• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.385-391
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• 2021

본 논문에서는 예비교사 및 현직교사를 대상으로 한 인공지능 소양교육을 위해, 딥러닝 인공신경망 교육 사례를 연구하였다. 또한, 제안한 교육 사례를 통해, 초중고 학생들이 경험할 수 있는 인공신경망 원리교육 콘텐츠를 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 우선 2종 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리 교육 사례를 제시하였다. 그리고 인공신경망 확장 응용 교육 사례로, 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제시하였다. 인공신경망에 인식시키고자 하는 이미지 개수에 따라 출력층의 개수를 변경하여 스프레드시트로 구현한 사례를 구분하여 설명하였다. 또한, 인공신경망 동작 결과를 체험하기 위해, 지도학습 방식의 인공신경망에 필요한 학습데이터를 직접 작성해보는 교육 내용을 제시하였다. 본 논문에서는 인공신경망의 구현과 인식 테스트 결과를 스프레드시트를 사용하여 시각적으로 나타내었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1061-1080
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• 2023

Artificial intelligence (AI) in radiology is a rapidly developing field with several prospective clinical studies demonstrating its benefits in clinical practice. In 2022, the Korean Society of Radiology held a forum to discuss the challenges and drawbacks in AI development and implementation. Various barriers hinder the successful application and widespread adoption of AI in radiology, such as limited annotated data, data privacy and security, data heterogeneity, imbalanced data, model interpretability, overfitting, and integration with clinical workflows. In this review, some of the various possible solutions to these challenges are presented and discussed; these include training with longitudinal and multimodal datasets, dense training with multitask learning and multimodal learning, self-supervised contrastive learning, various image modifications and syntheses using generative models, explainable AI, causal learning, federated learning with large data models, and digital twins.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.187-197
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• 2020

최근 신경망 기반의 학습 알고리즘인 딥 러닝 기술의 발전으로 인해 텍스트의 문맥을 고려한 문서 임베딩 모델이 다양하게 고안되었으며, 특히 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 학습을 수행한 사전 학습 언어 모델을 사용하여 분석 문서의 벡터를 추론하는 방식의 임베딩이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 기존의 사전 학습 언어 모델을 사용하여 새로운 텍스트에 대한 임베딩을 수행할 경우 해당 텍스트가 가진 고유한 정보를 충분히 활용하지 못한다는 한계를 가지며, 이는 특히 텍스트가 가진 토큰의 수에 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 다수의 토큰을 포함한 장문 텍스트의 정보를 최대한 활용하여 해당 텍스트의 벡터를 도출할 수 있는 자기 지도 학습 기반의 사전 학습 언어 모델 미세 조정 방법을 제안한다. 또한, 제안 방법론을 실제 뉴스 기사에 적용하여 문서 벡터를 도출하고 이를 활용하여 뉴스의 카테고리 분류 실험을 수행하는 외부적인 임베딩 평가를 수행함으로써, 제안 방법론과 기존 문서 임베딩 모델과의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안 방법론을 통해 도출된 벡터가 텍스트의 고유 정보를 충분히 활용함으로써, 문서의 특성을 더욱 정확하게 표현할 수 있음을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.365-381
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• 2023

The existing vision-based techniques for inspection and condition assessment of civil infrastructure are mostly manual and consequently time-consuming, expensive, subjective, and risky. As a viable alternative, researchers in the past resorted to deep learning-based autonomous damage detection algorithms for expedited post-disaster reconnaissance of structures. Although a number of automatic damage detection algorithms have been proposed, the scarcity of labeled training data remains a major concern. To address this issue, this study proposed a semi-supervised learning (SSL) framework based on consistency regularization and cross-supervision. Image data from post-earthquake reconnaissance, that contains cracks, spalling, and exposed rebars are used to evaluate the proposed solution. Experiments are carried out under different data partition protocols, and it is shown that the proposed SSL method can make use of unlabeled images to enhance the segmentation performance when limited amount of ground truth labels are provided. This study also proposes DeepLab-AASPP and modified versions of U-Net++ based on channel-wise attention mechanism to better segment the components and damage areas from images of reinforced concrete buildings. The channel-wise attention mechanism can effectively improve the performance of the network by dynamically scaling the feature maps so that the networks can focus on more informative feature maps in the concatenation layer. The proposed DeepLab-AASPP achieves the best performance on component segmentation and damage state segmentation tasks with mIoU scores of 0.9850 and 0.7032, respectively. For crack, spalling, and rebar segmentation tasks, modified U-Net++ obtains the best performance with Igou scores (excluding the background pixels) of 0.5449, 0.9375, and 0.5018, respectively. The proposed architectures win the second place in IC-SHM2021 competition in all five tasks of Project 2.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.85-92
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• 2023

X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI)과 같은 의료데이터에서 딥러닝을 활용해 질병 유무 판별 태스크와 같은 문제를 해결하려는 시도가 활발하다. 대부분의 데이터 기반 딥러닝 문제들은 높은 정확도 달성과 정답과 비교하는 성능평가의 활용을 위해 지도학습기법을 사용해야 한다. 지도학습에는 다량의 이미지와 레이블 세트가 필요하지만, 학습에 충분한 양의 의료 이미지 데이터를 얻기는 어렵다. 다양한 데이터 증강 기법을 통해 적은 양의 의료이미지와 레이블 세트로 지도학습 기반 모델의 과소적합 문제를 극복할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 갈비뼈 골절 세그멘테이션 모델의 성능 향상과 효과적인 좌우 반전, 회전, 스케일링 등의 데이터 증강 기법을 탐색한다. 좌우 반전과 30° 회전, 60° 회전으로 증강한 데이터셋은 모델 성능 향상에 기여하지만, 90° 회전 및 ⨯0.5 스케일링은 모델 성능을 저하한다. 이는 데이터셋 및 태스크에 따라 적절한 데이터 증강 기법의 사용이 필요함을 나타낸다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 한국생산제조학회지
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• 제6권1호
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• pp.7-17
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• 1997

During the past decade, there were many well-established theories for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of industrial robot control. Neural network computing methods provide one approach to the development of adaptive and learning behavior in robotic system for manufacturing. Computational neural networks have been demonstrated which exhibit capabilities for supervised learning, matching, and generalization for problems on an experimental scale. Supervised learning could improve the efficiency of training and development of robotic systems. In this paper, a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors is proposed. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are developed particularly for fast numerical computations involving sums and products of variables. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be an efficient control scheme for implementation of real-time control for SCARA robot with four-axes by experiment.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.457-462
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• 2006

많은 경우에 분류데이터의 생성은 사람의 시간과 노력에 의존하기 때문에 많은 비용과 시간을 요구한다. 이에 반하여 미분류 데이터는 거의 비용을 들이지 않고 무제한의 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 따라서 기계학습에 있어서 이러한 미분류 데이터를 이용하여 분류학습의 성능을 향상시킬 수 있는 준감독자(semi-supervised)학습 방법이 최근 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 미분류 데이터가 분류학습의 성능향상에 마치는 영향을 분석하기 위하여 나이브 베이지안의 환경에서 미분류 데이터를 이용한 학습방법을 제시하고 이를 이용하여 미분류 데이터의 효용성을 실험적으로 조사하였다. 미분류 데이터는 나이브 베이지안의 환경에서 분류데이터의 숫자가 적을 때 특히 많은 효과를 보임을 알 수 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제47권2호
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• pp.176-186
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• 2015

Pattern classifications have become important tools for fault diagnosis in nuclear power plants (NPP). However, it is often difficult to obtain training data under fault conditions to train a supervised classification model. By contrast, normal plant operating data can be easily made available through increased deployment of supervisory, control, and data acquisition systems. Such data can also be used to train classification models to improve the performance of fault diagnosis scheme. In this paper, a fault diagnosis scheme based on semisupervised classification (SSC) scheme is developed. In this scheme, new measurements collected from the plant are integrated with data observed under fault conditions to train the SSC models. The trained models are subsequently applied to new measurements for fault diagnosis. In comparison with supervised classifiers, the proposed scheme requires significantly fewer data collected under fault conditions to train the classifier. The developed scheme has been validated using different fault scenarios on a desktop NPP simulator as well as on a physical NPP simulator using a graph-based SSC algorithm. All the considered faults have been successfully diagnosed. The results have demonstrated that SSC is a promising tool for fault diagnosis in NPPs.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제26권6호
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• pp.695-704
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• 2002

Generally, induction motor controller requires rotor speed sensor for commutation and current control, but it increases cost and size of the motor. So in these days, various researches including speed sensorless vector control have been reported and some of them have been put to practical use. In this paper a new speed estimation method using neural networks is proposed. The optimal neural network structure was tracked down by trial and error, and it was found that the 8-16-1 neural network has given correct results for the instantaneous rotor speed. Supervised learning methods, through which the neural network is trained to learn the input/output pattern presented, are typically used. The back-propagation technique is used to adjust the neural network weights during training. The rotor speed is calculated by weights and eight inputs to the neural network. Also, the proposed method has advantages such as the independency on machine parameters, the insensitivity to the load condition, and the stability in the low speed operation.