• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.119-125
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• 2023

우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.916-923
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• 2023

연구목적: 2022년 산업재해 현황 부가통계에서 건설업 사망사고자 현황을 보면 건설업 전체 사망사고자의 27.8%가 건설장비로 인해 발생하고 있다. 현장 대형화, 고층화 등으로 발생하는 순회 및 점검의 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용해 건설장비를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 해당 모델의 정확도 및 현장 적용성에 대해 분석하고자 한다. 연구방법:본 연구에서는 건설장비 중 굴착기, 덤프트럭, 이동식 크레인의 이미지 데이터를 딥러닝 학습시킨 뒤 학습 결과를 평가 및 분석하고 건설현장에 적용하여 분석한다. 연구결과: 'A' 현장에서는 굴착기 및 덤프트럭의 객체를 추출하였으며, 평균 추출 정확도는 굴착기 81.42%, 덤프트럭 78.23%를 나타냈다. 'B' 현장의 이동식 크레인은 78.14%의 평균 정확도를 보여줬다. 결론: 현장 안전관리의 효율성이 증가할 수 있고, 재해발생 위험요인을 최소화 할 수 있을것이라 본다. 또한, 본 연구를 기반으로 건설현장에 스마트 건설기술 도입에 관한 기초적인 자료로 활용이 가능하다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.97-118
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• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.25-50
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• 2021

지금까지 많은 리뷰 연구가 이루어져 왔음에도 불구하고 소비자들이 남긴 리뷰들 중 대표적인 리뷰의 위치나 크기를 소비자들이 인식할 수준만큼 강조하는 리뷰, 이른바 강조된 리뷰에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 강조된 리뷰의 노출 방식에 따른 소비자들의 인식 차이를 확인하는 것이 주된 목표이다. 이를 위해 가상의 온라인 리뷰 페이지를 제작하여 최종적으로 강조된 리뷰가 없는 이미지를 보여주는 집단 23명, 긍정적으로 강조된 리뷰만 노출하여 보여주는 집단 61명, 그리고 긍정적으로 강조된 리뷰와 부정적으로 강조된 리뷰를 모두 노출하여 보여주는 집단 87명을 대상으로 분석하였다. 분석 결과, 강조된 리뷰의 노출 방식에 따른 차이는 리뷰의 유용성 측면에서는 유의한 수준으로 유용성에 양의 상관관계가 나타났으나, 회의감에는 유의한 영향을 주지 않았다. 또한 리뷰의 유용성과 플랫폼 신뢰도와는 유의한 양의 상관관계, 리뷰의 회의감과 플랫폼 신뢰도와는 유의한 음의 상관관계가 나타났으며, 최종적으로 플랫폼 신뢰도와 사용 의도와의 관계는 유의한 수준으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 모든 분석 결과에서 상품군에 따른 차이는 거의 없었다. 이를 통해, 온라인 쇼핑몰의 리뷰를 설계할 때 잠재적인 소비자들의 사용 의도 및 신뢰도를 높이기 위해서 긍정적으로 강조된 리뷰와 부정적으로 강조된 리뷰를 모두 보여주는 것이 중요하다는 점을 시사할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.302-314
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• 2024

연구목적: 본 연구는 지하공동구 내 다수 작업자의 낙상을 자동으로 판별하기 위한 Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델 기반 낙상 검출 모델을 제안하고, 제안 모델의 성능을 평가한다. 연구방법: Top-down 방식의 자세 추정모델 중 하나인 YOLOv8-pose로부터 추론된 결과와 낙상 판별 규칙을 결합한 모델을 제시하고, 지하공동구 내 2인 이하 작업자가 출현한 기립 및 낙상 이미지에 대해 모델 성능지표를 평가하였다. 또한 동일한 방법으로 Bottom-up 방식 자세추정모델(OpenPose)을 적용한 결과를 함께 분석하였다. 두 모델의 낙상 검출 결과는 각 딥러닝 모델의 작업자 인식 성능에 의존적이므로, 작업자 쓰러짐과 함께 작업자 존재 여부에 대한 성능지표도 함께 조사하였다. 연구결과: YOLOv8-pose와 OpenPose의 모델의 작업자 인식 성능은 F1-score 기준으로 각각 0.88, 0.71로 두 모델이 유사한 수준이었으나, 낙상 규칙을 적용함에 따라 0.71, 0.23로 저하되었다. 작업자의 신체 일부만 검출되거나 작업자간 구분을 실패하여, OpenPose 기반 낙상 추론 모델의 성능 저하를 야기한 것으로 분석된다. 결론: Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델을 사용하는 것이 신체 관절점 인식 및 개별 작업자 구분 측면에서 지하공동구 내 작업자 낙상 검출에 효과적이라 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2024

본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.21-39
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• 2020

딥러닝(Deep learning) 기법은 패턴분석, 이미지분류 등 다양한 분야에서 높은 성과를 나타내고 있다. 특히, 주식시장 분석문제는 머신러닝 연구분야에서도 어려운 분야이므로 딥러닝이 많이 활용되는 영역이다. 본 연구에서는 패턴분석과 분류능력이 높은 딥러닝의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 주가방향 예측방법을 제안한다. 추가적으로 합성곱신경망 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 속성선택(Feature Selection, FS)방법이 적용된다. 합성곱신경망 모델의 성과는 머신러닝 단일 분류기와 앙상블 분류기를 벤치마킹하여 객관적으로 검증된다. 본 연구에서 벤치마킹한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Neural Network), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine), 아다부스트(Adaboost), 배깅(Bagging), 랜덤포레스트(Random Forest)이다. 실증분석 결과, 속성선택을 적용한 합성곱신경망이 다른 벤치마킹 분류기보다 분류 성능이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 합성곱신경망 모델과 속성선택방법을 적용한 예측방법이 기업의 재무자료에 내포된 가치를 보다 정교하게 분석할 수 있는 가능성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.11-20
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• 2024

본 논문에서는 생성 모델을 이용한 데이터 프리 양자화에서 발생할 수 있는 지식 격차를 줄이기 위하여 BAG (Bit-width Aware Generator)와 채널 어텐션 기반 중간 레이어 지식 증류를 제안한다. 생성 모델을 이용한 데이터 프리 양자화의 생성자는 오직 원본 네트워크의 피드백에만 의존하여 학습하기 때문에, 양자화된 네트워크의 낮은 bit-width로 인한 감소된 수용 능력 차이를 학습에 반영하지 못한다. 제안한 BAG는 양자화된 네트워크와 동일한 bit-width로 양자화하여, 양자화된 네트워크에 맞는 합성 이미지를 생성하여 이러한 문제를 완화한다. 또한, 양자화된 네트워크와 원본 모델 간의 지식 격차를 줄이는 것 역시 양자화에서 매우 중요한 문제이다. 이를 완화하기 위해 제안한 채널 어텐션 기반 중간 레이어 지식 증류는 학생 모델이 교사 모델로부터 어떤 채널에 더 집중해서 학습해야 하는지를 가르친다. 제안한 기법의 효율성을 보이기 위해, CIFAR-100에서 학습한 원본 네트워크를 가중치와 활성값을 각각 3-bit로 양자화하여 학습을 수행하였다. 그 결과 56.14%의 Top-1 Accuracy를 달성하였으며, 베이스라인 모델인 AdaDFQ 대비 3.4% 정확도를 향상했다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.199-205
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• 2024

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.