• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-474
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• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.91-99
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• 2018

스케치 기반 3차원 물체 검색은 다양한 3차원 물체를 사람이 손으로 그린 스케치를 질의(query)로 사용하여 물체를 편리하게 검색하는 방법이다. 본 논문에서는 스케치 기반 3차원 물체 검색을 위해 스케치 CNN(Convolutional Neural Network)과 Wasserstein CNN 모델에 Wasserstein Center 손실을 적용하여 물체의 검색 성공률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 Wasserstein Center 손실이란 각 물체의 클래스(category)의 중심을 학습하고, 동일한 클래스의 특징과 중심 간의 Wasserstein 거리가 작아지도록 만드는 방법이다. 이를 위하여 제안된 3차원 물체 검색은 다음의 단계로 수행된다. 첫 번째로, 3차원 물체의 특징은 3차원 물체를 여러 방향에서 촬영된 2차원 영상의 특징을 CNN을 이용하여 추출하고, 각 영상 특징의 Wasserstein 중심을 계산한다. 두 번째로, 스케치의 특징은 별도의 스케치 CNN을 이용하여 추출하였다. 마지막으로, 추출한 3차원 물체의 특징과 스케치의 특징을 본 논문에서 제안한 Wasserstein Center 손실을 이용하여 학습하고 스케치 기반의 3차원 물체 검색에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위하여 SHREC 13과 SHREC 14의 두 가지 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 평가하였으며, 제안된 방법이 기존의 스케치 기반 검색방법들과 비교하여 모든 측정 기준에서 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.123-131
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• 2021

완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.243-251
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• 2021

본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권1호
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• pp.3-19
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• 2022

Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.184-192
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• 2022

밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.

• 자원환경지질
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• 제55권3호
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• pp.309-316
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• 2022

암석 분류에 필요한 인적, 시간적 소모를 최소화하기 위해 최근 인공지능을 활용한 암석 분류 연구가 대두되었다. 이에 본 연구에서는 편광현미경 박편 이미지를 활용하여 염기성 화산암을 세분류하고자 하였다. 분류에 사용된 인공지능 모델은 Tensorflow, Keras 라이브러리를 기반으로 합성곱 신경망 모델을 자체 제작하였다. Olivine basalt, basaltic andesite, olivine tholeiite, trachytic olivine basalt 기준시료 박편을 개방 니콜, 직교 니콜, 그리고 gypsum plate를 장착하고 촬영한 이미지 총 720장을 인공지능 모델에 training : test = 7 : 3 비율로 학습시켰다. 학습결과, 80~90%이상의 분류 정확도를 보였다. 각각의 인공지능 모델의 분류 정확도를 확인하였을 때, 본 모델의 암석분류 방식이 지질학자의 암석 분류 프로세스와 크게 다르지 않을 것으로 예상된다. 나아가 본 모델 뿐 아니라 보다 다양한 암석종을 세분시키는 모델을 제작하여 통합한다면, 데이터 분류의 신속성과 비전문가의 접근성 모두를 만족시키는 인공지능 모델을 개발할 수 있으며, 이를 통해 암석학 기초연구의 새로운 틀을 마련할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.177-185
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• 2022

본 연구에서는 딥러닝을 통해 고해상도 광학 위성영상에 동종센서로 촬영한 영상을 참조하여 폐색 영역을 복원하는 방법을 제안하였다. 패치 단위로 분할된 영상에서 원본 영상의 화소 분포를 최대한 유지하며 폐색 영역을 모의한 영상과 주변 영상의 자연스러운 연속성을 위해 ConvNeXt 블록을 적용한 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 실험을 진행하였고 이를 3개의 실험지역에 대해 분석하였다. 또한, 학습패치 크기를 512*512화소로 하는 경우와 2배 확장한 1024*1024화소 크기의 적용 결과도 비교하였다. 서로 특징이 다른 3개의 지역에 대하여 실험한 결과, ConvNeXt CycleGAN 방법론이 기존의 CycleGAN을 적용한 영상, Histogram matching 영상과 비교하여 개선된 R² 값을 보여줌을 확인하였다. 학습에 사용되는 패치 크기별 실험의 경우 1024*1024화소의 패치를 사용한 결과, 약 0.98의 R²값이 산출되었으며 영상밴드별 화소 분포를 비교한 결과에서도 큰 패치 크기로 학습한 모의 결과가 원본 영상과 더 유사한 히스토그램 분포를 나타내었다. 이를 통해, 기존의 CycleGAN을 적용한 영상 및 Histogram matching 영상보다 발전된 ConvNeXt CycleGAN을 사용할 때 원본영상과 유사한 모의 결과를 도출할 수 있었고, 성공적인 모의를 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.211-218
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• 2022

연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.453-462
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• 2021

최근 몇 년 동안 국지성 집중호우의 빈도가 증가함에 따라 고해상도 레이더 자료의 중요성 및 활용성이 증가하고 있다. 하지만 여전히 레이더 자료의 경우 시·공간적 편의가 존재하고 이를 보정하는 것이 매우 중요하며 많은 연구에서 레이더 강우의 편의 보정을 위해 다양한 통계적 기법이 시도되었다. 본 연구에서는 시·공간적으로 강우를 추정할 수 있는 이중편파레이더의 편의를 지점 강우와 비교하여 보정하는 것을 목표로 한다. 환경부의 수자원관리 및 홍수 예측에 사용되는 S-밴드 이중편파레이더의 편의 보정을 위하여 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)기반의 Convolutional Autoencoder (CAE) 알고리즘을 구축하여 편의 보정을 수행하였다. CAE 모델의 입력자료는 환경부의 10분 단위 레이더 합성 강우자료와 같은 공간해상도로 보간된 지점 관측 강우자료를 사용하였으며, 자료의 기간은 미호천 유역에 홍수 경보가 발령된 2017년 7월 16일 00시부터 13시까지의 10분 단위 자료를 사용하였다. 그 결과로 지점 강우 대비 원시 레이더 강우의 편의가 줄어듦을 확인할 수 있으며 시·공간적으로 개선된 결과를 보여주고 있다. 따라서 각 인접한 격자 간의 공간 관계를 학습하는 CAE 모델은 레이더 및 위성에서 추정되는 격자형 기후 자료의 실시간 편의 보정에 사용할 수 있을 것으로 분석되었다.