• 대한토목학회논문집
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• 제28권4B호
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• pp.363-374
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• 2008

국내에서 수공구조물의 설계를 위한 확률강우량을 산정하기 위해서 널리 사용되는 강우강도식은 주로 회귀분석을 적용한 형태가 일반적이지만, 본 연구에서는 각 지점별 적정확률분포형의 누가분포함수를 활용하여 강우강도식의 형태를 결정하고, 매개변수는 유전자알고리즘을 적용하여 추정하는 강우강도식을 제안하고자 한다. 기존에 사용하던 강우강도식과의 정확도 비교를 위하여 기상청 22개 지점에 대한 재현기간, 지속기간별 평균제곱근오차, 평균제곱근 상대오차를 검토한 결과 누가분포함수를 활용한 강우강도식이 더 높은 정확도를 가짐을 보였으며, 또한, 최근의 집중호우에 대한 영향을 살펴보기 위하여 2006년 까지의 강우자료를 이용하여 기존의 회귀식에 의한 방법과 누가분포함수를 활용한 경우의 결과값을 비교한 결과 이 경우에도 누가분포함수를 활용한 강우강도식의 정확도가 더 높음을 알 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 누가분포함수를 활용한 강우강도식은 기존의 회귀분석을 활용한 강우강도식보다 정확도면에서 우수하다고 할 수 있으며, 국내에 충분히 적용가능한 형태의 강우강도식이라고 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.687-692
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• 2023

본 연구는 자연어 처리 딥러닝 모델의 감정분석 정확성을 확인해보고 이를 감성 콘텐츠 개발에 활용하도록 제안한다. GPT-3모델의 개요를 살펴본 후 Aihub에서 제공하는 희곡 대사 데이터 약 6000개를 입력하고 '기쁨', '슬픔', '공포', '분노', '혐오', '놀람', '흥미', '지루함', '통증' 총 9가지 감정 범주로 분류하였다. 이후 자연어 처리 모델 평가 방법인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 의 평가지표를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 감정분석 결과 91% 이상의 정확도를 보였으며 정밀도의 경우 '공포','통증'이 낮은 수치를 보였다. 재현도의 경우 '슬픔', '분노', '혐오'와 같은 부정적인 감정에서 낮은 수치가 나타났고 특히 '혐오'의 경우 데이터 양의 부족으로 인해 오차가 나타난 것으로 확인된다. 기존 연구의 경우 감정분석을 긍정, 부정, 중립으로 나누는 극성분석에만 주로 사용되어 그 특성상 피드백 단계에서만 사용되는 한계가 있었다. 본 연구는 감정분석을 9가지 범주로 확장하여 기획 단계에서부터 이를 고려한 개발을 통해 게임, 전시, 공연, 관광, 디자인, 에듀테크, 미디어 등에서 감성 콘텐츠 개발에 활용될 수 있음을 제안한다. 후속 연구를 통하여 더욱 다양한 일상 대화들을 추가로 수집하여 감정분석을 진행한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.687-693
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• 2006

최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.15-17
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• 2022

2020년 하반기부터 2021년 초까지 발생한 조류인플루엔자의 여파로 1,780만수의 산란계가 살처분되면서 계란 공급 부족으로 계란 1판에 1만원을 넘는 사태가 벌어지기도 했다. 이에 정부는 물가 안정 대책으로 1,000억원 이상의 국고를 계란 수입에 투입하였지만, 계란 가격의 안정화는 쉽지 않았다. 계란 가격의 급격한 변동성은 소비자와 양계농가 모두에게 부정적인 영향을 미치므로 계란 가격의 안정화 방안을 위한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 활용하여 계란 가격을 예측하였으며, 가격 예측을 위해서 대한양계협회 2012~2021년도의 월간 산란계 생산통계와 국가통계포털(KOSIS)의 도축실적 등 총 8개의 독립변수를 선택하였다. 실제 가격과 모델에 의한 예측 가격의 차이를 나타내는 평균 제곱근 오차(RMSE)는 약 103원이며, 이는 개발된 모델이 계란 가격을 비교적 잘 예측한 결과라고 판단된다. 정확한 계란 가격 예측은 산란계 계란 생산주령의 유연한 조정과 산란계 입식에 대한 의사결정을 도울 수 있고, 계란 가격 안정성 확보에 도움을 줄 것으로 보인다.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.381-397
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• 2023

대부분의 임상시험에서 가장 대표적으로 사용되는 실험설계는 무작위화로, 치료 효과를 정확하게 추정하기 위해 이용된다. 그러나 무작위화가 이루어지지 않은 관찰연구의 경우 치료군과 대조군의 비교로 얻는 치료효과에는 환자 간의 특성 등 여러 조정되지 않은 차이로 인해 편향이 발생한다. 성향 점수 가중치는 이러한 문제점을 해결하기 위해 널리쓰이는 방법으로 치료 효과를 추정하는데에 있어 교란요인을 조정하여 편향을 최소화하도록 하는 방법이다. 성향 점수를 이용한 가중치 방법 중 가장 널리 알려진 역확률 가중치는 관찰된 공변량이 주어졌을 때 특정 치료에 할당될 조건부 확률의 역에 비례하는 가중치를 할당한다. 그러나 이 방법은 극단적인 성향 점수에 의해 종종 방해 받아 편향된 추정치와 과도한 분산을 초래한다는 점이 알려져있어 이러한 문제를 완화하기 위해 절사 역확률 가중치, 중복 가중치, 일치 가중치를 포함한 여러 가지 대안 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 제한된 중복, 잘못 지정된 성향 점수 모델 및 예측과 반대되는 치료 등 다양한 문제상황에서 여러 성향 점수 가중치 방법의 성능을 비교하는 시뮬레이션 비교연구를 수행하였다. 비교연구의 결과 중복 가중치와 일치 가중치는 편향, 제곱근평균제곱오차 및 포함 확률 측면에서 역확률 가중치와 절사역확률 가중치에 비에 우월한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.331-337
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• 2023

본 논문에서는 근감소증의 발병 여부와 정도를 확인하기 위해 3번 요추부 (L3) CT 영상을 검출하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한, CT 데이터 내에 L3 레벨과 L3 레벨이 아닌 부분의 데이터 불균형으로 인한 성능 저하의 문제점을 오버샘플링 비율과 클래스 가중치를 설계변수로 하는 최적화 기법을 제시하고자 한다. 모델 학습 및 검증을 위하여 강릉아산병원에 내원한 전립선암 환자 104명, 방광암 환자 46명의 총 150명의 전신 CT 영상이 활용되었다. 딥러닝 모델은 ResNet50을 활용하였으며, 최적화기법의 설계변수로는 모델 하이퍼파라미터 5종과 데이터 증강비율 및 클래스 가중치로 선정하였다. 제안하는 최적화 기반의 L3 레벨 추출 모델은 대조군 (하이퍼파라미터 5종만을 최적화한 모델)과 비교하여 중간 L3 오차가 약 1.0 슬라이스 감소한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통하여 정확한 L3 슬라이스 검출이 가능하며, 추가적으로 데이터 증강을 통한 오버 샘플링과 클래스 가중치 조절을 통해 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 가능성을 제시할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.1-10
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• 2023

This paper proposes a method to extend Inter-Carrier Interference (ICI) canceling Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) receivers for 5G mobile systems to spatial multiplexing 2×2 MIMO (Multiple Input Multiple Output) systems to support high-speed ground transportation services by linear motor cars traveling at 500 km/h. In Japan, linear-motor high-speed ground transportation service is scheduled to begin in 2027. To expand the coverage area of base stations, 5G mobile systems in high-speed moving trains will have multiple base station antennas transmitting the same downlink (DL) signal, forming an expanded cell size along the train rails. 5G terminals in a fast-moving train can cause the forward and backward antenna signals to be Doppler-shifted in opposite directions, so the receiver in the train may have trouble estimating the exact channel transfer function (CTF) for demodulation. A receiver in such high-speed train sees the transmission channel which is composed of multiple Doppler-shifted propagation paths. Then, a loss of sub-carrier orthogonality due to Doppler-spread channels causes ICI. The ICI Canceller is realized by the following three steps. First, using the Demodulation Reference Symbol (DMRS) pilot signals, it analyzes three parameters such as attenuation, relative delay, and Doppler-shift of each multi-path component. Secondly, based on the sets of three parameters, Channel Transfer Function (CTF) of sender sub-carrier number n to receiver sub-carrier number l is generated. In case of n≠l, the CTF corresponds to ICI factor. Thirdly, since ICI factor is obtained, by applying ICI reverse operation by Multi-Tap Equalizer, ICI canceling can be realized. ICI canceling performance has been simulated assuming severe channel condition such as 500 km/h, 8 path reverse Doppler Shift for QPSK, 16QAM, 64QAM and 256QAM modulations. In particular, 2×2MIMO QPSK and 16QAM modulation schemes, BER (Bit Error Rate) improvement was observed when the number of taps in the multi-tap equalizer was set to 31 or more taps, at a moving speed of 500 km/h and in an 8-pass reverse doppler shift environment.

• 한국음향학회지
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• 제26권2호
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• pp.61-68
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• 2007

마이크로폰의 주파수 응답 특성은 마이크로폰이 레벨 허용 범위로 재생할 수 있는 주파수 범위를 나타내는 것으로, 마이크로폰이 가지고 있는 특성을 평가하는 기준으로 사용되는 가장 중요한 음향 특성 파라메타 중의 하나이다. 이와 같은 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기 위한 기존의 방법들은 그 측정 조건이 매우 까다로울 뿐만 아니라, 고가의 장비를 사용하여 측정하여야 한다는 문제점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 간단하게 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터로 생성한 Optimized Aoshima's Time Stretched Pulse(OATSP) 신호를 표준 스피커를 통하여 발생시킨 다음, 측정하고자 하는 마이크로폰으로 수음된 신호와 역 OATSP 신호를 컨볼루션시켜 마이크로폰의 임펄스 응답을 측정하고, 이 신호를 이용하여 측정할 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 구하는 방범이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 제안한 알고리즘을 이용하여 구한 마이크로폰의 주파수 응답 특성 측정값과 그들이 갖고 있던 주파수 응답 특성 데이터를 비교 분석하였다. 비교 결과, 측정한 각각의 마이크로폰 주파수 응답 특성들 사이에 오차가 발생하였으나, 오차가 그 측정값들이 허용 오차(${\pm}3{\sim}{\pm}5dB$) 범위에 내에 있었으므로 제안한 알고리즘이 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기에 적합한 방법임을 입증하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권2호
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• pp.168-178
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• 2021

Objective: To provide an automatic method for segmentation and diameter measurement of type B aortic dissection (TBAD). Materials and Methods: Aortic computed tomography angiographic images from 139 patients with TBAD were consecutively collected. We implemented a deep learning method based on a three-dimensional (3D) deep convolutional neural (CNN) network, which realizes automatic segmentation and measurement of the entire aorta (EA), true lumen (TL), and false lumen (FL). The accuracy, stability, and measurement time were compared between deep learning and manual methods. The intra- and inter-observer reproducibility of the manual method was also evaluated. Results: The mean dice coefficient scores were 0.958, 0.961, and 0.932 for EA, TL, and FL, respectively. There was a linear relationship between the reference standard and measurement by the manual and deep learning method (r = 0.964 and 0.991, respectively). The average measurement error of the deep learning method was less than that of the manual method (EA, 1.64% vs. 4.13%; TL, 2.46% vs. 11.67%; FL, 2.50% vs. 8.02%). Bland-Altman plots revealed that the deviations of the diameters between the deep learning method and the reference standard were -0.042 mm (-3.412 to 3.330 mm), -0.376 mm (-3.328 to 2.577 mm), and 0.026 mm (-3.040 to 3.092 mm) for EA, TL, and FL, respectively. For the manual method, the corresponding deviations were -0.166 mm (-1.419 to 1.086 mm), -0.050 mm (-0.970 to 1.070 mm), and -0.085 mm (-1.010 to 0.084 mm). Intra- and inter-observer differences were found in measurements with the manual method, but not with the deep learning method. The measurement time with the deep learning method was markedly shorter than with the manual method (21.7 ± 1.1 vs. 82.5 ± 16.1 minutes, p < 0.001). Conclusion: The performance of efficient segmentation and diameter measurement of TBADs based on the 3D deep CNN was both accurate and stable. This method is promising for evaluating aortic morphology automatically and alleviating the workload of radiologists in the near future.

• 농촌지도와개발
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• 제21권2호
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• pp.1-28
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• 2014

현재 농촌지역개발 민간컨설팅회사는 농촌개발과 관련된 거의 모든 영역에 걸쳐 참여하고 있다. 상향식 사업을 강조하는 정책 환경은 이들의 참여를 더욱 확대시키는 계기로 작용할 것이다. 초기 기대를 안고 시작된 민간컨설팅회사에 대한 평가는 부정적 입장으로 선회되고 있는데, 민간컨설팅회사에 대한 논란의 중심에는 전문성이 자리 잡고 있으며, 컨설팅회사 내부문제로 한정하는 경향이 강하다. 그러나 본 글은 이 같은 문제가 정책의 결과라는 시각에서 출발하고 있다. 정부는 정책을 개발뿐 아니라, 정책집행과정에서 관리 감독의 책임도 있기 때문이다. 정부가 갖는 문제는 정부정책기조에 편승하여 성급하게 민간컨설팅을 도입하고 상향식 농촌지역개발의 목적이 주민의 의식변화를 수반한 내생적 발전의 이념에 있음에도 불구하고, 단기간의 성과를 요구하는 정책 환경 등이 현재의 컨설팅회사의 문제를 출현시킨 출발점이다. 민간컨설팅회사의 문제점이 컨설팅시장에 어떠한 영향을 미쳤는가를 현황자료를 이용하여 업체의 경영성과를 토대로 유형을 분석한 결과 시장을 리딩하는 9개 업체를 포함하는 최우수유형(9개), 우수유형(36개), 보통유형(34개)로 구분되었고, 유형별 업체의 경영성과와 업체가 보유한 전문성 등의 경영자원과의 관련성을 분석한 결과 우수유형의 지역개발관련 인적보유 정도만이 관련이 있을 뿐, 다른 유형에서는 관련성이 전혀 없었다. 이와 같은 결과는 민간컨설팅회사 선정기준에 업체의 전문성과 같은 역량이 아닌, 다른 외적요인이 크게 작용하고 있는 결과로서, 민간컨설팅도입에 대한 충분한 정부당국의 대응방안 마련이 시급하다.