• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.861-868
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• 2023

보안을 유지하는 가운데 딥 러닝을 이용하여 데이터 분석 결과를 제공하는 서비스의 핵심적인 기술 중의 하나로 완전 동형 암호가 있다. 완전 동형 암호화된 데이터 간의 연산의 제약으로 인해 딥 러닝에 사용되는 비산술 함수를 다항식으로 근사해야 한다. 현재까지는 합성 미니맥스 다항식을 사용하여 비산술 함수를 근사한 다항식을 컨볼루션 뉴럴 네트워크에 적용했을 때 계층별로 같은 차수의 다항식만 적용하였는데, 이는 완전 동형 암호를 위한 효과적인 네트워크의 설계에 어려움을 준다. 본 연구는 합성 미니맥스 다항식으로 설계한 근사 다항식의 차수를 계층별로 서로 다르게 설정하여도 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서 데이터의 분석에 문제가 없음을 이론적으로 증명하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.190-191
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• 2017

본 논문에서는 딥 콘볼루션 신경망 구조를 사용하여 학습된 초해상화 알고리즘을 GPU 프로그래밍을 통해 실시간 동작이 가능하도록 하는 방법을 제시하였다. 딥 러닝이 많이 대중화 되면서 많은 영상처리 알고리즘이 딥러닝을 기반으로 연구가 되었다. 하지만 계산 량이 많이 필요로 하는 딥 러닝 기반 알고리즘은 UHD 이상의 고해상도 영상처리에는 실시간 처리가 어려웠다. 이런 문제를 해결하기 위해서 고속 병렬 처리가 가능한 GPU 를 사용해서 2K 입력영상을 4K 출력 영상으로 확대하는 딥 초해상화 알고리즘을 30 fps 이상의 처리 속도로 동작이 가능하도록 구현을 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.46-48
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• 2018

최근 수 년간 뉴럴 네트워크 기반 이미지 분류 기법의 성능이 눈에 띄게 향상되었다. 특히 CNN 은 딥 러닝기법을 도입하면서 이미지 분류 정확도가 향상되었으며, 이는 의학 분야 등 다른 분야에도 영향을 주게 되었다. 의학용 이미지의 분류 시스템의 경우, 오분류가 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 높은 정확도의 이미지 분류 시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 CNN 기반 암세포 현미경 이미지 분류 기법에 대해 제안한다. 사전에 훈련된 뉴럴 네트워크의 가중치의 일부를 다시 계산하고, 재계산을 통해 얻은 가중치를 기반으로 암세포 현미경 이미지를 분류하며, 분류결과 높은 정확도로 이미지를 분류하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.63-68
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 프레임워크 기반의 얼굴인증 시스템에 대하여 제안한다. 제안 시스템은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴영역 검출과 얼굴 특징 추출을 수행하고, 결합베이시안 학습 모델을 이용하여 얼굴인증을 수행한다. 제안 얼굴인증 알고리즘에 대한 성능 평가는 다양한 얼굴 사진들로 구성된 데이터베이스를 이용하여 수행하였으며, 한 명에 대한 얼굴 영상은 2장으로 구성하였다. 또한 얼굴인증 실험은 딥 뉴럴 네트워크를 통한 2048차원의 특징과 그 유사성을 측정하기 위해 결합베이시안 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴인증에 실패한 동일오율을 계산함으로써 성능평가를 수행하였다. 실험 결과, 딥러닝 특징과 결합베이시안 알고리즘을 사용한 제안 방법은 1.2%의 동일오율을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.364-367
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• 2020

오디오 캡셔닝(Audio Captioning)은 시스템이 입력으로 오디오 신호를 받아들이고 해당 신호의 텍스트 설명을 출력하는 중간 번역 작업이다. 이 논문에서는 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN), 트랜스포머의 딥러닝 알고리즘을 사용하여 주변 환경 소리에 대한 오디오 캡셔닝을 자동으로 수행하고 한글화된 출력 결과를 제공하는 모델을 제시한다. 본 연구 결과, 모델의 성능 평가 척도인 SPIDEr 점수는 0.1977이 나왔다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.549-550
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• 2019

본 논문에서는 딥 러닝을 이용해 화면 전환을 검출하는 방식을 제안한다. 특징점을 추출할 때는 딥 뉴럴 네트워크를 사용하였고 추출한 특징점을 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 기술자를 이용해 128차원 벡터를 생성한다. 이를 기반으로 각 픽셀마다 매칭 여부를 판단하여 25% 미만일 경우 화면 전환이라고 판단한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.375-379
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• 2019

언어학에서의 환유법은 표현을 위해 빌려온 대상이 다양한 의미로 해석 가능하기에 매우 어렵고 난해한 분야이다. 환유의 특성 상 주어진 엔티티의 환유 여부를 구분하기 위해서는 앞뒤 단어와의 연관성 뿐만 아니라 문장 전체의 문맥 정보에 대한 고려가 필수적이다. 최근 이러한 문맥 정보를 고려하여 학습된 다양한 모델들이 등장하면서 환유법에 대한 연구를 하기에 좋은 환경이 구축되고 있다. 본 논문에서는 언어학적 자질 정보를 최소화한 딥러닝을 이용한 환유 해소 모델을 제안한다. LSTM 기반의 feature-based 모델과 및 BERT, XLNet, RoBERTa와 같은 fine-tuning 모델들에 대한 실험을 진행하였다. 실험 결과, fine-tuning 모델들이 baseline과 비교하여 뛰어난 성능 향상을 가져왔으며, 특히 XLNet 모델은 두 개의 환유 해소 데이터 SemEval 2007와 ReLocaR에 대해 각각 90.1%과 95.8%의 정확도를 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1275-1281
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• 2019

무선 신호의 자동 변조 인식은 지능형 수신기의 주요한 작업으로 다양한 민간 및 군대 응용분야가 있다. 본 논문에서는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 기반한 무선통신에서 전파신호의 변조 방식을 식별하는 방법을 제안한다. 순차적인 데이터에 대해 장기적인 패턴을 잡아내는데 용이한 LSTM 모델을 통과하여 얻은 연속적인 신호의 특징값을 딥 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 사용하여 신호의 변조 패턴을 분류한다. 변조된 신호의 진폭 및 위상, 동상(In-phase) 반송파, 직각 위상(Quadrature-phase) 반송파의 값을 LSTM 모델의 입력 데이터로 사용하여 분류한다. 제안된 학습 방법의 성능을 검증하기 위해, 다양한 신호 대 잡음비로 10 가지 유형의 변조 신호를 포함하는 대형 데이터 세트를 사용하여 학습하고 테스트한다. 본 논문의 변조 인식 프로그램은 신호의 사전 정보가 없는 환경에서 변조방식을 예측하는데 적용될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.226-231
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• 2019

한방 설진에서 WTCI(Winkel Tongue Coating Index) 설태 평가는 환자의 설태량 측정을 위한 중요한 객관적인 지표 중의 하나이다. 그러나 이전의 WTCI 설태 평가는 혀영상으로부터 설태 부분을 추출하여 전체 혀 영역에서 추출된 설태 영역의 비율을 정량적으로 측정하는 방법이 대부분으로 혀영상의 촬영 조건이나 설태 인식 성능에 의해서 비객관적 측정의 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능의 딥러닝 방법을 적용하여 설태량을 분류하여 평가하는 딥러닝 기반의 WTCI 평가 방법을 제안하고 검증한다. 설태 평가 방법에 있어서 딥러닝의 유효성 검증을 위해서는 CNN을 학습 모델로 사용하여 소태, 박태, 후태의 3가지 유형의 설태량을 분류한다. 설태 샘플 영상을 학습 및 검증 데이터로 구축하여 CNN 기반의 딥러닝 모델로 학습한 결과 96.7%의 설태량 분류 정확성을 보였다.

• 공업화학전망
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• 제23권6호
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• pp.3-13
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• 2020

저출산 고령화 사회로의 진입은 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 사회 문제를 야기하고 있다. 그 중에서 고령 인구 증가로 인한 의료 수요 증가와 이를 뒷받침 할 의료인력 부족은 곧 다가올 사회문제이다. 4차 산업 혁명으로 인해 다양한 사회문제에 대한 혁신적인 해법들이 제시되고 있는데, 본 기고문에서는 다가올 고령화 사회에서 의료인력 부족 등에 의한 해결법으로 원격의료 지원을 위한 인공지능 활용을 다루고자 한다. 병 진단 및 예측을 위한 여러 가지 인공지능 알고리즘은 이미 많이 개발 되어 있으나, 일반적으로 딥러닝에 많이 쓰이는 인공신경망 구조인 합성곱 뉴럴네트워크(convolution neural network)나 기존 퍼셉트론(perceptron) 구조에서 벗어나 확률론적 인공신경망 중에 하나인 베이지안 뉴럴네트워크(Bayesian neural network)를 다루고자 한다. 그중에서 연산효율적이며 뉴로모픽 하드웨어로 구현 가능성이 높고 실제 진단 예측(diagnosis prediction) 문제 해결에 강점을 보이는 알고리즘으로써 naive Bayes classifer를 활용한 연구를 소개하고자 한다.