• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.64-79
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• 2023

본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.

• 자원환경지질
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• 제56권4호
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• pp.365-384
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• 2023

서태평양에 위치한 총 173개의 지진 관측소에서 획득한 2,026개의 지진 자료에 분할 파형 역산을 적용하여 서태평양 지역 맨틀 전이대 깊이까지 S파 등방성 속도 및 방사 이방성에 대한 연구를 수행했다. 그 결과 필리핀해판의 경우 페러스-벨라 분지(Parece-Vela basin)에서 고속도 이상이 30 km 깊이까지 나타나는 것에 비해 서필리핀 분지(West Philippine basin)에서 고속도 이상이 50 km 깊이까지 유지되었다. 페러스-벨라 분지 하부 약 80 km 깊이부터 나타나는 저속도 이상이 깊이가 깊어짐에 따라 서필리핀 분지로 확장되는 경향을 보였는데 이는 페러스-벨라 분지와 서필리핀 분지 사이의 연령차이에 의한 것으로 보인다. 또한 캐롤라인 해저 산열(Caroline seamount chain) 및 캐롤라인 판의 하부에서 강한 저속도 이상이 약 200 km 깊이까지 보인다. 방사 이방성 모델의 경우 서태평양에서 전반적으로 양의 이방성에 우세하게 나타났으며 페러스-벨라 분지에서 약 50 km 깊이까지, 마리아나 해구를 따라 섭입하는 태평양판의 약 220 km 깊이부터 음의 이방성이 관측되었다. 캐롤라인 해저산열 하부 약 200 km 깊이까지 강한 양의 이방성이 나타났는데 이는 해저산열을 형성한 플룸과 이동하는 태평양판 사이에 발생한 끌림(drag)에 의한 것으로 보인다. 온통-자바 해대(Ontong-Java plateau) 지역 하부에서는 40 ~ 180 km 깊이에서 고속도 이상이 발견되었으며, 이는 탈수된 플룸 물질의 부착으로 인한 비정상적으로 두꺼운 암석권의 존재를 나타낸다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Composites Research
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• 제19권5호
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• pp.28-33
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• 2006

본 논문에서는 카본 블랙, 탄소나노섬유, 탄소나노튜브를 혼합한 유리섬유/에폭시 복합재료 적층판의 복소 유전율과 그 특성이 전자파 흡수체 설계에 미치는 영향에 대한 연구를 수행하였다. 실험은 벡터회로망분석기와 7 mm 동축관을 이용하여 0.5 GHz$\sim$18 GHz의 주파수 영역에서 수행하였다. 실험결과는 복합재료의 복소 유전율이 첨가된 탄소나노소재의 함유율과 그 특성에 강하게 영향을 받는 것으로 나타났다. 복소 유전율의 실수부와 허수부는 탄소나노소재의 함유량에 따라 증가하지만, 탄소나노소재의 형태에 따라서 그 증가율이 모두 다르게 나타났다. 이러한 상이한 증가율은 단층형 흡수체의 설계에 있어서 두께에 영향을 준다. 이러한 영향은 단층형 흡수체를 설계하기 위한 복소 유전율의 해와 실험으로부터 얻은 세가지 종류의 복합재료의 복소 유전율을 함께 배치한 Cole-Cole 선도를 이용하여 평가되었다. 설계결과를 바탕으로 각각의 탄소나노소재를 이용하여 -10 dB의 흡수대역이 모두 3 GHz이면서 두께가 서로 다른 흡수체를 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.9-16
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• 2009

광대역 네트워크의 발달과 함께 멀티미디어 산업의 발달은 IPTV와 같은 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 이러한 배경 속에서 멀티미디어에 대한 욕구를 만족시키기 위해 Time-Shift 시스템이 개발되었다. 이 시스템은 시간(Time)에 대한 독립적 특성만 강조되었기 때문에 장소(Place)와 상황(Occasion)에 대해서는 독립적이지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 휴대용 멀티미디어 디바이스를 위한 TPO(Time, Place, Occasion)-Shift 시스템에 대한 설계를 제안한다. 휴대용 멀티미디어 디바이스에서 지원 가능한 프로파일과 일반 셋탑박스에서 지원 가능한 프로파일은 다르고, 휴대용 디바이스에서는 대용량의 멀티미디어 데이터를 무한정으로 저장할 수 없기 때문에 한정된 양의 데이터를 원하는 프로파일로 계속저장하는 것이 설계의 핵심이다. 따라서 보다 효율적인 버퍼 관리를 위해서 지정시간 단위의 바스켓을 구성하고, 바스켓의 파일이름에 시간정보를 삽입함으로써 새로운 콘텐츠 구성을 위한 DTS(Decoding Time Stamp) 정보로 파일이름을 사용할 수 있다. 따라서 트랜스코딩을 통하여 데이터 변환할 때, DTS정보를 이용하여 새로운 포맷의 콘텐츠를 휴대용 멀티미디어 디바이스에 구성할 수 있게 된다. 또한 바스켓 기반의 버퍼시스템를 이용하여 모바일 디바이스에 실시간으로 컨텐츠를 구성하고 셋탑박스내에서 메모리를 적게 사용한다. 본 논문에서 제안한 TPO-Shift시스템은 윈도우즈 비스타의 환경에서 다이렉트쇼(Directshow) 재생기를 이용한 셋탑박스, 그리고 휴대용 디바이스인 MS340 단말기로 구현하였으며, 실시간으로 TPO-Shift 시스템을 충분히 실행함을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.309-330
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• 2022

학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 'Open Data' 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.119-125
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• 2023

IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.51-57
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• 2023

스마트 미러는 거울에 디스플레이와 임베디드 컴퓨터를 부착하여 거울 기능과 함께 사용자에게 다양한 정보를 제공해주는 IoT 장치이다. 본 논문은 스마트 미러들이 네트워크로 연결하는 CoMirror 시스템을 제안하고 구현한 이전 연구의 확장으로 CoMirror 시스템의 성능을 평가한 내용을 소개한다. 첫째, 얼굴 인식을 활용하는 로그인 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과 로그인을 위해 필요한 얼굴 학습에는 40장의 얼굴 이미지가 가장 적합하고 얼굴 인식에는 한장의 얼굴 이미지가 가장 적합하다는 결론을 얻었다. 둘째, CoMirror 시스템에서 메시지가 전송되는 시간을 평가한 결과, 텍스트 메시지의 경우 평균 0.5초, 오디오의 경우 평균 0.63초 정도이며, 이미지의 경우 평균 2.9초 정도로 측정되었다. 마지막으로 화상 통신 성능을 측정한 결과 화상 통신 셋업 시간은 평균 1.8초, 화상 수신 지연 시간은 평균 1.9초로 측정되었다. 결론적으로 본 논문은 성능평가의 결과를 통해 CoMirror 시스템은 높은 실용성을 가지는 것으로 판단된다.

• 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.