• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.277-286
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• 2019

In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1032-1038
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• 2021

굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가 지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1045-1057
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• 2022

최근 양자 내성 암호 표준화 사업을 진행 중인 미국의 국립표준기술연구소는 표준화가 확정된 4개의 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 PKE/KEM 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-KYBER 알고리즘의 복호화 과정 중 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)와 DDLA(Differential Deep Learning Analysis)에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 보이고자 한다. 실험 결과 개인 키의 일차 다항식 계수복구에 성공하였으며, 특히 DDLA에서는 중간 값의 해밍 웨이트(Hamming Weight)를 라벨로 사용하는 모델에서 평가 기법인 NMM(Normalized Maximum Margin)의 값이 13.0으로 가장 높은 값을 가져 개인 키를 복구할 수 있는 것을 확인하였다. 또한, 복호화 과정 중 암호문을 랜덤하게 분할하고 계수별 곱셈 연산의 시작 지점을 랜덤화하는 방어 기법을 적용하면 상기한 공격을 방어하는 것을 확인하였다.

• 한국임상수의학회지
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• 제40권6호
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• pp.438-444
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• 2023

The aim of this study was to analyze the learning curve of a low-volume veterinary surgeon for laparoscopic salpingectomy of Asiatic black bear. A total of 66 Asiatic black bears (Ursus thibetanus) were presented for sterilization using laparoscopic salpingectomy. These 66 bears were divided into three groups of 22 bears according to the order of surgery (A, B, and C groups, 22 bears per group). One veterinarian performed laparoscopic salpingectomy. There was no significant difference in age, body weight, or crown-rump length between groups. The hazard of completion for salpingectomy by 5 minutes was higher (p < 0.0001) in B and C groups than A group, whereas the hazard was not significant different between B and C groups. The factor that affected the hazard of completing salpingectomy by 5 minutes was heart rate, not age or weight. Operation time was 12.61 ± 8.04 minutes for group A, 5.35 ± 4.38 minutes for group B, and 2.80 ± 1.16 minutes for group C. The operation time for salpingectomy shortened over time. However, significant difference in operation time was present only between groups A and C (p = 0.001). The operation time for laparoscopic salpingectomy decreased rapidly for the first 7 bears (p < 0.05). It then decreased gradually until the 66th case. Operation time of laparoscopic salpingectomy was significantly decreased and stabilized after 33 cases (p < 0.05). As a result, the number of bears required for a low-volume veterinary surgeon to be proficient in laparoscopic salpingectomy is 33 or more.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.561-566
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• 2021

오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.151-155
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• 2019

최근 심근경색은 중장년층의 돌연사의 80%로 밝혀졌다. 심근경색의 발병 원인은 복합적이고 갑자기 발생하게 되어 예방이나 건강검진을 하더라도 발병을 예측하기 어렵다. 따라서 빠른 진단과 적절한 치료가 가장 중요하다. 이 논문에서는 심근경색에 대한 정확하고 빠른 진단을 위해 가중퍼지소속함수를 이용한 신경망으로 정상과 비정상 분류에 대한 정확도를 나타내었다. 실험에 사용된 데이터는 14개의 특징과 303개의 샘플 데이터로 이루어진 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 데이터 사용하였다. 2개의 특징을 선택하여 제거하였다. 특징선택을 위한 알고리즘은 average of weight method를 사용하였다. 가중퍼지소속함수를 이용하여 심근경색을 정상과 비정상으로 분류(1-nomal, 2-abnormal)하였다. 실험 결과 정확도가 87.66%가 나왔다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.155-160
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• 2023

본 논문은 광혈류신호를 이용하여 혈압을 예측하는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 먼저, 광혈류신호를 측정한 후, 전처리 과정을 통해 아티펙트를 제거하고 학습을 위한 신호를 얻는다. 그리고 혈압에 영향을 주는 몸무게와 키를 부가 정보로 측정한다. 다음으로, 인공지능 알고리즘을 통해 광혈류신호, 키, 그리고 몸무게를 입력변수로 학습하여 수축기와 이완기 혈압을 추정하도록 시스템을 구축한다. 구축된 시스템은 사전에 입력된 키와, 몸무게, 그리고 측정한 광혈류신호를 가지고 수축기와 이완기 혈압을 예측한다. 제안한 방법은 무구속 방식으로 피검자의 키와 몸무게, 그리고 심장 및 혈관의 상태를 반영하는 광혈류신호를 입력받아 실시간, 연속적으로 혈압 예측이 가능하다. 본 연구에서 제시한 인공지능 기반 혈압예측시스템의 유용성을 확인하기 위해 측정한 혈압과 예측한 혈압의 비교를 통해 결과의 유용성을 확인한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.85-92
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• 2023

최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.