• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-9
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• 2021

딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전 연구는 여전히 대규모의 학습 데이터와 컴퓨팅 파워가 필수적이며, 최적의 네트워크 구조를 도출하기 위해 많은 시행착오가 수반된다. 본 연구에서는 네트워크 최적화나 데이터를 보강하는 것과 무관하게 데이터 자체의 특성만을 고려한 CR(Confusion Rate)기반의 유사 이미지 분류 성능 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 유사한 이미지 데이터를 정확히 분류하기 위해 CR을 산출하고 이를 손실 함수의 가중치에 반영함으로서 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안 방법은 네트워크 최적화 결과와 독립적으로 이미지 분류 성능의 향상을 가져올 수 있으며, 클래스 간의 유사성을 고려해 유사도가 높은 이미지 식별에 적합하다. 제안 방법의 평가결과 HanDB에서는 0.22%, Animal-10N에서는 3.38%의 성능향상을 보였다. 제안한 방법은 다양한 Noisy Labeled 데이터를 활용한 인공지능 연구에 기반이 될 것을 기대한다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.924-927
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• 2018

본 논문에서는 거동이 불편한 환자나 장애인들을 위해 신체에 착용하는 부가적인 장비 없이 멀리 있는 가전을 직접 움직이지 않고 편리하게 제어할 수 있는 RGB-D 카메라를 활용한 손 인식과 딥러닝 기반 IoT 장치 컨트롤 시스템을 제안한다. 특히, 제어하고자 하는 장치의 위치를 알기 위하여 YOLO 알고리즘을 이용하여 장치를 인식한다. 또한 그와 동시에 RGB-D 카메라의 라이브러리를 이용하여 사용자의 손을 인식, 현재 사용자 손의 위치와 사용자가 취하는 손동작을 통하여 해당 위치의 장치를 제어한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.357-360
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• 2019

본 논문은 임베디드 GPU에서 실시간 동작하는 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 기반의 보행자 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 영상 내 보행자 크기에 대한 통계적 분석을 통해서 최적의 컨볼루션 층의 개수를 결정한다. 또한, 본 논문에서는 다중 스케일 CNN 학습 기법을 적용하여 영상 내의 보행자 크기 변화에 강인한 탐지 기법을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 임베디드 GPU에서 실시간 동작하면서도 기존의 기법과 비교하여 평균적으로 높은 정확도를 보임을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.450-452
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• 2021

본 논문은 범용의 한국어 패러프레이즈 문장 인식 모델 개발을 위한 연구를 다룬다. 범용의 목적을 위해서 가장 걸림돌이 되는 부분 중의 하나는 적대적 예제에 대한 강건성이다. 왜냐하면 패러프레이즈 문장 인식에 대한 적대적 예제는 일반 유형의 말뭉치로 학습시킨 인식 모델을 무력화 시킬 수 있기 때문이다. 또한 적대적 예제의 유형이 다양하기 때문에 다양한 유형에 대해서도 대응할 수 있어야 하는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 다양한 적대적 예제 유형과 일반 유형 모두에 대해서 패러프레이즈 문장 여부를 인식할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 제시하고자 한다.

• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.102-104
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• 2017

최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.296-307
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• 2021

디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.37-44
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• 2019

디지털 IT 기술의 발달로 인하여 프린터와 스캐너의 성능이 향상되고 가격이 저렴해지면서 일반인들도 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 이에 따른 부작용으로 공문서 및 사문서 위조 등의 범죄들이 쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 해당 문서가 어떤 프린터를 사용하여 출력 되었는가를 특정할 수 있다면 수사 범위를 줄이고 용의자를 판별하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 프린터 장치 판별을 위하여 딥러닝 모델을 제안한다. 먼저 최근 인식 등에서 범용적으로 활용되는 지역 특징 기반의 컨볼루셔널 뉴널 네트워크를 이용한 프린터 장치 판별 모델을 제안하고, 전역 특징 기반의 처리 과정을 네트워크 모델에 도입함으로 인하여 수렴 속도 및 정확도를 향상한 기법을 제안한다. 제안한 모델의 성능은 8개의 프린터 장치를 활용하여 기존 프린터 판별을 위한 특징 기반 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안하는 지역 특징 기반의 모델과 전역 특징 기반의 모델이 각각 97.23% 및 99.98%의 높은 판별 정확도를 달성하였고, 기존 기술들에 비하여 높은 정확도를 갖는 우수성을 보였다.

• 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.