• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제17권4호
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• pp.29-41
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• 2014

The Korean government has purchased land properties alongside any significant water bodies before setting up the buffers to secure water qualities. Since the annual budgets are limited, however, there has always been the issue of which land parcels ought to be given the priority. Therefore, this study aims to develop efficient mechanism for land acquisition priorities in stream corridors that would ultimately be vegetated for riparian buffer zones. The criteria of land acquisition priority were driven through literary review along with experts' advice. The relative weights of their value and priorities for each criterion were computed using the Analytical Hierarchy Process(AHP) method. Major findings of the study are as follows: 1. The decision-making structural model for land acquisition priority focuses mainly on the reduction of non-point source pollutants(NSPs). This fact is highly associated with natural and physical conditions and land use types of surrounding areas. The criteria were classified into two categories-NSPs runoff areas and potential NSPs runoff areas. 2. Land acquisition priority weights derived for NSPs runoff areas and potential NSPs runoff areas were 0.862 and 0.138, respectively. This implicates that much higher priority should be given to the land parcels with NSPs runoff areas. 3. Weights and priorities of sub-criteria suggested from this study include: proximity to the streams(0.460), land cover(0.189), soil permeability(0.117), topographical slope(0.096), proximity to the roads(0.058), land-use types(0.036), visibility to the streams(0.032), and the land price(0.012). This order of importance suggests, as one can expect, that it is better to purchase land parcels that are adjacent to the streams. 4. A standard scoring system including the criteria and weights for land acquisition priority was developed which would likely to allow expedited decision making and easy quantification for priority evaluation due to the utilization of measurable spatial data. Further studies focusing on both point and non-point pollutants and GIS-based spatial analysis and mapping of land acquisition priority are needed.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.499-506
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• 2019

지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과 이를 활용하여 작업의 우선도를 계산하는 방법인 정책 모델 주도 메타-플래닝을 제안한다. 정책 모델은 메타-플래닝 과정에서 작업의 유틸리티를 명시적으로 계산할 수 있는 기능을 제공하며, 기초 모델을 통해 다양한 서비스 간의 유용성을 비교할 수 있게 해준다. 또한, 모델의 구성을 온톨로지를 활용함으로써 확장성을 가지는 특징이 있다. 실험을 통해 동적 환경에서 정책 모델에 따라 로봇의 행동이 변화하는 것을 관찰할 수 있었고, 이를 통해 서비스가 필요에 따라 우선도의 비교를 통해 선택되는 것을 확인할 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.45-53
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• 2013

웹GIS는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다. 또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지속해왔다. 본 연구에서는 서버 개발에 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 이벤트 기반의 비동기식 I/O 처리가 가능한 프레임웍 기술인 Node.js를 활용하여 NodeMap이라고 이름붙인 웹GIS 서버를 설계하고 구현하였다. NodeMap은 기본적으로 OGC 표준 인터페이스를 지원하는 웹GIS 서버이다. 이를 위해 공간 인덱스 및 표준 공간쿼리 함수를 지원하는 DBMS를 활용하여 GIS 데이터를 처리하도록 하였다. 그리고 공간 정보를 타일 맵 위에 렌더링 하기 위해 HTML5 Canvas를 지원하는 Node-Canvas 모듈을 활용하였다. 마지막으로 Node.js의 가장 많이 쓰이는 커넥트 모듈 기반의 프레임웍인 Express 모듈을 활용하였다. 구현된 NodeMap은 성능테스트를 통해 향 후 웹GIS 서버개발기술로서 Node.js의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 기존 서버 개발 기술과 차별화된 기술인 Node.js를 웹GIS 서버 구현에 우선적용 함으로서 향 후 인터넷 GIS 서비스에서의 활용 가능성을 제시하였다.

• ALGAE
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• 제30권2호
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• pp.121-137
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• 2015

Studies on carbon flux in the oceans have been highlighted in recent years due to increasing awareness about climate change, but the coastal ecosystem remains one of the unexplored fields in this regard. In this study, the dynamics of carbon flux in a vegetative coastal ecosystem were examined by an evaluation of net and gross ecosystem production (NEP and GEP) and $CO_2$ exchange rates (net ecosystem exchange, NEE). To estimate NEP and GEP, community production and respiration were measured along different habitat types (eelgrass and macroalgal beds, shallow and deep sedimentary, and deep rocky shore) at Gwangyang Bay, Korea from 20 June to 20 July 2007. Vegetative areas showed significantly higher ecosystem production than the other habitat types. Specifically, eelgrass beds had the highest daily GEP ($6.97{\pm}0.02g\;C\;m^{-2}\;d^{-1}$), with a large amount of biomass and high productivity of eelgrass, whereas the outer macroalgal vegetation had the lowest GEP ($0.97{\pm}0.04g\;C\;m^{-2}\;d^{-1}$). In addition, macroalgal vegetation showed the highest daily NEP ($3.31{\pm}0.45g\;C\;m^{-2}\;d^{-1}$) due to its highest P : R ratio (2.33). Furthermore, the eelgrass beds acted as a $CO_2$ sink through the air-seawater interface according to NEE data, with a carbon sink rate of $0.63mg\;C\;m^{-2}\;d^{-1}$. Overall, ecosystem production was found to be extremely high in the vegetated systems (eelgrass and macroalgal beds), which occupy a relatively small area compared to the unvegetated systems according to our conceptual diagram of a carbon-flux box model. These results indicate that the vegetative ecosystems showed significantly high capturing efficiency of inorganic carbon through coastal primary production.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.671-683
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• 2018

도시유역에 대한 집중호우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 기존에 수행된 많은 연구에서 입증 되어진 바와 같이 도시 침수는 하수관망의 통수능을 상회함에 따라 발생하는 내수침수에 주로 기인하고 있다. 도시화가 상당히 진행되고 인구가 밀집되어 있는 지역에 대한 침수피해는 심각한 사회 경제적 피해를 야기한다. 이에 따라 도시지역에 대한 홍수 예측을 위한 확정 및 확률론적 연구가 진행되어 왔지만, 충분한 선행시간을 확보하며 단시간에 홍수량에 대한 예측결과를 도출하기에는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 최적의 실시간 도시 홍수 예측 기법을 제시하기 위하여 도시유출해석 기반 실시간 홍수 예측을 위한 IDNN, TDNN 그리고 NARX 동적신경망을 비교하였다. 강남 지역의 2010, 2011년 실제 호우사상에 대하여 총 홍수량 예측 결과, 입력 지연 인공신경망의 최대 Nash-Sutcliffe 효율 계수는 각각 0.86, 0.53, 시간 지연 인공신경망의 경우 0.92, 0.41, 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀의 경우 0.99, 0.98으로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 각 맨홀 누적월류량을 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀 기법을 사용하는 것이 추후 도시 홍수 대응체계 구축에 적합할 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.67-78
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• 2017

교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권2호
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• pp.67-78
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• 2012

현재 우리나라는 도로교통법에서 도로의 우측통행을 법률로 규정하고, 이에 적합한 운전석의 위치는 좌측 체계를 관례적으로 유지하고 있다. 그러나 최근 우측 핸들차량이 외국(특히 일본)에서 다양한 절차를 통해 수입되어 2004년 7월 자료에 의하면 이사화물 차량 1,343대와 외교관 차량 593대 등 2,000대 이상이 운행되고 있는 실정이다. 이러한 수입된 우측 핸들 차량은 국내의 우측 방향 운행체계에 적합하지 않아 잠재적으로 사고의 위험성을 내포하고 있다. 실험을 통하여 우측 핸들차량에 익숙하지 않은 운전자들은 방향지시등의 조작시간이 길어지고 에러횟수가 많아진다는 것을 볼 수 있었는데, 이는 교통사고에 큰 영향을 줄 수 있는 요인이다. 또한 추월시 발생하는 시거확보의 문제에 대한 실험의 결과, 운전석으로부터 10m 뒤에 위치한 종이컵을 보는 실험결과 좌측 핸들 차량의 시야 범위는 2.95m, 우측 핸들 차량의 시야 범위는 1.7m로 분석되었다. 우측 핸들차량에 대한 안전교육을 실시하고 기준에 준하는 운전자에게 운행할 수 있는 자격을 부여하며, 법 규정에 이와 관련된 기준 마련 등을 통하여 우측 핸들차량에 대한 안전대책을 수립할 수 있는 방안 모색이 필요하다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제17권4호
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• pp.343-354
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• 2019

The present study demonstrates the application of seismic petrophysics and amplitude versus angle (AVA) forward modeling to identify the reservoir fluids, discriminate their saturation levels and natural gas composition. Two case studies of the Lumshiwal Formation (mainly sandstone) of the Lower Cretaceous age have been studied from the Kohat Sub-basin and the Middle Indus Basin of Pakistan. The conventional angle-dependent reflection amplitudes such as P converted P ($R_{PP}$) and S ($R_{PS}$), S converted S ($R_{SS}$) and P ($R_{SP}$) and newly developed AVA attributes (${\Delta}R_{PP}$, ${\Delta}R_{PS}$, ${\Delta}R_{SS}$ and ${\Delta}R_{SP}$) are analyzed at different gas saturation levels in the reservoir rock. These attributes are generated by taking the differences between the water wet reflection coefficient and the reflection coefficient at unknown gas saturation. Intercept (A) and gradient (B) attributes are also computed and cross-plotted at different gas compositions and gas/water scenarios to define the AVO class of reservoir sands. The numerical simulation reveals that ${\Delta}R_{PP}$, ${\Delta}R_{PS}$, ${\Delta}R_{SS}$ and ${\Delta}R_{SP}$ are good indicators and able to distinguish low and high gas saturation with a high level of confidence as compared to conventional reflection amplitudes such as P-P, P-S, S-S and S-P. In A-B cross-plots, the gas lines move towards the fluid (wet) lines as the proportion of heavier gases increase in the Lumshiwal Sands. Because of the upper contacts with different sedimentary rocks (Shale/Limestone) in both wells, the same reservoir sand exhibits different response similar to AVO classes like class I and class IV. This study will help to analyze gas sands by using amplitude based attributes as direct gas indicators in further gas drilling wells in clastic successions.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.751-760
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• 2021

우리나라의 교량은 대부분이 건설된 지 20년 이상이 지나 현재 노후화로 인하여 많은 문제점이 제기되고 있으며, 교량의 안전점검은 대부분 전문 인력의 주관적인 평가로 이루어지고 있다. 최근 교량 안전점검의 데이터의 체계적인 관리를 위해 BIM 등을 활용한 데이터 기반의 유지관리 기술들이 개발되고 있지만, BIM과 구조물의 유지관리 데이터를 연동을 위해서 영상정보를 직접 라벨링하는 수작업을 필요로한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 기반의 자동 교량 구성요소 분류 네트워크를 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법은 두 개의 CNN 네트워크로 구성되었다. 첫 번째 네트워크에서 특정 교량 이미지에 대하여 교량의 형식을 자동으로 분류한 뒤, 두 번째 네트워크에서 교량의 형식별로 구성요소를 분류함으로써 정확도와 효율성을 향상시키고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템을 검증한 결과, 847개의 교량 이미지에 대해서 98.1 %의 정확도로 교량의 구성요소를 자동으로 분류 할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 교량의 구성요소 자동분류 기술은 향후 교량의 유지관리에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.