• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.77-82
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• 2023

본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.

• 생태와환경
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• 제48권4호
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• pp.229-237
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• 2015

본 연구는 보다 정확한 소나무림의 분포현황을 이용하여 효과적으로 소나무림을 보전관리하기 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다. 따라서 본 논문은 기후변화에 의한 남한지역에 서식하고 있는 소나무림의 지리적 분포 변화를 예측하고 연령대별 소나무림의 공간적 분포 특성을 평가하고자 한다. 이를 위해서 종 분포 변화를 예측하는데 유용한 MaxEnt 모델을 현재와 미래 시기의 기후변화 시나리오 자료에 적용하여 소나무림의 잠재적인 분포 변화를 예측하고, 연령대별 분포면적과 변화에 미치는 생물 기후 변수의 영향을 분석하였다. 소나무림의 잠재적 분포지역은 남한지역에서 10~30년생의 소나무림이 상대적으로 많이 감소하는 것으로 나타났으며, 연령대별 소나무림에게 기후적으로 적합한 지역의 면적이 클수록 감소 지역은 커지고, 새롭게 확장되는 지역은 작아지는 경향으로 나타났다. 이는 서식 적합한 지역의 대부분이 중복되는 지역으로서 유사한 기후환경에서 소나무림의 연령대별 상호작용이 상호 촉진 관계에서 경쟁적인 관계로 변하는 데 기인할 것으로 추측된다. 기온변화보다 강수량이 소나무림의 분포에 더 큰 영향을 주고, 소나무의 지리적인 분포 변화는 평균적인 기후 특성보다 건조한 시기의 강수량 및 최고 한기의 기온과 같이 기후의 극한성에 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 특히 최고 건기의 강수량에 의한 소나무림의 분포 변화에 대한 영향은 연령대와 상관없이 나타났다. 이러한 결과는 향후 기온 상승에 따른 수분결핍이 증가하여 결국 생장과 생리반응에 영향을 주는 가뭄과 연관된 기후환경이 조성되어 소나무림의 감소를 초래할 것으로 예상된다. 본 연구에서 유도된 결과는 기존에 구축된 다양한 생물 자원 정보를 활용하여 기후변화에 따른 지리적인 변화를 예측하는 데 유용한 방법으로 적용될 수 있고, 자연생태계 분야에서 산림식생보전과 관련된 기후변화 적응정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제47권2호
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• pp.114-131
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• 2014

<양죽서소상>은 1363년이라는 분명한 연대를 지닌 원대의 희소한 초상화라는 점에서 유의미하다. 또 최초의 초상화 이론인 "사상비결(寫像秘訣)"의 저자이자 중요한 초상화가인 왕역(王繹)의 유일한 현존 작이라는 점, 대표적 산수화가인 예찬(倪瓚)과의 합작이라는 점, 그리고 산수인물화 형식 초상화의 이른 사례라는 점에서도 주목된다. 그림의 주인공은 본래 원대의 고관대작 양우로 알려져 있었으나, 이는 명대 이일화(李日華)의 오인에서 비롯된 것이다. 실제 피사인물은 송강지역의 은거 문인으로 강남의 문인 사회에서 명망이 높았던 양겸이다. <양죽서소상>은 소식(蘇軾)과 같은 은자의 도상으로 묘사되었는데, 이는 은거 문인 양겸을 표현하는데 있어 적절한 선택이었다. 또 예찬이 그린 바위와 소나무는 군자, 문인이라는 전통적 상징성과 맞물려 작품의 의미를 강화시켜 주었다. 양식적으로는 백묘법을 사용하였다는 점에서 동시기의 여타 초상화들과 차별화된다. 그러나 안면 표현의 경우 채색이 배제되었음에도 오히려 뛰어난 사실성을 보여준다. 반면 신체의 표현에 있어서는 단아하고 절제된 서예적인 선묘를 구사함으로써 작품의 격조를 높이고자 하였다. <양죽서소상>은 기능이라는 측면에서 보았을 때, 제의적 성격이 강한 여타 초상화들과 달리 감상적 성격이 강하다. 피사인물 자신과 친구들의 열람, 감상 목적으로 제작된 것으로 서로간의 교유적인 측면에서도 의미가 컸다. 그러나 여기에는 단순한 감상의 차원을 넘어서서 피사인물 자신과 친구들의 심회를 담고자 하는 의도가 컸다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제58권2호
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• pp.111-120
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• 2019

톱다리개미허리노린재는 콩과작물과 과수에 경제적 피해를 주는 주요해충이다. 본 연구는 톱다리개미허리노린재의 온도에 따른 산란특성을 규명하고 수정란을 이용한 산란모형과 생명표 매개변수를 추정하기 위하여 15.8, 19.7, 24.0, 27.8, 32.6, 34.0, $35.5^{\circ}C$ 정온조건에서 실험을 실시하였다. $15.8^{\circ}C$를 제외하고 조사된 모든 항온온도조건에서 산란이 가능하였다. 암컷 성충 수명은 $15.8^{\circ}C$ (110.5일)에서 가장 길었으며 온도가 올라갈수록 짧아지는 경향을 보였다($19.7^{\circ}C$에서 76.6일, $35.5^{\circ}C$에서 20.6일). 전체 산란수와 수정란수는 $24.0^{\circ}C$ (193.5와 151.2)에서 가장 많았으며 부화율은 $27.8^{\circ}C$ (84.0%)에서 가장 높았다. 전체 산란수와 수정란수를 이용하여 산란모형과 생명표 매개변수를 비교하였다. 수정란수를 이용시 온도별 총산란수 모형의 추정된 총산란수(159개)는 전체 산란수(190개)를 이용했을 때보다 적었다. 생명표분석에서 수정란을 이용하였을 때 개체군순증가율과 평균세대기간은 전체 산란수를 이용한 결과보다 작은 값을 나타내었다. 수정란을 이용한 산란모형 작성과 생명표분석은 실질적인 개체군변이를 이해하는데 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.51-63
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• 2024

건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.