• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1449-1463
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• 2020

최근 지구온난화에 따른 기후변화 문제의 심각성이 커지면서 국가 온실가스 배출량을 상쇄시킬 수 있는 산림의 탄소흡수에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 기후변화협약에 따라 국가의 산림 탄소흡수량을 국지적인 수준에서 과학적이고 정밀하게 산출할 것이 요구되고 있다. 본 연구에서는 위성영상과 일기상 자료를 함께 활용함으로써 산림 광합성의 민감한 일변화를 반영하고, 안정된 산림으로서 대표성을 가지는 광릉숲(Gwangneung Forest) 극상림(climax forest)의 플럭스관측 자료를 참조하여 GPP(gross primary production) 재현 모델을 수립하고, 수종 및 임령에 따른 탄소흡수량 조견표를 적용하여, 우리나라의 국지지역에 최적화된 Tier 2.5 수준의 일일 탄소흡수능 격자자료를 산출하였다. 2013년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 1,095일간의 실험에서, 일일 기준탄소흡수능(reference amount of CO2 absorption, RACA) 산출 모델은 상관계수 0.948의 높은 정확도를 나타냈으므로, 향후 Tier 3 수준의 일일 실제탄소흡수능(actual amount of CO2 absorption, AACA)을 정확히 산출하기 위해서는 장기간의 상세산림조사 자료와의 결합이 필요할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.