• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.735-742
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• 2019

본 논문에서는 스파이크그램을 기반으로 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 음소 인식에 널리 사용되는 푸리에 변환 기반의 특성은 청각 기관의 동작에 부합하는 과정으로 구해지지 않으며 프레임 단위로 추출되어 높은 시간 해상도를 가지지 못한다. 따라서 음소 인식의 성능 향상을 위해 높은 시간 해상도를 가지면서 인간의 청각기관을 모델링 하는 새로운 음성 특성 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 청각 기관의 특성 추출 및 전달 과정을 모델링 하는 기법인 스파이크그램을 사용하여 음성 신호를 분석하고, 이로부터 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 심층 신경망 기반의 음소 인식기를 사용하여 제안한 특성의 음소 인식 성능을 측정하였고, 짧은 음소에 대해 제안 특성이 기존 푸리에 변환 기반의 특성보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 청각 모델을 기반으로 추출된 새로운 음성 특성을 사용하여 음소 인식이 가능함을 확인할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.430-437
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• 2021

본 논문에서는 DCGAN 기반의 크로스 레이어 보상 방법을 이용하여 소프트에러의 영향을 줄이는 얼굴인식 기법을 제안한다. JPEG 파일의 데이터 블록에서 소프트에러가 발생할 때, 이 블록들은 제대로 복호화되지 않을 수 있다. 이전 연구에서 해당 블록들은 얼굴 사진들의 평균 이미지를 이용해 대체하였으며, 인식률을 어느 정도 향상하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 확장으로 DCGAN 기반의 보상 기법을 다룬다. 패리티 비트 검사기를 이용하는 임베디드 시스템 레이어에서 소프트에러가 발생할 때, 이 에러는 애플리케이션 레이어에서 DCGAN을 이용하여 보상된다. 얼굴 이미지의 소프트에러를 보상하기 위해서 DCGAN 구조를 이용하여 블록 데이터의 손실을 보상한다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 제안된 방식이 소프트에러로 인한 성능 악화를 효율적으로 보상한다는 것을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.9-17
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• 2021

최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.571-577
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• 2021

본 논문에서는 자율주행자동차의 안전성 및 보안성을 보장하기 위해서 설계하고 검증하는 방법을 규정한 국제 표준인 ISO/TR 4804에 대해 다룬다. ISO/TR 4804는 자율주행자동차가 (1) 인간 운전자보다 훨씬 더 안전하고 (2) 타당하지 않은 위험이 없도록 하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 12개의 안전성 및 보안성 원칙을 제시한다. 설계 과정에서는 (1) 안전성 및 보안성 원칙을 달성하는데 필요한 13개의 역량, (2) 이 역량을 수행하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 요소, (3) 이 요소를 결합한 논리적, 일반적인 아키텍쳐 등을 규정한다. 검증 과정에서는 (1) 안전성 및 보안성을 검증하기 위한 5개의 과업, (2) 이 과업을 완수하기 위한 테스트 목표, 플랫폼, 솔루션, (3) 시뮬레이션 방법 및 필드 운영 방법, (4) 하드웨어 및 소프트웨어 요소의 검증 방법 등을 규정한다. 특히 심층 신경망을 하나의 소프트웨어 요소로 간주하고, 심층 신경망이 적용된 자율주행자동차를 설계하고 검증하는 방법을 규정한다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.979-993
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• 2021

음향 장면 분류는 오디오 파일이 녹음된 환경이 어디인지 분류하는 문제이다. 이는 음향 장면 분류와 관련한 대회인 DCASE 대회에서 꾸준하게 연구되었던 분야이다. 실제 응용 분야에 음향 장면 분류 문제를 적용할 때, 모델의 복잡도를 고려하여야 한다. 특히 경량 기기에 적용하기 위해서는 경량 딥러닝 모델이 필요하다. 우리는 경량 기술이 적용된 여러 모델을 비교하였다. 먼저 log mel-spectrogram, deltas, delta-deltas 피쳐를 사용한 합성곱 신경망(CNN) 기반의 기본 모델을 제안하였다. 그리고 원래의 합성곱 층을 depthwise separable convolution block, linear bottleneck inverted residual block과 같은 효율적인 합성곱 블록으로 대체하고, 각 모델에 대하여 Quantization를 적용하여 경량 모델을 제안하였다. 경량화 기술을 고려한 모델은 기본 모델에 대비하여 성능이 비슷하거나 조금 낮은 성능을 보였지만, 모델 사이즈는 503KB에서 42.76KB로 작아진 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.45-51
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• 2021

급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권3호
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• pp.353-360
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• 2019

Epilepsy surgery that eliminates the epileptogenic focus or disconnects the epileptic network has the potential to significantly improve seizure control in patients with medically intractable epilepsy. Magnetic resonance-guided laser interstitial thermal therapy (MRgLITT) has been an established option for epilepsy surgery since the US Food and Drug Administration cleared the use of MRgLITT in neurosurgery in 2007. MRgLITT is an ablative stereotactic procedure utilizing heat that is converted from laser energy, and the temperature of the tissue is monitored in real-time by MR thermography. Real-time quantitative thermal monitoring enables titration of laser energy for cellular injury, and it also estimates the extent of tissue damage. MRgLITT is applicable for lesion ablation in cases that the epileptogenic foci are localized and/or deep-seated such as in the mesial temporal lobe epilepsy and hypothalamic hamartoma. Seizure-free outcomes after MRgLITT are comparable to those of open surgery in well-selected patients such as those with mesial temporal sclerosis. Particularly in patients with hypothalamic hamartoma. In addition, MRgLITT can also be applied to ablate multiple discrete lesions of focal cortical dysplasia and tuberous sclerosis complex without the need for multiple craniotomies, as well as disconnection surgery such as corpus callosotomy. Careful planning of the target, the optimal trajectory of the laser probe, and the appropriate parameters for energy delivery are paramount to improve the seizure outcome and to reduce the complication caused by the thermal damage to the surrounding critical structures.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.71-78
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• 2019

본 연구는 P2P 대부 플랫폼에서 우수 대출자를 예측시 유용한 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 그 성과를 실증적으로 검증하고자 한다. P2P 대부 관련 우수 대출자를 추정할 때 일어나는 문제점중의 하나는 클래스 간 불균형이 심하여 이를 해결하지 않고서는 우수 대출자 예측이 쉽지 않다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 SMOTE, 즉 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 LendingClub 데이터셋에 적용하여 성과를 검증하였다. 검증결과 SMOTE 방법은 서포트 벡터머신, k-최근접이웃, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그리고 딥 뉴럴네트워크 분류기와 비교하여 통계적으로 우수한 성과를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.301-307
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• 2018

검색에서 이미지는 시각적 속성이 중요지만, 기존의 검색방법은 문서 검색을 위한 방법에 초점이 맞춰져 있어 이미지의 속성 정보가 미반영된 키워드 중심의 검색 시스템이 대부분이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 이미지의 벡터정보를 기반으로 유사 이미지를 검색할 수 있는 모델과 스케치로 검색 쿼리를 제공하여 유사 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 GAN을 이용하여 스케치를 이미지 수준으로 업 샘플링하고, 이미지를 CNN을 통해 벡터로 변환한 후, 벡터 공간 모델을 이용하여 유사 이미지를 검색한다. 제안된 모델을 구현하기 위하여 패션 이미지를 이용하여 모델을 학습시켰고 패션 이미지 검색 시스템을 개발하였다. 성능 측정은 Precision at k를 이용하였으며, 0.774와 0.445의 성능 결과를 보였다. 제안된 방법을 이용하면 이미지 검색 의도를 키워드로 표현하는데 어려움을 느끼는 사용자들의 검색 결과에 긍정적 효과가 나타날 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.217-226
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• 2019

본 논문에서는 가이디드 영상 필터 (guided image filter: GIF)를 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network; CNN)을 이용한 역 톤 매핑 (inverse tone-mapping) 기법의 결과를 향상시킬 수 있는 필터링 기법을 제안한다. 저동적범위 (low dynamic range; LDR) 영상을 고동적범위 (high dynamic range; HDR) 디스플레이에서 표현할 수 있도록 변환하는 역 톤 매핑 기법은 지속적으로 제안되어왔다. 최근 들어 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상을 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 그 중엔 제한된 동적범위 (dynamic range)로 인해 화소가 포화되어 기존 화소 정보가 손실되는데 이를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬이 존재한다. 해당 알고리듬은 비포화 영역의 잡음까지는 억제하지 못하며 포화 영역의 디테일까지는 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중된 가이디드 영상 필터 (weighted guided image filter; WGIF)를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 억제하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 최종 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 HDR 정량적 화질평가 지표를 측정하였을 때 기존의 알고리듬에 비해 높은 화질평가 지수를 나타내었다.