• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.115-127
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• 2023

동영상 안정화 기술은 최근 1인 미디어 시장이 거대화됨에 따라 그 중요성이 점점 커지고 있는 카메라 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 기존 방법들에서는 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍을 사용하였으나 동영상의 특성상 동기화된 안정화 전/후 데이터를 만드는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 최근 이러한 문제를 완화하기 위하여 안정화 전 데이터만을 사용하는 비지도 학습 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 방법의 하나인 Convolutional Autoencoder 구조를 사용하여 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍 없이 안정화 전 영상만으로 안정화 궤적을 학습하는 네트워크 구조를 제안한다. 네트워크 입력 및 출력으로 옵티컬 플로우를 사용하고 네트워크 경량화 및 노이즈 최소화를 위해 옵티컬 플로우를 Grid 단위로 맵핑하여 사용했다. 또한 비지도 학습 방법으로 안정화된 궤적을 생성하기 위해 옵티컬 플로우를 부드럽게 만드는 손실함수를 정의하였고 결과 비교를 통해 손실함수의 의도대로 부드러운 궤적을 생성하도록 네트워크가 학습되었음을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.695-697
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• 2023

최근 몇 년 간 딥러닝 기반 모델의 규모와 복잡성이 증가하면서 강력하고, 높은 정확도가 확보되지만 많은 양의 계산 자원과 메모리가 필요하기 때문에 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같은 리소스가 제한된 환경에서의 배포에 제약사항이 생긴다. 복잡한 딥러닝 모델의 배포 및 운영 시 요구되는 고성능 컴퓨터 자원의 문제점을 해결하고자 사전 학습된 대규모 모델로부터 가벼운 모델을 학습시키는 지식증류 기법이 제안되었다. 하지만 현대 딥러닝 기반 모델은 높은 정확도 대비 훈련 데이터에 과적합 되는 과잉 확신(overconfidence) 문제에 대한 대책이 필요하다. 본 논문은 효율적인 경량화를 위한 미리 학습된 모델의 과잉 확신을 방지하고자 초점 손실(focal loss)을 이용한 모델 보정 기법을 언급하며, 다양한 손실 함수 변형에 따라서 지식증류의 성능이 어떻게 변화하는지에 대해 탐구하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.378-390
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• 2022

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.28-34
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• 2021

딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.931-941
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• 2020

기계학습을 이용한 자연어처리 기술이 발전하면서 SHNS (Smart Home Network Service)가 다시 주목받고 있다. 그러나 SHNS는 구성 기기의 다양성과 사용자의 가변성 등으로 인하여 표준화된 인증 시스템 적용이 어렵다. 블록체인은 분산 환경에서 데이터 인증을 위한 기술로 제안되고 있지만, 작업증명시스템 구현 시 요구되는 계산 오버헤드 때문에 SHNS에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 경량화된 작업증명시스템을 제안하였다. 제안하는 경량화된 작업증명시스템은 기기의 작업 권한을 제어함으로써 블록 생성을 관리하도록 제안되었다. 또한 본 논문에서는 이를 기반으로 SHNS의 접근통제 방안을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2020

Age estimation and gender classification for human is a classic problem in computer vision. Almost research focus just only one task and the models are too heavy to run on low-cost system. In our research, we aim to apply multitasking learning to perform both task on a lightweight model which can achieve good precision on embedded system in the real time.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.553-556
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• 2020

최근 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델의 경량화에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그중 양자화는 모델을 구성하는 가중치의 크기를 낮추는 방법이다. 기존의 CNN 모델에서 가장 큰 비중을 하는 Fully Connected Layer(FCL)는 내부적으로 32 Bit의 실수 행렬로 표현된다. 본 논문에서는 미리 학습된 실수 가중치를 더 작은 비트의 정수 행렬로 양자화한다. 양자화된 행렬에 대해서 영상 압축 등에서 사용하는 Discrete Cosine Transform(DCT)을 통해 주파수 영역으로 변환한 후 고주파 영역을 생략하는 손실압축 방법을 제안한다. 실험을 통해 그 과정에서 손실에 따른 정확도의 변화를 나타낸다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.307-313
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• 2021

본 논문에서는 기존 객체 검출 방법 대비 매개변수를 감소시킨 경량화 네트워크를 제안하였다. 현재 사용되는 검출 모델의 경우 정확도 향상을 위해 네트워크 복잡도를 크게 늘렸다. 따라서, 제안하는 네트워크는 EfficientNet을 특징 추출 네트워크로 사용하였으며, 후속 레이어는 저수준 세부 특징과 고수준의 의미론적 특징을 활용하기 위해 피라미드 구조로 형성하였다. 피라미드 구조 사이에 attention process를 적용하여 예측에 불필요한 노이즈를 억제하였다. 네트워크의 모든 연산 과정은 depth-wise 및 point-wise 컨볼루션으로 대체하여 연산량을 최소화하였다. 제안하는 네트워크는 PASCAL VOC 데이터셋으로 학습 및 평가하였다. 실험을 통해 융합된 특징은 정제 과정을 거쳐 다양한 객체에 대해 견고한 특성을 보였다. CNN 기반 검출 모델과 비교하였을 때 적은 연산량으로 검출 정확도가 향상되었다. 향후 연구로 객체의 크기에 맞게 앵커의 비율을 조절할 필요성이 사료된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.976-985
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• 2017

낮은 비용으로 무선 네트워킹 인프라를 구축할 수 있는 무선 메쉬 네트워크에서는 제한된 무선 자원을 효율적으로 이용하기 위해 패킷 전송(특히, 불필요하게 중복되는 패킷 전송)을 신중하게 처리해야 한다. 본 논문에서는 컨트롤러를 통한 중앙 집중식의 관리가 가능한 소프트웨어 정의 네트워킹 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 불필요하게 중복 전송되는 데이터의 양을 감소시키기 위해 경량화된 중복 제거기법을 제안한다. 제안하는 중복 제거 기법은 감소되는 트래픽 양을 극대화하기 위해 컨트롤러가 1) 기계학습 기반의 정보 요청, 2) ID기반의 소스 라우팅, 3) 인기도 기반의 캐쉬 업데이트를 통해 중복 제거 효과를 극대화시킬 수 있는 최적의 경로를 결정한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법을 통해 전체 트래픽 부하를 18.34%-48.89% 만큼 감소시킬 수 있음을 보여준다.