• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.293-296
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• 2021

텍스트 형식의 암호는 가용성이 높고 비용이 저렴한 장점으로 인해 가장 널리 사용되는 방식이다. 사용자는 암호를 알고 있어야 하므로 기억하기 쉬워야하므로 대부분의 암호는 편향되어 규칙성을 보인다. 암호 크래킹의 대부분은 이러한 규칙을 기반으로 수행된다. 최근에는 GAN, RNN, LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 암호 크래킹 연구에 적용되고 있으며 또한 다가오는 양자 컴퓨터 시대에서는 Grover의 알고리즘을 사용과 편향된 암호의 특성을 기반으로 사용자 암호에 대한 위협이 될 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.48-55
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• 2022

토마토 작물은 병해에 노출이 쉽고 단시간에 퍼지므로 병해에 대한 늦은 조치로 인한 피해는 생산량과 매출에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서, 토마토의 병해에 대해 누구나 현장에서 간편하고 정확하게 진단하여 조기 예방을 가능하게 하는 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사전에 ImageNet 전이 학습된 딥러닝 기반 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해 및 정상인 경우의 클래스를 분류하고 서비스를 제공하는 시스템을 구성한다. Plant Village 데이터 셋으로부터 토마토 병해 및 정상을 분류한 잎의 이미지 셋을 합성곱을 사용하여 조금 더 가벼운 신경망을 구축한 딥러닝 기반 CNN구조를 갖는 MobileNet, ResNet의 입력을 사용한다. 2가지 제안 모델의 학습을 통해 정확도와 학습속도가 빠른 MobileNet를 사용하여 빠르고 편리한 서비스를 제공할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.40-46
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• 2020

교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.25-32
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• 2022

최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.193-198
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• 2023

딥러닝을 이용한 학습자 맞춤 강의 추천 프로젝트를 연구한다. 추천시스템은 웹과 앱에서 쉽게 발견할 수 있으며 이 특성을 이용한 예제는 사용자 클릭으로 특성 영상 추천과 SNS에서 평소 사용자가 관심 있던 분야의 아이템을 광고하는 것이 있다. 본 연구에서는 문장 유사도인 Word2Vec를 주로 이용하여 2번의 필터링을 거쳤으며 Surprise 라이브러리를 통해 강좌 추천을 하였다. 이러한 시스템으로 사용자에게 간편하고 편리하게 원하는 분류의 강좌 데이터를 제공한다. Surprise 라이브러리는 Python scikit-learn 기반의 라이브러리이며 추천시스템에 편리하게 사용된다. 데이터를 분석하여 시스템을 빠른 속도로 구현하고 딥러닝을 사용하여 강좌 단계를 거쳐 보다 더 정밀한 결과를 구현해낸다. 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 해당 키워드와 강좌 제목과의 유사도를 실행하고 추출된 영상 데이터로 또 음성 텍스트와의 유사도를 실행하여 추출된 데이터로 Surprise 라이브러리를 통해 가장 높은 순위의 영상 데이터를 추천한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.55-62
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식을 하기위한 전통적인 연구방법으로는 hand-craft된 자질(feature)을 기반으로 모델을 학습하는 통계 기반의 모델이 있다. 최근에는 딥러닝 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long-short Term Memory)과 같은 모델을 이용하여 문장을 표현하는 자질을 구성하고 이를 개체명 인식과 같이 순서 라벨링(sequence labeling) 문제 해결에 이용한 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 위해, end-to-end learning 방식이 가능한 딥러닝 기반의 모델에 미리 구축되어 있는 hand-craft된 자질이나 품사 태깅 정보 및 기구축 사전(lexicon) 정보를 추가로 활용하여 자질을 보강(augmentation)하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법에 따라 자질을 보강한 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 또한 본 연구의 결과를 한국어 자연어처리(NLP) 및 개체명 인식 시스템을 연구하는 연구자들과의 향후 협업 연구를 위해 github를 통해 공개하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.57-64
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• 2022

화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.65-74
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• 2021

최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.47-52
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• 2018

개체명 인식(Named Entity Recognition)시스템은 문서로부터 고유한 의미를 가질 수 있는 인명(PS), 지명(LC), 기관명(OG) 등의 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 시스템이다. 최근 딥러닝 방식을 이용한 개체명 인식 연구에서 입력 데이터의 앞, 뒤 방향을 고려한 LSTM 기반의 Bi-LSTM 모델로부터 출력 데이터 간의 전이 확률을 이용한 CRF를 결합한 방식의 Bi-LSTM-CRF가 우수한 성능을 보이고, 문자 및 단어 단위의 효율적인 임베딩 벡터생성에 관한 연구와 CNN, LSTM을 활용한 모델에서도 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서는 한국어 개체명 인식시스템 성능 향상을 위해 자질을 보강한 Bi-LSTM-CNN-CRF 모델에 관해 기술하고 전통문화 말뭉치구축 방식에 대해 제안한다. 그리고 구축한 말뭉치를 한국어 개체명 인식 성능 향상을 위한 자질 보강 모델 Bi-LSTM-CNN-CRF로 학습한 결과에 대해 제안한다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.213-225
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• 2018

3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.