• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.72-81
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• 2022

본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.21-30
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• 2022

전단강도는 암반 비탈면 안정성 평가에서 가장 중요한 지표이다. 일반적으로 기존 문헌자료, 역해석, 실험 등의 결과를 비교하여 산정한다. 암반 비탈면에서의 전단강도는 불연속면의 상태와 관련된 변수를 추가로 고려해야 한다. 이 변수들은 시추조사를 통해 여부를 파악하는 것이 어려울뿐더러 전단강도와의 정확한 관계를 찾아내기도 어렵다. 본 연구에서는 역해석을 통해 산정된 데이터를 이용했다. 기존 고려되었던 변수들의 관계를 딥러닝에 접목시켜 전단강도 산정에 적합한지 그 가능성을 모색하였다. 비교를 위해 기존에 사용되는 간단한 선형회귀(Linear Regression) 모델과 딥러닝 알고리즘인 심층인공신경망(DNN) 모델을 사용하였다. 각 분석 모델은 비슷한 예측결과를 도출해내었지만 미세한 차이로 DNN의 설명력이 개선된 결과를 나타내었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.73-78
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• 2023

당뇨병은 전 세계적으로 유병률이 빠르게 증가하고 있는 만성 질환으로, 합병증으로 인한 사망률도 지속적으로 증가하고 있다. 이로 인해 혈당 관리는 현대 사회에서 매우 중요한 과제로 대두되고 있다. 혈당 관리에는 식이요법, 운동요법, 약물요법 등이 있다. 그 중 식이요법은 고혈당을 유발하는 식품을 피하며 혈당 변동을 최소화하는 방법으로, 혈당 관리에 있어서 가장 근본이 되는 기초공사이며, 당뇨병 환자 뿐만 아니라 일반인들도 보다 쉽게 접근할 수 있다. 현재 국내·외 여러 플랫폼에서는 식이요법과 관련하여 식단 구성 서비스를 제공하고 있지만, 이는 주로 사용자나 전문 코치에 의해 수행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 DNN을 기반으로 한 정확한 Kcal 산출 모델을 구현하고, 이를 기반으로 혈당 관리를 위한 일련의 식이요법 알고리즘을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.919-928
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• 2023

딥러닝 기술은 자율 주행 자동차, 이미지 생성, 가상 음성 구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 하드웨어 장치에서 고속 동작을 위해 딥러닝 가속기가 등장하게 되었다. 그러나 최근에는 딥러닝 가속기에서 발생하는 부채널 정보를 이용한 내부 비밀 정보를 복구하는 공격이 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 MNIST 숫자 분류기를 마이크로 컨트롤러에서 구현한 후 상관 전력 분석(Correlation Power Analysis) 공격을 시도하여 딥러닝 가속기의 가중치(weight)를 충분히 복구할 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 전력 분석 공격에 대응하기 위해 전력 측정 시점의 정렬 혼돈(misalignment) 원리를 적용한 Node-CUT 셔플링 방법을 제안하였다. 제안하는 대응책은 부채널 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, Fisher-Yates 셔플링 기법을 사용하는 것보다 추가 계산량이 1/3보다 더 줄어듦을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.841-852
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• 2023

국내 전력계통의 주파수 조정용 발전기로 사용되고 있는 가스터빈은 탄소중립 정책과 더불어 신속한 기동·정지 및 높은 열효율 등으로 인해 이용률이 증가하고 있다. 가스터빈은 고온의 화염을 이용하여 터빈을 회전시키기 때문에 터빈 입구온도가 기기의 성능과 수명을 좌우하는 핵심요소로 작용하고 있다. 하지만 입구온도는 직접적인 측정이 불가능함에 따라 제작사가 산출한 온도를 이용하거나, 현장 경험을 토대로 하여 예측된 온도를 적용하고 있어서 가스터빈의 안정적인 운전 및 유지관리에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망에서 많이 사용되고 있는 DNN(: Deep Neural Network) 기반으로 하는 재열 가스터빈의 입구온도를 예측할 수 있는 모델을 제시하고 실측 데이터를 기반으로 제안된 DNN의 성능을 검증하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.127-135
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• 2024

해당 논문의 목적은 deep neural network(DNN) 알고리즘을 이용하여 불포화토 지반의 압축파 속도와 간극률 간의 관계를 도출하는 것이다. 입력 인자는 error norm 방법으로 각각의 값이 간극률에 미치는 영향을 조사하였으며, 결론적으로 압축파 속도가 간극률 산정에 제일 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 압축파 속도와 간극률은 현장 및 실내 실험을 통해 도출하였으며, 총 266개의 수치 데이터를 이용하였다. DNN 적용 결과는 매 횟수마다 계산된 MSE 손실로 표현하였으며, 초반의 계산 횟수 단계에서 거의 0에 수렴하는 결과를 도출하였다. 예측된 간극률은 train과 validation으로 구분하여 분석하였으며, 실제 데이터와 비교하였을 경우 결정계수는 각각 0.97과 0.98로 나타나 높은 신뢰성을 보여준다. 해당 연구에서는 error norm 분석을 통해 민감도가 작은 인자는 배제하고 영향성이 높은 인자를 통해 종속 변수를 예측하는 방법론을 제시하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.89-100
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• 2024

컴퓨터 비전 분야에서 You Look Only Once(YOLO)와 ResNet 등의 모델은 실시간 성능과 높은 정확도로 인해 널리 사용되고 있다. 그러나 실제 환경에 이러한 모델들을 적용하려면 런타임 호환성, 메모리 사용량, 컴퓨팅 리소스 및 실시간 조건 등의 요소를 고려해야 한다. 본 연구에서는 세 가지 심층 모델 런타임 ONNX Runtime, TensorRT 및 OpenCV DNN의 특성을 비교하고, 2가지 모델에 대한 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 현장 적용을 위한 런타임 선택에 기준을 제공해 주는 것이 논문의 목표이다. 실험에서는 차량 번호판 인식 및 분류 업무에 대해 소요 시간, 메모리 사용량, 정확도 평가 지표를 기반으로 런타임들을 비교한다. 실험 결과, ONNX Runtime은 복잡한 객체 탐지 성능이 우수하며, OpenCV DNN은 제한된 메모리 환경에 적합하고, TensorRT는 복잡한 모델의 실행 속도가 우수하다는 것을 보여준다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.26-32
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• 2020

There are many airline customer evaluation data, but they are insufficient in terms of predicting customer satisfaction in practice. In particular, they are generally insufficient in case of verification of data value and development of a customer satisfaction prediction model based on customer evaluation data. In this paper, airline customer satisfaction analysis is conducted through an experiment of correlation analysis between customer evaluation data provided by Google's Kaggle. The difference in accuracy varied according to the three types, which are the overall variables, the top 4 and top 8 variables with the highest correlation. To build an airline customer satisfaction prediction model, they are applied to three classification algorithms of Random Forest, SVM, DNN and conduct a classification experiment. They are divided into training data and verification data by 7:3. As a result, the DNN model showed the lowest accuracy at 86.4%, while the SVM model at 89% and the Random Forest model at 95.7% showed the highest accuracy and performance.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권3호
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• pp.125-130
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• 2020

At the end of 1997, the volatility of the exchange rate intensified as the nation's exchange rate system was converted into a free-floating exchange rate system. As a result, managing the exchange rate is becoming a very important task, and the need for forecasting the exchange rate is growing. The exchange rate prediction model using the existing exchange rate prediction method, statistical technique, cannot find a nonlinear pattern of the time series variable, and it is difficult to analyze the time series with the variability cluster phenomenon. And as the number of variables to be analyzed increases, the number of parameters to be estimated increases, and it is not easy to interpret the meaning of the estimated coefficients. Accordingly, the exchange rate prediction model using artificial neural network, rather than statistical technique, is presented. Using DNN, which is the basis of deep learning among artificial neural networks, and LSTM, a recurrent neural network model, the number of hidden layers, neurons, and activation function changes of each model found the optimal exchange rate prediction model. The study found that although there were model differences, LSTM models performed better than DNN models and performed best when the activation function was Tanh.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.453-458
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• 2018

본 논문은 한국어 자소를 인식 단위로 사용한 hybrid CTC-Attention 모델 기반 end-to-end speech recognition을 제안한다. End-to-end speech recognition은 기존에 사용된 DNN-HMM 기반 음향 모델과 N-gram 기반 언어 모델, WFST를 이용한 decoding network라는 여러 개의 모듈로 이루어진 과정을 하나의 DNN network를 통해 처리하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 end-to-end 모델의 출력을 추정하기 위해 자소 단위의 출력구조를 사용한다. 자소 기반으로 네트워크를 구성하는 경우, 추정해야 하는 출력 파라미터의 개수가 11,172개에서 49개로 줄어들어 보다 효율적인 학습이 가능하다. 이를 구현하기 위해, end-to-end 학습에 주로 사용되는 DNN 네트워크 구조인 CTC와 Attention network 모델을 조합하여 end-to-end 모델을 구성하였다. 실험 결과, 음절 오류율 기준 10.05%의 성능을 보였다.