• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.25-30
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• 2018

기존의 검색 기반 챗봇 시스템과 다르게 생성 기반 챗봇 시스템은 사전에 정의된 응답에 의존하지 않고 채팅 말뭉치를 학습한 신경망 모델을 사용하여 응답을 생성한다. 생성 기반 챗봇 시스템이 사람과 같이 자연스러운 응답을 생성하려면 이전 문맥을 반영해야 할 필요가 있다. 기존 연구에서는 문맥을 반영하기 위해 이전 문맥과 입력 발화를 통합하여 하나의 벡터로 표현했다. 이러한 경우 이전 문맥과 입력 발화가 분리되어 있지 않아 이전 문맥이 필요하지 않는 경우 잡음으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 발화와 이전 문맥을 각각의 벡터로 표현하는 방법을 제안한다. 또한 생성적 적대적 신경망을 통해 챗봇 시스템을 보강하는 방법을 제안한다. 채팅 말뭉치(55,000 개의 학습 데이터, 5,000개의 검증 데이터, 5,260 개의 평가 데이터)를 사용한 실험에서 제안한 문맥 반영 방법과 생성적 적대적 신경망을 통한 챗봇 시스템 보강 방법은 BLEU와 임베딩 기반 평가의 성능 향상에 도움을 주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.437-450
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• 2022

생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)는 이미지 생성 분야에서 주목할 만한 발전을 이루었다. 하지만 큰 데이터 셋에서 불안정한 모습을 보인다는 한계 때문에 다양한 응용 분야에 쉽게 적용하기 어렵다. 단일 이미지 생성적 적대 신경망은 한장의 이미지의 내부 분포를 잘 학습하여 다양한 영상을 생성하는 분야이다. 큰 데이터셋이 아닌 단 한장만 학습함으로써 안정적인 학습이 가능하며 이미지 리타겟팅, 이미지 조작, super resolution 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 SinGAN, ConSinGAN, InGAN, DeepSIM, 그리고 One-Shot GAN 총 다섯 개의 단일 이미지 생성적 적대 신경망을 살펴본다. 우리는 각각의 단일 이미지 생성적 적대 신경망 모델들의 성능을 비교하고 장단점을 분석한다.

• 정보보호학회지
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• 제30권6호
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.488-491
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• 2019

문법 오류 교정은 문법적으로 오류가 있는 문장을 입력 받아 오류를 교정하는 시스템이다. 문법 오류 교정을 위해서는 문법 오류를 제거하는 것과 더불어 자연스러운 문장을 생성하는 것이 중요하다. 이 연구는 적대적 생성 신경망(GAN)을 이용하여 정답 문장과 구분이 되지 않을 만큼 자연스러운 문장을 생성하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 GAN을 이용한 문법 오류 교정은 MaxMatch F_0.5 score 기준으로 0.4942을 달성하여 Baseline의 0.4462보다 높은 성능을 기록했다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.867-871
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• 2022

최근 빠른 유행의 변화 속에서 디자인의 변화는 패션기업의 매출에 큰 영향을 미치기 때문에 기업들은 신제품디자인 선택에 신중할 수밖에 없다. 최근 인공지능 분야의 발달에 따라 패션시장에서도 소비자들의 선호도를 높이기 위해 다양한 기계학습을 많이 활용하고 있다. 우리는 선호도와 같은 추상적인 개념을 수치화함으로써 신제품 개발에 신뢰성을 높이는 부분에 기여하고자 한다. 이를 위해 3가지 적대적 생성 신경망(Generative adversial netwrok, GAN)을 통하여 기존에 없는 새로운 이미지를 생성하고, 미리 훈련된 합성곱 신경망(Convolution neural networkm, CNN)을 이용하여 선호도라는 추상적인 개념을 수치화시켜 비교하였다. 심층 컨볼루션 적대적 생성 신경망(Deep convolutional generative adversial netwrok, DCGAN), 점진적 성장 적대적 생성 신경망(Progressive growing generative adversial netwrok, PGGAN), 이중 판별기 적대적 생성 신경망(Dual Discriminator generative adversial netwrok, D2GAN)의 3가지 방법을 통해 새로운 이미지를 생성하였고, 판매량이 높았던 제품으로 훈련된 합성곱 신경망으로 유사도를 비교, 측정하였다. 측정된 유사도의 정도를 선호도로 간주하였으며 실험 결과 D2GAN이 DCGAN, PGGAN에 비해 상대적으로 높은 유사도를 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.168-171
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• 2020

초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.10-13
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• 2021

본 논문에서는 과다 노출된 영상을 영상 간 변환(Image-to-Image Translation)을 위해 설계된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)을 활용하여 복원하는 연구를 수행한다. 과다 노출 복원을 위한 기존의 연구에서 과다 노출 영역 판별, 밝기 회복, 색상 보정 과정을 거치는데, 영상 내 과다 노출 영역을 판별하는 과정에서 임의로 결정하는 파라미터에 의해 복원된 영상 결과가 달라지는 한계점을 극복하기 위해 종단간(End-to-End) 신경망을 학습시켜 과다 노출 영역을 별도의 파라미터 선택과 분할된 과정 없이 한 번에 복원하는 방법을 제안한다. 영상 간 변환 신경망 학습에 필요한 과다 노출 여부로 도메인이 분할된 데이터셋은 게임 소프트웨어를 활용하여 만들어 사용하였다. 본 연구에서는 신경망이 생성한 영상이 실제로 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 것을 확인하였다. 그리고 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 과정을 학습 단계별로 확인함으로써 신경망이 실제로 과다 노출 복원 과정을 학습함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.617-619
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• 2018

본 논문에서는 계층형 적대적 생성 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)에서 오류 판별자를 추가하여 영상 생성 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 영상 생성 방법에서는 영상 생성자가 빈번히 발생시키는 오류에 대해 별도로 학습을 수행하는 판별자를 모델에 추가하여 계층형 적대적 생성 신경망을 구성하였다. 본 논문에서 제안한 모델을 이용하여 생성한 영상의 효용성을 검증하는 방법으로는 Inception Score를 사용하였다. 학습 데이터로 celebA의 유명인 얼굴 이미지 중 정면 이미지 155,680장을 이용하였다. 본 논문의 모델로 생성한 10,000장의 얼굴 이미지를 Inception Score로 평가한 결과, 평균 1.742p의 성능을 나타내어 기존의 영상 생성 방법보다 높은 점수를 얻을 수 있었으며, 효용성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.673-674
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• 2021

본 논문은 집중력 향상 놀이인 다른 그림 찾기를 자신이 좋아하는 주제를 배경으로 쉽게 생성할 수 있는 시스템을 제안한다. 아동기에 주로 진단이 되고 성인기까지 이어질 수 있는 주의력 결핍 과다활동 증후군(ADHD)을 조기에 예방하기 위해 본 논문에서는 선택한 그림의 일부분을 가지고 생성적 적대 신경망을 활용하여 새로운 물체를 생성해 낸 뒤 자연스럽게 원본 그림에 융화될 수 있도록 하는 것이 목표이다. 하나의 다른 그림 찾기 콘텐츠를 만드는 것은 포토샵과 같이 전문성을 가진 툴을 전문가가 오랜 시간 작업해야 하는 내용이다. 전문적인 기술이 필요한 작업 과정을 본 연구를 통해 일반인도 쉽게 작업할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 한다.