• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 환경영향평가
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• 제27권4호
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• pp.367-377
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• 2018

인간이 생태계로부터 취하는 비물질적인 혜택인 문화서비스에 대한 수요가 최근 국민총소득과 함께 증가하고 있다. 이에 대한 정량적 가치평가를 위해 국내외에서 다수의 연구가 이루어져 왔으나 개인의 사회, 문화적 이질성 등의 주관적 성향과 규모의 차이로 인해 국내 전 지역에 적용하기에는 어려움이 있다. 문화서비스가 발생하기 위해서는 자연생태계와 인간의 접촉이 이루어져야 하며 이러한 관점을 바탕으로 본 연구에서는 접근성이라는 개념을 활용하여 기존 문화서비스 가치평가방법이 가지는 사회, 문화적 주관성을 보완하고자 한다. 국내 전 지역 규모에 적용 가능하며 다양한 이해관계자의 공감대를 형성시킬 수 있는 포괄적인 문화서비스 평가 방법을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 접근성을 근거로 개발된 유럽의 여가 서비스 평가방법 고찰을 통해 국내에 구축된 도로 네트워크와 인구분포현황과 함께 국립생태원에서 수행한 '생태자산 간이평가' 결과를 활용하여 '문화서비스 접근성 평가 (CSOS)'를 남양주시에 시범 적용하였다. 그 결과 남양주시에 산재한 특정 생태자산 및 주거지를 중심으로 우수한 문화서비스 접근성이 존재하는 특정 공간을 도출할 수 있었다. 또한 이를 바탕으로 오늘날 보편적으로 이용되고 있는 SNS 데이터를 활용한 InVEST의 Recreation 평가 모형과 조망점을 활용한 Scenic quality평가 모형간의 차별성과 시범연구로서 가지는 가중치 설정에 대한 한계점을 고찰하였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1527-1527
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• 2001

Glucose, fructose and sucrose being the main sugars that can be found in natural fruit juice. Many instrumental methods, such as GC, LC, electrochemical or spectrometric methods provide information about both the total content of sugars and the specific concentration of each carbohydrate[1]. The simplicity of sample handling and measurement in the near IR(NIR) wavelength region, which allows the use of long pathlength, optical glass cells and optical fibers, makes NIR a good alternative for sugar determination [2]. In the present study, six varieties of persian grapes were harvested at intervals through august to october and analysed for sugars by NIR. The results were processed by principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS) analysis. Sample juice was prepared by squeezing through gauze from crashed grape. This solution was treated by zinc ferrocyanide prior to analysis in order to eliminate colored compounds and all optically active nonsugar substances. For glucose and fructose the most characteristic wavelengths were 1456nm corresponding to the first harmonic O-H stretching and the second at 2062nm corresponding to O-H stretching and deformation; secondary characteristic combination bands were also seen at 2265 nm (O-H and C-C stretching) and at 2240 nm (C-H and C-C stretching). However these spectra were taken over a wavelength range from 1100-2500nm at room temperature of 25-$30^{\circ}C$. To test the accuracy of the described procedure, samples of six varieties of grape were analysed by the proposed NIR and a standard method[2]. Good agreement were found between these two sets of the results. To perform the recovery studies , samples of grape juices previously analysed by the proposed method, were spiked with known amounts of each individual sugars and then analysed again. Relative standard deviations varied from 1.4 to 1.8% for six independent measurements of individual and total sugar concentration. In the analysis of real and synthetic samples, precise and accurate results were obtained , providing accuracy errors lower than 1.9% in all cases. Average recoveries of ${97}{\pm}{4%}$ for total sugar and between ${95}{\pm}{5%}$ and ${99}{\pm}{2%}$ for sing1e sugars demonstrate the applicability of the methodology developed to the direct analysis of grape Juice.

• 환경영향평가
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• 제29권2호
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• pp.144-155
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• 2020

본 연구에서는 다양한 생태계의 보전 및 생물다양성 보전과 증진을 통한 생태계의 지속가능한 이용을 위하여 우리나라 생태계 보호지역 확대를 위한 평가기법과 이의 정책적 활용 방향을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 생태계 보호지역 평가기법 활용 현황을 분석하였고, 둘째, 생태공학 기법을 기반으로 지역 규모의 생태계 보호지역 평가를 위한 개념 모형을 제시하였으며, 셋째, 이러한 분석 결과의 활용 방안을 제언하였다. 국외에서 보호지역 지정 시 다양한 분석 모형을 활용하고 있는 것과 달리, 우리나라의 경우 장기 생태계 모니터링 및 생태연구 자료가 부족하여 보호지역 지정 분석기법의 개발 및 적용이 미흡한 상태이다. 특히 미소 규모나 지역 규모보다는 국가 규모의 분석에 기반한 보호지역 지정이 주를 이루고 있어 지역 규모의 다양한 생태계가 반영되지 못하고 있다. 보호지역의 합리적인 지정과 효과적인 관리를 위해서는 다양한 인자들과 인자들 간의 상호작용을 고려한 지역 규모의 종합분석이 필요하며, 이를 위하여 본 연구에서는 생태공학 기법을 토대로 한 보호지역 분석의 개념 모형을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 생태계 보호지역 분석은 다양한 생물 인자 및 비생물 인자, 그리고 이들의 상호작용 및 미래 환경변화를 고려한 각 지역 생태계의 특성을 반영하기 때문에 현재 우수한 생태계뿐만 아니라 앞으로 중요하게 보호해야 할 생태계를 보호지역으로 편입할 수 있는 근거를 제시하였다. 그러나 본 연구에서 제시한 분석 기법의 충분한 활용을 위해서는 각 지표항목과 지표항목에 속하는 인자들에 대한 개별 생태연구 자료 및 공간자료가 필요하다. 이러한 분석의 한계를 해결하기 위해서는 장기간의 생태자료와 종별 서식지 환경조건에 대한 연구 자료가 필요하며 서식지 모형, 생태모형, hybrid 모형 등 경관생태모형을 활용한 분석이 필요하다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.277-284
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• 2020

스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO₂와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO₂와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO₂ 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.292-303
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• 2011

본 연구에서는 현재 전 세계적으로 해안선 회복공법의 주류가 된 연성방어 중 하나인 샌드바이패싱을 위한 새로운 시스템을 제안하고자 한다. 검증을 위하여 경제성을 고려한 연구장비를 설계 및 제작하였다. 본 장비의 모래 토출율 예측은 일반적인 하천준설 시스템에 적용시켜 정류상태에서 시간당 토출된 물과 토사 무게를 측정 분석하는 방법으로 수행했다. 자료의 분석 결과, 본 시스템은 이론치에 약 9.6% 차이로 근접한 618 ton/hr의 토출율을 나타냈다. 본 토사류는 고밀도 흐름으로 가정했을 때 비교적 높은 수준으로 예측이 가능함을 알았다. 현장실험에 의한 토출율을 기초로 모래의 토출부피를 예측하였다. 본 시스템과 동일한 400 HP 엔진, 흡입 파이프 300 mm (12 inch), 토출 파이프 250 mm(10 inch)인 미국 플로리다 South Lake Worth Inlet에 설치되어 있는 고정식 샌드바이패싱 장비는 함미비가 20% 수준이며 토사 토출율이 $110\;m^3/hr$이다. 본 연구에서 제안된 장비의 펌핑 능력은 함미비가 동일할 때, 플로리다 설비와 거의 유사한 토사 효율이 $103\;m^3/hr$로 예측된다. 본 장비는 플로리다에 설치된 고정식이 아니며 친수성을 고려한 이동식 형태이다. 플로리다 South Lake Worth Inlet 설비의 샌드바이패싱 단가는 미화 8~9 달러/$m^3$이다(Brunn, 1993). 본 시스템은 모래량이 적은 경우에 적절하며 이동을 위한 별도의 장비가 필요하지 않으므로 경제적이고 운행을 위해 25~30 l/hr의 경유가 소모된다. 많은 양의 모래이동을 위해 다수의 소형장비를 동시에 운영하는 시스템은 추후 연구대상이 될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권6호
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• pp.71-80
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• 2012

본 연구에서는 개별차량의 구간통행시간 정보를 이용한 독립교차로의 실시간 신호제어 알고리즘을 개발하였다. DSRC와 같이 개별차량의 ID와 검지시각 정보를 수집할 수 있는 검지체계를 적용하였으며, 개별차량의 통행시간 정보로 부터 도착교통류율, 지체, 적색시간 변화에 따른 지체 변화량을 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 통행시간기반 신호제어 알고리즘은 교차로 지체를 최소화 시키기 위한 현시별 적색시간 변화량을 결정하며, 선형계획모형을 적용하여 신호시간의 최적화 과정을 수행한다. 알고리즘의 효과평가를 위해 CORSIM과 RUN TIME EXTENSION을 적용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 확인하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 또한 Probe 차량의 비율에 따라 이동류의 지체추정 성능을 확인하였으며, 특정 시나리오에 한정된 결과이나 40% 이상 Probe 차량 비율이 확보되는 경우 효과적 신호제어가 가능함을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 하이패스, 첨단교통관리시스템(ATMS), 광역교통정보사업(UTIS) 등 개별차량의 구간정보를 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구는 실시간 신호운영 분야에서 검지체계의 변화를 수용하기 위한 방안으로서 새로운 형태의 신호제어 방법론을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

• 한국측량학회지
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• 제32권4_1호
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• pp.311-318
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• 2014

건물 데이터는 지도 데이터베이스에서 차지하는 비중이 높고 객체 수도 많을 뿐만 아니라 형상정보 및 속성정보가 빠르게 변화하기 때문에, 최신 정보에 근거한 효율적인 갱신 작업은 필수적이다. 본 연구에서는 갱신 참조 건물데이터와 갱신 대상 건물 데이터의 중첩분석을 통해 갱신이 필요한 객체만을 탐색하여 갱신을 수행하고자 한다. 즉, 건물의 중첩 면적비를 이용하여 매칭 후보쌍을 탐색한 후, 속성정보 비교를 통해 갱신 케이스 분류 조건식을 정의하였으며, 이때 도형정보 갱신 케이스는 총 8가지, 속성정보 갱신 케이스는 총 4가지로 각각 분류하였다. 또한 갱신정보에 대한 갱신 이력 데이터가 자동으로 생성되도록 하여 두 가지 종류의 갱신 케이스 정보를 저장하도록 구성하였다. 갱신 대상 데이터는 수치지도 1:5,000 건물외곽선 레이어로 하였고, 갱신 참조 데이터는 도로명주소전자지도건물 레이어로 하였으며, 서울시 관악구 지역을 대상지역으로 선정하였다. 본 연구의 매칭기반 갱신기법을 적용한 결과, 전체 건물데이터 중, 82.1%의 건물이 도형정보를 수정하였고, 34.5% 건물이 속성정보를 수정하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.1-18
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• 2023

유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.