• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.205-217
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• 2009

최근 기업들은 조직 내외의 협업 또는 협력에 의해 발생되는 거대량의 업무들을 안정적으로 처리해줄 수 있는 초대형 워크플로우 관리 시스템의 등장을 요구하고 있다. 워크플로우 벤더들은 초대형 워크플로우 서비스를 지원하는 워크플로우 관리시스템을 구현하기 위해, 하드웨어들의 추가적 확장을 통한 워크플로우 관리 시스템의 성능 향상을 모색하고 있다. 그러나 워크플로우 관리 시스템의 소프트웨어적인 아키텍처를 고려하지 않은 단순한 물리적 확장은 시스템 구축에 소요되는 시간적 또는 비용적 낭비를 야기할 수 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 워크케이스 기반 워크플로우 아키텍처를 제안하고, 해당 아키텍처를 토대로 하는 초대형 워크플로우 관리 시스템을 구현한다. 또한 워크케이스 기반 초대형 워크플로우 관리 시스템에 관한 생성 반응 시간 관련 실험을 통해서, 논리적인 소프트웨어 아키텍처의 개선이 워크플로우 관리 시스템의 초대형성에 매우 큰 영향을 미칠 수 있음을 증명하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.341-346
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• 2022

지구온난화 및 이상 기후로 인해 홍수의 빈도 및 피해 규모가 늘어나고 있으며, 홍수 취약 지역에 노출된 사람이 2000년도에 비하여 25% 증가하였다. 홍수는 막대한 금전적, 인명적 손실을 유발하며, 홍수로 인한 손실을 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하고 빠른 대피를 결정해야 한다. 본 논문은 홍수 예측을 위한 핵심 데이터인 강우량과 수위 데이터를 활용하여 시기적절한 대피 결정이 이루어질 수 있도록 CNN기반 분류 모델을 활용하여 홍수 위험도 판별 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 CNN 기반 분류 모델과 DNN 기반의 분류 모델의 결과를 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 통해 홍수의 위험도를 판별하여, 대피 여부 판단하며 최적의 시기에 대피 결정을 내릴 수 있도록 하는 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.923-932
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• 1997

본 논문은 대용량의 텍스트 문서를 효율적으로 처리하기 위해 단어 분별도(trrm discrimination)개념을 이용한 2단계 합성 요약화일 방법(THM)을 제안한다. 또한 보다 더 나은 검색성능을 위해 2단계 합성 요약 화일 방법에 고분별력 단어들의 유사성에 의해 유사한 요약들은 함께 결집하는 Yoo가 제안한 요약결집 방법을 적용한다. 검색 시간, 부가 저장 공간 측면에서 제안된 2단계 합성 요약화일(THM)의 성능 분석 모델을 제공하고 기존의 방법들 즉, 비트 슬라이스 방법(BM), 2단계 요약화일 방법(TM) 합성 방법(HM)들과 성능 평가를 수행한다. 성능 비교결과 일치하는 레코드 수가 160이하일때 100,000개의 대용량 데이터베이스에서 제안된 THM이 검색 성능면에 있어서 가장 좋은 성능을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.253-262
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• 2000

본 논문에서는 적응적으로 추출된 입력 데이터의 특징을 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정에 이용하는 새로운 radial basis 함수 신경망을 제안하였다. 제안된 신경망에서는 입력데이터의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 적응 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하였다. 이렇게 하면 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 장점과 RBF신경망이 가지는 우수한 속성을 그대로 살릴 수 있다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망에 의한 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 초기 연 결가중치에 대한 의존도와 평활요소의 설정여유도 측면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제25권4호
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• pp.303-319
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• 2015

텍스트 형태의 자료에서 유용한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝 기법은 데이터 마이닝의 한 분야이다. 본 연구에서는 암반공학 분야의 대표적인 국제 학술지인 IJRMMS과 RMRE에 2001년 이후 게재된 논문의 제목과 주요어를 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구 동향과 시계열 트렌드, 연구 분야 상관관계 등을 파악하였으며 이를 이해하기 쉽도록 가시화하였다. 분석 결과 주요 연구 분야는 두 학술지 모두 유사하였으나 연관관계 분석 결과 IJRMMS의 경우 'rock'을 기반으로 1개의 큰 그룹과 소규모 그룹이 형성된 반면 RMRE는 중규모의 그룹이 형성되고 이 그룹 간에 연결이 형성되는 구조가 나타났다. 또한 시계열 자료로 변환하여 군집 분석과 각 주제어의 기울기 자료로 분석한 결과 일부 하강 주제어들이 있었으나 양적인 측면에서 차이가 있을 뿐 대부분 논문 수가 증가하는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제32권3호
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• pp.221-236
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• 2015

본 연구의 목적은 한국학 분야 국내 학술지 논문 데이터를 대상으로 계층적 군집 분석을 적용해 한국학 분야의 지식 구조를 구성하는 연구 영역을 분석하는 것이다. 이를 위해 KCI에서 탑재된 한국학 관련 학술지 중 2011년~2013년도 기준 3년치 평균 Impact Factor 값이 0.5 이상이며, 2004년부터 2013년까지의 10년치 누적 논문 데이터를 갖고 있는 14종의 학술지에 수록된 논문 중 한글 저자키워드 데이터가 포함되어 있는 3,800편을 분석하였다. 분석 결과, 중심 연구 분야는 대체로 성리학과 실학 중심의 유교사상을 기반으로 한 정치와 사회에 관한 연구, 한반도의 분단 체제를 둘러싼 정치 관련 연구, 그리고 일제 강점기에서 근현대의 역사인 것으로 나타났다. 시기적으로는 고대나 현대 시점보다는 조선시대부터 근대 시기까지를 대상으로 하는 연구들이 많은 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.277-297
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• 2003

이 연구는 색인어가 특정 주제 영역의 지식 구조를 표현할 수 있다는 것을 전제로 한다. 여기에서는 문헌정보학 관련 학술지인 정보관리학회지, 한국도서관정보학회지, 한국문헌정보학회지 등에 수록된 논문을 대상으로 국회도서관이 배정한 색인어를 클러스터링하여 문헌정보학의 지식 구조를 파악하였다. 그 과정에서, 색인어간의 연관도 및 동시 출현 빈도를 이용하여 색인어 군집을 생성하였고, 초출색인어와 시기 구분에 의한 시계열 분석을 수행함으로써 문헌정보학의 발전 과정과 그 동향을 밝혔다. 또한 색인어 군집에 의해 도출된 지식 구조와 기존의 전통적인 분류체계의 지식 구조를 비교하여 두 지식 구조간의 차이를 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.938-942
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• 2009

본 논문은 무선 센서 네트워크의 환경에서 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하는 새로운 필터링 기법을 제안한다. 기존 필터링기법은 라우터 경로를 기반으로 필터를 생성하고 적용하는 기법이다. 그러나 이러한 기법은 필터의 적용범위가 부분적이기 때문에 센서노드들이 싱크노드에게 전송해야 할 데이터를 대부분 싱크노드로 전송하고 에너지의 효율성 측면에서 좋지 않다. 그래서 본 논문은 적은 비용으로 효율적인 필터를 생성하고 그 필터의 적용범위를 전체 센서노드로 적용하여 싱크노드에 전송해야 할 데이터를 획기적으로 감소시키는 기법을 제안한다. 그 효율적인 필터는 센서데이터의 지역적 특성과 클러스터링을 이용하여 생성한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1044-1056
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• 2013

본 논문에서는 피부 색소 침착 영역을 검출하고 침착 정도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 훈련 영상(training image)의 통계적 분석을 통해 피부 영역에 대한 GMM-EM 클러스터링 기반 컬러 모델을 구축하고 이를 통해 피부 영역을 추출한 후, 형태학적 처리(morphological processing)를 통해 피부 영역에 존재하는 잡음을 제거한다. 이후 ICA (independent component analysis) 알고리즘을 통해 피부 영역을 헤모글로빈 및 멜라닌 성분으로 분리하고, 각 성분에 대한 투영 변환 블록 계수에 의하여 색소 침착 영역 및 크기를 결정한다. 성능 평가를 위한 모의실험으로부터 제안한 색소 침착 검출 알고리즘은 피부 색소 침착 영역의 크기 및 침착 정도를 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.