• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.131-136
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• 2023

본 논문에서는 기존의 요약 태스크에서 주로 사용하는 인코더-디코더 모델과 디코더 기반의 언어 모델의 성능을 비교한다. 요약 태스크를 평가하는 주요한 평가 지표인 ROUGE 점수의 경우, 정답 요약문과 모델이 생성한 요약문 간의 겹치는 단어를 기준으로 평가한다. 따라서, 추상적인 요약문을 생성하는 언어 모델의 경우 인코더-디코더 모델에 비해 낮은 ROUGE 점수가 측정되는 경향이 있다. 또한, 최근 연구에서 정답 요약문 자체의 낮은 품질에 대한 문제가 되었고, 이는 곧 ROUGE 점수로 모델이 생성하는 요약문을 평가하는 것에 대한 신뢰도 저하로 이어진다. 따라서, 본 논문에서는 언어 모델의 요약 성능을 보다 다양한 관점에서 평가하여 언어 모델이 기존의 인코더-디코더 모델보다 좋은 요약문을 생성한다는 것을 보인다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.133-134
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• 2022

This study proposed vision artificial intelligence-based automated supervision technology for external insulation and finishing system, and basic research was conducted for it. The automated supervision technology proposed in this study consists of the object detection model (YOLOv5) and the part that derives necessary information based on the object detection result and then determines whether the external insulation-related adhesion regulations are complied with. As a result of a test, the judgement accuracy of the proposed model showed about 70%. The results of this study are expected to contribute to securing the external insulation quality and further contributing to the realization of energy-saving eco-friendly buildings. As further research, it is necessary to develop a technology that can improve the accuracy of the object detection model by supplementing the number of data for model training and determine additional related regulations such as the adhesive area ratio.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.485-493
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• 2021

지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R² ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.417-419
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• 2022

농축업에 ICT 기술을 접목한 스마트 팜은 생육환경을 자동으로 조절하여 노동력 등을 줄이고도 생산성과 품질을 향상시키는 것이 큰 장점이다. 하지만, 수익으로 이어지는 출하량과 품질 유지를 위해서 병충해에 주의를 기울여야 함은 여전하다. 따라서 토마토 잎 병충해 발생 시, 적절한 대응을 통해 더 큰 피해를 막을 수 있으므로, 초기 증상을 포착하는 기법을 개발한다. 오픈 데이터 셋인 Ai hub 의 시설작물 질병 데이터셋과 추가로 확보한 샘플을 포함해 2 개의 충해, 4 개의 병해에 1,231 장으로 데이터셋을 직접 구성해서 학습했다. 객체 탐지와 세그먼테이션이 동시에 가능하며 작은 병변도 잘 탐지하는 모델을 사용해서 총 6 가지 병충해에 대한 뚜렷한 증상 탐지를 보여주었다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제14권4호
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• pp.24-32
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• 1996

용접공정 해석을 위한 접근방법중에서 우선적으로 결정해야할 사항으로는 비선형적인 요소와 복잡한 물리현상들을 실제적으로 해석하기위한 측정변수의 선정과 이러한 변수를 사용하여 물리적인 현상을 적절히 표현할 수 있는 알고리즘의 개발 등 을 들 수 있다. 최근까지의 연구결과를 바탕으로 해서 측정변수들의 예를 들면 용접 전류(welding current), 아크전압(arc voltage), 음향신호(acoustic signal), 아크 광(arc light) 그리고 온도(temperature)등이 있다. 용접공정을 분석하기 위한 알고 리즘으로는 확률론적 접근(statistical approach), 다양한 실험치를 이용한 인공지능 적 접근(artificial intelligence approach) 그리고 경험치를 바탕으로 인덱스(index) 을 선정하여 이를 직접 사용하는 방법 및 인공지능과 결합된 형태를 이용하는 방법등 이 있다. 또한 용접공정의 특성을 분석하기 위해서는 크게 금속이행모드(metal transfer mode), 아크의 안정성(arc stability) 그리고 용접품질(weld quality) 등을 판별할 수 있는 알고리즘의 개발이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 용접공정 분석과 관련된 최근까지의 연구동향 및 용접신호의 특성을 좀더 심도있게 분석하기 위해 구축해야 할 필수 요건 등을 소개하고자 하며 이를 사용자가 손쉽게 이용할 수 있는 사용자 인터페이스 프로그램을 개괄적으로 설명하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.145-146
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• 2020

현재 4차 산업 혁명 시대에서 가장 중요한 화두는 빅데이터(Big Data), 인공지능이며, 이를 이용한 분야로 생산, 제조 분야에서도 인공지능 영상 인식 기술을 활용한 생산품을 자동으로 분류하고 나아가 품질검사도 할 수 있도록 개발하고 있다. 또한, 로봇을 공장의 생산라인에 운영하여 노동력 감소에 따른 보완이 되고, 제조과정의 효율성 증가와 생산시간 감소로 생산성을 높일 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 실시간 객체감지 기술인 YOLO-v3 알고리즘을 이용해서 PCB보드 인식, 분류할 수 있는 시스템을 개발하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.37-43
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• 2022

인공지능 기술의 가장 큰 근간은 학습 가능한 데이터이다. 최근 정부나 사기업에서 수집·생산하는 데이터의 종류와 양이 기하급수적으로 증가하고 있지만, 실제 기계학습에 활용 가능한 데이터의 확보로는 아직까지 이어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습에 실제 활용 가능한 데이터가 갖추어야 할 조건에 대해 논의하고, 실제 사례연구를 통해 데이터 품질을 저하시키는 요인을 파악한다. 이를 위해 공공빅데이터를 활용해 예측 모델을 개발한 대표사례를 선정, 공공데이터포털로부터 실제 문제 해결을 위한 데이터를 수집 후 데이터 품질을 확인하였다. 이를 통해 유효한 데이터 선별 기준을 적용하고 후처리한 결과와의 차이를 보인다. 본 연구의 궁극적인 목적은 인공지능의 핵심인 기계학습 기술 개발에 앞서 가장 근본적으로 선결되어야 할 데이터 품질을 관리하고 유효한 데이터를 축적하기 위한 기반 마련에 있다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-33
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• 2023

Covid-19으로 인한 디지털화는 인공지능 기반의 음성인식 기술을 급속하게 발전시켰다. 그러나 이 기술은 데이터셋이 일부 집단에 편향될 경우 인종 및 성차별과 같은 불공정한 사회적 문제를 초래하고 인공지능 서비스의 신뢰성과 보안성을 열화시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 대표적인 인공지능의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 VGGNet(Visual Geometry Group Network), ResNet(Residual neural Network), MobileNet을 활용한 편향된 데이터 환경에서 정확도에 기반한 불공정성을 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면 Top1-accuracy에서 ResNet34가 여성과 남성이 91%, 89.9%로 가장 높은 정확도를 보였고, 성별 간 정확도 차는 ResNet18이 1.8%로 가장 작았다. 모델별 성별 간의 정확도 차이는 서비스 이용 시 남녀 간의 서비스 품질에 대한 차이와 불공정한 결과를 야기한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1720-1728
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• 2022

인공지능 기술의 발전으로 산업 4.0시대가 열렸고 축산업에서도 ICT 기술이 접목된 스마트 농장의 구현이 큰 관심을 받고 있다. 그중에서도 컴퓨터 비전 기반 인공지능 기술을 접목한 축산물 및 축산 가공품의 품질 관리 기술은 스마트 축산의 핵심 기술에 해당한다. 그러나 인공지능 모형 훈련을 위한 축산물 이미지 데이터 수의 부족과 특정 범주(class)에 대한 데이터 불균형은 관련 연구 및 기술 개발에 큰 장해물이 되고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 본 연구에서는 오버샘플링과 적대적 사례 생성기법의 활용을 제안한다. 제안되는 방법은 성공적인 불량 탐지 (Defect detection) 관점을 기반으로 하며, 이는 부족한 데이터 레이블을 효과적으로 활용하는데 필요한 방법이다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하고 활용 전략을 검토한다.