 비교하였다. 실모형실험에서는 모형지반들의 일축압축강도를 8개의 풍화암 조건으로 모사하여 앵커 인장시험을 수행해 지압저항력을 측정하였다. 실험에서 도출된 지압저항력은 모사된 지반강도와 일련의 선형적 관계를 보였으며, 선형회귀분석을 통해 경험식을 제시하였다. 지압저항력은 실모형 실험 결과 일축압축강도 대비 약 13배로 산정되었고, 이론식에서 제시하고 있는 수치와 상당히 일치하였다.

• 환경영향평가
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• 제29권3호
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• pp.210-218
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• 2020

대기 중의 미세먼지(PM₁₀) 농도가 꾸준히 저감되어 왔음에도, 미세먼지관리에 대한 대국민 인식은 악화되었다. 그 이유에는 첫째, 여전히 WHO기준을 상회하는 미세먼지 연평균 농도, 둘째, 환경기준(150 mg/㎥) 초과일수의 증가, 셋째, 체계적으로 지역 특성을 고려한 환경계획 수립 미비 등이 있으며, 이러한 현안을 보완하는 것이 시급하다. 특히, 국내 미세먼지의 관리는 배출원 저감에만 집중되어 있기 때문에, 지역별 미세먼지의 발생원인과 현상을 분석하고 차별성, 시급성, 적용 가능성 등을 복합적으로 고려하여 실효성 있는 환경계획을 수립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 2010년 이후 10년간 전국 69개 도시의 미세먼지의 농도변화 추세와 현재 수준을 고려하여 4가지 유형으로 분류하고, 각 유형별 미세먼지의 관리방향을 제시하였다. 특히 과거 10년 동안 미세먼지 개선정도가 미비하였던 관리유형 III(중부 내륙지역에 분포)과 IV(대도시, 남해·동해에 인접)를 중심으로 그린인프라 확충, 바람길 및 적응대책(노출의 제한) 도입 등의 보완 조치가 우선 필요함을 제안하였다. 본 연구에서는 미세먼지 발생 원인을 함께 고려하지 못하였지만, 과거의 경향에 기초하고 현재의 여건을 고려한 중·장기적 미세먼지 환경관리계획을 수립하는데 필요한 통계적 기법 제시와 방향을 제안하였다는 의의가 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.13-21
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• 2021

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.92-99
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• 2021

광산란법을 이용한 초미세먼지 측정기는 초 단위의 측정이 가능하고 휴대할 수 있는 크기로 설계될 수 있다. 또한 하나의 센서로 여러 크기별 (PM_1.0, PM_2.5, PM_4.0, 및 PM₁₀) 농도를 측정할 수 있다. 이 방식은 입자의 개수와 크기를 측정하고 이를 단위 부피당 무게인 농도로 변환하는 과정 때문에 큰 밀도를 가지는 황사에 대해서는 큰 오차를 나타낸다. 본 논문은 광산란 초미세먼지 측정기가 여러 크기별 PM 농도를 이용하여 황사 발생 시 초미세먼지(PM_2.5)의 농도의 오차를 정확히 보정할 수 있고, 황사가 발생하지 않을 때도 영향을 받지 않는, 다중 선형외기 기법의 기계학습에 의한 보정 기법을 제시한다. 두 가지 또는 세 가지의 PM 크기 입력만으로도 광산란 미세먼지 측정 장치의 황사 오류를 크게 보정할 수 있음을 보인다. 한 달 동안 중부권대기환경연구소의 베타레이 측정기와 광산란 측정기의 측정값을 비교·분석하였다. 황사가 없는 구간에서 이 두 장비의 상관계수(R²)는 0.927이었고, 황사를 포함한 전 구간에서 상관계수는 0.763이었지만, 기계학습을 통하여 상관계수가 0.944로 향상되었다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.260-268
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• 2024

자궁경부암은 전 세계적으로 여성에게 발생하는 암 중 네 번째로 흔한 암이며, 2020년 한 해 동안 60만 4천 건 이상의 신규 케이스가 보고되었고 이로 인한 사망자 수는 약 34만 1천 831명에 달했다. 콕스 회귀 모델은 암 연구에서 널리 채택되고 있는 주요 모델이지만, 비선형 연관성의 존재를 고려하면 선형 가정으로 인해 한계에 부딪힌다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ResNet의 잔여 학습 프레임워크를 활용하여 자궁경부암 사망률 예측의 정확성을 개선한 새로운 모델인 ResSurvNet을 제안한다. 이 모델은 본 연구에서 비교한 DNN, CPH, CoxLasso, Cox Gradient Boost, RSF 모델들을 능가하는 정확도를 보여주었기에 이러한 우수한 예측 성능은 자궁경부암 환자 관리에 있어 조기 진단 및 치료 전략 수립에 기여할 수 있고 임상적으로 적용할 때 큰 가치가 있음을 입증하며, 생존 분석 분야에서도 의미 있는 진전을 나타낸다.

• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.244-250
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• 2020

본 연구는 성인 남,녀를 대상으로 소프트 왁싱, 하드 왁싱 슈가링에 대한 추구혜택이 재이용의도에 미치는 영향에 대해서 알아 보는 것에 목적이 있으며 이를 통해 왁싱을 처음 접하는 일반인들에게 유용한 정보가 되는 것에 연구의 의의가 있다. 연구방법으로는 부산과 영남권에 거주하는 17세 ~ 40대 왁싱 경험이 있는 남,녀 422명을 대상으로 연구자가 직접 설문을 진행하였으며 분석방법은 교차분석, 독릭표본 t-검정, 상관분석, 선형회귀분석, 복수응답은 Multiple response test를 이용하여 자료를 분석하였다. 연구결과에서는 왁싱 추구혜택이 재이용의도에 미치는 영향에 대한 결과를 살펴보면 부위별 왁싱 추구 점수, 왁싱 혜택 총 점수(r=0.389, p<0.001) 및 재이용의도 총 점수(r=0.214, p>0.001)와 유의한 양의 상관성을 보였으며, 부위별 왁싱추구혜택 및 재이용의도의 관련성을 보면 바디(팔, 다리)를 제외 한 항목들을 유의한 양의 관련성을 나타내었다. 왁싱 추구혜택이 재이용의도에 미치는 영향에 대한 결과를 살펴보면 페이스 왁싱, 브라질리언 왁싱 및 왁싱 혜택 총 점수 모두 재이용의도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 연구의 내용을 통해 아직 슈가링의 인지도는 낮으나 호의적인 감정 및 재이용의도가 높고 예민한 부위일수록 추구하는 것을 알 수 있었다. 따라서, 왁싱을 접하는 소비자들에게 유용한 정보를 제공하고 향후 왁싱 관련 연구의 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영과정보연구
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• 제34권5호
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• pp.71-92
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• 2015

본 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)활동이 재무성과에 미치는 영향을 베이지안 네트워크를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 널리 사용되어 온 분석방법인 다중회귀분석방법의 종속변수와 설명변수간에 획일적인 선형함수만을 가정하는데에서 나오는 문제점을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 재무성과에 영향을 미치는 경영자의 사회적 책임활동간에 존재하는 인과관계를 도출할 필요가 있다. 이는 어떤 변수가 다른 어떤 변수와 직접 또는 간접적 인과관계를 통하여 기업의 재무성과에 영향을 주는지를 의사결정자에게 알려줌으로써 보다 효과적으로 기업의 재무성과를 개선시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크 (GBN: General Bayesian Network)을 제안하고 GBN에서 유도되는 마코프 블랭킷 (Markov Blanket)을 제시한다. 본 연구는 경제정의실천시민연합 산하 경제정의연구소에서 조사한 한국의 대표적 기업 약200개의 2005년부터 2011년까지 경제정의지수(Korean economic justice institute index: KEJI index)를 기초로 실험한 결과 기업성과측정치에 따라 차이는 보이지만 건전성(CSR1_20)과 경제발전기여도(CSR7_10)는 모든 기업의 재무성과에 직접적인 인과관계를 나타내었으며, 소비자보호만족도(CSR4_7), 환경보호만족도(CSR5_10) 및 종업원만족도(CSR6_10)는 각 측정지표간의 직 간접적인 인과관계를 나타내어 서로에게 중요한 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 또한, what-if 민감도 분석을 통해 기업재무성과에 직접적인 인과관계가 있는 변수들의 사전확률이 변할 대 사후확률의 변화를 분석하여, 본 연구에서 제안한 방법이 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.