• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.495-505
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• 2019

딥 러닝의 대표 알고리즘에는 영상 인식에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Networks), 음성인식 및 자연어 처리에 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Networks) 등이 있다. 이 중 CNN은 데이터로부터 자동으로 특징을 학습하는 알고리즘으로 특징 맵을 생성하는 필터까지 학습할 수 있어 영상 인식 분야에서 우수한 성능을 보이면서 주류를 이루게 되었다. 이후, 객체 탐지 분야에서는 CNN의 성능을 향상하고자 R-CNN 등 다양한 알고리즘이 등장하였으며, 최근에는 검출 속도 향상을 위해 YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot Multi-box Detector) 등의 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 이러한 딥러닝 기반 탐지 네트워크는 정지 영상에서 탐지의 성공 여부를 결정하기 때문에 동영상에서의 안정적인 객체 추적 및 탐지를 위해서는 별도의 추적 기능이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서의 객체 추적 및 탐지 성능 향상을 위해 딥 러닝 기반 탐지 네트워크에 칼만 필터를 결합한 방법을 제안한다. 탐지 네트워크는 실시간 처리가 가능한 YOLO v2를 이용하였으며, 실험 결과 제안한 방법은 기존 YOLO v2 네트워크에 비교하여 7.7%의 IoU 성능 향상 결과를 보였고 FHD 영상에서 20 fps의 처리 속도를 보였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.53-59
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• 2018

최근 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 스마트도시에서는 합리적인 정확도로 복잡한 동작을 인식할 수 있다. 이와는 대조적으로, 싸움과 칼에 관련된 사건과 같은 폭력적인 인식은 관심을 덜 이끌었다. 시각적인 감시 능력은 거리나 교도소에서의 싸움을 감지하는데 사용될 수 있다. 이 논문에서 우리는 감시 카메라에 대한 심층 학습 기반의 폭력 인식 방법을 제안했다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델은 폭력 인식을 위한 싸움과 칼의 벤치마크 데이터 셋에 대해 훈련하고 세부적으로 조정된다. 비정상적인 이벤트가 감지되면 가장 가까운 경찰서로 경보를 보내는 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 제안된 방법의 실험 결과는 99.21%의 정확도를 달성함으로써 다른 최첨단 CNN모델을 능가했다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.275-284
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• 2023

Land monitoring involves systematically understanding changes in land use, leveraging spatial information such as satellite imagery and aerial photographs. Recently, the integration of deep learning technologies, notably object detection and semantic segmentation, into land monitoring has spurred active research. This study developed a web service to facilitate such integrations, allowing users to analyze aerial and drone images using CNN models. The web service architecture comprises AI, WEB/WAS, and DB servers and employs three primary deep learning models: DeepLab V3, YOLO, and Rotated Mask R-CNN. Specifically, YOLO offers rapid detection capabilities, Rotated Mask R-CNN excels in detecting rotated objects, while DeepLab V3 provides pixel-wise image classification. The performance of these models fluctuates depending on the quantity and quality of the training data. Anticipated to be integrated into the LX Corporation's operational network and the Land-XI system, this service is expected to enhance the accuracy and efficiency of land monitoring.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.49-59
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• 2023

차세대 무선 통신기술로 알려져 있는 Optical Camera Communication(OCC)은 많은 연구가 진행 되고 있다. 이러한 OCC 기술은 통신 환경에 의해 성능이 좌우되며 이를 개선하기 위해 다양한 전략이 연구되고 있다. 그중 가장 두각을 나타내고 있는 방법은 딥러닝 기술을 사용하여 OCC의 수신기에 CNN을 적용하는 방법이다. 하지만 대부분의 연구에서는 CNN을 단순히 송신기를 검출하는데 사용하고 있다. 본 논문에서는 CNN을 송신기 검출 뿐만 아니라 Rx 복조 시스템에 적용하여 실험한다. 그리고 OCC 시스템의 데이터 이미지는 다른 이미지 데이터셋과는 다르게 비교적 분류가 간단하기 때문에 대부분의 CNN 모델에서 높은 정확도의 결과가 나타날 것이라는 가설을 세웠다. 가설을 증명하기 위해 OCC 시스템을 설계 및 구현하여 데이터를 수집하였고 12가지의 다양한 CNN 모델에 적용하여 실험했다. 실험 결과 파라미터수가 많은 고성능의 CNN 모델 뿐만 아니라 경량화 CNN 모델에서도 99% 이상의 정확도를 달성하였고 이를 통해 스마트폰과 같은 저성능 계산 장치에 OCC 시스템 적용이 가능함을 확인했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1337-1342
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• 2019

자동 한국 번호판 인식 (AKLPR)은 많은 분야에서 사용된다. 이러한 응용 분야에서 ALPR은 높은 인식률과 빠른 처리 속도가 중요하다. 최근 딥러닝의 발전으로 객체 감지 및 인식의 정확도와 속도가 향상 되고 있으며, 그 결과 딥러닝이 ALPR에 적용되고 있다. 특히 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 검출기가 ALPR에 적용되었다. 이러한 ALPR은 LP 영역을 검출하는 단계와 LP 영역의 문자를 검출 및 인식하는 단계로 구분되며, 각 단계는 별도의 CNN으로 구현된다. 본 논문에서는 단일 단계 CNN으로 ALPR을 구현하는 아키텍처를 제안한다. 제안하는 방법은 높은 인식률을 유지하면서 빠른 속도로 번호판 문자를 인식한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3567-3582
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• 2020

Human activities are often affected by weather conditions. Automatic weather recognition is meaningful to traffic alerting, driving assistance, and intelligent traffic. With the boost of deep learning and AI, deep convolutional neural networks (CNN) are utilized to identify weather situations. In this paper, a three-channel convolutional neural network (3C-CNN) model is proposed on the basis of ResNet50.The model extracts global weather features from the whole image through the ResNet50 branch, and extracts the sky and ground features from the top and bottom regions by two CNN5 branches. Then the global features and the local features are merged by the Concat function. Finally, the weather image is classified by Softmax classifier and the identification result is output. In addition, a medium-scale dataset containing 6,185 outdoor weather images named WeatherDataset-6 is established. 3C-CNN is used to train and test both on the Two-class Weather Images and WeatherDataset-6. The experimental results show that 3C-CNN achieves best on both datasets, with the average recognition accuracy up to 94.35% and 95.81% respectively, which is superior to other classic convolutional neural networks such as AlexNet, VGG16, and ResNet50. It is prospected that our method can also work well for images taken at night with further improvement.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.101-106
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• 2020

현재 의료 현장에서 초음파 진단은 과거 청진기와 같다고 할 수 있다. 그러나 초음파의 특성상 검사자의 숙련도에 따라 결과 예측이 불확실하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술을 기반으로 초음파 검사 중 간병변 탐지의 정확도를 높이고자 한다. 제안 논문에서는 CNN 모델과 앙상블 모델을 이용해 병변 분류의 정확도 비교 실험하였다. 실험결과 CNN 모델에서 분류 정확도는 평균 82.33%에서 앙상블모델의 경우 평균 89.9%로 약 7% 높은 것을 확인하였다. 또한 앙상블 모델이 평균 ROC커브에서도 0.97로 CNN모델보다 약 0.4정도 높은 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.21-28
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• 2021

본 연구는 기존 편평발 측정을 위해 사용되던 다양한 방법의 한계를 보완할 수 있는 새로운 측정 방법으로 전이학습을 적용한 딥러닝 기반 편평발 분류 방법론을 제안한다. 편평발 88장, 정상발 88장으로 이루어진 총 176장의 이미지 데이터를 활용하여, 적은 데이터로도 우수한 예측 모델을 생성할 수 있는 데이터 증폭 기술과 사전학습 모델인 VGG16 구조를 활용하는 전이학습 기술을 적용하여 제안 모델의 학습을 진행하였다. 제안 모델의 우수성을 확인하기 위하여 기본 CNN 기반 모델과 제안 방법론의 예측 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 기본 CNN 모델의 경우 훈련 정확도는 77.27%, 검증 정확도는 61.36%, 그리고 시험 정확도는 59.09%로 나타났으며, 제안 모델의 경우 훈련 정확도는 94.32%, 검증 정확도는 86.36%, 그리고 시험 정확도는 84.09%로 나타나 기본 CNN 모델에 비해 제안 모델의 정확도가 큰 폭으로 향상된 것을 확인하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.50-51
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• 2021

Recently, as concrete is used in many construction works in Korea, the use of aggregates is also increasing. However, the depletion of aggregate resources is making it difficult to supply and demand high-quality aggregates, and the use of defective aggregates is causing problems such as poor performance such as the liquidity and strength of concrete pouring out in the field. As a result, quality tests such as sieve analysis test is conducted on their own, but this study was conducted to improve time and manpower by using the CNN-based Deep Learning Model for the fineness modulus.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.326-328
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• 2021

비교적 저렴한 가격으로 가까운 거리를 빠르게 이동할 수 있는 공유기반 전동킥보드의 이용률이 크게 향상되고 있다, 문제는 전동킥보드가 적절하지 않은 공간에 주차되어 안전사고를 유발하는 것이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식 기술을 적용하여 방치된 전동킥보드의 잘못된 주차를 인식하는 체계를 제안한다. 본 논문에서는 실험 데이터의 특성을 고려하여 CNN과 유사한 모델을 별도로 생성하였으며 실험을 통하여 60%의 인식률을 얻었음을 보였다.