• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.527-529
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• 2021

본 논문은 올바른 재활용품 분리배출에 대한 교육과 학습을 제공하는 AI 기반 분리배출 교육 플랫폼 서비스를 기획하고, 재활용품을 인식하고 판단하는 리사이클링 봇 이미지데이터 학습모델 구현에 집중한다. 리사이클링 봇은 대량으로 수집되는 이미지데이터를 이용하여 인식 판단하기 위한 AI 학습모델을 적용하고 실험을 진행하여 결과를 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.633-642
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• 2019

최근, 단일 이미지 초해상도 복원 기법(super-resolution)에서 컨볼루션 신경망 모델은 매우 성공적이다. 잔여 학습 기법은 컨볼루션 신경망 훈련의 안전성과 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 저해상도 입력 이미지에서 고해상도 목표 이미지로 비선형 매핑 학습을 위해 고밀도 스킵 연결(dense skip-connection)을 통한 재귀 잔차 구조를 이용한 단일 이미지 초해상도 복원 기법을 제안한다. 제안하는 단일 이미지 초해상도 복원 기법은 고밀도 스킵 연결 방식을 통해 재귀 잔차 학습 방법을 채택해서 깊은 신경망에서 학습이 어려운 문제를 완화하고 더 쉽게 최적화하기 위해 신경망 안에 불필요한 레이어를 제거한다. 제안하는 방법은 매우 깊은 신경망의 사라지는 변화도(vanishing gradient) 문제를 완화할 뿐만 아니고 낮은 복잡성으로 뛰어난 성능을 얻음으로써 단일 이미지 초해상도 복원 기법의 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 결과가 더 우수함을 보인다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.124-136
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• 2018

신경망을 이용하여 OCT 영상을 분석하고 다양한 망막 질환을 자동 진단하는 것에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구가 현실에 적용되기 위한 하나의 중요한 요건은 학습된 신경망이 학습에 사용된 데이터와는 다른 기기에서 생성된 데이터에 대해서도 성능의 큰 하락 없이 일반화될 수 있어야 한다는 것이다. 본 논문에서는 심층 CNN을 이용하여 OCT 영상으로부터 노년기황반변성(AMD)을 자동 진단하는 것을 다룬다. 하나의 OCT 기기로부터 획득한 데이터 셋을 이용하여 신경망을 학습시킨 후 다른 OCT 기기로부터 생산된 이미지를 테스트한 결과 상당한 성능의 하락을 관찰할 수 있었다. 이러한 성능의 하락을 방지하기 위해서 OCT 이미지를 정규화 하는 기법을 제안하고 실험을 통해 그 효과를 분석하였다. 제안한 기법은 OCT 이미지를 분할하여 망막에 해당하는 영역을 찾아낸 후 이미지 내에서 망막 영역이 수평에 가까운 기울기를 가지도록 정렬(align)하여 형태적인 측면에서 OCT 이미지를 정규화 하는 것을 목적으로 한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 이종의 기기에서 생성된 OCT 이미지로부터 AMD를 자동진단 하는데 있어서 상당한 성능의 향상을 달성함을 보였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제30권4호
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• pp.69-78
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• 2023

산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.684-685
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• 2020

영상의 세부 분류 인식에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 이미지만을 이용하여, 세부 분류인 동물의 종을 분류하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 기계학습으로 여러 분야에서 좋은 성과를 얻고 있는 딥러닝을 이용하였으며, 그 중에서도 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 Convolutional Neural Network(CNN)과 구글에서 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow를 활용하였다. 제안하는 방법에 대해 37종의 애완동물 이미지, 총 7390장에 대하여 학습 및 실험하여 그 효과를 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.607-614
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• 2016

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 모델을 이용한 지능형 화재 학습 및 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 사용된 신경망의 컨볼루션 층을 통해 불꽃 이미지와 연기 이미지에 대한 특징맵을 생성하고, 생성된 특징맵에 대하여 불꽃과 연기를 분류하는 학습을 진행한다. 이렇게 학습된 신경망에 움직임 특징 및 색상 특징만을 이용한 간단한 처리를 통해 검출된 화재 후보 영역 이미지를 입력시키면 입력된 영역에 화재가 발생했는지의 여부를 알 수 있다. 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 학습된 신경망은 화재 후보 영역에서 불꽃과 연기를 분류하는데 뛰어난 효과를 보여줌을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.125-127
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 크랙 현상을 감지할 수 있는 EfficientNet 기반 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 EfficientNet모델을 통해 학습 이미지로부터 심층 특징을 추출하고 크랙이 존재하는지 아닌지에 대해 분류하기 위한 완전 연결 신경망을 학습한다. 그런 다음 새로운 목조 문화재 이미지가 들어왔을 때 학습한 모델을 통해서 크랙이 존재하는지에 대해 최종적으로 판별하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 EfficientNet을 사용한 딥 러닝 기반 모델이 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재에서의 크랙 검출에 있어서 적합함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.19-25
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• 2021

본 논문에서는 비전 기술과 딥러닝 기반의 얼굴인식을 통해 실종자를 식별하는 방법을 제안하였다. 모바일 디바이스에서 전송된 원본 이미지에 대해 얼굴인식에 적합하도록 이미지를 전처리한 후, 얼굴인식의 정확도 향상을 위한 이미지 데이터 증식과 CNN 기반 얼굴학습 및 검증을 통해 실종자를 인식하였다. 본 논문의 구현 결과를 이용하여 가상의 실종자 이미지를 식별한 결과, 원본 데이터와 블러 처리한 데이터를 함께 학습한 모델의 성능이 가장 우수하게 나왔다. 또한 사전학습된 가중치를 사용한 학습 모델은 사용하지 않은 모델보다 높은 성능을 보였지만, 편향과 분산이 높게 나오는 한계를 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.58-66
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• 2022

인터넷 기술이 발전함에 따라 SNS 사용자가 늘어나고 있다. SNS의 대중화가 진행되면서 소셜 네트워크의 영향력과 익명성을 활용한 SNS형 범죄가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인스타그램에서 SNS형 범죄에 주로 이용되는 가짜 계정 분류를 위해 통계 데이터와 이미지 데이터를 이용하여 각각 기계학습 및 딥러닝(deep learning) 기법을 활용한 가짜 계정 분류 방법을 제안한다. 모델 학습에 사용된 SNS 계정 데이터는 자체적으로 수집하였으며, 수집된 데이터는 통계 데이터 및 이미지 데이터에 기반한다. 통계 데이터의 경우에는 기계학습 및 다층 퍼셉트론 기반으로 학습을 진행하였고, 이미지 데이터의 경우에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반으로 학습을 진행하였다. 학습을 진행한 결과 계정 분류에 대하여 정확도가 전반적으로 높게 나온 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.299-301
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 색상 히스토그램 비교기법과 제안하는 비교 영역 학습 기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다.