• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.13-16
• /
• 2016

본 논문에서는 순환 신경망을 이용하여 동영상에서의 배경과 전경을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 순환 신경망은 일련의 순차적인 입력에 대해서 내부의 루프(loop)를 통해 이전 입력에 의한 정보를 지속할 수 있도록 구성되는 신경망을 말한다. 순환 신경망의 여러 구조들 가운데, 우리는 장기적인 관계에도 반응할 수 있도록 장단기 기억 신경망(Long short-term memory networks, LSTM)을 사용했다. 그리고 동영상에서의 시간적인 연결 뿐 아니라 공간적인 연관성도 배경과 전경을 판단하는 것에 영향을 미치기 때문에, 공간적 순환 신경망을 적용하여 내부 신경망(hidden layer)들의 정보가 공간적으로 전달될 수 있도록 신경망을 구성하였다. 제안하는 알고리즘은 기본적인 배경차분 동영상에 대해 기존 알고리즘들과 비교할만한 결과를 보인다.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제11권2호
• /
• pp.57-64
• /
• 2019

본 논문에서는 음성 합성을 위한 오픈소스 시스템인 Merlin 툴킷을 이용하여 한국어 TTS 시스템을 구성한다. TTS 시스템에서 HMM 기반의 통계적 음성 합성 방식이 널리 사용되고 있는데, 이 방식에서 문맥 요인을 포함시키는 음향 모델링 구성의 한계로 합성 음성의 품질이 저하된다고 알려져 있다. 본 논문에서는 여러 분야에서 우수한 성능을 보여 주는 심층 신경망 기법을 적용하는 음향 모델링 아키텍처를 제안한다. 이 구조에는 전연결 심층 피드포워드 신경망, 순환 신경망, 게이트 순환 신경망, 단방향 장단기 기억 신경망, 양방향 장단기 기억 신경망 등이 포함되어 있다. 실험 결과, 문맥을 고려하는 시퀀스 모델을 아키텍처에 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 것을 알 수 있고, 장단기 기억 신경망을 적용한 아키텍처가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 그리고 음향 특징 파라미터에 델타와 델타-델타 성분을 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 결과가 도출되었다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.780-790
• /
• 2022

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.552-560
• /
• 2021

새로운 미술품 유통방식의 발달로 미술품의 미적 효용을 넘어 투자재로서 바라보는 시각이 활성화되고 있다. 미술품의 가격은 주식이나 채권 등과 달리 객관적 요소와 주관적 요소들이 모두 반영되어 결정되는 이질적 특성이 있기 때문에 가격 예측에 있어서 그 불확실성이 높다. 본 연구에서는 LSTM(장단기 기억) 순환신경망 딥러닝 모형을 활용하여 낙찰총액 순위 1위부터 10위까지의 한국 작가의 회화 작품을 대상으로 작가의 특성, 작품의 물리적 특성, 판매적 특성 등을 입력으로 하여 경매 낙찰가의 예측을 시도하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 낙찰 가격의 차이를 설명하는 RMSE 값이 0.064 수준이었으며 작가별로는 이대원 작가의 예측력이 가장 높았고, 이중섭 작가의 예측력이 가장 낮았다. 투자재로서 미술품 시장이 더욱 활성화되고 경매 낙찰 가격의 예측 수요가 높아지면서 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권8호
• /
• pp.307-324
• /
• 2018

최근 순환 신경 망(Recurrent Neural Networks)은 시간에 대한 의존성을 고려한 구조를 통해 순차 데이터(Sequential data)의 예측 문제 해결에서 각광받고 있다. 하지만 순차 데이터의 시간 스텝이 늘어남에 따라 발생하는 그라디언트 소실(Gradients vanishing)이 문제로 대두되었다. 이를 해결하기 위해 장단기 기억 모델(Long Short-Term Memory)이 제안되었지만, 많은 데이터를 저장하고 장기간 보존하는 데에 한계가 있다. 따라서 순환 신경망과 메모리 요소(Memory component)를 활용한 학습 모델인 메모리-증대 신경망(Memory-Augmented Neural Networks)에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝(Deep Learning) 분야의 화두로 떠오른 메모리-증대 신경망 주요 모델들의 구조와 특징을 열거하고, 이를 활용한 최신 기법들과 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.267-272
• /
• 2017

본 논문에서는 다채널 오디오 특징값을 게이트형 순환 신경망(Gated Recurrent Neural Networks, GRNN)에 적용한 효과적인 다성 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 실생활의 사운드는 여러 사운드 이벤트가 겹쳐있는 다성사운드로, 기존의 단일 채널 오디오 특징값으로는 다성 사운드에서 개별적인 이벤트의 검출이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 다채널 오디오 신호를 기반으로 추출된 특징값을 사용하여 다성 사운드 이벤트 검출에 적용하였다. 또한 본 논문에서는 현재 순환 신경망에서 가장 높은 성능을 보이는 장단기 기억 신경망(Long Short Term Memory, LSTM) 보다 간단한 GRNN을 분류에 적용하여 다성 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시키고자 하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식보다 성능이 더 뛰어나다는 것을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1259-1268
• /
• 2023

본 연구는 딥러닝의 합성곱과 순환신경망 네트워크를 기반으로 시각센서를 이용해 속도(Throttle)와 조향(Steering) 제어 기술을 제안한다. 학습 트랙을 시계, 반시계 방향으로 주행하며 카메라 영상 이미지와 조종 값 데이터를 수집하고 효율적인 학습을 위해 데이터 샘플링, 전처리 과정을 거쳐 Throttle과 Steering을 예측하는 모델을 생성한다. 이후 학습에 사용되지 않은 다른 환경의 테스트 트랙을 통해 검증을 진행하여 최적의 모델을 찾고 이를 CNN(Convolutional Neural Network)과 비교하였다. 그 결과 제안하는 딥러닝 모델의 성능이 뛰어남을 확인했다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권10호
• /
• pp.65-75
• /
• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.163-177
• /
• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
• /
• pp.17-18
• /
• 2017

자연어 처리 분야에서 대화문 생성, 질의응답 등과 같은 문장생성과 관련된 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 순환신경망 모델에 Neural Attention을 추가하여 주제 정보를 어느 정도 포함시킬지 결정한 뒤 다음 문장을 생성할 때 사용하는 모델을 제안한다. 이는 기존 문장과 다음 문장의 확률 정보를 사용할 뿐만 아니라 주제 정보를 추가하여 문맥적인 의미를 넣을 수 있기 때문에, 더욱 연관성 있는 문장을 생성할 수 있게 도와준다. 이 모델은 적절한 다음 문장을 생성할 뿐만 아니라 추가적으로 어떤 단어가 다음 문장을 생성함에 있어 주제문장에 더 민감하게 반응하는지 확인할 수 있다.