• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.674-677
• /
• 2020

The cultural background of users utilizing image search engines has a significant impact on the satisfaction of the search results. Therefore, it is important to analyze and understand the cultural context of images for more accurate image search. In this paper, we investigate how the cultural context of images can affect the performance of image classification. To this end, we first collected various types of images (e.g,. food, temple, etc.) with various cultural contexts (e.g., Korea, Japan, etc.) from web search engines. Afterwards, a deep transfer learning approach using VGG19 and MobileNetV2 pre-trained with ImageNet was adopted to learn the cultural features of the collected images. Through various experiments we show the performance of image classification can be differently affected according to the cultural context of images.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제11권2호
• /
• pp.3-14
• /
• 2023

This paper proposes a big data sentiment analysis method and deep learning implementation method to provide a webtoon comment analysis web page for convenient comment confirmation and feedback of webtoon writers for the development of the cartoon industry in the video animation field. In order to solve the difficulty of automatic analysis due to the nature of Internet comments and provide various sentiment analysis information, LSTM(Long Short-Term Memory) algorithm, ranking algorithm, and word2vec algorithm are applied in parallel, and actual popular works are used to verify the validity. If the analysis method of this paper is used, it is easy to expand to other domestic and overseas platforms, and it is expected that it can be used in various video animation content fields, not limited to the webtoon field

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제11권2호
• /
• pp.128-134
• /
• 2022

Nowadays, people consume a lot of content such as web dramas or K-pop videos through mobile devices such as smartphones, and the market for indirect advertisements through these web dramas or K-pop videos is also increasing every year. In order to lead to the immediate purchase of indirect products in web dramas, a system that allows consumers to purchase immediately at the time the products appear in the drama is needed. In this paper, we propose a system to allow viewers to purchase products worn by celebrities immediately when viewers see and click on them. When a user clicks on a video, it recognizes the product worn by the celebrity, and displays information on the screen on the most similar product corresponding to the recognized product, allowing them to go to the seller's site where they can purchase it. In order for such a system to operate stably, a pose estimation and siamese network-based system is proposed. The proposed system will primarily be released as a streaming service in the form of an app or web page that connects the products in web dramas or other K-pop video contents screened on the mobile with e-commerce. Furthermore, in the future, the technology is expected to be used globally in various industries such as smart mobility and display kiosks.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.95-97
• /
• 2019

본 논문에서는 비디오 데이터를 이용한 감독 학습 프레임 워크를 제안한다. 최근 Deep Convolutional Neural Networks의 성공으로 많은 분야에서 사용되고 있다. DCNNs 모델 성능의 중요한 요소 중 하나는 Large-cale Dataset을 구축하는 것으로 Small-scale Dataset으로 모델을 학습한다면 과적합 및 일반화 오류를 해결하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 이미지 왜곡을 통한 데이터 셋을 증가 또는 Dropout 기법 등을 사용하였지만 원본 데이터가 적은 경우에는 모델이 일반화 능력을 갖기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고자 Web으로부터 얻은 비디오에서 해당 Class와 관련된 프레임들을 추출하여 보다 쉽게 데이터 셋을 확장하고, 모델의 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1211-1214
• /
• 2021

기술의 비약전인 발전으로 콘텐츠 분야 역시 최근 상용화되어 새로운 초실감 시대으로 급격한 변화의 국면을 맞이하고 있다. 가상현실, 증강현실, 홀로그램 등 다양한 시각 정보 처리 및 표현 기술 등은 기존에 경험하지 못했던 사용자 실감형 경험을 가능하게 한다. 현재 코로나19로 인해 큰 피해를 입은 문화예술을 WebVR 전시회로 누구든 어디에서나 문화 인프라의 혜택을 받게 하며 또한 기준에 존재하던 예술인들뿐만 아니라 일반인들도 작품 전시할 수 있게 스타일 전이 기능을 넣어 사람들이 문화예술에 대한 관심을 높일 수 있도록 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권7호
• /
• pp.37-44
• /
• 2021

뇌 MRI 영상의 자동 분류는 뇌종양의 조기 진단을 하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 우리는 심층 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상에서의 딥 러닝 기반 뇌종양 분류 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 3개의 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 MRI 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 추출된 심층 특징들은 완전 연결 계층들로 구성된 분류 모듈의 입력 값으로 들어간다. 분류 모듈에서는 우선 3개의 서로 다른 심층 특징들 각각에 대해 먼저 완전 연결 계층을 거쳐 특징 차원을 줄인다. 그 이후 3개의 차원이 준 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한 뒤 다시 완전 연결 계층의 입력값으로 들어가서 최종적인 분류 결과를 예측한다. 우리가 제안한 모델을 평가하기 위해 웹상에 공개된 뇌 MRI 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 모델이 다른 기계학습 기반 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.881-891
• /
• 2023

최근에는 인공지능을 활용하여 악성 URL을 탐지하는 다양한 연구가 진행되고 있으며, 대부분의 연구 결과에서 높은 탐지 성능을 보였다. 그러나 고전 머신러닝을 활용하는 경우 feature를 분석하고 선별해야 하는 추가 비용이 발생하며, 데이터 분석가의 역량에 따라 탐지 성능이 결정되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 이러한 이슈를 해결하기 위해 URL lexical feature를 자동으로 추출하는 딥러닝 모델의 일부가 고전 머신러닝 모델에 결합된 형태인 DL-ML Fusion Hybrid 모델을 제안한다. 제안한 모델로 직접 수집한 총 6만 개의 악성과 정상 URL을 학습한 결과 탐지 성능이 최대 23.98%p 향상되었을 뿐만 아니라, 자동화된 feature engineering을 통해 효율적인 기계학습이 가능하였다.

• 콘크리트학회지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.191-200
• /
• 1999

집중하중을 받는 단순지지 철근콘크리트 깊은 보를 대상으로 콘크리트의 압축강도, 전단스팬비, 웨브 수직 및 수평 보강철근비를 변수로 하여 깊은 보의 구조거동과 전단강도를 실험적으로 조사하였으며, 각 변수의 영향을 고찰하고 규준식 및 제안식 등과 비교, 검토하였다. 42개의 시험체를 실험한 결과, 모든 시험체는 전단스팬 내에서 콘크리트의 과도한 균열 및 압괴에 의해 파괴되었고, 시험체의 초기강성은 압축강도에 관계없이 전단 스팬비가 작을수록 크게 나타났으며, 경사균열 발생 이후 보의 강성이 점진적으로 감소되었다. 전단스팬비가 증가함에 따라 경사균열 및 최대하중은 일정하게 감소하며, 콘크리트 압축강도가 증가할수록 최대하중은 증가하나 경사균열 하중은 거의 변화가 없었고, 전단스팬비의 증가에 따라 콘크리트의 압축강도가 전단강도에 미치는 영향 또한 일정하게 감소하는 것으로 보인다. 웨브의 전단보강근 효과는 전단스팬비의 영향을 받으며, 전단스팬비가 작아지면 수평보강근의 효과가, 전단스팬비가 커지면 수직보강근의 효과가 상대적으로 커짐을 알 수 있었다. 실험결과와 비교하여, 이론식은 de Paiva의 제안식이, 규준식은 CIRIA guide가 실험결과에 가장 부합하는 것으로 나타났으며, 국내 규준식은 실험값에 비해 상당히 낮은 강도로 계산되고 있어 안전 측에 있는 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.87-94
• /
• 2022

최근 정보통신 인프라의 발달로 인터넷접속 디바이스가 급속하게 늘어나고 있는 실정이다. 스마트폰, 노트북, 컴퓨터, IoT디바이스까지 인터넷접속을 통하여 정보통신서비스를 받고 있는 것이다. 디바이스 운영환경이 대부분이 웹(WEB)으로 이루어져 있는 관계로 웹쉘을 이용한 웹사이버 공격에 취약하다. 웹쉘이 웹 서버에 업로드 될 경우 웹 서버의 제어가 손쉽게 이루어 질 수 있어서 공격빈도가 높은 것으로 확인된다. 웹쉘로 인한 피해가 많이 발생하면서 각 기업에서는 침입차단시스템, 방화벽, 웹방화벽등 다양한 보안장비로 공격에 대응하고 있지만, 현재 출시되는 대부분의 웹쉘 대응 장비는 패턴 기반으로 탐지가 이루어지기 때문에 웹쉘 변종에 있어서는 탐지가 어려우며 이런 특성으로 웹쉘 공격의 예방 및 대처하기 위해서는 기존의 체계와 보안소프트웨어만 가지고 대응 하기에는 힘든 상황이 현실이다. 이에 인공지능 머신러닝 과 딥러닝기법을 활용하여 알려지지 않은 웹쉘을 사전에 탐지하는 등 신규 사이버 공격에 대하여 대처 할 수 있는 인공지능 머신러닝 기반의 웹쉘 수집 및 분석을 통하여 자동화된 웹쉘 방어시스템에 대하여 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 머시러닝기반 웹쉘 방어시스템 모델은 웹환경에 대한 사이버공격중의 하나인 악성 웹쉘에 대하여 수집, 분석, 탐지를 빠르게 하여,안전한 인터넷환경구축 및 운영시 필수적으로 적용이 필요한 웹정보보안 시스템 설계,구축에 많은 도움이 될 것으로 생각한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• 제19권3호
• /
• pp.62-71
• /
• 1991

An evaluation of bending test of composite I and Box beams for determining the ultimate strength limit design criteria was presented. Maxium loads of composite I beams were found in beams composed of thicker upper flanges and/or vertical LVL flanges. These loads of plywood web beams were greater than those of PB web beams. Maximum loads of unsymmetrical box beams were less than those of symmetrical box beams. Thus, it took on different phase in box type beams. Ultimate loads of composite beams were greater than those of solid. The failure of composite beams were abrupt and failure mode was classified into following categories; Edgewise shear failure in web, delamination in flange-web joint, tension failure and tearing in LVL flanges, and web delamination. These failures of composite beams were appeared at the mixed mode. The influence factor affecting the performance of tested composite beams was shear strength of PB-web composite beams and compressive strength in plywood-web composite beams. It was also assumed that the influence factors on structural performance on composite beams were flange quality, web material and geometry of cross section. As one of the design methods resisting to compressive stress that was required in the case of small span to depth ratio and deep beams. composite I-beams composed of thicker upper flanges comparing to lower flanges were very effective in structural performance.