• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.1-9
• /
• 2020

본 논문에서는 머리카락과 모자 영역의 마스크 정보를 활용하여 더 자연스러운 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)을 수행하는 모델을 제안한다. 최신 얼굴 속성 편집 연구인 STGAN은 다중 얼굴 속성을 자연스럽게 편집하는 성과를 보였다. 그러나 머리카락과 관련된 속성을 편집할 때 부자연스러운 결과를 생성할 수 있다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 기존 모델에서 부족했던 얼굴 영역의 정보를 모델에 추가로 반영하는 것이다. 이를 위해 세 가지 아이디어를 적용한다. 첫째로 마스크를 통해 머리카락 면적 속성을 추가하여 머리카락 정보를 보완한다. 둘째로 순환 일관성 손실(cycle consistency loss)을 추가하여 영상의 불필요한 변화를 억제한다. 셋째로 모자 분할 신경망을 추가하여 모자 영역 왜곡을 방지한다. 정성적 평가를 통해 제안하는 방법 적용 여부에 따른 유효성을 평가 및 분석한다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 머리카락 및 얼굴 영역을 더 자연스럽게 생성하고, 모자 영역의 왜곡을 성공적으로 방지했다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권10호
• /
• pp.205-212
• /
• 2018

고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권9호
• /
• pp.1744-1751
• /
• 2017

세계 각국에서 환경규제를 강화하고 생활 폐기물을 줄이기 위해서 노력하고 있다. 우리나라 역시 자원의 절약과 재활용촉진을 위한 법률을 제정하여 에너지자원순환을 위해 노력하고 있다. 정부에서는 빈병 재활용을 위하여 빈용기 보증금 제도를 시행하고 있지만 인력을 통한 회수는 한계가 존재하며, 빈병무인회수기 또한 국산화가 되어 있지 않은 관계로 시행 효과가 미비한 상황이다. 본 논문에서는 에너지자원순환을 촉진하기 위해서 빈병무인회수기에서 필수적으로 요구되는 병 인식 및 보증금 환불을 위한 병 분류 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 OpenCV와 CNN을 이용한 복합 식별 알고리즘으로서 제안 알고리즘의 효용성 평가를 위하여 빈병무인회수기에서 동작하는 분류 시스템을 구현하여 다양한 디바이스에서 빈병 정보 및 무인회수기에 대한 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권12호
• /
• pp.243-248
• /
• 2019

다중작업학습(Multi-Task Learning, MTL) 기법은 하나의 신경망을 통해 다양한 작업을 동시에 수행하고 각 작업 간에 상호적으로 영향을 미치면서 학습하는 방식을 말한다. 본 연구에서는 전통문화 말뭉치를 직접 구축 및 학습데이터로 활용하여 다중작업학습 기법을 적용한 개체명 인식 모델에 대해 성능 비교 분석을 진행한다. 학습 과정에서 각각의 품사 태깅(Part-of-Speech tagging, POS-tagging) 과 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 학습 파라미터에 대해 Bi-LSTM 계층을 통과시킨 후 각각의 Bi-LSTM을 계층을 통해 최종적으로 두 loss의 joint loss를 구한다. 결과적으로, Bi-LSTM 모델을 활용하여 단일 Bi-LSTM 모델보다 MTL 기법을 적용한 모델에서 1.1%~4.6%의 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권4호
• /
• pp.246-254
• /
• 2020

본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱 기법을 이용한 측면주사 소나 영상의 비균일 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm(ISTA) 알고리즘을 기반으로 하고 있으며 성능 향상을 위해 학습네트워크의 비선형성을 강화시키는 전략을 선택하였다. 제안된 구조는 입력 신호를 비선형 변환과 초기화 하는 부분, Sparse 공간으로 변환 및 역변환하는 ISTA block, 특징 공간에서 픽셀 공간으로 변환하는 부분으로 구성된다. 제안된 기법은 다양한 모의 실험을 통해 잡음 제거 성능 및 메모리 효율성 측면에서 우수함이 입증되었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.725-732
• /
• 2020

본 논문은 소외계층 아동의 운동학습프로그램에서 체력 활동 중 나를 잘 따른다(0-9), 마음의 결정을 내리는데 많은 시간이 걸린다(0-9), 맥빠진(0-9) 등을 변수로 사용하여 '성별', '체육교실', 나이의 '상중하'를 분류하고 스포츠 재활치료를 통한 자아 탄력(ego-resiliency)과 자아 통제(self-control)의 변화를 관찰하여 정신 건강 변화를 알아본다. 이를 위해 취득한 데이터를 병합하고 Label encoder와 One-hot encoding을 사용하여 숫자의 크고 작음의 특성을 제거한 후 MLP, SVM, Dicesion tree, RNN, LSTM의 각각의 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하기 위해 Train, Test 데이터를 75%, 25% 스플릿 한 뒤 Train 데이터로 알고리즘을 학습하고 Test 데이터로 알고리즘의 정확성을 측정한다. 측정 결과 성별에서는 LSTM, 체육 교실은 MLP와 LSTM, 나이는 SVM이 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제8권4호
• /
• pp.33-37
• /
• 2019

심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.

• Journal of Menopausal Medicine
• /
• 제24권3호
• /
• pp.183-187
• /
• 2018

Objectives: The present mini review aimed to summarize the existing knowledge regarding the beneficial and adverse effects of raloxifene in menopausal women. Methods: This study is a review of relevant publications about the effects of raloxifene on sleep disorder, depression, venous thromboembolism, the plasma concentration of lipoprotein, breast cancer, and cognitive function among menopausal women. Results: Raloxifene showed no significant effect on depression and sleep disorder. Verbal memory improved with administration of 60 mg/day of raloxifene while a mild cognitive impairment risk reduction by 33% was observed with administration of 120 mg/day of raloxifene. Raloxifene was associated with a 50% decrease in the need for prolapse surgery. The result of a meta-analysis showed a significant decline in the plasma concentration of lipoprotein in the raloxifene group compared to placebo (standardized mean difference, -0.43; 10 trials). A network meta-analysis showed that raloxifene significantly decreased the risk of breast cancer (relative risk, 0.572; 95% confidence interval, 0.327-0.881; P = 0.01). In terms of adverse effects of raloxifene, the odds ratio (OR) was observed to be 1.54 (P = 0.006), indicating 54% increase in the risk of deep vein thrombosis (DVT) while the OR for pulmonary embolism (PE) was 1.05, suggesting a 91% increase in the risk of PE alone (P = 0.03). Conclusions: Raloxifene had no significant effect on depression and sleep disorder but decreased the concentration of lipoprotein. Raloxifene administration was associated with an increased risk of DVT and PE and a decreased risk of breast cancer and pelvic organ prolapse in postmenopausal women.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.473-480
• /
• 2019

스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.613-616
• /
• 2009

평택항의 원양어선 회사에서 정보현황은 선박 배치도와 철판과 자석 등으로 구성된 수작업에 의한 현황판 보드를 이용하고 있다. 유비쿼터스 네트워크를 기반으로 하는 인터넷 웹 애플리케이션 환경에서 매 시간마다 접수된 항해중인 37척의 원양선박정보를 인터넷에 연결된 PC에서 표시하는 연구를 한다. Flash 기술 기반의 RIA의 활용을 통해 3단 가로 그리드 구성으로 Digital Dash-Board을 구성하여 6대양에 운항중인 선박항해위치 및 위도, 경도 표시는 물론 각종 정보를 visual하게 display한다. 운영자 및 사용자에게 편의성을 높일 수 있고, 실시간 데이터를 활용해서 역동적인 Web Application 구축에 중점을 두었다.