• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.127-140
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• 2021

최근 센서 측정 데이터, 구매이력 등과 같이 시간 정보를 포함하는 시퀀스(sequence) 데이터가 다양한 응용에서 발생되고 있다. 주어진 시퀀스들 중 다른 시퀀스들과 매우 상이한 이상(anomalous) 시퀀스를 탐지하는 기법들은 지금까지 많이 연구되어왔으나 이들 대부분은 주로 시퀀스 내 원소들의 순서만을 고려하여 이상 시퀀스를 찾는다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 원소들의 순서와 원소들 간의 시간 간격 모두를 고려하는 새로운 이상 시퀀스 탐지 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델을 사용한다. 이 모델은 시퀀스를 해당 시퀀스 내 원소들의 순서와 시간 간격 모두를 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 층을 추가로 가진다. 제안방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델로 주어진 시퀀스들의 특징을 학습한 뒤, 해당 모델이 잘 복원하지 못하는 시퀀스를 이상 시퀀스로 탐지한다. 본 논문에서는 정상 시퀀스와 이상 시퀀스를 혼합한 가상 데이터를 사용하여 제안 방법이 전통적인 LSTM 오토인코더만을 사용하는 방법과 비교하여 100%에 가까운 정확도를 나타냄을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.232-232
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• 2022

1차원 관망해석모형과 2차원 지표면범람 해석모형을 이용한 도시지역의 실시간 홍수예·경보시스템 구축은 모형의 모의에 많은 시간이 소요되므로 한계가 있다. 또한, 연구유역에서 시나리오 강우에 대해 침수를 유발시키는 한계강우량을 1-2차원 모형의 시행착오법을 적용한 반복적인 수행을 통해 산정하는 것은 비효율적인 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 로지스틱 회귀를 이용하여 배수분구별 침수 발생기준 강우량을 산정하고자 한다. 침수 발생 한계강우량 산정을 배수분구 단위로 제시하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 풍수해저감종합계획(2015)과 침수흔적도를 이용하여 배수분구 별 침수이력에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 1-2차원 수리해석을 통한 침수심과 함께 로지스틱 회귀모형에 학습하였다. 지속시간 1시간, 10mm 강우부터 500년 빈도의 Huff 3분위 시나리오 17개를 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 1-2차원 수리해석을 위한 입력자료로 사용하였다. EPA-SWMM을 통한 1차원 도시유출해석과 FLO-2D를 통한 2차원 침수해석에서 20cm 이상의 침수심이 발생하거나 지상관측자료, 침수흔적도 및 풍수해저감종합계획에서 실제 침수가 발생했을 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0으로 하여 데이터베이스를 구축하여 로지스틱 회귀모형에 학습시켜 침수 발생 한계강우량을 산정하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 지역의 배수분구별 한계강우량을 산정할 수 있으며, 지속적으로 관측되는 강우 및 침수 발생 유무 자료를 추가함으로써 산정된 침수 한계강우량을 상회하는 강우 사상이 나타났을 시에 침수 발생 유무를 확인하여 본 연구에서 제안한 방법에 대해 검증이 가능할 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.107-120
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• 2023

서울 도심 내 교통량 감축과 탄소배출을 줄이기 위해 2015년 도입된 공공자전거 따릉이는 이용자가 해마다 배 이상 증가하여 2023년 기준 2700여 대여소에서 4만 3천여 대가 운영 중이며 누적 가입자 4백만 명을 넘어서는 서울시민이 뽑은 가장 성공적인 공공 정책으로 자리매김하였다. 그러나 따릉이 이용이 급속도로 증가됨에 따라 자전거 수요·공급 불일치로 인한 자전거 부족 민원도 급증하여 효율적인 자전거 재배치가 강하게 요구되었다. 이에 본 연구는 공유자전거의 대여·반납 이력 데이터, 기상데이터, 공휴일 정보, 따릉이 대여소 정보 등을 기반으로 따릉이 이용 패턴과 특성을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 활용해 대여소별 따릉이 대여·반납 예측 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대여소별 안전재고를 확보할 수 있는 따릉이 재배치 수량을 도출하고 이를 서울시설공단 따릉이 관리App에 시범서비스 하였다. 따릉이의 수요를 실시간으로 예측하고 현재 거치 중인 재고량과 비교하여 적절한 수량의 자전거를 재배치한다면 자전거 부족으로 인한 시민들의 불편 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.859-865
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• 2018

달 지상 인프라 및 기지 건설은 건설재료나 에너지 확보가 가능한 지역과 연계되어야 하며, 얼음 등의 핵심 자원이 풍부한 영구음영 지역을 형성하는 달 크레이터 지형의 탐지와 정보 수집이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 달 크레이터(crater) 객체 정보를 최신 딥러닝 알고리즘을 이용해 효과적으로 자동 탐지하는 방안에 대해 고찰하였다. 딥러닝 학습을 위해 NASA LRO 달 궤도선의 레이저 고도계 데이터를 기반으로 구축된 9만개의 수치표고모델과 개별 수치표고모델에 존재하는 크레이터들의 위치와 크기를 레이블링한 자료를 활용하였다. 딥러닝 학습은 최신 알고리즘인 Faster RCNN (Regional Convolution Neural Network)을 자체적으로 코드화하여 적용하였다. 이를 통해 학습된 딥러닝 시스템은 학습되지 않은 달표면 이미지 내 크레이터를 자동 인식하는데 적용되었으며, NASA에서 인력에 의해 정의한 크레이터 정보들의 오류를 자동 보정 가능하고, 정의되지 않은 많은 크레이터 까지도 자동 인식 가능함을 보였다. 이를 통해 공학적으로 매우 가치가 있는 각 지역별 크레이터들의 크기 분포 특성 및 발생 빈도 분석 등이 가능하게 되었으며, 향후에는 시간 이력별 변화추이도 분석 가능할 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.696-697
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• 2011

신재생에너지는 기후변화협약 및 화석연료의 고갈 등으로 인해 전력계통으로의 도입 필요성은 증가하고 있으나 경제성 부재로 인해 도입 시 많은 제약이 있었다. 그러나 최근 풍력발전기의 경제성이 확보되고 있는 추세이며 일부 유럽 국가를 중심으로 전력계통에 연계하여 운전하고 있다. 특히 스페인의 경우 풍력발전기의 발전량을 예측하는 시스템을 개발하여 풍력발전량의 간헐적인 출력 특성을 보완하고 이용 효율을 향상시킬 수 있도록 다른 발전설비와 연계하여 전력계통을 운영하고 있으며, 풍력발전량을 고려한 예비력을 산정함으로써 경제적이고 안정적인 전력계통을 유지하고 있다. 또한 풍력발전기의 간헐적인 출력 특성을 보완하기 위해 에너지저장장치와의 협조 운영 가능한 시스템을 구축하는 사례가 증가하고 있으며 우리나라의 제주 스마트그리드 실증사업의 Smart Renewable이 이와 같은 경우라 할 수 있다. 본 논문에서는 기계학습이론 중 하나인 SVR을 이용한 풍력발전량 예측 시스템을 개발에 대해 기술하였으며, 행원14호기의 풍력발전량 이력데이터를 이용하여 풍력발전량 예측을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.399-406
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• 2021

콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는 LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN 기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다 우수한 추천 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.285-296
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• 2004

IT 관련 기술의 발전은 'Any Time, Any Where, Any Service'를 사용자에게 제공할 수 있는 제반 여건을 마련하였으며, 무선 인터넷 서비스는 인터넷 기반의 서비스를 이동 중에도 이용 가능하도록 하였다. 웹 기반의 학사정보시스템을 무선 인터넷 기반의 학사정보시스템으로 활용한 기존의 시스템은 표준화된 환경에서 구축되지 않아 모바일 기기의 플랫폼에 종속적이었다. 또한, 선택과목의 수가 많은 학부제에서는 교육과정의 제작과 관리에 관련된 업무를 담당하고 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할이 매우 중요하지만, 학생들은 코스 코디네이터를 통해 자신에게 가장 적합한 분야는 무엇이고, 어떠한 과목을 이수해야 하는 지에 대한 도움을 받고 있지 못하다. 본 논문은 JAVA를 이용하여 플랫폼에 독립적이며, 심화된 전공 분야의 학습을 할 수 있도록 도와주는 코스 코디네이터의 역할을 대신하기 위한 WIPI기반의 모바일 코스 코디네이터 시스템을 제안한다. 모바일 코스 코디네이터 시스템은 심화된 전공 분야의 학습을 위해 학부제의 각 분야별 과목에 대한 정보를 담고있는 수강 과목 트리와 학생의 과거 수강이력을 고려한 추론엔진을 포함한다. 학부 내 모든 분야를 고려하였을 때 특정 과목의 중요도와 사용자가 해당과목의 선수과목을 이수하였는지 여부 및 사용자의 학부 내 분야 적합도를 가중치로 나타내어, 수강 신청 시 개별 학생이 자신에게 가장 적합한 과목을 추천받아 선택할 수 있도록 하였다. 모바일 코스 코디네이터 시스템은 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할을 보조할 수 있을 것이다. 또 학생들은 언제 어디서나 개인 휴대폰을 이용하여 수강신청에 관한 학사정보를 관리할 수 있고, 시스템의 추론에 따른 추천 과목을 수강하여 전공 분야에 대한 깊은 지식을 갖출 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.583-598
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• 2022

인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.37-51
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• 2023

도시현상의 해석을 위해 공간정보는 필수적이다. 위치정보가 부족한 도시정보를 공간정보로 변환하기 위한 공간정보화 방법론이 꾸준히 개발되어왔다. 정형화된 주소정보나 지명 등을 이용한 Geocoding이나 이미 위치정보가 있는 공간정보와의 공간결합, 참조데이터를 활용한 수작업 형태 등이 대표적이다. 그러나 아직도 행정기관에서 작성되는 수많은 문서정보들은 비정형화된 문서형태로 인해 공간정보화의 수요가 있음에도 그동안 깊이 있게 다루어지지 못하였다. 본 연구는 자연어 처리 모델인 BERT를 활용하여 도시계획과 관련된 공개문서의 공간정보화를 진행한다. 주소가 포함된 문장 요소를 문서로부터 추출하고, 이를 정형화된 데이터로 변환하는 과정을 중점적으로 다룬다. 18년 동안의 도시계획 고시공고문을 학습 데이터로 사용하여 BERT 모델을 학습시켰으며, 모델의 하이퍼파라미터를 직접 조정하여 성능을 향상시켰다. 모델 학습 후의 테스트 결과, 도시계획시설의 유형을 분류하는 모델은 96.6%, 주소 인식 모델은 98.5%, 주소 정제 모델은 93.1%의 정확도를 보였다. 결과 데이터를 GIS 상에 맵핑하였을 때, 특정 지점의 도시계획시설에 관한 변경 이력을 효과적으로 표출할 수 있었다. 본 연구로 도시계획 문서의 공간적 맥락에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이를 통해 이해관계자들이 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있게 지원하기를 기대한다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.23-29
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• 2023

지반함몰의 주요 발생원인은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 지반함몰은 상·하수관의 손상으로 인한 물길 형성에 따른 지반 내 토립자의 이동으로 공동이 형성되어 상부지반이 붕괴되는 메커니즘을 보이고 있다. 따라서 지반함몰은 지하매설물의 밀집도가 높은 도심지를 중심으로 발생하고 있으며, 사고 발생 시 인명 및 경제적 피해를 야기하므로 사고에 대한 대비가 반드시 필요하다. 이에 따라 지반함몰 위험을 예측하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 본 연구에서는 ○○시의 2개 구를 대상으로 지반함몰 위험도 예측 모델을 제시하고자 하였다. 대상 지역의 지하매설물 속성 데이터(활용년수, 관직경)와 지하매설물 밀집도, 지반함몰 이력 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하고 전처리를 수행한 뒤, 기계학습 모델에 적용하여 최적의 평가지표가 도출되는 모델을 선정하였으며, 선정된 모델의 신뢰도를 평가하고 모델에서 도출되는 지반함몰 위험도 예측 시 활용된 영향인자의 중요도를 제시하고자 하였다.