• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.52-60
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• 2020

최근 생체 정보를 이용한 사용자 인증 기술이 발전하면서 이를 모바일 기기에 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 특히, 얼굴 기반 인증 방식은 비접촉식이며 사용이 편리하여 적용 범위가 점점 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 사용자의 얼굴 사진이나 동영상 등을 이용한 위변조가 용이하기 때문에 모바일 기기 내 보안 유지에 어려움을 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 얼굴 위변조 검출 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 기본 합성곱 신경망 구조부터 생성모델 기반의 위변조 검출 방법까지 다양한 신경망 구조를 이용한 위변조 검출 방법에 대해 설명한다. 또한, 심층신경망 학습을 위해 사용되는 얼굴 위변조 데이터셋에 대해서도 간략히 살펴보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.457-460
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• 2023

본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.301-307
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• 2023

딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.341-350
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• 2022

본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1322-1324
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• 2022

최근 딥러닝의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도 분야에 좋은 성과를 보여주고 있다. 그러나 보다 더 높은 성능을 획득하기 위해 네트워크의 깊이 및 파라미터의 수가 크게 증가하였고, 모바일 및 엣지 디바이스에 원활하게 적용되기 위하여 딥러닝 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 초해상도 모델 중 하나인 EDSR(Enhanced Deep Residual Network)에 대조 학습 기반 지식 전이를 적용한 경량화 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 지식 전이 기법이 기존의 다른 지식 증류 기법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.165-166
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• 2022

본 논문에서는 웹툰 플랫폼 서비스를 위한 모바일 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안한다. 웹툰과 같이 모바일 디바이스에서 실행되는 데이터들을 클라우드 서버로 오프로드하거나 원격 서버로부터 필요한 응용프로그램들을 다운로드 받지 않고, 모바일과 가까운 곳에 캐싱 콘텐츠를 전개함으로써 전송 지연없는 서비스를 보장받으며, 데이터가 발생한 근접 지역에서 데이터 분석 및 처리가 가능하므로 딥러닝을 적용한 새로운 서비스 카테고리로 확장할 수 있음을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.647-648
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• 2019

눈의 개폐 검출은 졸음 운전 감지, 온라인 강의에서 수강자 모니터링, 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) 등에 적용될 수 있다. 최근에는 모바일 장치에 적용 가능한 효율적인 기법들이 연구되고 있으며 객체 검출 기법과 결합하여 좋은 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 적용할 수 있는 가볍고 빠른 딥러닝 방법을 살펴보고, 눈 개폐 검출에 적용하는 방법에 대해 검토한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1403-1410
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• 2020

최근, 비대면 경험 및 서비스에 관한 관심이 증가하면서 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 기기를 이용하여 손쉽게 이용할 수 있는 웹 동영상 콘텐츠에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 이와 같은 요구사항에 대응하기 위하여, 본 논문에서는 애니메이션이나 영화에 등장하는 명소를 방문하는 무대 탐방 경험을 제공할 수 있는 영상 콘텐츠를 보다 효율적으로 제작하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여, Google Maps와 Google Street View API를 이용하여 무대탐방 지역에 해당하는 이미지를 수집하여 이미지 데이터셋을 구축하였다. 그 후, 딥러닝 기반의 style transfer 기술을 접목시켜 애니메이션의 독특한 화풍을 실사 이미지에 적용한 후 동영상화하기 위한 방법을 제시하였다. 마지막으로, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법을 이용하여 보다 재미있고 흥미로운 형태의 무대탐방 영상 콘텐츠를 생성할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.29-36
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.9-18
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• 2022

인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI가 접목된 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 농업에서도 정보통신 기술을 적용한 스마트팜이 활용되고 있으며, 자율주행, 인공위성, 빅데이터 등의 다양한 첨단 기술을 접목하여 데이터 기반의 정밀 농업이 상용화되고 있다. 국내의 경우 시설농업 분야 스마트농업의 상용화 사례가 증가하고 있으나 시설원예 분야에 투자 편증이 심하여, 시설농업과 노지 농업의 투자 격차가 지속해서 벌어지고 있다. 특히, 과수, 식물공장 분야는 투자 규모가 작다. 또한, 빅데이터 수집, 활용 체계가 미흡하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 농업의 빅데이터를 활용하는 방안으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용한 과수 생육 단계 판별 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 농업 현장에서 사용할 수 있도록 하이브리드 앱을 설계 및 구현하며 과수 생육단계 판별을 위한 객체 탐지 기능을 제공한다.