• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.314-317
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• 2021

하이라이트 영상은 원본 영상의 중요한 장면들을 짧은 시간 안에 감상할 수 있게 도와준다. 특히나 경기 시간 긴 축구나 야구 그리고 e-스포츠의 시청자들에게 있어, 하이라이트 영상의 효용성은 더욱 증가한다. 하이라이트 영상 추출의 자동화로 방송사나 온라인 플랫폼은 비용 절감과 시간 절약의 이점을 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스포츠 영상에서 자동으로 하이라이트 구간을 추출하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 멀티 헤드 어텐션 매커니즘과 LSTM 네트워크의 결합으로 구성된다. 해당 매커니즘의 여러 헤드를 통해 어텐션을 다양한 관점에서 진행한다. 이로 인해 영상의 전체적인 맥락과 장면 간의 유기적 관계를 다양한 관점에서 파악할 수 있다. 또한 오디오와 이미지 정보를 함께 이용하여 모델을 학습한다. 학습한 모델의 평가는 e-스포츠 경기 영상을 이용하여 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.349-351
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• 2021

Youtube 동영상 업로드 시, 사용자가 직접 주제를 설정해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 사용자가 입력하는 제목과 설명정보를 이용하여 자동으로 주제를 분류하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 한국어기반의 컨텐츠 중 고빈도의 8개 주제 카테고리를 선정하고, 이를 1.3만건의 학습데이터를 크롤링을 통해 구축하였다. 또한, 다양한 알고리즘들에 대한 최대성능을 확인하기 위해 대표적인 텍스트 분류 방법인 SVM과 LSTM기법 및 BERT 모델기반 미세적용(fine-tuning)을 시도하였다. 결과적으로 Bert-multiligual (base)를 fine-tuning한 실험에서 최대 94%의 정확도를 확인하였다. 하지만, Youtube 동영상 특성상 여러 주제를 가진 것들이 상당수 존재하기에, 실제 체감정확도는 더 높을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1203-1206
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• 2021

소음은 난청, 스트레스 등의 원인이 된다. 본 연구에서는 ANC(Active Noise Cancellation)을 바탕으로, 기술적인 방법을 통해 소음을 저감 시키는 스피커를 구현하였다. ANC 란 소음 주파수의 위상을 180° 변환하여 주파수와 레벨이 동일한 역 소음을 발생시켜 주변 소음을 저감, 차단하는 기술이다. 현재 시중 제품들에 적용되는 일반적인 ANC 의 경우, 피드백(Feedback) 방식이라는 점과 시간 지연(Time gap)이 발생한다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 AI 학습으로 소음을 미리 예측하여 시간 지연을 줄이는 방법을 고안했다. 순환 신경망(RNN)의 장기의존성 문제를 해결하는 시계열 예측 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory Network) 모델을 사용하였다. 또한, AI 학습 효율을 향상시킬 수 있는 하드웨어 장비들을 활용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.293-296
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• 2021

텍스트 형식의 암호는 가용성이 높고 비용이 저렴한 장점으로 인해 가장 널리 사용되는 방식이다. 사용자는 암호를 알고 있어야 하므로 기억하기 쉬워야하므로 대부분의 암호는 편향되어 규칙성을 보인다. 암호 크래킹의 대부분은 이러한 규칙을 기반으로 수행된다. 최근에는 GAN, RNN, LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 암호 크래킹 연구에 적용되고 있으며 또한 다가오는 양자 컴퓨터 시대에서는 Grover의 알고리즘을 사용과 편향된 암호의 특성을 기반으로 사용자 암호에 대한 위협이 될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.495-496
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• 2023

최근 보급되고 있는 스크린 야구장을 많은 이용자가 단순한 타격만을 하고 피드백이 없이 일회성으로 이용하고 있고 이용자의 타격 자세를 평가해주는 기능을 제공하지 않고 있다. 부정확한 자세로 타격을 하게 되면 부상의 위험도 있고, 타격 실력도 향상될 수 없다. 따라서 이용자가 올바른 타격자세를 취할 수 있도록 자세를 평가 해주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 구글의 미디어 파이프와 딥러닝 기술을 활용하여 타격 자세 영상을 인식하여 타격 자세를 평가해주는 시스템을 개발하였다. 제안한 시스템은 사전에 다양한 영상을 LSTM 알고리즘으로 학습하여 이용자의 타격자세를 4개 등급으로 평가해준다. 이를 활용하여 스크린 야구장에서 카메라만 설치하여 간단하게 사용 가능하며 이용자들이 타격 자세를 자체 평가할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.906-907
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• 2023

본 연구는 변동성이 높은 주식시장에서 안정적인 수익창출에 기여할 수 있는 주가예측 강화학 모델을 제안한다. DQN 알고리즘과 LSTM 신경망을 이용하여 시장의 흐름에 따라 전략을 달리하는 모델을 개발하고, 이를 활용한 주식 트레이딩 시스템의 유용성을 확인하고 발전 방향을 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.822-828
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• 2018

최근 전력 사용량의 증가로 인한 대규모 블랙아웃 등 에너지 문제가 대두되고 있으며, 이 문제들로 인해 전력 소비량 예측에 대한 정확도를 개선할 필요성이 부각되었다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 전력 사용량 예측 실험을 통해서 실제 전력 소비량과 예측된 전력 소비량의 차이를 계산하고, 이를 통해서 전력 예비율을 기존 대비 하향 조정할 수 있는 가능성에 대해서 살펴본다. 예비 전력은 사용하지 않으면 손실되는 전력으로, 본 논문에서의 딥 러닝 기반 전력 소비량 예측을 통해서 여분의 전력을 과도하게 생산하지 않도록 오차범위 내에서 전력 예비율을 감소시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서 사용하는 딥 러닝 기법은 시계열 데이터를 처리하는 Long-Short-Term-Memory(LSTM) 구조의 학습 모델을 이용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 임의 생성한 전력 소비 데이터를 토대로 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 토대로 전력 사용 예측값을 구하고 실제 전력 소비량 간에 오차를 계산한 결과 오차율 21.37%를 얻을 수 있었다. 이는 최근의 전력 예비율 45.9%를 고려할 때, 본 연구에서 제안한 전력 소비량 예측 알고리즘을 적용하는 경우 20% 포인트 정도의 예비율 감축이 가능하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1285-1294
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• 2021

최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.416-429
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• 2018

태풍, 홍수는 우리에게 빈번하게 닥치는 자연 재해이며, 이와 같은 자연 재해로부터 오는 피해는 사전에 예측되어 대응책이 마련될 필요가 있다. 자연 재해로부터 야기되는 피해에는 건물의 붕괴, 인명 피해, 논/밭의 유실 등 주로 직접적인 피해가 많지만, 소비자 물가 상승과 같은 간접적인 영향에도 관심을 가져야 한다. 태풍, 홍수의 피해로부터 영향을 받는 대표적인 소비재 상품은 농산물이다. 갑작스럽고 강력한 태풍은 많은 비를 동반하면서 농작물에 피해를 주고, 농산물의 가격을 상승시킨다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 태풍과 같은 자연 재해가 농산물 가격에 미치는 영향을 예측한다. 우리는 데이터 확보가 가능한 쌀, 양파, 대파, 애호박, 시금치 등을 가격 예측 대상으로 했고, 농산물 가격에 영향을 미치는 변수 데이터들로 학습 모델을 만들고, 그 학습 모델이 농산물 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 가격의 차이를 나타내는 RMSE가 0.069 수준이며, 농산물 가격을 비교적 잘 설명하는 것으로 해석된다. 정확한 농산물 가격 예측은 정부의 농산물 공급 규모 조절 등 자연 재해 대응을 위한 정부의 노력에 활용될 수 있을 것이다.