• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.903-911
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• 2022

물을 공급하기 위한 자원 중 하나인 지하수는 다양한 자연적 요인에 의해 수위의 변동이 발생한다. 최근, 인공신경망을 이용하여 지하수위의 변동을 예측하는 연구가 진행되었다. 기존에는 인공신경망 연산자 중 학습에 영향을 미치는 Optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반 Optimizer를 사용하였다. GD 기반 Optimizer는 초기 상관관계 의존성과 해의 비교 및 저장 구조 부재의 단점이 존재한다. 본 연구는 GD 기반 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 GD와 화음탐색법(Harmony Search, HS)를 결합한 새로운 Optimizer인 Gradient Descent combined with Harmony Search(GDHS)를 개발하였다. GDHS의 성능을 평가하기 위해 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용하여 이천율현 관측소의 지하수위를 학습 및 예측하였다. GD 및 GDHS를 사용한 MLP의 성능을 비교하기 위해 Mean Squared Error(MSE) 및 Mean Absolute Error(MAE)를 사용하였다. 학습결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 MSE의 최대값, 최소값, 평균값 및 표준편차가 작았다. 예측결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 모든 평가지표에서 오차가 작은 것으로 평가되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.133-145
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• 2022

국내에서 지속적으로 증가하는 반려견 인구 및 산업 규모에 비해 이와 관련한 데이터의 체계적인 분석이나 품종 분류 방법 연구 등은 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 국내에서 양육되는 반려견의 주요 14개 품종에 대해 딥러닝 기술을 이용한 자동 품종 분류 방법을 수행하였다. 이를 위해 먼저 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지를 수집하고 데이터셋을 구축하였으며, VGG-16 및 Resnet-34를 백본 네트워크로 사용하는 전이학습을 각각 수행하여 품종 분류 알고리즘을 만들었다. 반려견 이미지에 대한 두 모델의 전이학습 효과를 확인하기 위해, Pre-trained 가중치를 사용한 것과 가중치를 업데이트하는 실험을 수행하여 비교하였으며, VGG-16 기반으로 fine tuning을 수행했을 때, 최종 모델에서 Top 1 정확도는 약 89%, Top 3 정확도는 약 94%의 정확도 성능을 각각 얻을수 있었다. 본 논문에서 제안하는 국내의 주요 반려견 품종 분류 방법 및 데이터 구축은 동물보호센터에서의 유기·유실견 품종 구분이나 사료 산업체에서의 활용 등 여러가지 응용 목적으로도 활용될 수 있는 가능성을 가지고 있다.

• 한국과학예술포럼
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• 제24권
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• pp.399-409
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• 2016

본 논문은 유네스코 지정 미디어아트 창의도시 8개 도시 중 모범적인 3개 창의도시와 주요축제를 각각 미디어아트와의 연관성을 조사하였다. 창의도시 관점에서는 그 도시만이 가지고 있는 역사, 자연환경, 인적자산 등 장점의 극대화를 바탕으로, 도시의 비전과 미디어아트 창의도시로서 일치화가 필요하며, 창의도시 컨트롤타워의 일관성 및 지속화로 도시의 지속가능한 성장을 모색해야 한다. 지역축제 관점에서는 미디어아트 관련 축제를 차별화하여 세계적인 축제로 집중육성하고 비관련 축제들을 미디어아트와 융합을 유도하고, 미디어아트 프로그램의 다양화와 대중화, 그리고 온·오프라인 축제와 아날로그·디지털 축제의 융합으로 청년들의 참여를 이끌어내야 한다. 결국 미디어아트 창의도시 구축을 위해서는 도시 고유의 장점을 극대화하면서 미디어아트의 일치화를 통해 미디어아트 창의도시로서 이미지를 제고하고, 다양한 축제들을 미디어아트 기술의 융복합화 및 차별화로 세계적인 축제를 만들 수 있는 창의도시와 지역축제의 융·복합과 협치가 필요하다는 결론에 도달하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.485-496
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• 2023

최근 우리나라는 댐 운영에 있어서 다양한 가뭄 대책을 활용하여 가뭄 시 물 부족의 위험 리스크를 줄이기 위해 노력하고 있다. 이를 중심으로 다양한 연구들이 수행되었지만 가뭄 대책의 효과를 경제적인 측면에서 살펴본 연구는 현재 전무한 실정이다. 본 연구에서는 ARIMA와 Copula 기반의 장기간 모의 유입량 생성 모형과 댐별 가뭄 대책을 반영한 댐 운영 모형을 활용하여 전국의 다목적댐을 대상으로 가뭄 대책 시행에 따른 경제적 효과를 평가하였다. 경제적 편익 산정 결과 연계 운영·대체 공급과 비상공급대책의 단위 유량 당 기대 편익이 각각 1,176원과 1,139원으로 가장 높 으며, 비상 용량 활용과 용수공급조정의 편익은 956원과 875원으로 추정된다. 추가로 미래에 가뭄이 심화된다는 가정을 기반으로 가뭄 대책의 경제적 편익의 변화에 대하여 살펴본 결과 유입량 감소로 인한 가뭄 리스크의 변화는 모든 가뭄 대책의 경제적 편익을 높이는 효과를 보였다. 용수공급조정의 경제적 효과는 기존 대비 2.6% 상승하였으나, 연계 운영·대체 공급의 경제적 효과는 기존 대비 11.7% 상승하였다. 이는 가뭄의 위험도가 증가할수록 연계 운영과 대체 공급과 같은 댐 네트워크 기반의 대책이 주요한 것으로 판단된다. 본 연구는 향후 가뭄 대책의 선정과 활용에 있어서 기본자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.91-98
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• 2023

오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.31-41
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• 2024

딥러닝 모델(Deep Learning Model)은 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지(Image) 분류 및 객체 탐지와 같은 작업에서 뛰어난 성과를 보이며, 실제 산업 현장에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 다양한 알고리즘(Algorithm)의 적대적 예제를 이용하여 딥러닝 모델의 취약성을 지적하며, 강건성 향상 방안을 제시하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 적대적 예제는 오분류를 유도하기 위해 작은 노이즈(Noise)가 추가된 이미지로서, 딥러닝 모델을 실제 환경에 적용 시 중대한 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 알고리즘의 적대적 예제를 대상으로 에지 학습 분류 모델의 강건성 및 이를 이용한 적대적 예제 탐지 모델의 성능을 확인하고자 하였다. 강건성 실험 결과, FGSM(Fast Gradient Sign Method) 알고리즘에 대하여 기본 분류 모델이 약 17%의 정확도를 보였으나, 에지(Edge) 학습 모델들은 60~70%대의 정확도를 유지하였고, PGD(projected gradient descent)/DeepFool/CW(Carlini-Wagner) 알고리즘에 대해서는 기본 분류 모델이 0~1%의 정확도를 보였으나, 에지 학습 모델들은 80~90%의 정확도를 유지하였다. 적대적 예제 탐지 실험 결과, FGSM/PGD/DeepFool/CW의 모든 알고리즘에 대해서 91~95%의 높은 탐지율을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 다양한 적대적 알고리즘에 대한 방어 가능성을 제시함으로써, 컴퓨터 비전을 활용하는 여러 산업 분야에서 딥러닝 모델의 안전성 및 신뢰성 제고를 기대한다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제27권5호
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• pp.15-25
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• 2010

본 연구의 목적은 원주 건강도시사업을 평가하여 문제점을 확인하고 건강도시사업의 원칙과 전략에 근거하여 사업을 발전시키고자 하는데 있다. 연구를 위하여 건강도시연맹에서 개발한 과정평가 도구인 SPIRIT Checklist를 사용하였다. 평가팀은 39개의 관련문서를 분석, 평가하고 건강도시사업 담당자, 관련부서 담당자, 자문위원과의 회의를 통해 평가 결과에 대한 의견수렴을 실시하였고 최종적으로는 AFHC의 SPIRIT평가 전문가와의 연석회의를 통하여 분석 결과를 검증하였다. 원주시의 건강도시사업을 평가한 결과 강력한 정치적 지원에 근거하여 지속적인 건강도시사업을 가능하게 하는 자원, 중기사업계획, 인프라, 협력적 조직, 건강도시네트워크 등이 갖추어져 있는 것을 확인하였고, 건강증진 전략을 적용한 사업의 보완 및 개선이 필요한 것으로 나타났다. 건강도시사업의 과정평가를 위해 개발된 SPIRIT 체크리스트는 질적 평가도구로서, 향후 건강도시간의 비교를 위하여 질적 평가방법에 기초한 양적 평가 지표를 추가할 필요가 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권3호
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• pp.326-333
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• 2015

인천시 옹진군의 대이작도 주변해역 해양보호구역에 존재하는 '풀등'이라 불리는 조석사주는 인근 선갑지적의 해사채취로 인해 침식의 위협에 직면해있다. 접근성이 좋지 못한 풀등의 침식을 모니터링하기 위하여 대이작도의 송이산정상에 무인영상 자동모니터링시스템을 구축하였다. 영상모니터링시스템은 매 10분마다 $4608{\times}3456$의 해상도로 풀등을 분할 촬영하는 2대의 디지털 카메라, 실시간으로 영상자료를 실험실로 전송하는 Eye-fi 메모리카드와 LTE 휴대전화로 구성된 무선네트워크, 그리고 카메라와 무선네트워크 구동에 필요한 전력을 공급하는 태양광 전원공급시스템으로 구성되어 있다. 영상모니터링시스템으로 획득한 영상자료는 기하보정, 해안선판독, 풀등 면적 산정 및 오차산정의 영상분석방법을 적용하였다. 2012 해양보호구역 조사관찰 보고서에 기록된 조위 137 cm의 2008년 풀등 면적 1.79 km2과 조위 148 cm의 2010년 면적 $1.59km^2$과 비교하기 위하여, 동일 조위의 풀등 면적을 획득하였다. 2013년에 조위 137과 148 cm일 때 풀등의 면적은 각각 1.37과 $1.24km^2$로 나타났다. 2008-2013년 사이에 대이작도 주변해역 해양보호구역의 풀등에서 약 $0.42km^2$가 감소하였으며 2010-2013에는 약 $0.35km^2$가 감소하였다. 대이작도 해양보호구역의 풀등에서 진행되는 침식은 심각한 정도이며, 이러한 침식의 계절적인 변동 및 퇴적역학적 원인 규명이 시급하게 이루어져야 할 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권6호
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• pp.471-481
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• 2006

본 연구는 2004년 관세청의 수출입 데이터를 활용하여 컨테이너 물동량의 기종점 분석을 통해 향후 인천항이 유치할 수 있는 컨테이너 물동량의 정도와 특성을 파악하고 이를 유치하기 위한 전략을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 기종점 분석은 최적권역의 설정을 통해 수행되어졌다. 최적권역이란 특정 항만이 가장 저렴한 운송비와 항만하역비로 수출입 서비스를 제공할 수 있는 시군구로 정의하였는데 인천항은 서울, 인천을 포함하여 경기도와 강원도의 35개 시군구가 최적권역이었으며, 발생하는 수출입 물동량 약 202만TEU/년 중 약 25.25%가 인천항을 통해 수출입 되고 있는 것으로 나타났다. 인천항 최적권역 물동량의 처리비율은 인천항 최적권역 물동량의 처리비중이 높은 항만인 부산항(64.89%), 광양항(4.46%), 평택항(3.35%)으로 나타났다. 이들 항만들과 인천항을 비교할 때 인천항은 선사 및 화물 유치를 위한 차별화된 비용전략과 인센티브 제도의 도입, 항만하역 관련 생산성의 향상, 피더네트워크의 강화, 수도권 화주에 대한 인천항 이용시 물류비 절감 효과의 홍보 등의 노력이 필요한 것으로 나타났으며 이를 화물유치를 위한 전략으로 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.415-421
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• 2013

본 연구에서는 다파장 라만 라이다 시스템을 이용하여 대기 중의 비구형 순수 황사입자와 구형 오염 입자가 혼합된 황사 입자의 단산란 알베도를 산출할 수 있는 방법론을 제시하고, 실제 대기 관측 사례 분석 자료로부터 정확도를 검증하고자 하였다. 편광소멸도는 황사와 비황사와의 혼합정도에 반비례함을 응용하여 편광소멸도 값으로부터 황사비를 산출하고 이를 이용하여 황사와 비황사로 황사층을 구분하였다. 산출된 비황사의 두 파장(355, 532 nm)의 소산계수와 세 파장(355, 532, 1064 nm)의 후방산란계수를 이용하여 역행렬 분석을 수행하여 비황사의 고도별 단산란알베도를 도출하였다. 황사와 비황사의 가중치를 소산계수값으로부터 산출하고 각 가중치를 황사와 비황사에 적용하여 황사 층 전체의 고도별 단산란알베도를 산출하였다. 단, 황사의 단산란알베도는 순수황사로 가정하여 발원지에서 측정된 순수황사가 나타내는 0.96의 값을 적용하였다. 본 연구로부터 개발된 분석방법은 기존의 원격탐사 기술의 한계점을 극복하여 황사의 이동시 타 오염입자와의 혼합에 따른 광학적 특성의 변화에 대한 정밀한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.