• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.63-65
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• 2017

딥 러닝은 하드웨어의 발전과 데이터 양의 비약적 증가에 힘입어 여러 분야에서 좋은 결과를 보여 주고 있다. 본 연구는 딥 러닝의 많은 시간을 소모하는 학습단계에서 고가의 하드웨어가 아닌 저 사양의 장비를 여러 대 결합한 분산 러닝 시스템에 대한 것이다. 분산 학습 알고리즘의 핵심을 PSO를 응용한 구조이며, 제안한 시스템의 성능은 실험으로 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.971-973
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• 2017

국제화 시대를 맞이하여 세계 공용어인 영어의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 영어 교육의 학습 연령대는 점점 낮아지고 있는 추세이며, 이에 동반하여 저 연령층 영어 교육 콘텐츠가 출시되고 있다. 하지만 현재 저 연령층을 대상으로 출시되는 콘텐츠들은 연령에 맞지 않는 교육 자료를 제시하거나 언어 학습에 필요한 상황적 다양성이 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 사용자가 원하는 상황을 촬영한 영상에서 대상 연령에 적합한 영어 문장을 생성하고 읽어주는 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통하여 저 연령층에 적합한 영어 교육 환경을 제공하고, 저 연령층에게 나타나는 영어 교육의 불균형을 해소하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.225-228
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• 2016

CPS(Cyber Physical System)는 사이버 세계(cyber world)와 물리적 세계(physical word)를 연결하여, 현실과 사이버의 정보를 융합 분석하고, 분석한 데이터를 현실에 Feedback 하는 자동적이고 지능적인 제어 시스템이다. 이러한 CPS는 빅데이터를 분석하여 사용자에게 알맞은 정보를 제공해 주며 딥러닝(Deep Learning)을 통해 정확하고 세밀한 Feedback을 제공하는 등 이종 복합 시스템 간의 고신뢰성과 실시간성을 보장하는 무결점 자율 제어 시스템으로 주목 받고 있다. 실생활에서는 의료, 헬스케어, 교통, 에너지, 홈, 국방, 재난대응, 농업, 제조 등에서 폭 넓게 사용되고 있다. 해외에서는 이와 같은 CPS를 이용해 한 분야에 세밀하게 접목시켜 발전을 도모하며, CPS에 의해 변혁되는 데이터 구동형 사회를 준비하고 있다. 하지만, 이러한 CPS를 사용할 때, 보안의 문제점으로 대규모 정전사태가 발생하고, 생명을 위협하는 등의 취약점 또한 드러나고 있어 이에 대한 보안의 중요성과 CPS의 적용분야를 파악하여 전반적인 보안 문제점을 분석하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.134-138
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• 2016

정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.99-103
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• 2015

최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 이미지로부터 자동으로 관련된 단어 혹은 문장을 생성하는 연구들이 진행되고 있는데, 많은 연구들은 이미지와 단어가 1:1로 대응된 잘 정련된 학습 집합을 필요로 한다. 한편 스마트폰 보급의 확산으로 인스타그램, 폴라 등의 이미지 기반 SNS가 급속하게 성장함에 따라 인터넷에는 한 이미지의 복수개의 단어(태그)가 부착되어있는 데이터들이 폭증하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모의 잘 정련된 학습 집합뿐 아니라 이러한 대규모의 다중 레이블 데이터를 같이 활용하여 이미지로부터 태그를 생성하는 개선된 CNN구조 및 학습알고리즘을 제안한다. 기존의 분류 기반 모델에 은닉층을 추가하고 새로운 학습 방법을 도입한 결과, 어노테이션 성능이 기존 모델보다 11% 이상 향상되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.104-108
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• 2015

많은 양의 뉴스가 생성됨에 따라 이를 효과적으로 정리하는 기법이 최근 활발히 연구되어왔다. 그 중 뉴스클러스터링은 두 뉴스가 동일사건을 다루는지를 판정하는 분류기의 성능에 의존적인데, 대부분의 경우 BoW(Bag-of-Words)기반 벡터유사도를 사용하고 있다. 본 논문에서는 BoW기반의 벡터유사도 뿐 아니라 두 문서에 포함된 사진들의 유사성 및 주제의 관련성을 측정, 이를 분류기의 자질로 추가하여 두 뉴스가 동일사건을 다루는지 판정하는 분류기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 사진들의 유사성 및 주제의 관련성은 최근 각광을 받는 딥러닝기반 CNN과 신경망기반 문서임베딩을 통해 측정하였다. 실험결과 기존의 BoW기반 벡터유사도에 의한 분류기의 성능에 비해 제안하는 두 자질을 사용하였을 경우 3.4%의 성능 향상을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.327-328
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• 2017

본 논문에서는 사회재난 안전사고 중 수상 안전사고를 예방 및 사고 발생시 즉각 대응을 위한 센서 융복합 상황인지 기술을 개발하였다. 실제 현장에서의 위험상황을 전문가 컨설팅을 통하여 정의하였으며 이를 영상 분석을 이용한 객체의 검출 및 객체의 추적을 통한 위험상황 검출을 개발하였다. 기존 패턴인식 기술에 비하여 우수한 성능을 보이는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 적용하였으며 딥러닝 기술을 적용하기 위하여는 많은 수의 데이터베이스 확보가 필수적이고 이를 위하여 기존 데이터베이스의 확보 및 현장에서의 실제 데이터베이스 구축을 위한 작업을 통하여 충분한 데이터베이스를 확보하였다. 객체 검출은 최적의 속도를 확보하기 위하여 SSD 구조를 이용하였으며 객체 추적을 위해서는 Re-identification 기법을 적용하여 Tied convolution 구조를 이용하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.537-540
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• 2018

본 논문은 Jetson_TX2(임베디드 보드)의 ROS(Robot Operating System)기반으로 맵 지도를 작성하고, SLAM 및 DQN(Deep Q-Network)을 이용한 목적지까지의 이동명령(목표 선속도, 목표 각속도)을 자이로센서로 측정한 현재 각속도를 이용하여 Cortex-M3의 기반의 MCU(Micro Controllor Unit)에 하달하여 엔코더(encoder) 모터에서 측정한 현재 선속도와 자이로센서에서 측정한 각속도 값을 이용하여 PID제어를 통한 실내 자율주행 서비스 로봇.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.603-605
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• 2018

최근 대두되고 있는 딥 러닝은 학습을 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술이다. 본 논문은 딥 러닝에 활용하기 위해 개발된 오픈소스 소프트웨어인 텐서플로 Inception V3을 사용해 연구를 진행했다. 딥 러닝을 활용한 씨앗 발아 확인 시스템은 기존의 영상 처리를 활용한 시스템에서 고안했으며, 씨앗 발아 여부의 정확성이 떨어지는 단점을 개선하고, 모든 종자들의 발아 여부를 확인할 수 있도록 구현해 사용자가 효과적으로 연구를 수행할 수 있도록 하는 목적에 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.402-404
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• 2018

본 논문은 기존에 주어진 문장 다음에 올 수 있는 문장에 대해 딥러닝을 활용하여 예측하는 시스템이며, 데이터 전처리, 문장 목적 파악, 문맥 파악의 세가지 파트로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 문장에 쓰인 단어에 대한 품사 정보를 Input Feature 로 추가한다. 이어서 문장 목적 파악을 위해서는 상황별로 문장을 표현하는 방법이나 단어들의 순서가 다르기 때문에 단어의 순서보다는 문장의 특징점을 학습한다. 마지막으로 문맥 파악을 위해서 이전 단계에서 학습된 문장별 목적 데이터를 기반으로 데이터의 시간적 흐름에 대한 학습을 진행함으로써 이후에 나올 수 있는 문장을 예측한다.