• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권2E호
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• pp.49-55
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• 2003

The modified neural net pattern recognition equations were attempted to apply to speech recognition. The proposed method has a dynamic process of self-organization that has been proved to be successful in recognizing a depth perception in stereoscopic vision. This study has shown that the process has also been useful in recognizing human speech. In the processing, input vocal signals are first compared with standard models to measure similarities that are then given to a process of self-organization in neural net equations. The competitive and cooperative processes are conducted among neighboring input similarities, so that only one winner neuron is finally detected. In a comparative study, it showed that the proposed neural networks outperformed the conventional HMM speech recognizer under the same conditions.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.99-103
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)이 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능으로 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원을 가지는 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기존의 학습된 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 크기를 줄이는 인공신경망 경량화 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 압축 기술 중 하나인 프루닝(Pruning)의 문턱값을 동적으로 조정하는 CNN 압축 기법을 제안한다. 프루닝될 가중치를 결정하는 문턱값을 실험적, 경험적으로 정하는 기존의 기술과 달리 정확도의 저하를 방지하는 최적의 문턱값을 동적으로 찾을 수 있으며, 경량화된 신경망을 얻는 시간을 단축할 수 있다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 MNIST 데이터 셋을 사용하여 LeNet을 훈련시켰으며, 정확도 손실 없이 약 1.3 ~ 3배의 시간을 단축하여 경량화된 LeNet을 얻을 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1028-1033
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• 1991

This paper describes the design of a neural network estimator to estimate weld pool sizes for on-line use of quality monitoring and control in GMA welding processes. The estimator utilizes surface temperatures measured at various points on the top surface of the weldment as its input. The main task of the neural net is to realize the mapping characteristics from the point temperatures to the weld pool sizes through training, A series of bead-on plate welding experiments were performed to assess the performance of the neural estimator.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권12호
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• pp.4751-4758
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• 2022

Two-phase flow may almost exist in every branch of the energy industry. For the corresponding engineering design, it is very essential and crucial to monitor flow patterns and their transitions accurately. With the high-speed development and success of deep learning based on convolutional neural network (CNN), the study of flow pattern identification recently almost focused on this methodology. Additionally, the photographing technique has attractive implementation features as well, since it is normally considerably less expensive than other techniques. The development of such a two-phase flow pattern online monitoring system is the objective of this work, which seldom studied before. The ongoing preliminary engineering design (including hardware and software) of the system are introduced. The flow pattern identification method based on CNNs and transfer learning was discussed in detail. Several potential CNN candidates such as ALexNet, VggNet16 and ResNets were introduced and compared with each other based on a flow pattern dataset. According to the results, ResNet50 is the most promising CNN network for the system owing to its high precision, fast classification and strong robustness. This work can be a reference for the online monitoring system design in the energy system.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2098-2115
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• 1999

신경망 회로의 해석에서 아직 해결하지 못하는 부분이 은닉층(hidden layer)의 해석이다. 본 논문에서는 신경망 회로의 기본적인 구성회로로써 하나의 입력(p levels)과 하나의 출력(q levels)을 갖는 2-layer Core-Net를 정의하고, 이 Core-Net의 처리 가능 용량(the capacity)은 2차원 무게값 공간(weight space)을 나눌 수 있는 영역의 수로, {{{{ {a}_{p,q} = {{q}^{2}} over {2}p(p-1)- { q} over {2 } (3 { p}^{2 } -7p+2)+ { p}^{2 }-3p+2}}}}임을 수학적 귀납법으로 증명하였다. 이 Core-Net로 신경망 회로의 중간층 해석이 가능함을 시뮬레이션 예제를 통하여 보였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.34-40
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• 2023

고객이 온라인으로 요청한 명함을 자동으로 명함을 인쇄하는 스마트 명함 인쇄 시스템이 활성화되고 있다. 이때, 문제는 고객이 시스템에 제출한 명함이 비정상일 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 인공 지능 기술을 도입하여 명함의 이미지가 비정상적으로 회전됐는지 여부를 판정하는 문제를 다룬다. 명함은 0도, 90도, 180도, 270도 회전한다고 가정하였다. 특별한 인공신경망을 설계하지 않고 기존의 VGG, ResNet, DenseNet 인공신경망을 적용하여 실험하였는데 모든 신경망이 97% 정도의 정확도로 이미지 회전을 분별할 수 있었다. DenseNet161은 97.9%의 정확도를 보였고 ResNet34도 97.2%의 정밀도를 보였다. 이는 문제가 단순할 경우, 복잡한 인공신경망이 아니어도 충분히 좋은 결과를 낼 수 있음을 시사한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-33
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• 2023

Covid-19으로 인한 디지털화는 인공지능 기반의 음성인식 기술을 급속하게 발전시켰다. 그러나 이 기술은 데이터셋이 일부 집단에 편향될 경우 인종 및 성차별과 같은 불공정한 사회적 문제를 초래하고 인공지능 서비스의 신뢰성과 보안성을 열화시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 대표적인 인공지능의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 VGGNet(Visual Geometry Group Network), ResNet(Residual neural Network), MobileNet을 활용한 편향된 데이터 환경에서 정확도에 기반한 불공정성을 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면 Top1-accuracy에서 ResNet34가 여성과 남성이 91%, 89.9%로 가장 높은 정확도를 보였고, 성별 간 정확도 차는 ResNet18이 1.8%로 가장 작았다. 모델별 성별 간의 정확도 차이는 서비스 이용 시 남녀 간의 서비스 품질에 대한 차이와 불공정한 결과를 야기한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1387-1395
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• 2018

Core algorithm of deep learning Convolutional Neural Network(CNN) shows better performance than other machine learning algorithms. However, if there is not sufficient data, CNN can not achieve satisfactory performance even if the classifier is excellent. In this situation, it has been proven that the use of transfer learning can have a great effect. In this paper, we apply two transition learning methods(freezing, retraining) to three CNN models(ResNet-50, Inception-V3, DenseNet-121) and compare and analyze how the classification performance of CNN changes according to the methods. As a result of statistical significance test using various evaluation indicators, ResNet-50, Inception-V3, and DenseNet-121 differed by 1.18 times, 1.09 times, and 1.17 times, respectively. Based on this, we concluded that the retraining method may be more effective than the freezing method in case of transition learning in image classification problem.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제25권2호
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• pp.26-38
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• 2021

Image coloration refers to adding plausible colors to a grayscale image or video. Image coloration has been used in many modern fields, including restoring old photographs, as well as reducing the time spent painting cartoons. In this paper, a method is proposed for colorizing grayscale images using a convolutional neural network. We propose an encoder-decoder model, adapting FusionNet to our purpose. A proper loss function is defined instead of the MSE loss function to suit the purpose of coloring. The proposed model was verified using the ImageNet dataset. We quantitatively compared several colorization models with ours, using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) metric. In addition, to qualitatively evaluate the results, our model was applied to images in the test dataset and compared to images applied to various other models. Finally, we applied our model to a selection of old black and white photographs.