• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.530-536
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• 2020

일반적인 지문 인식기에서 이용되는 미뉴셔 특징은 표현 공격에는 강건하지만 오 정합률이 상대적으로 높다는 약점이 있다. 따라서 미뉴셔 특징은 스켈리톤 영상과 함께 이용되는 경향이 있다. 보통 지문의 미뉴셔 특징에 대한 보안 취약성 연구는 많이 진행되어 있으나 스켈리톤에 대한 취약성 연구는 미약한 형편이므로 본 연구에서는 스켈리톤에 대한 표현 공격의 취약성을 분석하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 지문의 스켈리톤으로부터 학습 알고리즘을 사용해 원래의 지문을 복구하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존의 Pix2Pix 모델에 잠재 벡터를 추가한 새로운 학습 모델인 Pix2Pix을 제안하여, 보다 자연스러운 지문을 생성한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제시된 학습 알고리즘을 이용해 원래의 지문을 복원한 다음, 복원된 지문을 지문 인식기에 입력시켜 높은 인식률을 달성하였다. 그러므로 본 연구는 스켈리톤을 함께 이용하는 지문 인식기는 표현 공격에 취약함을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 접근방법은 지문 인식 및 복원, 비디오 보안, 생체 인식 등과 연관된 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.21-31
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• 2018

사이버 침해공격은 사이버 공간에서만 피해를 입히는 것이 아니라 전기 가스 수도 원자력 등 인프라 시설 전체를 공격할 수 있기에 국민의 생활전반에 엄청난 피해를 줄 수 있다. 또한, 사이버공간은 이미 제5의 전장으로 규정되어 있는 등 전략적 대응이 매우 중요하다. 최근의 사이버 공격은 대부분 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 그 숫자는 일평균 160만개를 넘어서고 있기 때문에 대량의 악성코드에 대응하기 위한 자동화된 분석기술은 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 이에 자동으로 분석 가능한 기술이 다양하게 연구되어 왔으나 기존 악성코드 정적 분석기술은 악성코드 암호화와 난독화, 패킹 등에 대응하는데 어려움이 있고 동적 분석기술은 동적 분석의 성능요건 뿐 아니라 logic bomb 등을 포함한 가상환경 회피기술 등을 대응하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 상용 환경의 Endpoint에 적용 가능한 수준의 가볍고 고속의 분석성능을 유지하면서 기존 분석기술의 탐지성능 단점을 개선한 머신러닝 기반 악성코드 분석기술을 제안한다. 본 연구 결과물은 상용 환경의 71,000개 정상파일과 악성코드를 대상으로 99.13%의 accuracy, 99.26%의 precision, 99.09%의 recall 분석 성능과, PC 환경에서의 분석시간도 초당 5개 이상 분석 가능한 것으로 측정 되었고 Endpoint 환경에서 독립적으로도 운영 가능하며 기존의 안티바이러스 기술 및 정적, 동적 분석 기술과 연계하여 동작 시에 상호 보완적인 형태로 동작할 것으로 판단된다. 또한, 악성코드 변종 분석 및 최근 화두 되고 있는 EDR 기술의 핵심요소로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.185-195
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• 2018

최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제25권2호
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• pp.186-198
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• 2015

본 연구에서는 적정 소요환기량의 확보를 통한 갱내 환경의 최적화를 위한 기초연구로 갱내 소요환기량을 추정하였다. 채굴의 심부화 및 운행갱도의 증가로 인한 온도상승으로 작업환경이 점차 악화되는 광산에서 작업환경의 개선을 위하여 J광업소를 대상으로 환기평가를 하였으며 갱내의 환기효율을 증가시키기 위하여 갱도의 길이에 따른 온도에 대한 효과를 수치 해석하였다. 연구결과 J광업소의 소요환기량은 $17,831m^3/min$으로 산출되었으며, 실제 총 입기량은 $16,474m^3/min$로 환기량이 $1,357m^3/min$ 부족한 것으로 나타났다. 개발된 프로그램을 이용하여 J 광업소의 두 가지 개발모델에 관하여 온도 예측을 하였으며 온도계산의 기본 인자인 환기량 예측을 위해서 수치해석 프로그램인 VnetPC를 사용하였다. 실험 결과 첫 번째 개발모델인 -425ML을 전체 개발할 경우의 C 생산부 주운반갱도 9X의 온도는 $29.30^{\circ}C$로 예측되었으며 두 번째 모델인, A 생산부를 제외한 일부 지역만 개발할 경우의 온도는 $27.45^{\circ}C$로 예측되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-177
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• 2020

과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.77-88
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• 2021

Duck industry had a rapid growth in recent years. Nevertheless, researches to improve duck house environment are still not sufficient enough. Moisture generation of duck house litter is an important factor because it may cause severe illness and low productivity. However, the measuring process is difficult because it could be disturbed with animal excrements and other factors. Therefore, it has to be calculated according to the environmental data around the duck house litter. To cut through all these procedures, we built several machine learning regression model forecasting moisture generation of litter by measured environment data (air temperature, relative humidity, wind velocity and water contents). 5 models (Multi Linear Regression, k-Nearest Neighbors, Support Vector Regression, Random Forest and Deep Neural Network). have been selected for regression. By using R-Square, RMSE and MAE as evaluation metrics, the best accurate model was estimated according to the variables for each machine learning model. In addition, to address the small amount of data acquired through lab experiments, bootstrapping method, a technique utilized in statistics, was used. As a result, the most accurate model selected was Random Forest, with parameters of n-estimator 200 by bootstrapping the original data nine times.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.234-240
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• 2021

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.58-70
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• 2019

보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.41-48
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• 2021

농촌 인구의 감소와 고령화가 지속되면서 농업 생상성 향상의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 농작물 품질에 대한 조기 예측은 농업 생산성 및 수익성 향상에 중요한 역할을 할 수 있다. 최근 CNN 기반의 딥러닝 기술 및 전이 학습을 활용하여 농작물의 질병을 분류하거나 수확량을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 수확 후 농작물의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 건강 기능성 식품으로 주목받고 있는 새싹삼을 대상으로, 수확 후 새싹삼의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 모델을 제안한다. 이를 위하여 묘삼의 이미지를 촬영한 후 수경재배를 통해 새싹삼을 재배하였고, 수확 후 새싹삼의 품질을 분류하여 실험 데이터를 수집하였다. 다수의 CNN 기반의 사전 학습된 모델을 활용하여 새싹삼 조기 품질 예측 모델을 구축하고, 수집된 데이터를 이용하여 각 모델의 학습 및 예측 성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 모든 예측 모델에서 80% 이상의 예측 정확도를 보였으며, 특히 ResNet152V2 기반의 예측 모델에서 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 인력에 의존하던 기존의 묘삼 선별 작업을 자동화하여 새싹삼의 품질을 높이고 생산량을 증대시켜 농가의 수익창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-6
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• 2022

딥러닝은 다량의 데이터 속에서 핵심적인 내용을 요약해 학습하는 알고리즘의 집합으로 의료영상 분야에서 병변을 진단하는 목적으로 사용되기 위해 발전하고 있다. 본 논문에서는 뇌출혈 진단 정확성을 평가하기 위해 CNN을 이용해 뇌실질 CT 영상과 뇌출혈이 의심되는 뇌실질 CT의 진단 정확도를 도출하였다. 은닉층 수에 따른 정확도를 비교한 결과 은닉층이 증가할수록 정확도가 높아졌다. 본 연구에서 도출된 CT 뇌출혈 유무 분석 결과는 앞으로 의료영상 분야와 인공지능 접목에 관한 연구에서 기초 자료로 사용될 것으로 사료된다.