• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.308-317
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• 2022

딥러닝 기반 머신 비전 기술을 이용한 영상분석 과정에서 전송되고 저장되는 방대한 양의 동영상 데이터의 용량을 효율적으로 줄이기 위한 연구들이 진행 중이다. MPEG(Moving Picture Expert Group)은 VCM(Video Coding for Machine)이라는 표준화 프로젝트를 신설해 인간을 위한 동영상 부호화가 아닌 기계를 위한 동영상 부호화에 대한 연구를 진행 중이다. 그 중 한 번의 영상 입력으로 여러가지 태스크를 수행하는 멀티태스크에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 멀티태스크를 위한 파이프라인을 제안한다. 제안하는 파이프라인은 물체탐지를 선행해야 하는 각 태스크들의 물체탐지를 모두 수행하지 않고 한번만 선행하여 그 결과를 각 태스크의 입력으로 사용한다. 제안하는 멀티태스크 파이프라인의 효율성을 알아보기 위해 입력영상의 압축효율, 수행시간, 그리고 결과 정확도에 대한 비교 실험을 수행한다. 실험 결과 입력 영상의 용량이 97.5% 이상 감소한데 반해 결과 정확도는 소폭 감소하여 멀티태스크에 대한 효율적인 수행 가능성을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.194-199
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• 2022

다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.446-454
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• 2023

기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.268-279
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• 2023

근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.