• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.354-354
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• 2022

딥러닝(Deep Learning)은 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network) 를 의미하는데, 이에 따른 결과는 데이터의 양, 변수, 학습모델의 학습횟수, 은닉층(Hidden Layer)의 개수 등 여러 요소로 인해 결정된다. 본 연구에서는 물리적 장기유출 모형인 SWAT의 결과를 참값으로 LSTM모형의 매개변수인 은닉층 갯수와 학습횟수등의 시나리오를 바탕으로 검보정을 수행하였으며, 최적의 목적함수를 갖는 매개변수를 도출하였다. 이를 이용하여 유량지속곡선을 도출한결과를 SWAT의 결과와 비교해본 결과 매우 높은 상관성을 도출하였으며 이를 통해 수자원분야에서 인공신경망의 활용 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.17-18
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• 2024

악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.473-474
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• 2022

텍스트를 기반으로 하는 패스워드는 다방면에서 가장 많이 사용되고 있는 인증 수단이다. 하지만 이러한 패스워드는 사용자의 기억에 의존하기 때문에 사람들은 일반적으로 기억하기 쉽게 '!iloveY0u'와 같은 암호를 사용한다. 이로 인해 사용자들의 패스워드 간에 규칙성이 생기게 되어 HashCat과 같은 크래킹 도구에 의해 해킹될 수 있다. 딥러닝을 통한 패스워드 예측의 경우, 일반적인 패스워드 크래킹 도구와 달리 패스워드 구조 및 속성에 대한 사전 지식 및 전문적 지식 없이도 패턴을 추출하고 학습할 수 있어 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에서도 순환 신경망을 사용하여 텍스트 기반의 패스워드를 예측하는 연구의 동향에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.842-845
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• 2020

본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.20 no.6
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• pp.1161-1175
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• 2018

An unexpected event could be easily followed by a large secondary accident due to the limitation in sight of drivers in road tunnels. Therefore, a series of automated incident detection systems have been under operation, which, however, appear in very low detection rates due to very low image qualities on CCTVs in tunnels. In order to overcome that limit, deep learning based tunnel incident detection system was developed, which already showed high detection rates in November of 2017. However, since the object detection process could deal with only still images, moving direction and speed of moving vehicles could not be identified. Furthermore it was hard to detect stopping and reverse the status of moving vehicles. Therefore, apart from the object detection, an object tracking method has been introduced and combined with the detection algorithm to track the moving vehicles. Also, stopping-reverse discrimination algorithm was proposed, thereby implementing into the combined incident detection processes. Each performance on detection of stopping, reverse driving and fire incident state were evaluated with showing 100% detection rate. But the detection for 'person' object appears relatively low success rate to 78.5%. Nevertheless, it is believed that the enlarged richness of image big-data could dramatically enhance the detection capacity of the automatic incident detection system.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.1
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• pp.668-673
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• 2021

As the fourth industrial revolution begins in earnest, related technologies are becoming a hot topic. Hardware development is accelerating to make the most of technologies such as high-speed wireless communication, and related companies are growing rapidly. Artificial intelligence often uses desktops in general for related research, but it is mainly used for the learning process of deep learning and often transplants the generated models into devices to be used by including them in programs, etc. However, it is difficult to produce results for devices that do not have sufficient power or performance due to excessive learning or lack of power due to the use of models built to the desktop's performance. In this paper, we analyze efficiency using boards with several Neural Process Units on sale before developing the performance of deep learning to match embedded boards, and deep learning accelerators that can increase deep learning performance with USB, and present a simple development direction possible using embedded boards.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.859-865
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• 2018

A construction of infrastructures and base station on the moon could be undertaken by linking with the regions where construction materials and energy could be supplied on site. It is necessary to detect craters on the lunar surface and gather their topological information in advance, which forms permanent shaded regions (PSR) in which rich ice deposits might be available. In this study, an effective method for automatic detection of lunar craters on the moon surface is taken into consideration by employing a latest version of deep-learning algorithm. A training of a deep-learning algorithm is performed by involving the still images of 90000 taken from the LRO orbiter on operation by NASA and the label data involving position and size of partly craters shown in each image. the Faster RCNN algorithm, which is a latest version of deep-learning algorithms, is applied for a deep-learning training. The trained deep-learning code was used for automatic detection of craters which had not been trained. As results, it is shown that a lot of erroneous information for crater's positions and sizes labelled by NASA has been automatically revised and many other craters not labelled has been detected. Therefore, it could be possible to automatically produce regional maps of crater density and topological information on the moon which could be changed through time and should be highly valuable in engineering consideration for lunar construction.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.45-46
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• 2024

본 논문에서는 Self-Attention 기반 딥러닝 기법인 Dense Prediction Transformer(DPT) 모델을 MVTec Anomaly Detection(MVTec AD) 데이터셋에 적용하여 실제 산업 제품 이미지 내 이상 부분을 분할하는 연구를 진행하였다. DPT 모델의 적용을 통해 기존 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 이상 탐지기법의 한계점인 지역적 Feature 추출 및 고정된 수용영역으로 인한 문제를 개선하였으며, 실제 산업 제품 데이터에서의 이상 분할 시 기존 주력 기법인 U-Net의 구조를 적용한 최고 성능의 모델보다 1.14%만큼의 성능 향상을 보임에 따라 Self-Attention 기반 딥러닝 기법의 적용이 산업 제품 이상 분할에 효과적임을 입증하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.2
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• pp.1-6
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• 2021

In the modern society, traffic problems are occurring as vehicle ownership increases. In particular, the incidence of highway traffic accidents is low, but the fatality rate is high. Therefore, a technology for detecting an abnormality in a vehicle is being studied. Among them, there is a vehicle anomaly detection technology using deep learning. This detects vehicle abnormalities such as a stopped vehicle due to an accident or engine failure. However, if an abnormality occurs on the road, it is possible to quickly respond to the driver's location. In this study, we propose a deep learning-based vehicle anomaly detection using road CCTV data. The proposed method preprocesses the road CCTV data. The pre-processing uses the background extraction algorithm MOG2 to separate the background and the foreground. The foreground refers to a vehicle with displacement, and a vehicle with an abnormality on the road is judged as a background because there is no displacement. The image that the background is extracted detects an object using YOLOv4. It is determined that the vehicle is abnormal.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.