• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.99-105
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• 2023

4차 산업혁명 시대의 흐름에 발맞춰 형사사법 분야에서는 효율적인 법률서비스 제공을 위해 인공지능을 활용한 리걸테크(Legaltech)에 주목하고 있다. 본 논문은 국내 형사사법 분야의 리걸테크 활용 가능성을 증대시키기 위해 순환신경망(RNN)을 적용할 수 있는 범죄 예측 모델을 제시한다. 이를 위하여 판결문상 기술된 범죄사실에 기반하여 스크립트 분석기법 활용을 통해 범행 과정을 전·중·후 단계로 구분하였다. 또한, 각 시점에 따라 범죄의 수법과 증거 등을 수사 8하원칙이 가지는 문장 구성 요소와 한국어 품사 구성에 기반하여 객체·행위·환경으로 분류하였다. 이 연구에서 도출된 사건 요약 분석 틀은 특정 범죄 수법의 전형적인 패턴을 파악하기에 용이하며 상황적 범죄예방 전략을 수립하는데 기여할 수 있다. 나아가 이 연구의 결과는 향후 후속연구에서의 RNN모델 기반 범죄 상황 예측 데이터 생성 연구에 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.307-319
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• 2016

국가농림기상센터(NCAM)에서는 수요자 맞춤형 영농 영림을 지원하기 위하여 전용 수치모델링시스템인 지면대기모델링패키지(LAMP) 버전 1을 구축하였다. 이 패키지는 두 가지의 큰 축으로 구성되어 있다. 하나는 WRF 기상모델과 Noah-MP 지면모델의 결합시스템인 WRF/Noah-MP 시스템이고, 다른 하나는 Noah-MP 지면 모델의 오프라인 독립구동형 1차원 버전이다. 전자는 7일 이상의 중기 기상예측 자료를 1km 내외의 고해상도로 생산하는 일을 담당하고, 후자는 대표적인 농림생태계에 대하여 1년 지면모의 자료를 15분 간격으로 생산하는 일을 담당한다. 본 연구의 목적은 NCAM-LAMP의 두 구성 요소를 간단히 설명하고, 초기의 수치모의 성능을 평가하는데 있다. WRF/Noah-MP 결합시스템은 동아시아를 포함하는 어미격자 도메인에 최고 810m의 수평 해상도를 갖는 3개의 둥지격자로 구축되었으며, 가장 안쪽 도메인은 광릉 활엽수림 관측지와 침엽수림 관측지(GDK 및 GCK)를 포함한다. 이 결합시스템은 현재 미국 환경예측센터의 FNL 자료를 초기 및 경계자료로 이용하여 구동되며, 여러 개의 약 8일 모의 결과를 연결시켜 장기간에 대한 모의 자료를 생산하였다. 정량적 검증 변수는 WRF/Noah-MP 결합시스템의 2m 기온, 10m 바람, 2m 습도, 강수이며, 기상청 ASOS 관측 자료와 WRF/Noah-MP 결합시스템 모의 자료 사이의 차이를 이용하여 각 도메인에서 동적 식생 포함 유무에 따른 모의 오차를 계산하였다. 강수 모의의 정확도는 탐지확률(POD)과 공평위협점수(ETS)로 구성된 표를 이용하여 조사하였다. 오프라인 독립구동형 지면모델은 1년 기간에 대해 모의 결과를 생산하였으며, KoFlux 관측자료와 비교하여, 순복사 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 토양 수분 함량을 평가하였다. WRF/Noah-MP 결합시스템의 모의 결과에 따르면, 모든 도메인 중에서 도메인 4(810m 해상도)에서 2m 기온, 10m 바람 및 2m 습도에 대하여 가장 작은 RMSE를 보였다. 동적 식생을 포함시키면 모든 도메인에서 10m 바람의 모의 오차가 감소하게 되는 경향을 보였다. 도메인 2(7,290m 해상도)에서는 강수 모의 점수가 가장 높았으나, 동적 식생을 포함시킴에 따른 효과는 별로 없었다. 독립구동형 1차원 Noah-MP의 지면모의 결과는 복사 플럭스와 토양 수분의 패턴 및 크기를 포착하였으며, 엽면적지수의 모델 입력 부분을 보충하고, 모델 물리과정의 적절한 조합을 찾아내는 노력을 통해 개선될 수 있는 여지를 남겼다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권9호
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• pp.811-820
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• 2012

GNSS 신호는 구조가 개방되어 있을 뿐만 아니라 수신 신호 세기가 미약하여 전파교란에 취약하다. 이에 따라 전파교란에 대한 영향 분석 및 대응 기법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 실제 전파교란 환경과 유사한 환경에서의 전파교란 영향 분석을 위하여 6가지 전술 환경에 대한 전파 전파 모델과 이동체의 수신환경을 고려한 동체 차단 모델을 설계 하였다. 전파전파 모델은 도심지역, 농촌지역, 수풀지역, 해안지역, 황무지, 눈/얼음 지역에 대해서 Two-ray 모델을 이용하여 설계 하였다. 동체 차단 모델은 안테나가 이동체에 의하여 받는 영향과 사용자가 직접 입력한 안테나 패턴을 이용하여 모델링하였다. 전파교란이 없는 정상 환경과 전파교란 환경에 대하여 이동체의 수신환경을 고려한 GNSS 신호 생성기의 출력은 상용수신기(NordNav)를 이용하여 검증 하였다. 정상 환경에서는 사용자의 항법 성능이 상용 H/W 신호 생성 시뮬레이터(STR4500)과 유사한 것을 확인하였다. 전파교란 환경에서는 이동체 위치에 따른 동체 차단 효과 및 전파교란 신호에 의한 GNSS 신호 획득 및 추적 손실이 정확히 반영됨을 확인 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.152-157
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• 2014

디지털 카메라에서는 일반적으로 높은 공간주파수에 의해 발생하는 주파수 간섭을 제거하기 위해 광저대역 투과 필터(optical lowpass filter)를 사용한다. 그러나 영상을 획득할 때 광저대역 투과 필터의 사용으로 고주파 성분이 제거되어 상세 성분의 손실을 가져오게 된다. 이와 반대로, 광저대역 투과 필터를 제거한 후에 영상을 획득할 경우, 높은 공간주파수를 가지는 영역에서 moir$\acute{e}$가 발생하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 카메라의 광저대역 투과 필터를 제거 후 영상의 상세 성분을 보존하고 moire를 제거하는 방법을 제안한다. 먼저 ISO12233 해상도 차트를 사용하여 카메라의 공간해상도(spatial frequency response)를 분석하고, 카메라의 최대 분해능에 해당하는 해상도 차트의 패턴을 모델링하여 moir$\acute{e}$가 발생하는 영역을 검출한다. 검출된 moir$\acute{e}$ 영역을 주파수 도메인에서 분석하고 DC 성분과 최대 주파수 사이의 각 주파수별 최대 값에서 발생하는 변곡점을 검출하고 변곡점에 해당하는 값을 제거하여 moir$\acute{e}$ 성분을 제거한다. 실험 결과 제안한 방법은 상세 성분의 손실을 줄이고 moir$\acute{e}$ 제거에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권3호
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• pp.73-94
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• 1998

사면보강 또는 굴착면의 안정성 확보를 위해 쏘일례일링 공법이 종종 적용되고 있다. 그러나 오목형태 또는 볼록형태 모서리부와 같은 특수한 지역에 쏘일네일링 공법이 적용되어질 경우, 편기각보강형태, 즉 skew 쏘일네일 형태로 주로 시공쥐고 있다. 하지만, 지금까지 skew 쏘일례일링 공법이 적용된 굴착 모서리부에 대한 3차원 안정해석 및 거동분석 등에 대한 실험이나 연구결과는 미흡한 실정이며, 따라서 보강재의 배치형태, 삽입각도 및 길이 등 관련 설계변수값 결정에 관하여 주로 경험에 의존하고 있는 실정이다. 따글윽 본 연구의 주된 목적은, skew 쏘일네일링 공법이 오목형태 굴착 모서리부에 적용되는 경우 이에 대한 3차원 한계평형 안정성 평가기법을 제시하는 데 있다. 3차원 예상 파괴흙쐐기의 형상은 FLAC 프로그램 모델링 및 해석을 통해 결정하였으며, 모서리부에 대한 3차원 침투수압 산정식의 제시 및 해석시 다층지반조건의 고려 등이 포함되었다. 또한 제시된 3차원 안정해석법 을 이용해, 관련 설계변수들의 모서리부 안정성에 미치는 영향 정도를 분석하였다. 아울러 기 제시된 볼록형태 굴착 모서리부의 3차원 안정해석 법을 이용해 skew 쏘일네일 보강패턴의 효율성을 분석하였으며, 또한 굴착과정을 통해 전면부 벽체변위 및 인접지반의 침하 등이 상대적으로 문 제시되는 볼록형태 굴착 모서리부에 대한 변위예측을 위해 준 3차원 유한요소 해석기법 및 중첩기법 등의 적용을 시도하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.188-195
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• 1999

fMRI의 신호는 매우 다양한 종류의 선호들이 혼합된 상태이며 , 비록 몇 가지의 요소에 대해 모델링하여 그 선호 형태를 추측할 수 있으나 모든 신호를 정확하게 분리하여 뇌신경의 활성화를 반영하는 신호만을 선택적으로 알아 내기는 어려운 일이다. 또한 뇌와 신체의 생리적 현상으로 발생하는 잡음뿐아니라 움직임이나 계기의 잡음은 fMRl의 데이터 분석을더욱 어렵게 한다. 따라서 실제 뇌신경의 활성화를 정확히 나타내는 참고데이터(reference data)를 선택하는 것은 힘든 일이며, 뇌신경의 활성화를 반영하는 의미 있는 여러 신호 형태에 대한 분석은 현재 fMRl의 후처리 (post-processing) 분석 방법에서 하나의 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 prioriknow­-ledge 혹은 참고 데이터가 필요 없는 분석 방법인 Independent Component Analysis (lCA) 를 이용하여 fMRI선호를 분석하였다. ICA는 현재 많이 사용되고 있는 상관 분석 방법에 비해 신호의 형태를 분석하는 데에 보다 효과적일 수 있으며, 지연된 반응 형태를 갖는 신호나 움직임에 의한 신호의 패턴을 분리하여 분석할 수 있다. 한편, ICA만으후 fMRl의 신호에 따라 분석이 효과적이지 못한 경우 Principal Component Analysis(PCA) threshold, wavelet spatial f filtering, 부분적 영상 분석 방법들을 ICA전에 수행 함으로써 보다 효과적인 분석을 수행할 수 있다. ICA는 fMRl 신호의 형태 분석에 효과적인 방법이라고 생각하며, 데이터의 자유도를 감소 하기 위해서는 선 필터링 (pre-filtering) 방법들이 적용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.59-72
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• 2008

최근의 컴퓨팅 시스템은 모바일을 사용한 비즈니스와 다양한 컨버전스 분산 업무 처리로 확대되면서 모바일 임베디드 소프트웨어 개발 방법론에 대해 모바일 비즈니스에서 많은 관심을 가지고 있다. 아울러 최근 재사용성과 독립성 그리고 이식성을 가진 컴포넌트를 기반으로 한 모바일 임베디드 소프트웨어 개발에 또한 많은 초점이 집중되고 있다. 컴포넌트 기반 임베디드 응용 시스템 개발은 제품의 생산성과 유지보수성 그리고 신뢰성을 보장한다. 컴포넌트 각 요소들 간의 계층적, 수평적 서비스 지원 및 협력을 위한 명확한 인터페이스 정의를 통한 컴포넌트의 원활한 조립이 컴포넌트 기반의 임베디드 소프트웨어 개발 성공을 위한 필수적 요소이다. 즉, 관련 아키텍처 정의와 이를 기반으로 한 생성 프로세스 및 컴포넌트의 명세화, 그리고 컴포넌트 프레임워크의 효과적 적용 단계를 통해 모바일 임베디드 소프트웨어 개발의 성공을 달성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 요구사항에 최대한 접근하고 모바일 임베디드 도메인을 기반으로 둔 소규모 단위 모바일 컴포넌트(MIC: Mobile Embedded Component)를 대상으로 조립을 위한 인터페이스 명세 제공을 서술한다. 모바일에 확장적 컴포넌트 계층화와 모바일 비즈니스 로직 확보를 위해 재구성 가능한 설계 패턴 및 컴포넌트 군(비즈니스 도메인 카테고리)을 형성하고 제공한다. 제안하는 모바일 임베디드 컴포넌트 프로세스는 기존 프로세스가 가지는 비 일치성을 보완하여 컴포넌트의 개발과 사용에 실제적으로 활용할 수 있도록 정의한다. 모바일 비즈니스 프로세스를 위한 의미 지향적이며 모델링 기반 원칙에 따라 명확하고 풍부한 프로세스 정보를 포함한다. 또한 기능의 모듈성과 독립성이 보장되고 조립 가능한 컴포넌트를 기반으로 동적이고 복잡한 모바일 비즈니스 영역에 적용 가능한 개발 모델을 제시하고 작성된 모델을 기반으로 하는 모바일 임베디드 개발 사례를 제시한다. 본 연구에서 제시하는 컴포넌트 기반 모바일 임베디드 소프트웨어 개발 프레임워크는 효율성, 생산성 및 신뢰성과 유지보수성을 증대할 수 있는 이점을 가진다.

• 터널과지하공간
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• 제28권5호
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• pp.442-456
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• 2018

본 연구에서는 터널의 축소모형실험을 통해 이방성 암반에 설치되는 록볼트의 보강효과를 검토하였다. 이를 위해 터널규격, 암석강도, 이방성 경사, 측압계수를 달리한 두 가지 터널사례를 실험하였다. 구슬달린 자수용 시침핀을 사용하여 전면접착식 D25 이형봉강 록볼트를 모델링하였고 이들을 모형터널의 천반과 측벽에 체계적으로 설치하였다. 첫 번째 사례에서, 무지보 모형은 터널 천정부에서 초기균열이 발생하였지만 록볼트 설치 모형은 록볼트가 설치되지 않은 영역인 터널 바닥부에서 초기균열이 발생하였다. 또한, 록볼트 설치 모형은 무지보 모형에 비해 균열개시압력과 최대압력이 각각 11%, 7% 더 컸고, 이방성 암반의 불연속면이 터널의 파괴거동에 미치는 영향은 작아져서 록볼트의 보강효과를 실험적으로 검증할 수 있었다. 지보패턴을 달리 적용한 두 번째 사례에서는, 록볼트의 길이와 수량이 큰 모형일수록 균열개시압력이 크고 하중에 따른 터널면적 축소비율은 작게 나타나, 록볼트의 길이와 수량을 증가시킬수록 록볼트의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1045-1055
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• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.