• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.13-16
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• 2017

감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 $Na{\ddot{i}}ve$ bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.

• 인지과학
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• 제10권3호
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• pp.1-15
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• 1999

시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.419-428
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• 2021

그림자 제거는 객체 추적 및 검출 등 영상처리 기술의 핵심 전처리 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 그림자 제거 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자기 주의 증류(Self Attention Distillation)를 이용하여 심층 특징을 추출하는 새로운 그림자 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 층에서 추출된 그림자 검출 결과를 하향식 증류를 통해 점진적으로 정제한다. 특히, 그림자 검출 결과에 대한 정답을 이용하지 않고 그림자 제거를 위한 문맥적 정보를 형성함으로써 효율적인 심층 신경망 학습을 수행한다. 그림자 제거를 위한 다양한 데이터 셋에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 실제 환경에서 발생한 그림자 제거에 효과적임을 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.63-69
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• 2021

사람이 어떤 문장을 보고 그 문장에 대해 이해하는 것은 문장 안에서 주요한 단어를 이미지로 연상시켜 그 문장에 대해 이해한다. 이러한 연상과정을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 것을 text-to-image라고 한다. 기존 딥 러닝 기반 text-to-image 모델은 Convolutional Neural Network(CNN)-Long Short Term Memory(LSTM), bi-directional LSTM을 사용하여 텍스트의 특징을 추출하고, GAN에 입력으로 하여 이미지를 생성한다. 기존 text-to-image 모델은 텍스트 특징 추출에서 기본적인 임베딩을 사용하였으며, 여러 모듈을 사용하여 이미지를 생성하므로 학습 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 연구에서는 자연어 처리분야에서 성능 향상을 보인 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 문장 임베딩에 사용하여 특징을 추출하고, 추출된 특징을 GAN에 입력하여 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존 연구에서 사용되는 모델보다 inception score가 높았으며 육안으로 판단하였을 때 입력된 문장에서 특징을 잘 표현하는 이미지를 생성하였다. 또한, 긴 문장이 입력되었을 때에도 문장을 잘 표현하는 이미지를 생성하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.147-147
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• 2000

Recently, a considerable amount of attention is being given to the use of wavelets and neural network for modulation and equalization. We proposed a new scheme of equalization for constellation using discrete wavelet transform(DWT) and neural network. The DWT is used for noise reduction and the neural network is used to update the equalizer coefficients adaptively.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.9-16
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• 2020

영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 하나의 영상을 통해 다른 영상으로 재구성하거나 새로운 영상을 생성하는 문제는 하드웨어의 발전에 따라 꾸준히 주목받고 있다. 그러나 컴퓨터를 통해 생성한 이미지를 사람의 눈으로 바라봤을 때 자연스럽지 않다는 문제 또한 계속해서 대두되고 있다. 최근 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 이를 활용한 영상 생성 및 개선 문제 또한 활발히 연구되고 있으며 그 중에서도 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)이라는 네트워크가 영상 생성 분야에 있어 좋은 결과를 보이고 있다. 적대적 생성 신경망이 제안된 이후 이를 기반으로 하는 다양한 네트워크가 제시됨에 따라 영상 생성 분야에서 더 자연스러운 영상을 생성하는 것이 가능해졌다. 그 중 pix2pix은 조건 적대적 생성 신경망 모델로 다양한 데이터셋에서도 좋은 성능을 보이는 범용적인 네트워크이다. pix2pix는 U-Net을 기반으로 두고 있으나 U-Net을 기반으로 하는 네트워크 중에서는 더 좋은 성능을 보이는 네트워크가 다수 존재한다. 때문에 본 연구에서는 pix2pix의 U-Net에 다양한 네트워크를 적용해 영상을 생성하고 그 결과를 상호 비교 평가한다. 각 네트워크를 통해 생성된 영상을 통해 기존의 U-Net을 사용한 pix2pix 모델보다 어텐션, R2, 어텐션-R2 네트워크를 적용한 pix2pix 모델이 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하고 그 중 가장 성능이 뛰어난 네트워크의 한계점을 향후 연구로 제시한다.

• International Journal of Contents
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• 제13권3호
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• pp.43-48
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• 2017

As a computational approach to literary criticism, the method of character network analysis has attracted attention. The character network is composed of nodes as characters and links as relationship between characters, and has been used to analyze literary works systematically. However, there were limitations in that relationships between characters were so superficial that they could not reflect intimate relationships and quantitative data from the network were not interpreted in depth regarding meaning of literary works. In this study, we propose an improved method of character network analysis through a case study on the play . First, we segmented the character network into a dialogue network focused on speaker-to-listener relationship and an opinion network focused on subject-to-object relationship. We analyzed these networks in various ways and discussed how analysis results could reflect structure and meaning of the work. Through these studies, we strived to find a way of organic and meaningful connection between literary criticism in humanities and network analysis in computer science.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.90-99
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• 2023

본 연구에서는 전통적인 RGB 영상보다 데이터양이 적은 로우 센서 영상을 이용한 초해상화 네트워크를 제안하고 이에 대한 실험결과를 정리하였다. 로우 센서 영상의 초해상화는 일반적인 RGB 초해상화와 달리 카메라에서 일어나는 후처리 가공이 없는 무손실영상을 이용하기 때문에 결과물의 성능이 일반 RGB 초해상화 연구와 달리 색상 보정에 따라 많이 좌우된다. 따라서, 본 연구에서는색상 보정을 위한 모듈을 개발하여 기존 RGB 기반 네트워크에 삽입해 이를 이용해 성능 결과를 비교하였다. 연구 결과 색상 보정 모듈을 적용함으로 성능 지표의 향상이 있음을 확인하였다. 다만, 출력 영상의 의도하지 않은 아티팩트가 발생하는 현상을 확인하였고, 성능 지표 중 PSNR의 향상이 분명하나 SSIM의 성능이 일부 떨어지는 것으로 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.313-318
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• 2023

본 논문은 Vision Transformer를 기반으로 하는 Video Classification의 성능을 개선하는 방법으로 fine-tuning를 적용한 신경망을 제안한다. 최근 딥러닝 기반 실시간 비디오 영상 분석의 필요성이 대두되고 있다. Image Classification에 사용되는 기존 CNN 모델의 특징상 연속된 Frame에 대한 연관성을 분석하기 어렵다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 Attention 메커니즘이 적용된 Vistion Transformer와 Non-local 신경망 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 찾아 해결하고자 한다. 또한, 전이 학습 방법으로 fine-tuning의 다양한 방법을 적용하여 최적의 fine-tuning 신경망 모델을 제안한다. 실험은 UCF101 데이터셋으로 모델을 학습시킨 후, UTA-RLDD 데이터셋에 전이 학습 방법을 적용하여 모델의 성능을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.2924-2944
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• 2023

Alzheimer's disease (AD) is a neurological condition that is recognized as one of the primary causes of memory loss. AD currently has no cure. Therefore, the need to develop an efficient model with high precision for timely detection of the disease is very essential. When AD is detected early, treatment would be most likely successful. The most often utilized indicators for AD identification are the Mini-mental state examination (MMSE), and the clinical dementia. However, the use of these indicators as ground truth marking could be imprecise for AD detection. Researchers have proposed several computer-aided frameworks and lately, the supervised model is mostly used. In this study, we propose a novel 3D Convolutional Neural Network Multilayer Perceptron (3D CNN-MLP) based model for AD classification. The model uses Attention Mechanism to automatically extract relevant features from Magnetic Resonance Images (MRI) to generate probability maps which serves as input for the MLP classifier. Three MRI scan categories were considered, thus AD dementia patients, Mild Cognitive Impairment patients (MCI), and Normal Control (NC) or healthy patients. The performance of the model is assessed by comparing basic CNN, VGG16, DenseNet models, and other state of the art works. The models were adjusted to fit the 3D images before the comparison was done. Our model exhibited excellent classification performance, with an accuracy of 91.27% for AD and NC, 80.85% for MCI and NC, and 87.34% for AD and MCI.