• 한국기계가공학회지
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• 제20권12호
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• pp.1-7
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• 2021

The deep learning image processing technique was used to prevent accidents in lathe work caused by worker negligence. During lathe operation, when the chuck is rotated, it is very dangerous if the operator's hand is near the chuck. However, if the chuck is stopped during operation, it is not dangerous for the operator's hand to be in close proximity to the chuck for workpiece measurement, chip removal or tool change. We used YOLO (You Only Look Once), a deep learning image processing program for object detection and classification. Lathe work images such as hand, chuck rotation and chuck stop are used for learning, object detection and classification. As a result of the experiment, object detection and class classification were performed with a success probability of over 80% at a confidence score 0.5. Thus, we conclude that the artificial intelligence deep learning image processing technique can be effective in preventing incidents resulting from worker negligence in future manufacturing systems.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.337-347
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• 2020

RYPTO 2019에 발표된 Gohr의 연구결과는 딥러닝 기술이 암호분석에 활용될 수 있음을 보여주었다. 본 논문에서는 특정 구조를 가진 S-box를 딥러닝 기술이 식별할 수 있는지 실험한 결과를 제시한다. 이를 위해, 2가지 실험을 수행하였다. 첫 번째로는, 경량암호 설계에 주로 사용하는 Feistel 및 MISTY, SPN, multiplicative inverse 구조를 가진 S-box의 DDT 및 LAT로 학습 데이터를 구성하고 딥러닝 알고리즘으로 구조를 식별하는 실험을 수행하여 구조는 물론 라운드까지 식별할 수 있었다. 두 번째로는 Feistel 및 MISTY 구조가 특정 라운드까지 의사난수성을 보이는지에 대한 실험을 통해 이론적으로 제시된 라운드 수 보다 많은 라운드 수에서 random한 함수와 구분할 수 있음을 확인하였다. 일반적으로, 군사용 등 고도의 기밀성 유지를 위해 사용되는 암호들은 공격이나 해독을 근본적으로 차단하기 위해 설계정보를 공개하지 않는 것이 원칙이다. 본 논문에서 제시된 방법은 딥러닝 기술이 이처럼 공개되지 않은 설계정보를 분석하는 하나의 도구로 사용 가능하다는 것을 보여준다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• 한국환경보건학회지
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• 제47권5호
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• pp.462-471
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• 2021

Background: The number of synthesized chemicals has rapidly increased over the past decade. For many chemicals, there is a lack of information on toxicity. With the current movement toward reducing animal testing, the use of toxicity big data and deep learning could be a promising tool to screen potential toxicants. Objectives: This study identified potential chemicals related to reproductive and estrogen receptor (ER)-mediated toxicities for 1135 cleaning products and 886 laundry products. Methods: We listed chemicals contained in cleaning and laundry products from a publicly available database. Then, chemicals that potentially exhibited reproductive and ER-mediated toxicities were identified using the European Union Classification, Labeling and Packaging classification and ToxCast database, respectively. For chemicals absent from the ToxCast database, ER activity was predicted using deep learning models. Results: Among the 783 listed chemicals, there were 53 with potential reproductive toxicity and 310 with potential ER-mediated toxicity. Among the 473 chemicals not tested with ToxCast assays, deep learning models indicated that 42 chemicals exhibited ER-mediated toxicity. A total of 13 chemicals were identified as causing reproductive toxicity by reacting with the ER. Conclusions: We demonstrated a screening method to identify potential chemicals related to reproductive and ER-mediated toxicities utilizing chemical toxicity big data and deep learning. Integrating toxicity data from in vivo, in vitro, and deep learning models may contribute to screening chemicals in consumer products.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.84-90
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• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제33권3호
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• pp.142-155
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• 2022

Diagnosis using voice is non-invasive and can be implemented through various voice recording devices; therefore, it can be used as a screening or diagnostic assistant tool for laryngeal voice disease to help clinicians. The development of artificial intelligence algorithms, such as machine learning, led by the latest deep learning technology, began with a binary classification that distinguishes normal and pathological voices; consequently, it has contributed in improving the accuracy of multi-classification to classify various types of pathological voices. However, no conclusions that can be applied in the clinical field have yet been achieved. Most studies on pathological speech classification using speech have used the continuous short vowel /ah/, which is relatively easier than using continuous or running speech. However, continuous speech has the potential to derive more accurate results as additional information can be obtained from the change in the voice signal over time. In this review, explanations of terms related to artificial intelligence research, and the latest trends in machine learning and deep learning algorithms are reviewed; furthermore, the latest research results and limitations are introduced to provide future directions for researchers.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.487-494
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• 2023

본 연구에서는 무료 딥러닝 도구인 R과 텐서플로우에 대한 성능 비교를 수행하였다. 실험에서는 각 도구를 사용하여 6종류의 심층 신경망을 구축하고 10년간의 한국 온도 데이터셋을 사용하여 신경망을 학습시켰다. 구축된 신경망의 입력층 노드 갯수는 10개, 출력층은 5개로 설정 하였으며, 은닉층은 5, 10, 20개로 설정하여 실험을 진행 하였다. 학습 데이터는 2013년 3월 1일부터 2023년 3월 29일까지 서울시 강남구에서 수집된 온도 데이터 3681건을 사용하였다. 성능 비교를 위해, 학습된 신경망을 사용하여, 5일간의 온도를 예측하고 예측된 값과 실제값을 사용하여 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)값을 측정하였다. 실험결과, 은닉층이 1개인 경우, R의 학습 오차는 0.04731176이었으며, 텐서플로우는 0.06677193으로 측정되었으며, 은닉층이 2개인 경우에는 R이 0.04782134, 텐서플로 우는 0.05799060로 측정되었다. 전체적으로 R이 더 우수한 성능을 보였다. 우리는 기계학습을 처음 접하는 사용자들에게 두 도구에 대한 정량적 성능 정보를 제공함으로써, 도구 선택에서 발생하는 어려움을 해소하고자 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1115-1121
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• 2018

본 논문에서는 사이버대학교 학습관리시스템에 누적된 데이터를 기반으로 학습 성과를 예측하기 위하여 딥러닝에 기반한 데이터 분석 방법을 연구하였다. 학습자의 학업 성취도를 예측하면, 학습자의 학습을 촉진하여 교육의 질을 높일 수 있는 도구로 활용될 수 있다. 학습 성과의 예측의 정확도를 향상시키기 위하여 오토인코더에 기반하여 한학기 출결 상황을 예측하고, 학기 진행 중인 평가 요소들과 결합하여 딥러닝으로 학습하여 최종 예측의 정확도를 높였다. 제안하는 예측 방법을 검증하기 위하여 학습 진행 과정의 출결데이터의 예측과 평가요소 데이터를 활용하여 최종학습 성취도를 예측하였다. 실험을 통하여 학기 진행중에 학습자의 성취도를 예측할 수 있는 것을 보였다.

• Clinical Endoscopy
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• 제57권1호
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• pp.24-35
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• 2024

The field of artificial intelligence is rapidly evolving, and there has been an interest in its use to predict the risk of lymph node metastasis in T1 colorectal cancer. Accurately predicting lymph node invasion may result in fewer patients undergoing unnecessary surgeries; conversely, inadequate assessments will result in suboptimal oncological outcomes. This narrative review aims to summarize the current literature on deep learning for predicting the probability of lymph node metastasis in T1 colorectal cancer, highlighting areas of potential application and barriers that may limit its generalizability and clinical utility.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.421-422
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• 2015

최근 신경망 분석의 향상된 성능을 보여주는 심화 신경망 기술인 딥 러닝(Deep learning)이 각광을 받고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 분석 시각화 툴인 R을 이용한 특정 변수의 오류율 검증과 빅 데이터 예측 프로세스 설계를 제안한다. 딥 러닝에 적용된 알고리즘은 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 적용하였다. 특정 입력 변수에 대한 종속 변수 구분 후 각 종속 변수의 가중치를 적용한다. RBM 알고리즘을 통해 최종 데이터의 검증 및 오류율 검출과정을 R 프로그래밍에 적용하여 설계한다.