• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.315-323
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• 2023

지난 10년간, 복원력 상실로 인한 어선의 해양 사고는 지속해 증가하고 있다. 특히, 소형선박 사고의 대부분은 갑작스러운 바람이 주요 원인으로 지목되었다. 바람에 의한 소형선박의 갑작스러운 사고를 예방하기 위해서는 체계적인 분석기법 개발이 필요한 실정이다. 본 연구는 확률론적 극값 추정법을 기반으로 선박의 운동성능에 바람이 미치는 영향을 평가하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 운동 해석, 극값 추출, 운동 특성 분석 등의 연구를 수행하였다. 운동 해석은 Sea State 5의 파랑에서 파도, 파도와 균일 바람, 파도와 NPD풍속 모델 바람이 작용하는 3가지 조건을 적용하였다. 극값 추출은 Hysteresis 필터링 및 Peak-Valley 필터링 기법을 적용하였다. 추출된 극값을 이용하여 적합도 시험(Goodness of Fit Test)을 4가지 분포함수에 대해 수행하여 극값을 가장 잘 표현하는 최적의 분포함수를 선정하였다. 어선의 운동 특성은 3가지 주기 운동에 대하여 (Heave, Roll, Pitch)에 평가 후, 결과를 비교하였다. 선박의 운동성능 해석은 상용 솔버인 ANSYS-AQWA를 이용하였다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제34권2호
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• pp.155-167
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• 2009

본 연구는 국내 건강도시사업을 추진하는 지역사회 담당자를 대상으로 세계보건기구의 건강도시 특성을 중심으로 건강도시 추진 현황을 살펴봄으로 국내 건강도시의 나아가야 할 방향을 위한 기초자료를 제공하고자 실시되었다. 2007년 2월부터 2007년 12월까지 우편설문조사를 하였는데, 설문문항은 건강도시 현황, 건강도시 담당자의 일반적 특성, 건강도시 기본 특성, 건강도시에 대한 자체평가, 건강도시 발전방향 등으로 구성하였다. 전체 23개 지역사회 중 도시가 11개(47.8%), 농촌이 12(52.5%)였으며, 건강도시 담당부서는 보건소가 73.9%로 대부분이었다. 건강도시 담당자는 여자가 60.9%, 연령은 40대가 65.2%, 건강도시 경력은 6~12개월인 경우가 34.8%로 가장 많았다. 건강도시 기본 특성을 살펴보면, 건강도시 자체 예산 확보(91.3%), 도시건강 프로파일 작성(91.3%), 협력대학 기술지원(82.6%), 건강도시 조례 제정(78.3%), 주민참여(78.3%), 운영위원회 구성(73.9%), 생활터 접근 사업(69.9%), 건강도시 네트워크에 적극적 참여(69.6%) 등이 높았으며, 부서간 협력 활성화(34.8%), 건강도시 장기 계획 수립(39.1%), 공약 및 시정방향에 건강도시 포함(43.5%), 취약 계층 대상 사업(47.8%), 전담조직 구성(47.8%), 건강도시 자체 세미나 실시(47.8%)가 낮았다. 도시농촌간 건강도시 전담조직의 경우 도시가 72.7%가 구성되어 있는 반면 농촌은 25.0%만 구성되어 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 건강도시 전담조직 유무에 따른 건강도 기본특성을 살펴보면, 전담조직이 있는 경우 부서간 협력, 주민참여, 생활터 접근, 건강도시 네트워크가 잘 된다고 응답하였다(p<0.05). 건강도시 수행시 사업개발과 예산확보가 어려웠으며, 건강도시 사업시 우선 고려 사항으로는 부서간 협력이 34.8%로 가장 높았다. 건강도시성공을 위한 핵심인물로는 82.6%에서 단체장이라고 응답하였고, 국내 건강도시 활성화를 위해 향후 역할을 할 기관으로는 중앙정부인 보건복지가족부(52.2%)가 가장 높았다. 국내에서는 AFHC 회원도시 수가 급속히 증가하여 왔으나 건강도시를 위한 정치적 지원과 전담조직의 설립 등이 미진하며, 건강형평성을 고려한 사업 및 부문간 협력에 의한 포괄적인 건강도시 경험이 축적되어 오지 못하였다. 이를 해결하기 위해서는 건강도시의 정의와 선진 건강도시들이 제시하고 있는 원칙 및 특징에 충실하도록 노력하여야 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.444-453
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• 2003

최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.

• 한국식품과학회지
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• 제39권4호
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• pp.438-446
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• 2007

콩 발효식품인 청국장은 어느 정도는 그 기능성 때문에 많은 사람들이 선호하고 있다. 청국장의 발효 과정은 발효미생물이 분비하는 단백질 분해 효소를 포함하는 여러 효소들에 의해 이루어지기 때문에 발효기간 동안 청국장의 단백질체 분석은 발효의 최적화를 이루기 위해서 그리고 청국장에 생성되는 기능성물질 생성 과정을 이해하는 데 도움이 된다. 청국장의 수용성 단백질을 phenol/chloroform 추출 방법으로 분리하여 2-D gel 분석에 방해되는 물질들을 제거하였다. 각 발효 단계에서 단백질 분석을 하였을 때 20시간 안에 대부분의 단백질들이 작은 분자로 분해되었고 수용성 단백질에는 미생물 유래 단백질들이 점차 증가하였다. 청국장의 단백질 프로파일은 natto의 것과는 매우 다른 양상을 2-D gel 상에서 보였다. 각 gel에서 50개의 단백질을 임의로 선발하여 MALDI-TOF MS 분석을 하고 PMF로 단백질을 동정하였다. 결과는 콩이나 발효 미생물들의 유전체 정보가 부족하여 청국장에서 9종 natto에서 15종의 단백질만을 동정할 수 있었다. MS/MS 분석을 통한 아미노산 서열 분석을 통해 얻은 정보를 가지고 BLASTP 검색엔진으로 database를 검색한 결과 제한된 수의 단백질이 낮은 신뢰도 범위에서 동정되었다. 그렇지만 청국장과 같이 복잡한 단백질체를 분석하기에는 본 연구에서 고안한 전체 단백질 분리 기술과 2-D gel 분석적 접근은 단백질을 전체적으로 분석함에 있어 훌륭한 방법이다. 앞으로 청국장의 단백질 변화에 대한 연구는 의미 있는 변화를 보이는 소수의 단백질을 선발하고 이들에 대해 집중적으로 질량분석 하여 단백질을 동정하는 것이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.