[Vol.9 No.1] 2019년도 동계종합학술발표회 학부논문 대상 인터뷰 안내

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    관리자
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    2019-03-12 15:12
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웹진위원회에서는 최근 한국통신학회 주최 학술대회에서 우수논문상(학부논문 포함)을 수상한 연구팀의 인터뷰 기사를 다루는 새로운 코너를 기획하게 되었습니다.

 

이에, 최근 학부논문대상을 수상하신 팀의 인터뷰를 안내 드립니다.​ 

 

 

수상자 소개

 

논문제목 : 산불 방재용 무선 센서 네트워크에서 딥 러닝을 기반 온도 센서 데이터 추정 및 산불 전파 예측 (Deep Learning Based Temperature Sensor Data and Wildfire Propagation Prediction in Duty Cycled Wireless Sensor Network)

 

저자명 : 윤완규(주저자, 학부생), 송유진(공동저자, 학부생), 문지선(공동저자, 학부생), 장성진(공동저자, 박사과정), 유상조(교신저자, 지도교수)

 

소속명 : 인하대학교

 

Q1 : 논문의 제목과 간단한 내용을 소개해주세요.

논문 제목은 산불 방재용 무선 센서 네트워크에서 딥 러닝을 기반 온도 센서 데이터 추정 및 산불 전파 예측 (Deep Learning Based Temperature Sensor Data and Wildfire Propagation Prediction in Duty Cycled Wireless Sensor Network) 입니다.

본 논문은 환경감시나 재난지역 모니터링 등을 위한 무선 센서 네트워크 환경에서, 에너지 소모를 최소화 하기 위해 수면(sleep) 상태에 들어간 센서들의 데이터를 주변 활성화된 센서의 데이터를 이용해 추론하는 모델과 계산된 데이터들을 한데 모아 미래의 데이터를 예측하는 것을 인공지능을 이용하여 구현 한 연구입니다. 사람이 상시 감시가 어려운 산림지역에서 산불 발생 및 산불의 진행 예측을 위해 먼저 다양한 지형환경과 산불의 전파에 미치는 요소를 반영한 산불 전파 감시 모델을 만들고 이를 통해 센서네트워크에서의 산불 전파 상황을 심층신경망 (Deep Neural Network)을 통하여 학습시켰습니다. 이를 통해 비 활성화되어 실제 센싱 정보를 획득할 수 없는 센서의 위치에 대해서도 정확한 센싱 정보를 추론할 수 있으며 특정지역 및 특정시간대에 어떻게 산불이 진행될 것인가를 효과적으로 예측할 수 있습니다. 본 연구를 통해 산불 방재용 무선 센서 네트워크에서 미래의 산불 확산 경로를 예측하여 산불 진압 계획을 미리 세울 수 있다는 것을 보였습니다.

 

Q2 : 논문 작성자(대학원생, 학부생)를 간단히 소개해주세요.

윤완규(주저자, 학부생), 송유진(공동저자, 학부생), 문지선(공동저자, 학부생), 장성진(공동저자, 박사과정), 유상조(교신저자, 지도교수)입니다.

 

Q3 : 연구 진행 중에 기억나는 에피소드를 소개해주세요.

정보통신공학과 학부 학생들이 본 연구를 통해 은 딥 러닝을 처음 접해보았기 때문에 핵심 주제인 딥 러닝의 개념이해와 실제 구현 및 사용에 많은 시간이 필요하였습니다. 특히 실제 환경에서의 다양한 지형의 산불 데이터를 획득하기 어려워서 가급적 실제 환경에 근접하게 산불 전파에 미치는 많은 요소들을 반영한 산불 전파 모델을 구현하고 시뮬레이터를 만든 후 가상의 환경에서 딥러닝을 위한 학습데이터를 만들었습니다. 비록 실제 산불 데이터는 아니지만 최대한 3차원 지형공간, 산불의 속도, 주변 온도 등을 고려하여 학습에 적합한 데이터를 구현하였다고 생각합니다. 이후 처음으로 만들어 본 딥 러닝 모델이 제대로 학습이 진행되지 않아 이에 대한 원인을 찾아보고 해결책이라고 생각되는 모델들을 여러 국내외 학술지에서 찾아 만들어 보았지만 정상적으로 학습되는 모델은 없었습니다. 나중에 시뮬레이션에서 추출한 학습 데이터에 이상이 있다는 것을 알게 되어 시뮬레이터를 수정하였고 순환신경망 (RNN: Recurrent Neural Network)의 구조를 변경하여 효과적인 학습이 진행될 수 있었습니다. 이러한 과정을 거치며 학부 학생들이 본 연구를 통해 전체적인 인공지능 응용 연구에 있어 여러 요소들이 어떻게 관계되어 있고 상호 영향을 미치는가에 대해 알 수 있는 좋은 기회였다고 생각 합니다.

 

Q4 : 대학원생 혹은 학부생 등의 후학들에게 해주고 싶은 이야기 혹은 전하고 싶은 메시지 있으면 자유롭게 기술해주세요.

어렵다고 생각되는 것도 한번 도전해보라고 전해주고 싶습니다. 학부 학생들 대부분은 본 연구를 시작했을 때 딥 러닝이라는 것은 막연하고 어려운 기술이라 생각했기에 이 기술을 이용해 무언가를 할 것이라고 생각하지도 어려다고 합니다. 하지만 최근 인공지능이 4차 산업혁명의 주요 기술로 부각되고 학생들도 인공지능을 어떻게 통신 및 네트워크 접목할 수 있을까에 에 대한 흥미가 매우 컷기 때문에 적극적인 의지를 갖고 본 연구 주제에 도전하였습니다, 실제 구현단계에서 예상된 결과가 도출되지 않아 더 이상 진행이 어렵다고 생각할 때 서로 활발한 토론을 하고 생각을 정리하니 새로운 돌파구가 생기는 것을 경험할 수 있었습니다.  

 

Q5 : 학생들과의 사진 혹은 연구실 사진이 있으면 함께 보내주세요.​ 


학부 포스터 발표 최우수상 수상 당시 사진​



인하대학교 멀티미디어 lab 연구생들 사진​