• 한국음향학회지
• /
• 제39권4호
• /
• pp.292-302
• /
• 2020

기계학습 알고리즘은 소나 및 레이더를 포함한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 최근 개발된 GAN(Generative Adversarial Networks)의 변형인 Cycle-Consistency Generative Adversarial Network(CycleGAN)은 쌍을 이루지 않은 이미지-이미지 변환에 대해 검증된 네트워크이다. 본 논문에서는 높은 품질로 수중 선박 엔진음을 변환시킬 수 있는 변형된 CycleGAN을 제안한다. 제안된 네트워크는 수중 음향을 기존영역에서 목표영역으로 변환시키는 생성자 모델과 데이터를 참과 거짓으로 구분하는 개선된 식별자 그리고 변환된 수환 일관성(Cycle Consistency) 손실함수로 구성된다. 제안된 CycleGAN의 정량 및 정성분석은 공개적으로 사용 가능한 수중 데이터 ShipsEar을 사용하여 기존 알고리즘들과 Mel-cepstral분포, 구조적 유사 지수, 최소 거리 비교, 평균 의견 점수를 평가 및 비교함으로써 수행되었고, 분석결과는 제안된 네트워크의 유효성을 입증하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제29권6호
• /
• pp.81-93
• /
• 2022

As deep learning technology in natural language and visual processing has rapidly developed, collaborative filtering-based recommendation systems using deep learning technology are being actively introduced in the recommendation field. In this study, OCF-GAN, a hybrid collaborative filtering model using GAN, was proposed to solve the one-class and cold-start problems, and its usefulness was verified through performance evaluation. OCF-GAN based on conditional GAN consists of a generator that generates a pattern similar to the actual user preference pattern and a discriminator that tries to distinguish the actual preference pattern from the generated preference pattern. When the training is completed, user preference vectors are generated based on the actual distribution of preferred items. In addition, the cold-start problem was solved by using a hybrid collaborative filtering recommendation method that additionally utilizes user and item profiles. As a result of the performance evaluation, it was found that the performance of the OCF-GAN with additional information was superior in all indicators of the Top 5 and Top 20 recommendations compared to the existing GAN-based recommender. This phenomenon was more clearly revealed in experiments with cold-start users and items.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.580-583
• /
• 2018

본 논문에서는 SeqGAN 모델을 사용하여 한국어 시를 자동 생성해 보았다. SeqGAN 모델은 문장 생성을 위해 재귀 신경망과 강화 학습 알고리즘의 하나인 정책 그라디언트(Policy Gradient)와 몬테카를로 검색(Monte Carlo Search, MC) 기법을 생성기에 적용하였다. 시 문장을 자동 생성하기 위한 학습 데이터로는 사랑을 주제로 작성된 시를 사용하였다. SeqGAN 모델을 사용하여 자동 생성된 시는 동일한 구절이 여러번 반복되는 문제를 보였지만 한국어 텍스트 생성에 있어 SeqGAN 모델이 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.942-945
• /
• 2019

현재 딥러닝은 컴퓨터 분야에서 이미지 처리 방법으로 활용도가 높아지면서 딥러닝 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 이미지 생성모델은 대표적으로 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망) 모델을 활용하고 있다. GAN은 생성기 네트워크와 판별기 네트워크를 이용하여 진짜 같은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 실제 이미지와의 오차를 최소화해야 하며 이때 사용하는 함수를 손실함수라고 한다. GAN에서 손실함수는 이미지를 생성하는 학습이 불안정하여 이미지 품질이 떨어지는 문제가 있다. 개선된 GAN 관련 연구가 진행되고 있지만 완전한 문제 해결에는 부족하다. 본 논문은 7개의 GAN 모델에서 사용하는 손실함수를 분류하고 특징을 분석한다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
• /
• 제8권2호
• /
• pp.137-141
• /
• 2022

To inspect the power facility faults using artificial intelligence, it need that improve the accuracy of the diagnostic model are required. Data augmentation skill using generative adversarial network (GAN) is one of the best ways to improve deep learning performance. GAN model can create realistic-looking fake images using two competitive learning networks such as discriminator and generator. In this study, we intend to verify the effectiveness of virtual data generation technology by including the fake image of power facility generated through GAN in the deep learning training set. The GAN-based fake image was created for damage of LP insulator, and ResNet based normal and defect classification model was developed to verify the effect. Through this, we analyzed the model accuracy according to the ratio of normal and defective training data.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.404-408
• /
• 2019

비지도 학습 모델인 GAN은 학습 데이터 구축이 어려운 여러 분야에 활용되고 있으며, 알려진 문제점들을 보완하기 위해 다양한 모델 결합 및 변형으로 발전하고 있다. 하지만 문장을 생성하는 GAN은 풀어야 할 문제가 많다. 그중에서도 문제가 되는 것은 완성도가 높은 문장을 생성하는데 어려움이 있다는 것이다. 본 논문에서는 단어 그래프를 구성하여 GAN의 학습에 도움을 주며 완성도가 높은 문장을 생성하는 방법을 제안한다.

• 동의신경정신과학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.59-82
• /
• 2012

Objectives : We purposed to objectify the pattern diagnosis of Tic disorders through factor and reliability analysis regarding a pattern identification questionnaire concerning Tic disorders in children. Methods : We chose and studied 144 children who were pattern-diagnosed out of 200 tic disordered children who visited H hospital in Seoul from January 2006 to April 2011. Results : 1. TTD (50%) was the most common type and the occurrence rate in male children was higher(4.76:1). Also, the rate of hospital visits was highest at the age 8(23.6%). 2. In results concering pattern diagnosis, Gan-poong-nae-dong was most frequently diagnosed in 53 patients (36.8%), and Dam-hwa-yo-sin (42 patients), Gan-sin-um-her (30 patients), and Bee-her-gan-wang (6 patients). 3. In an attempt to verify the reliability of the questionnaire, the coefficient regarding the whole questions (Cronbach ${\alpha}$) came to 0.909. Moreover, the reliability coefficient foreach sub factor was 0.687 in Ganpoong-nae-dong, 0.817 in Dam-hwa-yo-sin, 0.851 in Bee-her-gan-wang, and 0.726 in Gan-sin-um-her, respectively. Thus, their consistency was ensured. 4. In exploratory factor analysis concerning the most common five questions in the questionnaire, the questions of Dam-hwa-yo-sin and Gan-poong-nae-dong appeared to be part of different factors. While, Gan-sin-um-her and Bee-her-gan-wang questions showed that they belong to the same factors. 5. In factor analysis excluding both Gan-sin-um-her and Bee-her-gan-wang questions, both showed significant results; however, the one excluding Gan-sin-um-her showed improved results. Conclusions : From the above results concerning the Pattern Identification Questionnaire for Tic Disordered children, three separated patterns of Bee-her-gan-wang, Dam-hwa-yo-sin, Gan-poong-nae-dong are thought to be available for clinical use. However, further validity studies are needed.

• 한국BIM학회 논문집
• /
• 제12권1호
• /
• pp.55-61
• /
• 2022

Recently, demand for designing own space is increasing as the rapid growth of home furnishing market. However, there is a limitation that it is not easy to compare the style between before construction view and after view. This study aims to translate real image into another style with GAN model learned with interior images. To implement this, first we established style criteria and collected modern, natural, and classic style images, and experimented with ResNet, UNet, Gradient penalty concept to CycleGAN algorithm. As a result of training, model recognize common indoor image elements, such as floor, wall, and furniture, and suitable color, material was converted according to interior style. On the other hand, the form of furniture, ornaments, and detailed pattern expressions are difficult to be recognized by CycleGAN model, and the accuracy lacked. Although UNet converted images more radically than ResNet, it was more stained. The GAN algorithm allowed us to represent results within 2 seconds. Through this, it is possible to quickly and easily visualize and compare the front and after the interior space style to be constructed. Furthermore, this GAN will be available to use in the design rendering include interior.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.522-524
• /
• 2023

위치 기반 서비스(LBS)의 확산으로 다양한 분야에서 활용할 수 있는 많은 양의 경로 데이터가 생성되고 있다. 하지만 공격자가 경로 데이터를 통해 잠재적으로 사용자의 개인정보를 유추할 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 경로 데이터의 프라이버시를 보존하며 유용성을 유지할 수 있는 GAN(Generative Adversarial Network)을 사용한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 GAN은 생성된 결과물을 제어하지 못한다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ACGAN(Auxiliary classifier GAN)을 통해 생성된 결과물을 제어함으로써 경로 데이터의 민감한 정점을 숨기고, Attention mechanism을 결합하여 높은 유용성과 익명성을 제공하는 합성 경로 생성 모델인 TAP-GAN(Trajectory attention and protection-GAN)을 제안한다. 또한 모델의 성능을 입증하기 위해 유용성 및 익명성 실험을 진행하고, 선행 연구 모델과의 비교를 통해 TAP-GAN이 경로 데이터의 유용성을 보장하면서 사용자의 프라이버시를 효과적으로 보호할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.591-597
• /
• 2022

최근 데이터셋을 효율적으로 구축하는 방법으로 데이터 증강 기법과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 대표적인 데이터 증강 기법은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN)을 활용하는 방법이며, 이는 생성자와 판별자를 서로 경쟁 학습시킴으로써 진짜 데이터와 유사한 데이터를 생성해내는 기법이다. 그러나, GAN을 학습할 때 환경 및 진행 정도에 따라 생성되는 유사 데이터 중에서 픽셀이 깨지는 파손 영상이 발생하는 경우가 있으며, 이러한 영상은 데이터셋으로 활용할 수 없고 학습 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.