• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.39-46
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• 2019

본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 이용하여 잡음 환경에서 음향신호를 분류할 때, 인식률을 높이는 결합 특징을 제안한다. 반면, Wiener filter를 이용한 강인한 log Mel-filter bank와 PNCCs(Power Normalized Cepstral Coefficients)는 CNN 구조의 입력으로 사용되는 2차원 특징을 형성하기 위해 추출됐다. 자연환경에서 43종의 조류 울음소리를 포함한 ebird 데이터베이스는 분류 실험을 위해 사용됐다. 잡음 환경에서 결합 특징의 성능을 평가하기 위해 ebird 데이터베이스를 3종류의 잡음을 이용하여 4개의 다른 SNR (Signal to Noise Ratio)(20 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB)로 합성했다. 결합 특징은 Wiener filter를 적용한 log-Mel filter bank, 적용하지 않은 log-Mel filter bank, 그리고 PNCC와 성능을 비교했다. 결합 특징은 잡음이 없는 환경에서 1.34 % 인식률 향상으로 다른 특징에 비해 높은 성능을 보였다. 추가적으로, 4단계 SNR의 잡음 환경에서 인식률은 shop 잡음 환경과 schoolyard 잡음 환경에서 각각 1.06 %, 0.65 % 향상했다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.55-64
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• 2023

The Internet of Things (IoT) is the combination of the internet and various sensing devices. IoT security has increasingly attracted extensive attention. However, significant losses appears due to malicious attacks. Therefore, intrusion detection, which detects malicious attacks and their behaviors in IoT devices plays a crucial role in IoT security. The intrusion detection system, namely IDS should be executed efficiently by conducting classification and efficient feature extraction techniques. To effectively perform Intrusion detection in IoT applications, a novel method based on a Conventional Neural Network (CNN) for classification and an improved Genetic Algorithm (GA) for extraction is proposed and implemented. Existing issues like failing to detect the few attacks from smaller samples are focused, and hence the proposed novel CNN is applied to detect almost all attacks from small to large samples. For that purpose, the feature selection is essential. Thus, the genetic algorithm is improved to identify the best fitness values to perform accurate feature selection. To evaluate the performance, the NSL-KDDCUP dataset is used, and two datasets such as KDDTEST²¹ and KDDTEST⁺ are chosen. The performance and results are compared and analyzed with other existing models. The experimental results show that the proposed algorithm has superior intrusion detection rates to existing models, where the accuracy and true positive rate improve and the false positive rate decrease. In addition, the proposed algorithm indicates better performance on KDDTEST⁺ than KDDTEST²¹ because there are few attacks from minor samples in KDDTEST⁺. Therefore, the results demonstrate that the novel proposed CNN with the improved GA can identify almost every intrusion.

• East Asian mathematical journal
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• 제37권5호
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• pp.599-612
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• 2021

In China, Weibo is one of the social platforms with more users. It has the characteristics of fast information transmission and wide coverage. People can comment on a certain event on Weibo to express their emotions and attitudes. Judging the emotional tendency of users' comments is not only beneficial to the monitoring of the management department, but also has very high application value for rumor suppression, public opinion guidance, and marketing. This paper proposes a two-input Adaboost model based on TextCNN and BiLSTM. Use the TextCNN model that can perform local feature extraction and the BiLSTM model that can perform global feature extraction to process comment data in parallel. Finally, the classification results of the two models are fused through the improved Adaboost algorithm to improve the accuracy of text classification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.420-437
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• 2024

There are some problems in network traffic classification (NTC), such as complicated statistical features and insufficient training samples, which may cause poor classification effect. A NTC architecture based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) and transfer learning is proposed to tackle these problems and improve the fine-grained classification performance. The key points of the proposed architecture include: (1) Model classification--by extracting normalized rate feature set from original data, plus existing statistical features to optimize the CNN NTC model. (2) To apply transfer learning in the classification to improve NTC performance. We collect two typical network flows data from Youku and YouTube, and verify the proposed method through extensive experiments. The results show that compared with existing methods, our method could improve the classification accuracy by around 3-5%for Youku, and by about 7 to 27% for YouTube.

• 디지털정책학회지
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• 제2권3호
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• pp.1-7
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• 2023

본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.155-161
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• 2024

본 논문에서는 기존의 CNN 기반 얼굴 감정 분석 모델에 랜드마크 정보를 특징 벡터로 추가하여 새로운 모델을 제안한다. CNN 기반 모델을 이용한 얼굴 감정 분류 연구는 다양한 방법으로 연구되고 있으나 인식률이 매우 저조한 편이다. 본 논문에서는 CNN 기반 모델의 성능을 향상시키기 위하여 CNN 모델에 ASM으로 구한 랜드마크 기반 완전 연결 네트워크를 결합함으로써 얼굴 표정 분류 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. CNN 모델에 랜드마크를 포함시킴으로써 인식률이 VGG 0.9%, Inception 0.7% 개선되었으며, 랜드마크에 FACS 기반 액션 유닛 추가를 통하여 보다 VGG 0.5%, Inception 0.1%만큼 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1259-1267
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• 2016

최근 지문 인식을 통한 사용자 인증 기술이 상용화 되면서 위조 지문 이미지 판별이 더욱 중요해졌다. 본 논문에서는 CNN 특징을 이용한 위조 지문 이미지 판별 방법을 제안하였으며, CNN 모델이 실제 지문의 어느 부분에 반응하여 위조지문을 분류하는지 시각화 방법을 통해 분석하였다. 제안하는 방법은 지문영역과 배경영역을 분리하는 전처리 작업 후 CNN 모델을 이용하여 지문의 위조여부를 분류한다. 지문을 단순히 생체지문과 위조지문으로 분류하는 것이 아니라 위조지문을 구성하는 물질별로 분류하여 생체지문과 위조지문들에 대한 특징분석을 제공한다. 실험에 사용한 데이터베이스로는 생체 지문 이미지 6500여 장과 위조 지문 이미지 6000여 장으로 구성되어 있는 LivDet2013을 사용하였으며 위조여부에 대한 ACE 값으로 3.1%, 구성 물질 분류 정확도는 평균 79.58%를 보여 높은 수준의 분류성능을 갖고 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.47-52
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• 2018

개체명 인식(Named Entity Recognition)시스템은 문서로부터 고유한 의미를 가질 수 있는 인명(PS), 지명(LC), 기관명(OG) 등의 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 시스템이다. 최근 딥러닝 방식을 이용한 개체명 인식 연구에서 입력 데이터의 앞, 뒤 방향을 고려한 LSTM 기반의 Bi-LSTM 모델로부터 출력 데이터 간의 전이 확률을 이용한 CRF를 결합한 방식의 Bi-LSTM-CRF가 우수한 성능을 보이고, 문자 및 단어 단위의 효율적인 임베딩 벡터생성에 관한 연구와 CNN, LSTM을 활용한 모델에서도 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서는 한국어 개체명 인식시스템 성능 향상을 위해 자질을 보강한 Bi-LSTM-CNN-CRF 모델에 관해 기술하고 전통문화 말뭉치구축 방식에 대해 제안한다. 그리고 구축한 말뭉치를 한국어 개체명 인식 성능 향상을 위한 자질 보강 모델 Bi-LSTM-CNN-CRF로 학습한 결과에 대해 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.65-70
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• 2020

CNN's technologies that represent emotional detection include primitive CNN algorithms, deployment normalization, and drop-off. We present the methods and data of the three experiments in this paper. The training database and the test database are set up differently. The first experiment is to extract emotions using Batch Normalization, which complemented the shortcomings of distribution. The second experiment is to extract emotions using Dropout, which is used for rapid computation. The third experiment uses CNN using convolution and maxpooling. All three results show a low detection rate, To supplement these problems, We will develop a deep learning algorithm using feature extraction method specialized in image processing field.