• 정보보호학회논문지
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• 제34권5호
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• pp.1047-1057
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• 2024

최근 심층 신경망을 이용한 강화학습 모델들이 자율주행, 스마트 팩토리, 홈 네트워크 등 다양한 첨단 산업 분야에 사용되고 있으나 적대적 공격(adversarial attacks)에 취약하다는 것이 밝혀졌다. 본 논문에서는 강화학습 기반의 딥러닝 모델인 DQN과 PPO를 자율주행 가상환경 HighwayEnv에 적용하여 FGSM(Fast Gradient Sign Method), BIM(Basic Iterative Method), PGD(Projected Gradient Descent) 그리고 CW(Carlini and Wagner)을 이용하여 적대적 공격을 수행하였다. 적대적 공격에 대응하기 위해 양방향 필터(bilateral filter) 알고리즘을 사용하여 적대적 이미지의 잡음을 제거함으로써 강화학습 기반의 딥러닝 모델들이 정상적으로 작동할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 HighwayEnv 환경에서 에피소드 수행 길이(episode during)의 평균과 에이전트가 획득한 보상(episode reward)의 평균을 성능평가 지표로 사용하여 공격의 성능을 평가하였다. 실험 결과 양방향 필터를 통해 적대적 이미지의 잡음을 제거한 결과, 적대적 공격이 수행되기 이전의 성능을 유지할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.211-220
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2022

최근 드론의 역할은 농업∙건설∙물류등의 다양한 영역으로 확대되고 있으며 특히 농업인구가 고령화되는 현 상황에 따라 드론은 노동력 부족 문제를 해결할 효과적인 대안으로 떠오르고 있다. 이에 본 논문에서는 농업 현장에서의 부족한 노동력을 보완하고 높은 위치의 과일도 안전하게 수확할 수 있는 드론 탑재형 과일수확 시스템을 제안한다. 과일수확 시스템은 과일인식 알고리즘과 과일수확 메커니즘으로 구성되어 있다. 과일인식 알고리즘은 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘인 You Only Look Once를 사용하였고, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 가능성을 검증하였다. 또한, 하나의 모터로 구동이 가능한 과일수확 메커니즘을 제안하였다. 모터의 회전운동을 기반으로 Scotch yoke을 구동시켜 선형운동으로 변환하여 gripper가 전개된 상태에서 과실에 접근 후 과실을 잡고 돌려 수확하는 메커니즘이다. 제안된 메커니즘에 대한 다물체동역학 해석을 수행하여 구동 가능성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.906-909
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• 2015

2000년대 초반에 e-러닝 산업이 크게 발전하면서 초 중 고 및 대학교에 이르기까지 전자칠판시스템이 널리 보급되어 스마트 교육 환경이 구축 활용되고 있다. 전자칠판(IWB, Interactive White Board) 시스템은 자체적으로 판서 소프트웨어를 포함하고 있으며, 강사는 이러한 판서 기능을 이용해 전자칠판 상에 필기를 함으로써 교육 효과를 더 높일 수가 있다. 본 논문에서는 사용자의 활용 빈도가 높은 메뉴 버튼들만 화면상에 표출되고, 사용자의 판서 위치에 따라 이들 메뉴 배치가 동적으로 이동하는 판서 소프트웨어의 동적 메뉴 배치 기술에 대해 연구 하였다. 이러한 기술을 적용한 판서 소프트웨어 구현 결과 불필요한 사용자의 이동이나 화면 가림 없이 편리하게 판서 메뉴를 이용할 수 있어 향후 스마트 교육의 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1161-1170
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• 2016

본 논문에서는 스마트폰에서 손가락으로 서명하는 동적서명에서 위조서명에 강건한 검증 방법을 제안한다. 본 논문에서는 위조서명을 효과적으로 구분할 수 있도록 재생산 신경망의 일종인 1 class Auto-Encoder 모델을 사용한다. 핑거서명에서는 지원되지 않는 펜 압력 등 기존의 특징 정보 대신 대부분의 스마트폰에서 지원하는 가속도센서를 추가로 활용하여 서명이 이루어지고 있는 동안 스마트폰의 동적인 움직임의 특징정보를 추출한다. 서명 데이터는 리샘플링을 통해 길이를 맞추고, 일정한 크기로 정규화하여 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트셋을 구축하여 단일세션검증, 시간차 검증, 위조서명 검증의 3가지 실험을 실시하였다. 실험결과 위조서명 구분에 있어서 제안방법은 기존 방법보다 EER이 최대 6.9% 더 낮았다. 또한, 서명의 모양과 속도만 사용한 기존의 방식보다 가속도센서를 추가한 방식이 1.5% 나은 성능을 보였고, 최고 3.5%의 에러율을 얻었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.21-30
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• 2024

최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.223-232
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• 2016

본 연구에서는 새로운 교사도우미 로봇에 초점을 맞추어 클라우드 기반의 교육서비스 모델을 연구하여 서버영역에 적용하고, 클라이언트 영역에서는 교사도우미 로봇을 초등학교 교실환경에 적용하여 어학교육 서비스 플랫폼으로 활용하고자 한다. 새로운 사물인터넷(IoT)기술 접목을 통해 쾌적한 스마트 교실환경을 만들고 다양한 미디어에 대한 인터페이스를 지원하도록 한다. 이러한 목적의 달성을 위해 광범위한 선행연구와 사례분석을 통해서 서비스 모델구축에 필요한 기본적인 요구조건을 정리하였다. 임베디드 기반의 영상인식, 음성인식, 자율주행은 물론 디스플레이, 터치스크린, IR센서, GPS, 온습도 센서에 대한 기술을 광범위하게 적용하여 서비스를 완성하도록 한다. 본 연구결과의 가장 핵심적인 시사점은 클라우드 기술을 활용한 최적화된 플랫폼에 로봇러닝 및 IoT, BIM기술 융합을 통한 지능형로봇기반의 스마트 교실구축 가능성 제시에 있다고 본다.