• 한국지반공학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.69-79
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• 2024

현장 지반정수 데이터는 다양한 현장 및 실내시험을 통해 획득된 후 지반조사보고서의 형태로 작성되어 유통된다. 효율적인 설계 및 시공을 위해선 지반정수의 디지털 데이터베이스화가 필수적이나, 현재 지반조사보고서 데이터는 수동 입력 방식으로 많은 시간과 인력이 소요되며, 오류가 발생하기도 한다. 본 연구는 이미지 기반 딥러닝 모델 및 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 지반조사보고서에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 딥러닝 기반의 페이지 분류 모델과 텍스트 서칭 알고리즘을 사용하여 지반조사보고서 부록 내 세부 지반시험 결과 보고서를 100%의 정확도로 분류할 수 있었다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 보고서 페이지 내 유효한 데이터 영역을 결정하고, 텍스트 분석을 통해 추출 데이터 항목과 상응하는 지반 데이터를 짝지어 데이터를 추출했다. 제안한 모델은 205개의 지반조사 보고서로 구성된 데이터셋을 통해 검증되었으며, 평균 93.0%의 데이터 추출 정확도를 기록하였다. 마지막으로, 추출 모델의 실무 적용성을 위해 사용자 인터페이스 기반 프로그램을 개발하였다. 프로그램 내 사용자 상호작용을 통해 지반조사보고서 PDF 파일을 업로드하고 자동으로 보고서를 분석 및 데이터를 추출, 편집할 수 있도록 했다. 이를 통해 지반조사보고서의 디지털화 및 지반 데이터베이스 구축이 더욱 효율적이고 정확하게 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.21-30
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• 2014

최근 소셜 미디어의 활성화로 인해 소셜 네트워크상에서 수많은 자발적 추종자들을 확보한 새로운 형태의 유력자가 대두되고 있다. 소셜 네트워크상에서의 유력자를 탐색하는 연구들이 진행되어 왔고, 관련 서비스가 제공 중에 있으나 이들은 유력자 규명에 있어 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)가 가지고 있는 위치 정보에 대한 반영이 부족하다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구에서는 공간통계분석기법을 이용하여 LBSNS 데이터를 대상으로 다양한 사회문화적 이슈에 대한 발언에 영향력을 가지는 유력자를 공간적으로 탐색하고, 이를 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 트위터의 지오태깅된 메시지를 분석 데이터로 사용하였으며, 서울시를 공간적 범위로 하여 한 달 동안 총 168,040건의 메시지를 수집하였다. 또한 '정치', '경제', 'IT'를 연구 대상 범주로 설정하고, 데이터 수집 기간 동안 이슈가 되었던 키워드들을 주어진 범주별로 분류하였다. 이를 바탕으로 키워드에 대한 유력자를 파악하기 위한 노출도를 도출하고, 이에 대해 서울시의 행정동을 기준으로 공간결합연산을 실시함으로써 각 키워드에 대한 행정동별 노출도를 산출하였다. 그리고 행정동별로 산출된 노출도의 공간적 의존성을 고려하여 유력지수를 도출하였으며, 키워드별로 상위의 유력지수를 보이는 지역을 유력지역으로 추출하여 이들의 공간적인 분포 특성과 키워드들 간의 공간적 상관성을 분석하였다. 실험 결과, 동일 범주 내에서 키워드 간의 공간적 상관계수는 0.3 이상으로 높은 상관성을 보였으며, 정치범주와 경제범주의 키워드 간 상관계수 역시 평균 0.3으로 비교적 높은 상관성을 보인 반면, 정치범주와 IT범주, 경제범주와 IT범주 키워드 간의 상관계수는 각각 0.18, 0.15로 낮은 상관성을 보였다. 본 연구는 유력자에 대한 연구를 공간 정보의 관점에서 구체화시켰다는 점에서 의의를 가지며, 향후에 gCRM(geographic Customer Relationship Management) 등의 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국건축시공학회지
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• 제9권5호
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• pp.79-86
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• 2009

철골구조에서 뿜칠내화피복재는 화재발생시 철골구조물의 내력이 저하되는 것을 방지하는 중요한 자재이다. 그러나 인력에 의한 작업 등으로 인하여 품질관리가 어렵고, 기능인력의 수급도 용이하지 않으며, 기능인력이 유해한 환경에 노출될 가능성도 높은 실정이다. 일반적으로 이와 같이 품질관리가 어렵고 인체에 유해한 건설작업들은 자동화 장비를 도입함으로써 문제를 어느 정도 완화할 수 있다. 그러나 기존의 건설현장은 환경이 비구조화되어 있기 때문에 장비의 주행이나 작업위치선정 등까지 자동화하기는 매우 어려웠다. 본 연구에서는 뿜칠내화피복 작업을 자동화하기 위한 기초연구로써, 자동화시스템과 첨단기술인 RTLS와의 연계성을 검토하고 내화피복 뿜칠 자동화작업의 시나리오, 시스템 구성요소 등을 제안하였다. 제안된 시스템은 아직 개념단계이므로 많은 제약조건들이 해결되지는 않았으나, 제안된 시스템으로 작업하면 내화피복의 균일한 피복두께를 유지할 수 있으며, 철골 구조물과의 일체성을 확보하며, 내화성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 내화피복의 품질이 확보됨에 따라, 대형 철골 구조물에 화재가 발생하더라도 일정한 강도를 유지할 수 있어서, 화재의 전이를 방지하는 데에 효과가 있을 것으로 예상된다. 향후에는 첨단 IT인 USN등 첨단 모니터링 기술, BIM기술, 자재의 위치정보 인식기술 등과 연계하여 본 연구를 진행할 예정이다. 이와같은 기술과 본 연구가 연계되면, 국내 건설자동화 수준을 제고시키고, 건설 자원의 효율적 체계적 관리를 통한 비용절감, 공기단축, 정밀시공 등을 구현하는 데에 더욱 기여할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.176-188
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• 2018

현대의 도시문제들은 점차 한 부서의 힘만으로 해결이 불가능한 시장혼재(market mix) 상태가 확대되어 부서 간의 데이터 소통을 기반으로 하는 협력체계 구축 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구는 부서 간의 협력은 공동 활용도가 높은 데이터의 공유에서 시작될 수 있다는 관점에서 부서별 데이터의 활용 및 공유 현황을 파악하고자 2014년부터 2018년까지의 부산광역시 정보화 사업을 분석하였다. 또한, 정보화사업 주관부서 공무원을 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행한 결과를 바탕으로 데이터 현황 분석결과에 대한 검증을 실시하였다. 동시에 사회연결망분석(SNA)을 통해 부서 간 데이터 연계 필요성을 파악하고 향후 우선적으로 공유되어야 할 데이터를 제시하였다. 분석한 바, 현재 정보시스템은 데이터 생산부서 내에서만 제한적으로 데이터를 활용하고 있는 경우가 대다수였다. 연계되고 있는 데이터의 대부분은 정보화부서에 집중되고 있었다. 이에 본 연구는 다음과 같은 해결책을 제시하였다. 첫째 개별부서단위의 운영으로 발생하는 중복투자 방지와 정보공유를 위해 정보 간 연계성이 높은 부서들부터 단계적으로 소규모 블록단위로 묶어가는 스몰 플랫폼 구축이 필요하다. 둘째, 다분야에 활용될 정보의 공유 확대를 위해 국가표준의 확대형태로 데이터 표준을 마련하는 지자체 수준의 프로세스가 필요하다. 셋째, 또 하나의 해결책으로는 클라우드 기반의 GIS 플랫폼 적용을 통해 주소 및 위치정보 기반으로 다양한 유형의 정보를 통합하여 활용할 수 있는 체계 구축을 제안하였다. 본 연구 결과는 비용절감과 함께 정보공유 확대를 통한 부서 간 협력체계를 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-12
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• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 설비공학논문집
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• 제12권12호
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• pp.1098-1125
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• 2000

A review on the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigerating Engineering in 1998 and 1999 has been done. Focus has been put on current status of research in the aspect of heating, cooling, ventilation, sanitation and building environment. The conclusions are as follows. 1) A review of the recent studies on fluid flow, turbomachinery and pipe-network shows that many experimental investigations are conducted in applications of impingement jets. Researches on turbulent flows, pipe flows, pipe-networks are focused on analyses of practical systems and prediction of system performance. The results of noise reduction in the turbomachinery are also reported. 2) A review of the recent studies on heat transfer analysis and heat exchanger shows that there were many papers on the channel flow with the application to the design of heat exchanger in the heat transfer analysis. Various experimental and numerical papers on heat exchanger were also published, however, there were few papers available for the analysis of whole system including heat exchanger. 3) A review of the recent studies on heat pump system have focused on the multi-type system and the heat pump cycle to utilize treated sewage as the heat source. The defrosting and the frosting behaviors in the fin-tube heat exchanger is experimentally examined by several authors. Several papers on the ice storage cooling system are presented to show the dynamic simulation program and optimal operation conditions. The study on the micro heat pipes for the cooling of high power electronic components is carried out to examine the characteristics of heat and mass transfer processed. In addition to these, new type of separate thermosyphon is studied experimentally. 4) The recent studies on refrigeration/air conditioning system have focused on the system performance and efficiency for new alternative refrigerants. New systems operating with natural refrigerants are drawing lots of attention. In addition to these, evaporation and condensation heat transfer characteristics of traditional and new refrigerants are investigated for plain tubes and also for microfin tubes. Capillary tubes and orifice are main topics of research as expansion devices and studies on thermophysical properties of new refrigerants and refrigerant/oil mixtures are widely carried out. 5) A review of the recent studies on absorption cooling system shows that numerous experimental and analytical studies on the improvement of absorber performance have been presented. Dynamic analysis of compressor have been performed to understand its vibration characteristics. However research works on tow-phase flow and heat transfer, which could be encountered in the refrigeration system and various phase-change heat exchanger, were seemed to be insufficient. 6) A review of recent studies on duct system shows that the methods for circuit analysis, and flow balancing have been presented. Researches on ventilation are focused on the measurement of ventilation efficiency, and variation of ventilation efficiency with ventilation methods by numerous experimental and numerical studies. Furthermore, many studies have been conducted in real building in order to estimate indoor thermal environments. Many research works to get some information for cooling tower design have been performed but are insufficient. 7) A review on the recent studies on architectural thermal environment and building mechanical systems design shows that thermal comfort analysis is sitting environment, thermal performance analysis of Korean traditional building structures., and evaluation of building environmental load have been performed. However research works to improve the performance of mechanical system design and construction technology were seemed to be insufficient.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.