• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.242-251
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• 2020

최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권12호
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• pp.21-27
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• 2020

Lithium-ion batteries are the heart of energy-storing devices and electric vehicles. Owing to their superior qualities, such as high capacity and energy efficiency, they have become quite popular, resulting in an increased demand for failure/damage prevention and useable life maximization. To prevent failure in Lithium-ion batteries, improve their reliability, and ensure productivity, prognosticative measures such as condition monitoring through sensors, condition assessment for failure detection, and remaining useful life prediction through data-driven prognostics and health management approaches have become important topics for research. In this study, the residual useful life of Lithium-ion batteries was predicted using two efficient artificial recurrent neural networks-ong short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The proposed approaches were compared for prognostics accuracy and cost-efficiency. It was determined that LSTM showed slightly higher accuracy, whereas GRUs have a computational advantage.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3364-3382
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• 2023

Remote sensing image segmentation plays an important role in realizing intelligent city construction. The current mainstream segmentation networks effectively improve the segmentation effect of remote sensing images by deeply mining the rich texture and semantic features of images. But there are still some problems such as rough results of small target region segmentation and poor edge contour segmentation. To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as MRU-Net, which adopts the U-Net architecture as its backbone. Firstly, the convolutional layer is replaced by BasicBlock structure in U-Net network to extract features, then the activation function is replaced to reduce the computational load of model in the network. Secondly, a hybrid multi-scale recognition module is added in the encoder to improve the accuracy of image segmentation of small targets and edge parts. Finally, test on Massachusetts Buildings Dataset and WHU Dataset the experimental results show that compared with the original network the ACC, mIoU and F1 value are improved, and the imposed network shows good robustness and portability in different datasets.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.297-299
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• 2021

치밀오일 미래 생산성 예측은 잔류오일 회수량 및 저류층 거동 분석을 위해 중요한 작업이다. 일반적으로 석유공학적 관점에서 감퇴곡선법을 이용하여 생산성 예측이 이루어지는데, 최근에는 데이터기반의 머신러닝 기법을 이용한 연구도 수행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 순환신경망과 LSTM, GRU 알고리즘을 이용하여 미래 생산량 예측을 위한 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 입력변수로는 치밀오일 생산 시 산출되는 오일, 가스, 물과 이와 더불어 다양한 군집분석을 통해 산출된 표준곡선이 주요 매개변수이고, 출력변수는 월별 오일 생산량이다. 기존의 경험적 모델인 감퇴곡선법과 순환신경망 모델들을 비교하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적 모델을 도출하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.378-390
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• 2022

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.

• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.462-472
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• 2020

암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.441-446
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• 2020

본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.670-677
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• 2019

음성 또는 음향 이벤트 신호에서 발생하는 배경 잡음은 인식기의 성능을 저하시키는 원인이 되며, 잡음에 강인한 특징을 찾는데 많은 노력을 필요로 한다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 다중작업 오토인코더(Multi-Task AutoEncoder, MTAE) 와 와설스타인식 생성적 적대 신경망(Wasserstein GAN, WGAN)의 장점을 결합하여, 잡음이 섞인 음향신호에서 잡음과 음성신호를 추정하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MTAE-WGAN는 구조는 구배 페널티(Gradient Penalty) 및 누설 Leaky Rectified Linear Unit (LReLU) 모수 Parametric ReLU (PReLU)를 활용한 변수 초기화 작업을 통해 음성과 잡음 성분을 추정한다. 직교 구배 페널티와 파라미터 초기화 방법이 적용된 MTAE-WGAN 구조를 통해 잡음에 강인한 음성특징 생성 및 기존 방법 대비 음소 오인식률(Phoneme Error Rate, PER)이 크게 감소하는 성능을 보여준다.