• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1574-1580
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• 2020

기존의 신체 인식 방법은 특수한 기기를 사용하거나 이미지로부터 영상처리를 통해 검출하는 방법들이 있다. 특수 기기를 사용할 경우 기기를 사용할 수 있는 환경이 제약되고 기기의 비용이 많이 든다는 단점이 있다. 카메라와 영상처리를 사용할 경우 환경의 제약과 비용이 낮아지는 장점이 있지만, 성능이 떨어진다. 이런 단점을 해결하기 위해 카메라와 합성 곱 심층 신경망을 사용한 신체 인식 방법들이 연구되었다. 합성 곱 심층 신경망의 성능을 올리기 위해 다양한 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 합성 곱 심층 신경망의 성능을 올리기 위한 기법 중 스킵 연결을 다양한 형태로 사용하여 스킵 연결이 손 검출 망에 끼치는 영향을 실험하였다. 실험을 통해 기본 스킵 연결 이외 추가적인 스킵 연결의 존재가 성능에 나은 영향을 끼치고 하향 스킵 연결만 추가된 망이 가장 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-70
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• 2022

2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.101-114
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• 2023

데이터 증강 기법은 학습용 데이터셋을 다양한 관점에서 볼 수 있게 해주어 모형의 과적합 문제를 해결하는데 효과적으로 사용되고 있다. 이미지 데이터 증강기법으로 회전, 잘라내기, 좌우대칭, 상하대칭등의 증강 기법 외에도 occlusion 기반 데이터 증강 방법인 Cutmix, Cutout 등이 제안되었다. 음성 데이터에 기반한 모형들에 있어서도, 1D 음성 신호를 2D 스펙트로그램으로 변환한 후, occlusion 기반 데이터 기반 증강기법의 사용이 가능하다. 특히, SpecAugment는 음성 스펙트로그램을 위해 제안된 occlusion 기반 증강 기법이다. 본 연구에서는 위조 음성 탐지 문제에 있어서 사용될 수 있는 데이터 증강기법에 대해 비교 연구해보고자 한다. Fake audio를 탐지하기 위해 개최된 ASVspoof2017과 ASVspoof2019 데이터를 사용하여 음성을 2D 스펙트로그램으로 변경시켜 occlusion 기반 데이터 증강 방식인 Cutout, Cutmix, SpecAugment를 적용한 데이터셋을 훈련 데이터로 하여 CNN 모형을 경량화시킨 LCNN 모형을 훈련시켰다. Cutout, Cutmix, SpecAugment 세 증강 기법 모두 대체적으로 모형의 성능을 향상시켰으나 방법에 따라 오히려 성능을 저하시키거나 성능에 변화가 없을 수도 있었다. ASVspoof2017 에서는 Cutmix, ASVspoof2019 LA 에서는 Mixup, ASVspoof2019 PA 에서는 SpecAugment 가 가장 좋은 성능을 보였다. 또, SpecAugment는 mask의 개수를 늘리는 것이 성능 향상에 도움이 된다. 결론적으로, 상황과 데이터에 따라 적합한 augmentation 기법이 다른 것으로 파악된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.31-37
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• 2020

CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1321-1330
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• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.