• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.213-216
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• 2017

오늘날 딥러닝은 교육을 포함한 다양한 분야에서 세상의 패러다임을 바꿀만큼 발전하고 있다. 그러나 딥러닝 모델이 어떤 지식을 습득하였는지 파악하기 어려워 딥러닝 시스템을 무조건적으로 신뢰할 수 없다는 것이 문제로 남아있다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에 딥러닝이 학습한 결과를 If-then과 같은 형식의 규칙으로 추출하는 방법이 제안되었지만, 이러한 규칙은 사람이 이해하기에는 직관적이지 못하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 딥러닝 모델이 습득한 지식을 규칙 형태로 추출하고 이를 시각화하여, 사람이 직관적으로 이해할 수 있는 형태로 표현하는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.254-257
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• 2020

최근 악성코드에 의한 피해사례가 매년 증가하고 있다. 전통적인 시그니처 기반 안티바이러스 솔루션은 제로데이 공격이나 랜섬웨어처럼 전례가 없는 새로운 위협에 속수무책일 정도로 취약하다. 그럼에도 불구하고 많은 기업이 다중 엔드포인트 보안 전략의 일환으로 시그니처 기반 안티바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 이에 응하고자 다양한 악성코드 분석기술이 출현해왔으며, 최근의 연구들은 부분 머신러닝을 이용하여 기존에 진행했던 시그니쳐 기반의 한계를 보완하고 노력하고 있다. 본 논문은 머신러닝을 이용한 바이러스 분석 모델과 머신러닝 알고리즘 중 GRU를 이용한 솔루션 시스템을 제안한다. 기존 DB Server를 통해 머신러닝을 학습 시키며 다양한 샘플과 형식을 이용하여 머신러닝을 학습하고 이를 이용해 새로운 악성코드, 변조된 악성코드의 탐지율을 높일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.602-605
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• 2022

본 연구는 대량의 상권 데이터를 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝 분석을 이용하여 최적의 상권 입지를 추천하는 시스템 개발을 목표로 한다. 자영업자들의 오프라인 창업에 있어 개개인의 매장 정보에 기반한 입지 조건 판단은 앞으로의 매출에 중요한 시작점이다. 따라서 상권 정보를 기반으로 미래 매출을 예측하여 최적의 상권 입지를 추천하는 기술이 필요하다. 이를 위해 기존에 선행된 다수의 회귀 기법과 더불어 강하게 편향된 데이터를 레이블링 하여 다중 분류 기법으로도 문제를 접근한다. 최종적으로 딥러닝 모델과 합성하여 더 높은 성능을 이끌어내고 이로부터 편향 데이터 처리 방법과 딥러닝 모델과의 앙상블 중요성에 대해 논의하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.133-142
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• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.576-578
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• 2022

딥러닝 기술의 발전으로 객체 인색, 영상 분석에 관한 성능이 비약적으로 발전하였다. 하지만 고성능 GPU 를 사용하는 컴퓨팅 환경이 아닌 제한적인 엣지 디바이스 환경에서의 영상 처리 및 딥러닝 모델의 적용을 위해서는 엣지 디바이스에서 딥러닝 모델 실행 환경 과 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 RISC-V ISA 를 구현한 RISC-V 가상 플랫폼에 yolov3-tiny 모델 기반 객체 인식 시스템을 소프트웨어 레벨에서 포팅하여 구현하고, 샘플 이미지에 대한 네트워크 딥러닝 연산 및 객체 인식 알고리즘을 적용하여 그 결과를 도출하여 보았다. 본 적용을 바탕으로 RISC-V 기반 임베디드 엣지 디바이스 플랫폼에서 딥러닝 네트워크 연산과 객체 인식 알고리즘의 수행에 대한 분석과 딥러닝 연산 최적화를 위한 알고리즘 연구에 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.9-11
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• 2021

최근 임베디드 엣지 컴퓨팅 디바이스에서 AI와 같은 인공지은 연산을 수행하여 AI 추론 연산의 가속화 및 분산화가 많이 이루어지고 있다. 엣지 디바이스는 임베디드 프로세서를 기반으로 AI의 가속 연산을 위해서 내부에 딥러닝 가속기를 포함하여 가속화시키는 시스템 구성을 하고 있다. 딥러닝 가속기는 복잡한 Neural Network 연산을 위한 데이터 이동이 많으며 외부 메모리와 내부 딥러닝 가속기간의 효율적인 데이터 이동 및 버퍼링이 필요하다. 본 연구에서는 엣지 디바이스 딥러닝 가속기 내부의 버퍼 구조를 모델링하고, 버퍼의 크기에 따른 버퍼링 효과를 분석해 보았다. 딥러닝 가속기 버퍼 구조는 RISC-V 프로세서 기반 가상 플랫폼에 구현되었다. 이를 통해서 딥러닝 모델에 따른 딥러닝 가속기 버퍼의 사용성을 분석할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.683-685
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• 2018

본 논문은 도로에서의 객체탐지를 위한 딥러닝(deep learning) 데이터셋을 자동으로 생성, 분류하는 시스템을 제안한다. 시스템의 작동 과정은 크게 두 가지이다. 먼저 딥러닝을 활용하여 촬영된 영상에 존재하는 객체를 검출한다. 이때, 실시간으로 하는 방법과 레코딩된 영상을 다루는 방법 두 가지가 있다. 다음으로 검출된 객체 중 예측 값(scroe)가 임계치 이상인 객체의 위치와 종류를 파일로 저장한다. 이 시스템은 차량 전방 카메라 위치에 장착된 웹캠을 이용해 영상을 취득하고 임베디드 보드인 TX2 board를 이용해 데이터 셋을 생성한다. 매트랩의 image labeler app과 비교를 통해 보다 적은 시간비용으로 데이터셋을 생성해 냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.280-283
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• 2019

공손함은 인간 언어의 가장 흥미로운 특징 중 하나이며, 자연어처리 시스템이 인간과 자연스럽게 대화하기 위해 필수적으로 모델링해야 할 요소이다. 본 연구에서는 인간의 발화가 주어졌을 때, 이의 공손함을 판단할 수 있는 시스템을 구현한다. 이를 위해 딥러닝 방법인 양방향 LSTM 모델과, 최근 자연어처리 분야에서 각광받고 있는 BERT 모델에 대해 성능 비교를 수행하였다. 이 두 기술은 모두 문맥 정보를 반영할 수 있는 모델로서, 같은 단어라도 문맥 정보에 따라 의미가 달라질 수 있는 공손함의 미묘한 차이를 반영할 수 있다. 실험 결과, 여러 설정에 거쳐 BERT 모델이 양방향 LSTM 모델보다 더 우수함을 확인하였다. 또한, 발화가 구어체보다 문어체에 가까울 수록 딥러닝 모델의 성능이 더 좋은 것으로 나타났다. 제안된 두 가지 방법의 성능을 인간의 판단 능력과 비교해본 결과, 위키피디아 도메인에서 BERT 모델이 91.71%의 성능을 보여 인간의 정확도인 86.72%를 상회함을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.112-119
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• 2019

본 논문에서는 불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝 구조의 불꽃 감지 과정은 불꽃 색깔 모델을 사용한 불꽃 영역 검출, 불꽃 색깔 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류, 검출된 불꽃 영역의 $N{\times}N$ 셀 분리, 불꽃 모양 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력 영상에서 불꽃의 색만을 추출한 다음 레이블링하여 불꽃 영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 불꽃 영역을 불꽃 색깔에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 출력단의 불꽃 클래스 확률이 75% 이상에서만 불꽃 영상으로 분류한다. 세 번째로 앞 단에서 75% 미만 불꽃 영상으로 분류된 영상들의 검출된 불꽃 영역을 $N{\times}N$ 단위로 분할한다. 네 번째로 $N{\times}N$ 단위로 분할된 작은 셀들을 불꽃의 모양에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 각 셀의 불꽃 여부를 판단하여 50% 이상의 셀들이 불꽃 영상으로 분류될 경우에 불꽃 영상으로 분류한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 ImageNet의 불꽃 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 딥러닝 구조는 기존의 딥러닝 구조보다 평균 29.86% 낮은 리소스 점유율과 8초 빠른 불꽃 감지 시간을 나타내었다. 불꽃 검출률은 기존의 딥러닝 구조와 비교하여 평균 0.95% 낮은 결과를 나타내었으나, 이는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 딥러닝 구조를 가볍게 구성한데서 나온 결과이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 불꽃 감지를 위한 딥러닝 구조는 임베디드 시스템 적용에 적합함이 입증되었다.

• 서비스연구
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• 제6권4호
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• pp.47-57
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• 2016

오픈소스는 스마트폰의 등장과 함께 놀라운 확산을 하고 있다. 이러닝 분야의 오픈소스인 Moodle 학습관리시스템은, 상용프로그램인 Blackboard를 제외하고 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 학습관리시스템이다. 그 이유 중 하나는 교육공학의 이론적 기초가 되며, 이러닝의 핵심 원칙이라 할 수 있는 구성주의 원칙에 따른, 협동학습과 상호작용이 잘 지원되도록 설계되어, 높은 교육적 효과와 장점을 가지기 때문이다. 본 연구에서는 오픈소스인 Moodle 학습관리시스템을 이용한 협동학습 운영 사례를 중심으로, 사용자의 협동학습을 지원하는 구체적 내용을 소개하고, 사례를 통하여 나타난, Moodle 학습관리시스템 협동학습의 장점과 특이점을 살펴본다. 연구 결과 PC와 스마트폰 환경에서 동시에 구현된, Moodle 학습관리시스템의 팀 프로젝트 협동학습을 통하여, 협동학습의 재미와 유용성을 확인하고, 학습자체의 중요성을 넘어 관계의 중요성이 학습자의 협동학습동기를 유발시킨다는 것을 사례를 통하여 확인할 수 있다.