• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.499-509
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• 2020

본 연구에서는 최근 영상판독 분야에서 활발히 연구되고, 활용성이 발전하고 있는 인공지능 기반 객체분류 학습 데이터 구축에 관한 내용을 다룬다. 영상판독분야에서 인공지능을 활용하여 정확도 높은 객체를 인식, 추출하기 위해서는 알고리즘에 적용할 많은 양의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만, 현재 공동활용 가능한 데이터 셋이 부족할 뿐만 아니라 데이터 생성을 위해서는 많은 시간과 인력 및 고비용을 필요로 하는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 소량의 초기 항공영상 학습데이터를 GAN (Generative Adversarial Network) 기반의 생성기 신경망을 활용하여 오버샘플 영상 학습데이터를 구축하고, 품질을 평가함으로써 추가적 학습 데이터 셋으로 활용하기 위한 실험을 진행하였다. GAN을 이용하여 오버샘플 학습데이터를 생성하는 기법은 딥러닝 성능에 매우 중요한 영향을 미치는 학습데이터의 양을 획기적으로 보완할 수 있으므로 초기 데이터가 부족한 경우에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.176-185
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• 2022

데이터 증강이란 다양한 데이터 변환 및 왜곡을 통해 데이터셋의 크기와 품질을 개선하는 기법으로, 기계학습 모델의 과적합 문제를 해결하기 위한 대표적인 접근법이다. 그러나 심층학습 이미지 생성 모델인 GAN 기반 모델에서 데이터 증강을 적용하면 생성된 이미지에 데이터 변환과 왜곡이 반영되는 증강 누출 문제가 발생하여 생성 이미지의 품질이 하락한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터 증강의 종류와 수에 관계없이 증강 누출을 방지하는 기법을 제안한다. 증강 누출의 발생 조건을 분석하였으며, 보조적인 데이터 증강 작업 분류기를 GAN 모델에 적용하여 증강 누출을 방지하였다. 정성적 정량적 평가를 통해 제안된 기법을 적용하면 증강 누출이 발생하지 않음을 보이고 추가적으로 생성 이미지의 품질을 향상시키며 기존 기법과 비교하여 발전된 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.7-16
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• 2023

캐릭터 애니메이션 분야에서 목표 지향적 이동을 위해 원하는 궤적을 재현하는 것은 항상 어려운 과제이다. 생성 모델을 사용하는 데이터 기반 방법은 명시적인 조건 없이 긴 동작 시퀀스를 예측하는 효율적인 방법 중 하나이다. 이러한 방법은 고품질의 결과물을 생성해내지만, 멀리 있는 목표물을 무작위로 타격하는 것처럼 더 어려운 상황의 모션을 합성(synthesis)에 있어서는 제한될 수 있다. 하지만 이는 모션 데이터 클립을 모방하는 GAN Discriminator 를 사용하고 강화학습을 통해 해결할 수 있다. 본 연구는 캐릭터들이 GAN 기반 접근법과 리워드 설계를 통해 복싱을 구현하는 것을 목표로 한다. 논문에서 사용된 두 가지의 최신 연구인 Adversarial Motion Prior 와 Adversarial Skill Embedding 에 대해 비교실험하며, 또한 복싱을 경쟁 스포츠에 적용하기 위하여 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 대규모 self-play 프레임워크인 TimeChamber 를 활용한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.222-227
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• 2022

본 논문에서는 다양한 산업분야에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘 기반의 한글 필기체 생성 및 분류 모델을 구현하였다. 구현된 GAN 기반의 한글 필기체 생성 모델과 CNN 기반의 한글 필기체 분류 모델 2가지로 구성되어 있다. GAN 모델은 가짜 한글 필기체 데이터를 생성하기 위한 생성자 모델과 가짜 필기체 데이터를 판별하기 위한 판별자 모델로 구성된다. CNN 모델의 경우 'PHD08' 데이터세트를 활용하여 모델의 학습을 수행하였으며, 학습 결과 92.45% 정확도로 한글 필기체를 분류하는 것을 확인하였다. 구현된 GAN 모델을 통해 생성된 한글 필기체 데이터를 기존 CNN 모델의 학습 데이터세트와 통합하여 분류 모델의 성능평가를 진행한 결과 96.86%로 기존 분류 성능보다 우수하게 나타남을 확인하였다.

• 핵의학기술
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• 제24권1호
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• pp.15-19
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• 2020

본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 ¹⁸F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한상한금궤의학회지
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• 제4권1호
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• pp.1-12
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• 2012

Objective : The purpose of this study is to find out the effectiveness of Ling-Gui-Gan-Zao-Tang for patients of panic disorder. Method : To achieve the purpose of this study, Ling-Gui-Gan-Zao-Tang was prescribed for three months to two different patients of panic disorder. They were diagnosed as panic disorder in department of neuropsychiatry, and had no other prescribed decoction or psychotherapy. Results : 1. The BAI score for anxiety were decreased in both patients, and they got improved overall symptoms. 2. In panic attack, patients are in dominant state of sympathetic nerve, so they have palpitaion and get nervous. Fu-Ling(茯笭) can treate this kind of situation. 3. Based on and , urgent situation, over-tension of muscles, hot flash can be treated Gancao(甘草), Dazao(大棗), Guizhi(桂枝) respectively. Conclusions : When panic disorder attaks, the sympathetic nerves are dominant in patient's body. So they feel palpitating, sweating, suffocating. Ling-Gui-Gan-Zao-Tang can treat this series of symptoms.

• 대한한방소아과학회지
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• 제27권4호
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• pp.1-9
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• 2013

Objectives The purpose of this study is to report the cases of two pediatric patients diagnosed as Sik-gan (食癎), a kind of epileptic seizure thought to be caused by uncontrolled consumption of food, treated by formula variation of Samchulkunbi-tang (蔘朮健脾湯). Methods Two pediatric patients diagnosed as Sik-gan (食癎) according to traditional Korean medical terms were administered by variety of Samchulkunbi-tangs (蔘朮健脾湯) while correcting unhealthy eating habit. To measure the degree of the patients' process, the number and exact symptoms of seizure events, and gastrointestinal symptoms were recorded. Results The treatment of various Samchulkunbi-tang (蔘朮健脾湯) was not only extended remission period of seizure, but also improved gastrointestinal symptoms on both of the patients. Conclusions Pediatric patients who have past medical conditions for epileptic seizure as well as unhealthy eating habits or gastrointestinal malfunctions are prone to have a specific form of seizure called the Sik-gan (食癎). In this report, we have proven that variety of Samchulkunbi-tang (蔘朮健脾湯) can considerably be effective in improving the patients' gastrointestinal symptoms and preventing recurring seizure events.

• 대한한의학원전학회지
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• 제20권2호
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• pp.195-200
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• 2007

Lee Je-Ma's theory claimed Xin(心) as Qi(氣). But he also described Xin as Taiji(太極) in the center as if Xin combines LI(理) and Qi. Taiji is meant to be a residence of the body, but it does not mean that Xin equals Li. The relations between Xin and the remaining four viscera are similar to the relations between RenXin(人心) and DaeXin(道心) and Zhuzi's(朱子) theory in many respects. If the theory that Xin equals Daoxan and FeiPiGanShen(肺脾肝腎) equals RenXin is acceptable, the vertical relations between Xin and FeiPiGanShen can be explained. That is, Xin is explained as the controller of the body, and FeiPiGanShen acts as a subordinate serving Xin. In other words, the relations associated with Xin can explain physiological states of the body. When the Xin does not function normally, FeiPiGanShen cannot perform its roles and will have a negative impact on physiological functions of the body.

• 대한한방소아과학회지
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• 제30권3호
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• pp.61-68
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• 2016

Objectives The purpose of this study is to report a case of one infant patient diagnosed as Sik-Gan (食癎) who was treated by Korean medical treatment. Methods We diagnosed an infant patient as Sik-Gan (食癎) and treated him with herbal medicine, acupuncture, moxa and chuna therapy while correcting his eating habit. To measure the degree of the patient's progress, the frequency and exact symptoms of seizure events, and gastrointestinal symptoms were recorded. Results Korean medical treatment reduced the patient's the frequency of seizure, and improved gastrointestinal symptoms. Conclusions A patient who has past medical history of epileptic seizures, unhealthy eating habits and gastrointestinal malfunctions is prone to have a specific form of seizure called the Sik-Gan (食癎). In this report, we have proven that variety of Korean medical treatment can considerably be effective in preventing recurring seizure events and improving the patients' gastrointestinal symptoms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.799-802
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• 2017

이 연구에서는 형태학적 연산(Morphological Operator)과 CNN (Convolutional Neural Networks)의 개념을 결합하여 이미지 변환을 개선하고자 한다. 이를 위해서 형태학적 연산을 근사할 수 있는 연산을 제안한다. 그리고 제안한 연산을 CNN처럼 여러 필터를 사용할 수 있게 확장한 S-Convolution을 제안한다. 실험 결과 제안한 연산은 형태학적 연산을 학습할 수 있었다. 그리고 제안한 연산의 이미지 변환 성능을 검증하기 위해 GAN에 적용하여 실험하였다. 그 결과 S-Convolution이 기존 CNN을 사용한 GAN과 다른 변환이 가능하다는 것을 볼 수 있었다.