Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2018.06a
/
pp.336-337
/
2018
최근 이미지의 Visual 정보를 추출하고 Multi label 분류를 통해 나온 결과의 상관관계를 modeling하여 문장으로 출력하는 CNN-RNN 아키텍처가 많은 발전을 이뤘다. 이 아키텍처의 출력은 이미지의 정보가 요약되어 문장으로 표현되기 때문에 Semantic정보가 풍부하여 유사 콘텐츠 검색에도 사용 가능하다. 하지만 결과 문장에 사람이 포함 되면 광범위한 검색 결과를 얻게 되고 부정확한 결과를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 문장에서 사람을 인식하여 Identity를 부여함으로써 검색어를 좀 더 구체적으로 생성하고자 한다. 이 문제를 해결하기 위해 자연어 처리의 분야 중 하나인 개체명 인식(Named Entity Recognition) 문제로 다루며, 가장 많이 사용되고 있는 모델인 Bidirectional-LSTM-CRF와 CoNLL2003 dataset을 사용하여 수행 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.05a
/
pp.641-642
/
2022
단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2021.06a
/
pp.28-31
/
2021
전세계적으로 우울증은 정신 건강 질환으로써 문제가 되고 있으며, 이를 해결하기 위해 일상생활에서의 우울증 탐지에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일상생활에 밀접하게 연관되어 있는 AI 스피커를 사용한 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) 기반 멀티모달 우울증 감지 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 AI 스피커로부터 수집할 수 있는 음성 및 텍스트 데이터를 수집하고 CNN(Convolutional Neural Network)과 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory Network)를 통해 각 데이터에서의 학습을 진행한다. 학습과정에서 Self-Attention 을 적용하여 특징 벡터에 추가적인 가중치를 부여하는 어텐션 메커니즘을 사용한다. 최종적으로 음성 및 텍스트 데이터에서 어텐션 가중치가 추가된 특징들을 합하여 SoftMax 를 통해 우울증 점수를 예측한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2019.10a
/
pp.8-11
/
2019
앙상블 기법은 여러 모델을 종합하여 최종 판단을 산출하는 기계 학습 기법으로서 딥러닝 모델의 성능 향상을 보장한다. 하지만 대부분의 기법은 앙상블만을 위한 추가적인 모델 또는 별도의 연산을 요구한다. 이에 우리는 앙상블 기법을 교차 검증 방법과 결합하여 앙상블 연산을 위한 비용을 줄이며 일반화 성능을 높이는 교차 검증 앙상블 기법을 제안한다. 본 기법의 효과를 입증하기 위해 MRPC, RTE 데이터셋과 BiLSTM, CNN, BERT 모델을 이용하여 기존 앙상블 기법보다 향상된 성능을 보인다. 추가로 교차 검증에서 비롯한 일반화 원리와 교차 검증 변수에 따른 성능 변화에 대하여 논의한다.
Kim, Won-Woong;Kang, Yea-Jun;Kim, Hyun-Ji;Yang, Yu-Jin;Oh, Yu-Jin;Lee, Min-Woo;Lim, Se-Jin;Seo, Hwa-Jeong
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2021.11a
/
pp.811-814
/
2021
본 논문에서는 점차 진화되어가는 보이스피싱 수법에 대하여 딥러닝 기반 네트워크인 DNN(Deep Neural Network)를 통한 보이스피싱 여부 판별할 뿐만 아니라, CNN, Bi-LSTM을 활용한 다양한 관점에서의 감성 분석을 통하여 보이스피싱 조직원의 감성 상태를 파악하여 판별된 결과에 신뢰도를 높여주는 모델을 제안하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.11a
/
pp.577-579
/
2022
최근 대두된 환경문제로 인해 다양한 재생 에너지의 실리적인 활용 방법에 귀추가 주목되고 있다. 특히 '그린뉴딜', 'K-RE100' 등 정부 주도의 정책으로 태양광 발전 시장 규모가 확대되면서, 소규모 발전 사업자의 태양광 발전 참여율도 매년 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 소규모 발전 사업자의 수익을 산정하는 전력 중개 시스템의 태양광 발전 예측은 에너지 시장의 핵심요소로 부각되었다. 하지만 전력 중개용 태양광 발전 예측에는 기후의 간헐성으로 인한 예측 정확도 감소, 소규모 발전 사업자의 개인정보 보호 등 제약이 존재한다. 이 논문에서는 전력 중개용 태양광 발전 예측의 제약을 해소하고, 전력 중개 활성화를 지원키 위한 CNN-LSTM 기반 연합학습 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.05a
/
pp.633-635
/
2023
센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.
Tae-Hoon Her;Ju-Hyeong Kim;Na-Hyun Kim;So-Yeon Kim
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.11a
/
pp.1106-1107
/
2023
자율주행 선박의 기술 발전에 따라 적대적 공격에 대한 위험성이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 다양한 신경망 모델을 활용하여 적대적 공격을 탐지하는 성능을 체계적으로 비교, 분석하였다. CNN, GRU, LSTM, VGG16 모델을 사용하여 실험을 진행하였고, 이 중 VGG16 모델이 가장 높은 탐지 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 자율주행 선박에 적용될 수 있는 보안모델 구축에 대한 신뢰성 있는 방향성을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
/
2023.11a
/
pp.103-104
/
2023
이 연구는 충돌을 피할 수 없는 상황에서 유지선박의 충돌회피협력 동작 시점을 제시하기 위한 연구다. 관련된 기존 연구에서는 하나의 모델 선박을 본 선박과 상대 선박으로 간주 하였다. 그리고 선박의 항적 계산에 해상상태가 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 연구에서 식별된 한계점을 보완하였다. 선박의 항적은 조류, 파도, 바람을 고려하여 계산 되었고, CNN-LSTM을 통해 충돌 직전 항적을 예측 하였다. 모델선박은 벌크선박, 컨테이너선박을 본 선박으로 지정하였고, 상대 선박은 30미터 요트에서 400미터 대형 컨테이너선까지 고려하여, 다양한 상황에서 유지선박의 충돌회피 협력 동작 시점을 제시 하였다.
International journal of advanced smart convergence
/
v.12
no.4
/
pp.171-176
/
2023
This study is about a speech recognition error correction system designed to detect and correct speech recognition errors before natural language processing to increase the success rate of intent analysis in natural language processing with optimal efficiency in various service domains. An encoder is constructed to embedded the correct speech token and one or more error speech tokens corresponding to the correct speech token so that they are all located in a dense vector space for each correct token with similar vector values. One or more utterance tokens within a preset Manhattan distance based on the correct utterance token in the dense vector space for each embedded correct utterance token are detected through an error detector, and the correct answer closest to the detected error utterance token is based on the Manhattan distance. Errors are corrected by extracting the utterance token as the correct answer.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.