한국어 확률 의존문법 학습

최선화(SeonHwa Choi),박혁로(Hyukro Park) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리, 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결합 형태로 구성되고 임의 구성성분 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1,101개의 의존문법을 획득했고, 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.

사용자 수요조사를 통한 지진 대응기술의 보급 및 실용성 제고 방안 연구

최선화(SeonHwa Choi) 한국산업정보학회 2021 한국산업정보학회논문지 Vol.26 No.4

대한민국 지진관측 사상 최대인 규모 5.8 지진이 2016년 경주에서 발생하였고, 두 번째로 큰 규모 5.4의 지진이 포항에서 연이어 발생하였다. 정부나 지자체는 그간 경험하지 못했던 지진이 발생하자 긴급 재난 문자 발송, 대응 정보 전달 등의 지진 대응 업무에 대한 문제들이 노출됐고, 현장에 있는 국민은 적절한 정보를 전달받지 못해 대응 과정에서 혼란이 가중되었다. 이 같은 상황을 해결하기 위해서는 지진 발생 직후 국민에게 필요한 정보를 신속히 전달하는 지진 대응 서비스가 필요하다. 국립재난안전연구원에서는 지진 발생 직후 지진 상황 및 장소에 따라 맞춤형 정보를 신속히 전달하는 모델인 지진동 경보기 기반 지진 안심서비스 기술을 개발하고 있다. 본 논문에서는 지진발생 직후, 현장에 있는 국민에게 필요한 정보를 전달함으로써 원활하게 대응하도록 도와주는 지진동 경보기와 이를 활용한 지진 안심서비스 기술을 소개한다. 또한, 이 기술에 대한 사용자 수요와 의견을 조사⸱분석하여, 기술보급과 실용성을 높이기 위한 향후 R&D 방향과 정책적 방안을 제시한다. In Korea 2016, the largest earthquake occurred in Gyeongju since the beginning of monitoring earthquakes. Consecutively the second-largest earthquake occurred in Pohang. At that time, immediately after the earthquake, citizens were not notified adequate information for evacuation. In consequence the response process was very confusing and citizens were not able to properly evacuate to shelter. For resolving these problems, it is needed of a service to inform quickly information which citizens want to know immediately after the earthquake. So, we have developed the customized information service model, the earthquake safety service which help citizens to escape safely using an earthquake shaking alert device. In this paper, we will introduce this model and present the future direction of R&D and strategic plans for technology dissemination and improvement of practicality through user demand survey.

풍수해 예측을 위한 신경망 모델

최선화(Seonhwa Choi) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.3

국지성 호우 및 대규모 태풍과 같은 풍수해는 우리나라에 가장 많은 피해를 유발하는 재해로 기후온난화를 통해 그 피해가 더욱 가속화되고 있다. 따라서 풍수해 발생가능성을 미리 예측하여 선제적으로 대응하기 위한 노력과 연구가 필요하다. 재난?재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률?통계기법에 기반한 수식모델 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 경험적 패턴인식에 탁월한 성능을 가진 신경망 알고리즘을 활용하여 풍수해 예측모델을 생성하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 풍수해 자료와 기상개황 자료를 이용하여 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량, 그리고 지역의 풍수해 발생 영향요인이 되는 특징을 정의하여 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 하였다. 학습, 검증, 평가 데이터는 6:3:1로 랜덤 분할?생성하여 각각 5세트로 생성하고 모델마다 학습, 검증, 그리고 평가를 5번 반복 수행하였다. 풍수해 예측을 위한 최적의 모델을 찾기 위해 신경망의 초기 가중치, 은닉층의 노드수, 모멘텀, 학습률을 다양하게 변화시켜 약 8천여개 모델을 학습하였으며 검증 데이터를 이용하여 모델의 정확도(accuracy)와 ROC(Receiver Operating Characteristic) 공간상의 TPR(True Positive Rate)과 FPR(False Positive Rate)의 분포로 최적모델 후보들을 선택하였다. 후보모델들을 평가 데이터에 적용하여 정확도와 TPR, FPR을 비교하여 풍수해 예측을 위한 최적모델을 결정하였다. Storm and flood such as torrential rains and major typhoons has often caused damages on a large scale in Korea and damages from storm and flood have been increasing by climate change and warming. Therefore, it is an essential work to maneuver preemptively against risks and damages from storm and flood by predicting the possibility and scale of the disaster. Generally the research on numerical model based on statistical methods for analyzing and predicting disaster risks and damages has been mainstreamed. In this paper, we developed the model for prediction of damage cost from storm and flood by the neural network algorithm which outstandingly implements the pattern recognition. Using the damage data of storm and flood and meteorological data from 1991 to 2005 in Korea, we made data sets and defined the accumulated rainfall, the maximum wind speed, the antecedent rainfall within 5 days before being disasters, and the regional feature representing the influence factors on the outbreak of damages from storm and flood as input variables for learning the model. Also we defined the total amount of damages as an output variable. Creation of a holdout which was created by randomly partitioning into train, validation, and test data in the ratio of 6:3:1 respectively was repeatedly processed by 5 times. For finding the optimal model, first of all, we learned about 8,000 models initialized by combinations of the architectures: initial weight and the number of nodes in a hidden layer, and learning parameters: momentum and learning rate of a neural network model. Next, we selected the candidate models for an optimal model among the learned models according to the accuracy and TPR and FPR on ROC graph. Finally, we decided the optimal model for predicting damage cost from storm and flood among the candidate models according to the accuracy and TPR and FPR on ROC graph obtained using test data.

소셜 빅데이터로부터의 재난이슈 탐지 모델

최선화(SeonHwa Choi),배병걸(ByungGul Bae) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.5

최근 정부는 새로운 정부운영 패러다임『정부3.0』을 내건 적극적 개방과 공유, 부처간 소통과 협력을 통해 국민 맞춤형 서비스 제공은 물론 일자리 창출과 창조경제를 지원하겠다고 발표하였다. 이는 데이터 공개를 통해 국민의 신뢰와 지지를 받은 국민 공감형 정책을 요구하는 것으로 공공데이터와 사람과 사람간의 발생하는 소셜 빅데이터의 분석?활용이 매우 중요하게 되었다. 재난관리도 기존의 정부중심 대응에서 벗어나 소셜미디어 등의 빅데이터를 활용하여 국민이 참여하는 재난대응과 정치?사회?경제 등 제반 이슈와 연계된 분석?예측 기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 재난관리 활용과 운영의 가능성을 살펴보고 재난이슈 탐지를 위한 모델을 소개하고자 한다. Recently, government announces the plan of operation, Government 3.0, for the adjusted service to people. This will be realized through actively opening and sharing data as well as communicating and collaborating between government departments. This policy requires winning the sympathy with people by opening government data, and also emphasizes the importance of analyzing and utilizing between public data and social big data. In field of disaster management, it also requires the technique development using big data analysis. In this paper, we introduce the disaster issues sensing model through monitoring social big data created by social media.

재난 관련도에 기반한 소셜 빅데이터에서의 재난이슈 탐지모델 개선

최선화(SeonHwa Choi),배병걸(ByungGul Bae),이보람(BoRam Lee) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.6

신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 자연재해 피해예측 모델 연구

최선화(Seonhwa Choi) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C

기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 · 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 · 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 · 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자 알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

재해사례정보의 효율적 공유를 위한 재해사례지도 개발

최선화(SeonHwa Choi),구신회(SinHoi Goo),정태성(TaeSung Cheong),이원호(WaonHo Yi) 대한공간정보학회 2009 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2009 No.9

재난관리 업무 수행이 보다 신속하고 정확하게 수행되기 위해서는 각 상황에 적합한 다양한 정보가 제공되어야 한다. 이 중 과거 우리나라에서 발생했던 재해들에 대한 정보를 공유하고 이를 제공받을 수 있는 시스템은 재해정보를 제공하는 정보시스템으로서 그 의미가 크다고 할 수 있다. 본 논문에서는 과거 우리나라에서 발생한 재해사례들의 정보를 재해가 발생한 위치에 시각화하여 제공하는 재해사례지도(Disaster Instance Map)를 소개한다. 재해사례지도는 자연재해 즉, 태풍, 호우, 강풍, 해일, 대설, 지진, 급경사지, 가뭄, 낙뢰, 산불을 중심으로 피해정보를 제공하며, 재난관리를 수행하는 담당자를 대상으로 서비스를 시작할 계획이다. 향후 인적재난 및 기타 재난ㆍ재해정보를 단계별로 구축하고 또한, 사용자별 차등화된 콘텐츠 정의를 통해 서비스 영역을 확장할 계획이다.

지진 발생 시 장소를 고려한 대피 경로 안내 플랫폼 개발

김선형(Seonhyeong Kim),최선화(Seonhwa Choi),김상욱(Sangwook Kim),권영우(Youngwoo Kwon) 한국정보과학회 2020 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2020 No.12

스마트 재난피해조사를 위한 정보보안 현안 분석

조재웅(Cho Jaewoong),최우정(Choi Woojung),최선화(Choi Seonhwa) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B

2010년 이후 국내 스마트폰 보급은 급속히 증가하여 2011년에 이미 스마트폰 가입자수가 2천만명을 넘어서면서 계속하여 증가하고 있으며, '12년 하반기에는 휴대폰 가입자중 79%가 스마트폰을 차지할 것으로 예측하고 있다(마케팅인사이트, '12.02). 이러한 스마트폰의 증가와 함께 스마트폰을 이용한 각종 서비스 및 업무의 비중도 증가하고 있으며, 이에 대한 정보보안의 문제도 이슈화 되고 있다. 특히 스마트폰의 경우 일반 PC와 비교하여 보안에 취약하며, 특히 분실/도난 등으로 인한 개인정보의 유출위험성 또한 높다. 본 연구에서는 국립방재연구원에서 추진중인 스마트 재난피해조사를 바탕으로 정보보안의 현안을 분석하였으며, 스마트폰 내 정보저장에 대한 보안취약을 해결하기위해서는 MDM(Mobile Device Management)를 이용한 단말의 통제 뿐만 아니라 1차적으로 단말의 접근을 통제할 수 있는 얼굴인식, 지문인식 등의 인체인식기술과 저장된 정보의 해킹으로 인한 유출을 방지하기 위한 복호화 및 자동삭제 기능 등을 도입하여야 할 것으로 판단된다.

저가형 가속도 센서를 사용한 단독형 지진 감지 장치

이장수(Jangsoo Lee),김재선(Jae-Seon Kim),최선화(Seonhwa Choi),권영우(Young-Woo Kwon) 한국통신학회 2018 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.11