• Journal of Information Processing Systems
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• v.17 no.2
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• pp.242-252
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• 2021

Following the intuition that the local information in time instances is hardly incorporated into the posterior sequence in long short-term memory (LSTM), this paper proposes an attention augmented mechanism for fault diagnosis of the complex chemical process data. Unlike conventional fault diagnosis and classification methods, an attention mechanism layer architecture is introduced to detect and focus on local temporal information. The augmented deep network results preserve each local instance's importance and contribution and allow the interpretable feature representation and classification simultaneously. The comprehensive comparative analyses demonstrate that the developed model has a high-quality fault classification rate of 95.49%, on average. The results are comparable to those obtained using various other techniques for the Tennessee Eastman benchmark process.

• The Journal of Information Systems
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• v.31 no.4
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• pp.01-23
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• 2022

Purpose This study aims to propose a deep learning-based fake review detection model by combining authors' linguistic features and semantic information of reviews. Design/methodology/approach This study used 358,071 review data of Yelp to develop fake review detection model. We employed linguistic inquiry and word count (LIWC) to extract 24 linguistic features of authors. Then we used deep learning architectures such as multilayer perceptron(MLP), long short-term memory(LSTM) and transformer to learn linguistic features and semantic features for fake review detection. Findings The results of our study show that detection models using both linguistic and semantic features outperformed other models using single type of features. In addition, this study confirmed that differences in linguistic features between fake reviewer and authentic reviewer are significant. That is, we found that linguistic features complement semantic information of reviews and further enhance predictive power of fake detection model.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.22 no.6
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• pp.172-180
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• 2022

Crypto-mining malware (known as crypto-jacking) is a novel cyber-attack that exploits the victim's computing resources such as CPU and GPU to generate illegal cryptocurrency. The attacker get benefit from crypto-jacking by using someone else's mining hardware and their electricity power. This research focused on the possibility of detecting the potential crypto-mining malware in an environment by analyzing both static and dynamic approaches of deep learning. The Program Executable (PE) files were utilized with deep learning methods which are Long Short-Term Memory (LSTM). The finding revealed that LTSM outperformed both SVM and RF in static and dynamic approaches with percentage of 98% and 96%, respectively. Future studies will focus on detecting the malware using larger dataset to have more accurate and realistic results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.641-642
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• 2022

단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.201-203
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• 2022

Over the past five years, the number of patients treated for diabetes has increased by 27.7% to 3.22 million, and since blood sugar is still checked through finger blood collection, continuous blood glucose measurement and blood sugar peak confirmation are difficult and painful. To solve this problem, based on blood sugar data measured for 14 days, three months of blood sugar prediction data are provided to diabetics using artificial intelligence technology.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.267-269
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• 2020

입모양 인식(Lip Reading) 기술은 입술 움직임을 통해 발화를 분석하는 기술이다. 본 논문에서는 일상적으로 사용하는 10개의 상용구에 대해서 발화자의 안면 움직임 분석을 통해 실시간으로 분류하는 연구를 진행하였다. 시간상의 연속된 순서를 가진 영상 데이터의 특징을 고려하여 3차원 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)을 사용하여 진행하였지만, 실시간 시스템 구현을 위해 연산량 감소가 필요했다. 이를 해결하기 위해 차 영상을 이용한 2차원 합성곱 신경망과 LSTM 순환 신경망 (Long Short-Term Memory) 결합 모델을 설계하였고, 해당 모델을 이용하여 실시간 시스템 구현에 성공하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.463-465
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• 2021

센서 데이터는 여러가지 원인으로 인해 데이터 결측치가 발생할 수 있으며, 결측치로 인한 데이터의 처리 방식에 따라 데이터 분석 결과가 다르게 해석될 수 있다. 이는 펫 헬스 케어 서비스에서 치명적인 문제로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 펫 웨어러블 디바이스로부터 수집되는 다양한 센서 데이터의 결측치를 처리하기 위해 GATs(Graph Attention neTworks)와 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합하여 활용한 데이터 결측치 처리 기법을 제안한다. 펫 웨어러블 디바이스의 센서 데이터가 서로 연관성을 가지고 있다는 점을 바탕으로 인접 노드의 Attention 수치와 Feature map을 도출한다. 이후 Prediction Layer 를 통해 결측치의 Feature 를 예측한다. 예측된 Feature 를 기반으로 Decoding 과정과 함께 결측치 보간이 이루어진다. 제안된 기법은 모델의 변형을 통해 이상치 탐지에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.975-977
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• 2020

감정 분석은 문서의 주관적인 감정, 의견, 기분을 파악하기 위한 방법으로 소셜 미디어, 온라인 리뷰 등 다양한 분야에서 활용된다. 문서 내 텍스트가 나타내는 단어와 문맥을 기반으로 감정 수치를 계산하여 긍정 또는 부정 감정을 결정한다. 2015년에 구축된 네이버 영화평 데이터 20 만개에 12 만개를 추가 구축하여 감정 분석 연구를 진행하였으며 언어 모델로는 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보여주는 BERT 모델을 이용하였다. 감정 분석 기법으로는 LSTM(Long Short-Term Memory) 등 기존의 기계학습 기법과 구글의 다국어 BERT 모델, 그리고 KoBERT 모델을 이용하여 감정 분석의 성능을 비교하였으며, KoBERT 모델이 89.90%로 가장 높은 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.28-31
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• 2021

전세계적으로 우울증은 정신 건강 질환으로써 문제가 되고 있으며, 이를 해결하기 위해 일상생활에서의 우울증 탐지에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일상생활에 밀접하게 연관되어 있는 AI 스피커를 사용한 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) 기반 멀티모달 우울증 감지 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 AI 스피커로부터 수집할 수 있는 음성 및 텍스트 데이터를 수집하고 CNN(Convolutional Neural Network)과 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory Network)를 통해 각 데이터에서의 학습을 진행한다. 학습과정에서 Self-Attention 을 적용하여 특징 벡터에 추가적인 가중치를 부여하는 어텐션 메커니즘을 사용한다. 최종적으로 음성 및 텍스트 데이터에서 어텐션 가중치가 추가된 특징들을 합하여 SoftMax 를 통해 우울증 점수를 예측한다.