• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.169-186
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• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.706-715
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• 2004

본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.99-112
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• 1999

국내에서 계측된 92개의 측압계수를 이용하여 심도에 따른 측압계수의 경향을 분석하고 Hoek & Brown이 정의한 측압계수의 범위와 비교하였다. 국내의 측압계수는 1이상이 84%로 대부분의 경우 수평응력이 연직응력보다 크게 나타났다. 지반의 침식. 퇴적 및 암반 풍화. 횡압력에 의한 측압계수의 변화를 분석하기 위해 탄소성 이론을 적용하고 그 결과를 유한요소해석과 비교하였다. 측압계수는 지표 침식과 횡압력이 크고 암질이 양호할수록 증가하였고 퇴적의 경우에 감소하였다. 본 연구를 통하여 여러 지질작용이 측압계수에 미치는 영향을 파악할 수 있었고, 특히 지하공동의 굴착 심도인 천부 암반에서의 측압계수 변화를 파악할 수 있었다. 다층 역전파 학습 알고리즘을 적용한 인공신경망을 이용하여 측압계수 예측 전문가 시스템을 개발하였다. 학습률, 모멘텀 상수 그리고 은닉층 노드수를 고려하여 실측치와 상관계수 0.996 이상의 매우 높은 추론율을 보이는 모델을 선정하였다 학습에서 제외한 9개 계측자료로 이 모델을 검증한 결과, 추론오차의 평균은 20%였으며 상관계수도 0.95 이상으로 측압계수를 예측하는데 있어 높은 신뢰성을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.155-159
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• 2004

최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.349-356
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• 2005

동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-26
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• 2015

NUI(Natural User Interface)는 사용자의 자연스러운 동작이나 동작 시 발생하는 생체 신호를 해석하여 기계에 명령을 내리는 것을 말한다. 물리적인 변화가 있어야 사용이 가능한 가속도 센서나 영상 기반의 NUI와는 달리 특정 동작과 관련된 근육의 표면 근전도(surface Electromyogram, sEMG)를 측정하면 실제 움직임이 발생하지 않아도(isometric contraction) 동작 의도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 근전도 기반으로 손목 동작 의도를 분류할 때 전극 개수에 따른 정확도를 확인하고, 키보드 등에 적용 가능한 인터페이스 기술을 제안한다. 손목의 동작 중 신전(extension, up), 굴곡(flexion, down), 외전(abduction, right), 내전(adduction, left)의 네 가지 동작 의도를 분류하는 실험을 진행하였다. 50ms 간격으로 계산된 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)을 특징으로 사용하였고, 동작 의도 인식을 위해 역전파 알고리즘으로 학습한 다층 퍼셉트론 분류기를 사용하였다. 전극 쌍의 개수를 네 개(91.9%), 세 개(87.0%), 두 개(78.9%)로 줄여가며 정확도를 확인했다. 전극 쌍의 개수가 네 개에서 두 개로 줄었을 때 정확도는 약 13% 감소하였다. 두 쌍의 전극만 사용하는 경우의 분류 정확도를 높이기 위하여 직전의 RMS를 특징에 추가하였다. 150 ms 이전까지의 정보를 사용하였을 때, 분류 정확도가 78.9%에서 83.6%로 4.6% 증가하였다. 전극 쌍의 개수가 감소함에 따라 정확도는 감소하였지만, 이전 데이터를 함께 사용한 경우 부분적으로 증가 시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.61-67
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• 2006

강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구는 다양한 방법론으로 적용되어 활발히 연구되고 있다. 그 중에서 인공신경망을 이용하여 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 대부분의 연구들은 역전파 학습 알고리즘(back propagation algorithm: BPA), Levenberg Marquardt(LV), radial basis function(RBF)을 이용하였으며, 이들은 강한 비선형성을 나타내는 입 출력간의 관계를 나타내는데 탁월한 성능을 보이고 있는 것으로 알려져 있고, 자료들의 급격한 변화나 현저한 변화에 대한 뛰어난 적응성을 보여주고 있다. 이러한 인공신경망 이론은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출과정의 양상에 따른 분류와 그에 따른 분석을 위해 Kohonen 네트워크 이론에 의한 자기조직화 방법(self-organizing map; SOM)을 적용하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용한 결과, 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우양상을 분류 할 수 있었으며, 강우-유출간의 특성을 분석한 결과 강한 비선현성을 가지고 있는 강우-유출관계가 SOM에 의해 7개의 패턴으로 구분되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.175-196
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• 2022

우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.