• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.695-697
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• 2023

최근 몇 년 간 딥러닝 기반 모델의 규모와 복잡성이 증가하면서 강력하고, 높은 정확도가 확보되지만 많은 양의 계산 자원과 메모리가 필요하기 때문에 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같은 리소스가 제한된 환경에서의 배포에 제약사항이 생긴다. 복잡한 딥러닝 모델의 배포 및 운영 시 요구되는 고성능 컴퓨터 자원의 문제점을 해결하고자 사전 학습된 대규모 모델로부터 가벼운 모델을 학습시키는 지식증류 기법이 제안되었다. 하지만 현대 딥러닝 기반 모델은 높은 정확도 대비 훈련 데이터에 과적합 되는 과잉 확신(overconfidence) 문제에 대한 대책이 필요하다. 본 논문은 효율적인 경량화를 위한 미리 학습된 모델의 과잉 확신을 방지하고자 초점 손실(focal loss)을 이용한 모델 보정 기법을 언급하며, 다양한 손실 함수 변형에 따라서 지식증류의 성능이 어떻게 변화하는지에 대해 탐구하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.609-611
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• 2023

4차 산업혁명의 발달로 스마트공장 기술이 발달하면서, 딥 러닝을 활용한 공정 과정에서 나타나는 이상을 탐지하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만 공정 과정에서 발생하는 휘발성유기화합물(VOCs) 저감 설비에서 발생하는 이상을 탐지하기 위한 연구는 적극적으로 진행되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 딥 러닝 기술을 이용하여 VOCs 저감설비에서 발생하는 이상을 탐지하고, 설명가능 인공지능(XAI)을 활용하여 이상에 큰 영향을 미치는 주요 설비를 특정하여 이상 발생 시 관리자가 용이하게 설비들을 관리할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.576-578
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• 2023

네트워크 트래픽 연구는 오랜 기간 지속되어 왔으며, 구현이 비교적 간단하고 높은 정확도를 가지는 기존의 분류 방식들이 오랫동안 사용되어왔다. 그러나 네트워크 기술과 암호화 기술의 발달로 기존의 분류 방식들은 더 이상 분류 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없으며, 이에 따라 새로운 분류 방식의 필요성이 대두되었다. 최근 머신러닝과 딥러닝을 네트워크 트래픽 분류에 적용하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 획기적인 모델들이 많이 제안되었고, 그 분류 성능 또한 입증되었다. 그러나 여전히 여러 가지 극복해야 할 문제점은 남아있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 앞으로도 계속 진행될 것으로 보인다. 본 논문은 머신러닝과 딥러닝을 이용한 네트워크 트래픽 분류 연구 동향에 대해 살펴보고 이러한 연구들이 가지는 문제점을 짚고 넘어가며 앞으로의 네트워크 트래픽 분류 연구의 방향성에 대해 이야기 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.29-31
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• 2020

본 논문에서는 코로나19 사태로 인한 팬데믹(pandemic) 현상으로 인해 또래와 단절된 아동들의 정서발달을 위해 인공지능 낙서 로봇인 Doodle Robot을 제안한다. Doodle Robot은 또래 형제가 없는 아동에게 함께 그림을 그릴 수 있는 그림친구로서 아동의 정서적 발달에 기여한다. YOLO 알고리즘을 사용하여 객체검출기능을 구현하였고 낙서 Data는 Quick! Draw Dataset에서 추출하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.712-715
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• 2023

딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.283-286
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• 2021

4차 산업혁명을 맞이해 최근 산업 및 기술 영역에서는 인공지능을 이용한 생산력 향상, 자동화 등 딥러닝의 보편화가 빠르게 진행되고 있다. 또한, 딥러닝의 성능을 도출하기 위해서는 수많은 양의 학습용 데이터가 필요하며 그 데이터의 양은 딥러닝 모델의 성능과 정비례한다. 이에 본 작품은 최신형 영상처리 Library인 Albumentations를 이용하여 영상처리 알고리즘을 이용하여 이미지를 증강하고, 이미지 데이터 크롤링 기능을 통해 Web에서 영상 데이터를 수집을 자동화하며, Label Pix를 연동하여 수집한 데이터를 라벨링 한다. 더 나아가 라벨링 된 데이터의 증강까지 포함하여 다양한 증강 자동화를 한 인터페이스에 집적시켜 딥러닝 모델을 생성할 때 데이터 수집과 전처리를 수월하게 한다. 또한, Neural Net 기반의 AdaIN Transfer를 이용하여 이미지를 개별적으로 학습하지 않고 Real time으로 이미지의 스타일을 옮겨올 수 있도록 하여 그림 데이터의 부족 현상을 해결한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.660-661
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• 2023

대한민국에서의 채용과정은 각 기업마다 절차가 상이하지만 대부분 서류심사, 필기시험, 면접 단계를 걸쳐 선발하게 된다. 서류심사와 필기시험은 개별의 노력으로 내용을 개선할 수 있지만, 면접의 경우에는 준비단계에서의 철저한 준비가 필요하다. 이러한 면접의 준비 과정에서의 어려움을 덜어내고자 딥러닝을 활용하여 면접 프로그램을 개발하게 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.2-5
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• 2022

With the advent of deep learning and the rapid development of ICT (Information and Communication Technology), research using artificial intelligence is being actively conducted in various fields of society such as politics, economy, and culture and so on. Deep learning-based artificial intelligence technology is subdivided into various domains such as natural language processing, image processing, speech processing, and recommendation system. In particular, as the industry is advanced, the need for a recommendation system that analyzes market trends and individual characteristics and recommends them to consumers is increasingly required. In line with these technological developments, this paper extracts and classifies attribute information from structured or unstructured text and image big data through deep learning-based technology development of 'language processing intelligence' and 'image processing intelligence', and We propose an artificial intelligence-based 'customized fashion advisor' service integration system that analyzes trends and new materials, discovers 'market-consumer' insights through consumer taste analysis, and can recommend style, virtual fitting, and design support.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.40 no.3
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• pp.147-157
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• 2022

Recently, many studies have been conducted to analyze traffic or object recognition that classifies vehicles through artificial intelligence-based prediction models using CCTV (Closed Circuit TeleVision)or drone images. In order to develop an object recognition deep learning model for accurate traffic estimation, systematic data construction is required, and related standardized guidelines are insufficient. In this study, previous studies were analyzed to derive guidelines for establishing artificial intelligence-based training data for traffic estimation using drone images, and business reports or training data for artificial intelligence and quality management guidelines were referenced. The guidelines for data construction are divided into data acquisition, preprocessing, and validation, and guidelines for notice and evaluation index for each item are presented. The guidelines for data construction aims to provide assistance in the development of a robust and generalized artificial intelligence model in analyzing the estimation of road traffic based on drone image artificial intelligence.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.4
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• pp.261-266
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• 2018

This study aimed to provide an overview of artificial intelligence based music composition programs. The artificial intelligence-based composition program has shown remarkable growth as the development of deep neural network theory and the improvement of big data processing technology. Accordingly, artificial intelligence based composition programs for composing classical music and pop music have been proposed variously in academia and industry. But there are several limitations: devaluation in general populations, missing valuable materials, lack of relevant laws, technology-led industries exclusive to the arts, and so on. When effective measures are taken against these limitations, artificial intelligence based technology will play a significant role in fostering national competitiveness.