• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.75-80
• /
• 2021

인공 지능은 놀라운 혜택을 제공하는 우리 삶의 중요한 부분이 되고 있다. 이와 관련하여 얼굴 표정 인식은 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 저해상도 이미지의 작은 데이터 세트를 분류하려면 새로운 소규모 심층 합성곱 신경망 모델을 개발해야 한다. 이를 위해 소규모 데이터 세트에 적합한 방법을 제안한다. 이 모델은 기존 심층 합성곱 신경망 모델에 비해 총 학습 가능 가중치 측면에서 메모리의 일부만 사용하지만 FER2013 및 FERPlus 데이터 세트에서 매우 유사한 결과를 보여준다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.47-55
• /
• 2018

본 논문에서는 얼굴인식 성능 향상을 위해 얼굴 지역 영역 영상들로 학습된 다중개의 심층 합성곱 신경망(Deep Convolutional Neural Network)으로부터 추출된 심층 지역 특징들(Deep local features)을 가중치를 부여하여 결합하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 지역 영역 집합으로 학습된 다중개의 심층 합성곱 신경망으로부터 추출된 심층 지역 특징들과 해당 지역 영역의 중요도를 나타내는 가중치들을 결합한 특징표현인 '가중치 결합 심층 지역 특징'을 형성한다. 일반화 얼굴인식 성능을 극대화하기 위해, 검증 데이터 집합(validation set)을 사용하여 지역 영역에 해당하는 가중치들을 계산하고 가중치 집합(weight set)을 형성한다. 가중치 결합 심층 지역 특징은 조인트 베이시안(Joint Bayesian) 유사도 학습방법과 최근접 이웃 분류기(Nearest Neighbor classifier)에 적용되어 테스트 얼굴영상의 신원(identity)을 분류하는데 활용된다. 제안 방법은 얼굴영상의 자세, 표정, 조명 변화에 강인하고 기존 최신 방법들과 비교하여 얼굴인식 성능을 향상시킬 수 있음이 체계적인 실험을 통해 검증되었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.728-733
• /
• 2018

단백질을 구성하는 아미노산의 서열 정보만으로 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 심층 학습이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 다양한 구조의 합성곱 신경망의 성능을 비교하였다. 단백질 이차 구조의 예측에 적합한 신경망의 층의 깊이를 알아내기 위하여 층의 개수에 따른 성능을 조사하였다. 또한 이미지 분류 분야의 많은 방법들이 기반 하는 GoogLeNet과 ResNet의 구조를 적용하였는데, 이러한 방법은 입력 자료에서 다양한 특성을 추출하거나, 깊은 층을 사용하여도 학습과정에서 그래디언트 전달을 원활하게 한다. 합성곱 신경망의 여러 구조를 단백질 자료의 특성에 적합하게 변경하여 성능을 향상시켰다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.123-130
• /
• 2019

웹 추천기법에서 가장 많이 사용하는 방식 중의 하나는 협업필터링 기법이다. 협업필터링 관련 많은 연구에서 정확도를 개선하기 위한 방안이 제시되어 왔다. 본 연구는 Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 방안에 대해 제안한다. 먼저 사용자, 영화, 평점 정보에서 사용자 문장과 영화 문장을 구성한다. 사용자 문장과 영화 문장을 Word2Vec에 입력으로 넣어 사용자 벡터와 영화 벡터를 구한다. 사용자 벡터는 사용자 합성곱 모델에 입력하고, 영화 벡터는 영화 합성곱 모델에 입력한다. 사용자 합성곱 모델과 영화 합성곱 모델은 완전연결 신경망 모델로 연결된다. 최종적으로 완전연결 신경망의 출력 계층은 사용자 영화 평점의 예측값을 출력한다. 실험결과 전통적인 협업필터링 기법과 유사 연구에서 제안한 Word2Vec과 심층 신경망을 사용한 기법에 비해 본 연구의 제안기법이 정확도를 개선함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권12호
• /
• pp.1574-1580
• /
• 2020

기존의 신체 인식 방법은 특수한 기기를 사용하거나 이미지로부터 영상처리를 통해 검출하는 방법들이 있다. 특수 기기를 사용할 경우 기기를 사용할 수 있는 환경이 제약되고 기기의 비용이 많이 든다는 단점이 있다. 카메라와 영상처리를 사용할 경우 환경의 제약과 비용이 낮아지는 장점이 있지만, 성능이 떨어진다. 이런 단점을 해결하기 위해 카메라와 합성 곱 심층 신경망을 사용한 신체 인식 방법들이 연구되었다. 합성 곱 심층 신경망의 성능을 올리기 위해 다양한 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 합성 곱 심층 신경망의 성능을 올리기 위한 기법 중 스킵 연결을 다양한 형태로 사용하여 스킵 연결이 손 검출 망에 끼치는 영향을 실험하였다. 실험을 통해 기본 스킵 연결 이외 추가적인 스킵 연결의 존재가 성능에 나은 영향을 끼치고 하향 스킵 연결만 추가된 망이 가장 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 방송과미디어
• /
• 제25권2호
• /
• pp.52-60
• /
• 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.

• 자원환경지질
• /
• 제53권4호
• /
• pp.479-489
• /
• 2020

단층은 근원암에서 형성된 석유 가스 등의 탄화수소가 이동하는 통로이자 탄화수소를 가두는 덮개암의 역할을 할 수 있는 지질구조로, 탄화수소가 축적된 저류층을 찾기 위한 탄성파 탐사의 주요 대상 중 하나이다. 하지만 기존의 유사성, 응집성, 분산, 기울기, 단층가능성 등 탄성파 자료의 측면 방향 불연속성을 활용하는 단층 감지 방법들은 전문지식을 갖춘 해석자가 많은 계산 비용과 시간을 투자해야 한다는 문제가 있다. 따라서 많은 연구자들이 단층 해석에 필요한 계산 비용과 시간을 절약하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있고, 최근에는 머신러닝 기술을 활용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 단층 해석에는 다양한 머신러닝 기술들 중 서포트백터머신, 다층퍼셉트론, 심층 신경망, 합성곱 신경망 등의 알고리즘이 사용되고 있다. 특히 합성곱 신경망을 활용한 연구는 독자적인 구조의 모델을 사용한 연구뿐만 아니라, 이미지 처리 분야에서 성능이 검증된 모델을 활용한 연구 및 단층의 위치와 주향, 경사 등의 정보를 함께 해석하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여, 현재까지 단층 위치 및 단층 정보 해석에 가장 효과적인 기술은 영상 처리 분야에서 검증된 U-Net 구조를 바탕으로 한 합성곱 신경망인 것을 확인했다. 이러한 합성곱 신경망에 전이학습 및 데이터 증식 기법을 접목하면 앞으로 더욱 효과적인 단층 감지 및 정보 해석이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.892-895
• /
• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.55-64
• /
• 2018

운전자의 안전사고에 직접적인 원인이 되고, 차량 파손을 유발시켜 재산상의 피해를 발생시키고 있는 포트홀을 완전 합성곱 신경망 기반의 자동으로 탐지하는 기법을 본 논문에서는 제안한다. 먼저, 실제 국내 도로를 주행하면서 차량에 설치된 카메라를 통하여 학습 데이터셋을 수집하고, 완전 합성곱 신경망 구조를 활용하여 의미론적 분할 형태로 신경망을 학습하였다. 어두운 환경에서 강건한 성능을 보이기 위하여 학습 데이터셋을 밝기에 따라서 증강하여 총 30,000장의 이미지를 학습하였다. 또한, 제안된 자동 포트홀 탐지 기술의 성능을 검증하기 위하여 총 450장의 평가 DB를 생성하였고, 총 네 명의 전문가가 각각의 이미지를 평가하였다. 평가 결과, 제안된 포트홀 탐지 기술은 높은 민감도 수치를 나타나는 것으로 평가 되었으며, 이는 정탐에서 강건한 성능을 보이는 것으로 해석 가능하다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.85-95
• /
• 2018

스마트폰의 보급이 확산되고 대중화됨에 따라 대부분의 사람들은 사진을 촬영하기 위해 모바일 카메라를 애용하고 있다. 하지만 저조도 환경에서 사진을 촬영할 때 광량이 부족한 이유로 원치 않는 잡음이 발생할 수 있다. 이런 잡음을 제거하기 위해, 최근 심층 합성곱 신경망에 기반한 잡음 제거 기법이 제안되었다. 이 기법은 성능 측면에서 큰 진전을 보였을지라도 여전히 텍스처 및 에지 표현 능력이 부족하다. 따라서 본 논문에서는 영상의 구조를 향상시키기 위해 에지의 방향 정보를 나타내는 호그 영상을 활용하고자 한다. 그리고 잡음 영상과 호그 영상을 스택으로 쌓은 후, 입력 텐서를 형성하여 심층 합성곱 신경망을 학습시키는 기법을 제안하고자 한다. 실험 결과를 통해, 제안한 기법은 기존의 기법보다 정량적인 화질 평가에서 더 우수한 결과를 얻을 수 있었으며 시각적인 측면에서도 텍스처 및 에지의 향상을 달성할 수 있었다.