• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.540-543
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• 2020

본 논문에서는 대표적인 이미지 분류 모델인 CNN(Convolutional Neural Network)과 시간에 따른 이미지의 변화를 학습할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 온라인 서명인식 모델을 제안한다. 실제로는 위조서명을 미리 구하기 어렵다는 사실을 고려해 서명검증 대상자가 아닌 타인의 진서명과 대상자의 일반 필기 데이터를 음의 데이터로서 학습에 사용하였다. 실험 결과, 전체 이미지 중 서명 부분의 비율에 따라 좋은 성능을 보이는 검증 모델이 다르며 Accuracy 성능지표를 통해 이 비율이 높거나 낮을 경우 CNN-LSTM 이, 중간일 경우 CNN 이 적합하다는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.319-319
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• 2020

최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1203-1206
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• 2021

소음은 난청, 스트레스 등의 원인이 된다. 본 연구에서는 ANC(Active Noise Cancellation)을 바탕으로, 기술적인 방법을 통해 소음을 저감 시키는 스피커를 구현하였다. ANC 란 소음 주파수의 위상을 180° 변환하여 주파수와 레벨이 동일한 역 소음을 발생시켜 주변 소음을 저감, 차단하는 기술이다. 현재 시중 제품들에 적용되는 일반적인 ANC 의 경우, 피드백(Feedback) 방식이라는 점과 시간 지연(Time gap)이 발생한다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 AI 학습으로 소음을 미리 예측하여 시간 지연을 줄이는 방법을 고안했다. 순환 신경망(RNN)의 장기의존성 문제를 해결하는 시계열 예측 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory Network) 모델을 사용하였다. 또한, AI 학습 효율을 향상시킬 수 있는 하드웨어 장비들을 활용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.927-929
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• 2021

최근 펫팸족(Pet-Family)과 같이 반려동물을 가족처럼 생각하는 가구가 증가하면서 반려동물 시장이 크게 성장하고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 반려동물의 객체 식별을 통한 객체 분할과 신체 좌표추정에 기반을 둔 반려동물의 행동 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 CCTV를 통해 반려동물 영상 데이터를 수집한다. 수집된 영상 데이터는 반려동물의 인스턴스 분할을 위해 Mask R-CNN(Region Convolutional Neural Networks) 모델을 적용하고, DeepLabCut 모델을 통해 추정된 신체 좌푯값을 도출한다. 이 결과로 도출된 영상 데이터와 추정된 신체 좌표 값은 CNN(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 행동을 분류한다. 본 모델을 바탕으로 행동을 분석 및 분류하여, 반려동물의 위험 상황과 돌발 행동에 대한 올바른 대처를 제공할 수 있는 기반을 제공할 것이라 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.156-158
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• 2022

차량이 사용자에게 다양한 서비스를 제공하기 위해서 차량의 위치 정보를 요구하는 환경에서 차량의 위치를 예측해 미리 알 수 있다면 높은 품질의 서비스를 만드는 것에 도움이 된다. 차량은 도시 환경에서 비교적 느린 속도를 갖는다는 특징이 있고 차량의 위치를 표시하는 방법도 여러 가지다. 본 논문은 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용해 차량의 이동 경로를 예측하는 과정에서 이동 속도와 위치 표현 방법이 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과 차량의 속도가 증가할수록, 차량의 이동 표현 방법이 세밀할수록 차량 이동 경로 예측이 어렵다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.612-614
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• 2022

최근 딥러닝 기술은 자연어처리에서 기본적이고 필수적인 기법으로 자연어처리에 필요한 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 딥러닝 기술을 연구 논문 분류에 적용하며, CNN(Convolutional Neural Network)에 LSTM과 GRU을 각각 결합하여 특정 분야의 연구 논문을 분류하고 연구 논문을 추천하는 기법을 제안한다. 워드 임베딩과 딥러닝 기법을 연구 논문 분류에 적용하여 관심이 있는 단어와 단어 주변의 단어들 사이의 유사성과 성능을 비교 분석한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.179-180
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• 2023

In this study, the performance of the prediction model was compared and analyzed using DNN and LSTM learning models to predict the amount of dry shrinkage of the concrete. As a result of the analysis, DNN model had a high error rate of about 51%, indicating overfitting to the training data. But, the LSTM learning model showed a relatively higher accuracy with an error rate of 12% compared to the DNN model. Also, the Pre_LSTM model which preprocess data, showed the performance with an error rate of 9% and a coefficient of determination of 0.887 in the LSTM learning model.