• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.21-25
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• 1996

In this paper we suggest a general purpose RNN training algorithm which is derived on the optimal control concepts and variational methods. First, learning is regared as an optimal control problem, then using the variational methods we obtain optimal weights which are given by a two-point boundary-value problem. Finally, the modified gradient descent algorithm is applied to RNN for on-line training. This algorithm is intended to be used on learning complex dynamic mappings between time varing I/O data. It is useful for nonlinear control, identification, and signal processing application of RNN because its storage requirement is not high and on-line learning is possible. Simulation results for a nonlinear plant identification are illustrated.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.64-67
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• 2021

가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.25-32
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• 2018

방대해지고 있는 온라인 패션 시장에서는 소비자도 자신이 원하는 스타일에 대해 키워드 검색으로 원하는 패션 스타일을 일일이 찾기란 쉽지 않은 일이다. 이를 해소해줄 수 있는 것은 소비자의 니즈를 반영한 패션 추천이다. 기존 온라인 쇼핑 사이트는 소비자의 니즈를 파악하고 추천하기 위하여 설문조사 형식으로 소비자의 선호 스타일을 파악하는 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해소하고자 암묵적 프로파일링 방법을 통하여 소비자들의 니즈와 선호하는 스타일에 대해 간편하고 효과적으로 파악할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터로 학습한 딥러닝기반의 지능형 선호 패션 모델을 통하여 이미지 자체에 대한 특성을 반영하도록 학습하는 방법을 제안하였다. 제안한 모델의 정성적 평가를 통하여 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.45-53
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• 2020

본 논문에서는 웹 페이지 탐색 시 지속해서 발생하는 사용자 상호작용 과정을 이용하여 시선 검출을 위한 캘리브레이션 데이터를 획득하고, 사용자의 시선을 검출하는 동안 자연스럽게 캘리브레이션을 수행하는 방법에 관하여 기술하였다. 제안된 비강압식 캘리브레이션은 획득한 캘리브레이션 데이터를 이용하여 미리 학습된 시선 검출 CNN 모델을 새로운 사용자에 적응하도록 보정하는 과정이다. 이를 위해 훈련을 통해서 시선을 검출하는 일반화된 모델을 만들고 캘리브레이션에서는 온라인 학습 과정을 통해 빠르게 새로운 사용자에 적응하도록 하였다. 실험을 통하여 다양한 사용자 상호작용의 조합으로 시선 검출 모델을 캘리브레이션 하여 성능을 비교하였으며, 기존 방법 대비 개선된 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.633-641
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• 2009

본 논문에서는 아날로그 데이터 처리가 가능하고, 온라인 학습, 학습 중 새로운 클래스 추가등의 특징을 가진 패턴 인식기를 제안하였다. 제안한 패턴 인식기는 계층적 구조를 가지고 있으며, 각 레벨별로 서로 다른 메트릭을 적용하여 분류 성능을 향상 시켰다. 제안한 패턴 인식기는 신경망 기반의 패턴 인식 알고리즘인 Gaussian ARTMAP 모델을 기반으로 하고 있다. Gaussian ARTMAP 모델을 계층적으로 구성하고, 계층마다 서로 다른 특징을 학습하도록 하기 위하여 Principal Component Emphasis (P.C.E) 방법을 제안하였으며, 이를 이용하여 새로운 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. P.C.E는 학습된 입력 데이터들의 분산을 이용하여 클래스 내의 공통 속성을 나타내는 분산이 작은 차원을 제거하고 패턴 간의 서로 다른 속성을 나타내는 분산이 큰 차원만 유지하는 방법이다. 제안한 알고리즘의 학습 과정에서 교사 신호와 다르게 분류된 패턴이 발생하면 잘못 분류 된 클래스와 입력된 패턴을 분리하기 위하여 P.C.E를 수행하고 하위 노드에서 학습하게 된다. 실험 결과 제안한 모델은 기존에 제안된 패턴 인식 모델들 보다 높은 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.27-34
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• 2010

최근 여러 인터넷 서비스 업체에서 온라인 의료 진단 서비스 시스템을 제공하고 있다. 대부분 의료 진단 서비스 시스템은 서양 의학을 기초로 질병에 대한 처방이나 식이요법 등을 제공하기 때문에 전문 지식이 부족한 일반인들은 이용하기에 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 사용자가 제시한 증상과 이전에 진단 받았던 진료 기록을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 또한 상위 3개의 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 한의학 서적에서 제시한 민간요법을 제시한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 정확하게 질병을 진단한 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.31-40
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• 2024

국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.93-102
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• 2005

본 논문은 퍼지 c-means 알고리즘의 퍼지 멤버십 등식을 신경망과 융합한 서명의 특징정보를 기반으로 하는 자율적인 자기조직화 신경망 모델 이용하여 서명 검증하는 방법을 제안하였다. 기존 온라인 서명인식 방법인 함수적 접근법과 매개변수적 접근법의 한계점을 개선하기 위해 자율적 클러스터 특징정보에 의해 서명 패턴 분류 접근법을 제안했다. 본 논문의 중요한 요소는 서명의 특징 정보를 36개의 전역적 특징 정보 정의와 12개의 지역적 특징 정보를 정의하였고, 이를 기반으로 FE-SONN에 학습하여 서명의 진위여부를 검증하는 검증시스템 구현에 있다. 총 713개의 서명을 가지고 실험하였으며, 원본 서명 155개와 시험용으로 위조 서명 180개와 본인이 작성한 진본 서명 378개를 테스트한 결과 97.67$\%$이상의 검증률을 얻을 수 있었다. 그러나 눈으로 식별이 불가능한 정교한 위조서명은 검증 시스템에서도 진위여부 판단에 어려움이 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권9호
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• pp.317-325
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• 2017

본 논문에서는 한국어 문장을 대상으로 불확실한 사실이나 개인적인 추측으로 인해 중요하지 않다고 판단되는 문장, 즉 Hedge 문장들을 분류해 내고자 한다. 기존 영어권 연구에서는 Hedge 문장들을 분류할 때 단어의 의존관계 정보가 여러 형태로 활용되고 있으나, 한국어 연구에서는 사용되고 있지 않음을 확인하였다. 또 기존의 워드 임베딩(Word Embedding) 기법에서 단어의 쓰임새 정보가 학습된다는 점을 인지하였다. 단어의 쓰임새 정보가 어느 정도 의존관계를 표현할 수 있을 것으로 보고 워드 임베딩 정보를 Hedge 분류 실험에 적용하였다. 기존에 많이 사용되던 SVM과 CRF를 baseline 시스템으로 활용하였고 워드 임베딩과 신경망을 사용하여 비교실험을 하였다. 워드임베딩 데이터는 세종데이터와 온라인에서 수집된 데이터를 합하여 총 150여만 문장을 사용하였고 Hedge 분류 데이터는 수작업으로 구축한 12,517 문장의 뉴스데이터를 사용하였다. 워드 임베딩을 사용한 시스템이 SVM보다 7.2%p, CRF보다 1.6%p 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다. 이는 단어의 쓰임새 정보가 한국어 Hedge 분류에서 긍정적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.