• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.476-478
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• 2023

딥러닝은 컴퓨터 비전의 상당한 발전을 기여했지만, 딥러닝 모델을 학습하려면 대규모 데이터 세트가 필요하다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 바운딩 박스와 원본 이미지의 바운딩 박스를 결합하여 합성 데이터 생성기법을 제안한다. 원본 이미지와 동일한 범주의 데이터셋에서 참조 이미지의 객체를 추출한 다음 생성 모델을 사용하여 참조 이미지와 원본 이미지의 특징을 통합하여 새로운 합성 이미지를 만든다. 실험을 통해, 생성 기법을 통한 딥러닝 모델의 성능향상을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.468-474
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 실시간 화재경보 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 화재경보를 위한 딥러닝 학습 이미지 데이터셋은 인터넷을 통하여 1500장을 취득하였다. 일상적인 환경에서 취득된 다양한 이미지를 그대로 학습하게 되면 학습 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 학습 정확도 향상을 위해 화재 이미지 데이터 확장 방법을 제안한다. 데이터증강 방법은 밝기 조절, 블러링, 불꽃사진 합성을 이용해 학습 데이터 600장을 추가해 총 2100장을 학습했다. 불꽃 이미지 합성방법을 이용하여 확장된 데이터는 정확도 향상에 큰 영향을 주었다. 실시간 화재탐지 시스템은 영상 데이터에 딥러닝을 적용하여 화재를 탐지하고 사용자에게 알림을 전송하는 시스템이다. Edge AI시스템에 적합한 YOLO V4 TINY 모델을 custom 학습한 모델을 이용해 실시간으로 영상을 분석해 화재를 탐지하고 그 결과를 사용자에게 알리는 웹을 개발하였다. 제안한 데이터를 사용하였을 때 기존 방법에 비하여 약 10%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.301-307
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• 2023

딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.232-234
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• 2021

최근 휴먼-컴퓨터 인터페이스, 가상현식, 증강현실, 지능형 자동차등에서 얼굴표정 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 얼굴표정인식 연구는 대부분 맨얼굴을 대상으로 하고 있지만 최근 코로나-19로 인해 마스크 착용한 사람들이 많아지면서, 마스크를 착용했을 때의 표정인식에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 마스크를 착용했을 때에도 실시간으로 표정 분류가 가능한 시스템개발을 목표로 구동에 필요한 알고리즘을 조사했고, 그 중 Tiny-YOLOv3와 ResNet50 알고리즘을 이용하기로 했다. 얼굴과 표정 데이터셋 등에서 모은 이미지 데이터를 사용하여 실행해 보고 그 적절성 및 성능에 대해 평가해 보았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.468-473
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• 2023

본 논문은 사전 학습 언어 모델의 특성인 이방성과 문맥화에 주목하여 이에 대한 분석 실험과 한국어 언어 모델만의 새로운 관점을 제안한다. 최근 진행된 영어 언어 모델 분석 연구에서 영감을 받아, 한국어 언어 모델에서도 대조학습을 통한 이방성과 문맥화의 변화를 보고하였으며, 다양한 모델에 대하여 토큰들을 문맥화 정도에 따라 분류하였다. 또한, 한국어의 언어학적 특성을 고려하여, 허위 문맥화를 완화할 수 있는 토큰을 문맥 중심어로, 문맥 중심어의 임베딩을 모방하는 토큰을 문맥 기능어로 분류하는 기준을 제안하였다. 간단한 적대적 데이터 증강 실험을 통하여 제안하는 분류 기준의 가능성을 확인하였으며, 본 논문이 향후 평가 벤치마크 및 데이터셋 제작, 나아가 한국어를 위한 강건한 학습 방법론에 기여하길 바란다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.24-34
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• 2024

시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1707-1720
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• 2023

위성 시계열 데이터가 증가함에 따라 원격탐사 자료의 활용도가 높아지고 있다. 시계열 자료를 통한 분석에 있어 영상 간의 상대적인 위치 정확도는 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 이를 보정하기 위한 영상 정합 과정은 필수적으로 선행되어야 한다. 최근에는 기존 알고리즘의 성능을 상회하는 딥러닝 기반 영상 정합 연구의 사례가 증가하고 있다. 딥러닝 기반 정합 모델을 학습하기 위해서는 수 많은 영상 쌍이 필요하다. 또한, 기존 딥러닝 모델의 데이터 간의 상관도 map을 제작하고, 이에 추가적인 연산을 적용하여 정합점을 추출는데 이는 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 영상 정합 모델 학습을 위한 데이터 증강 기법을 구축하여 데이터셋을 제작하였고, 이를 오프셋(offset) 양 자체를 예측하는 정합 모델인 OffsetNet에 적용하여 KOMSAT-2, -3, -3A 영상 정합을 수행하였다. 모델 학습 결과, OffsetNet은 평가 데이터에 대해 높은 정확도로 오프셋 양을 예측하였고, 이를 통해 주영상과 부영상을 효과적으로 정합하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.789-795
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• 2020

전 세계적으로 유행하는 코로나19로 인해 많은 사망자가 보고되고 있다. 코로나19의 추가 확산을 막기 위해서는 의심 환자에 대해 신속하고 정확한 영상판독을 한 후, 적절한 조치를 취해야 한다. 이를 위해 본 논문은 환자의 감염 여부를 의료진에게 제공해 영상판독을 보조할 수 있는 딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법을 소개한다. 우선 판독모델을 학습하기 위해서는 충분한 데이터셋이 확보되어야 하는데, 현재 제공하는 코로나19 오픈 데이터셋은 학습의 정확도를 보장하기에 그 영상 데이터 수가 충분하지 않다. 따라서 누적 적대적 생성 신경망(StackGAN++)을 사용해 인공지능 학습 성능을 저하하는 영상 데이터 수적 불균형 문제를 해결하였다. 다음으로 판독모델 개발을 위해 증강된 데이터셋을 사용하여 DenseNet 기반 분류모델 학습을 진행하였다. 해당 분류모델은 정상 흉부 X선과 코로나 19 흉부 X선 영상을 이진 분류하는 모델로, 실제 영상 데이터 일부를 테스트데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가하였다. 마지막으로 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 중 하나인 Grad-CAM을 사용해 입력 영상의 질환유무를 판단하는 근거를 제시하여 모델의 신뢰성을 확보하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.55-64
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• 2018

운전자의 안전사고에 직접적인 원인이 되고, 차량 파손을 유발시켜 재산상의 피해를 발생시키고 있는 포트홀을 완전 합성곱 신경망 기반의 자동으로 탐지하는 기법을 본 논문에서는 제안한다. 먼저, 실제 국내 도로를 주행하면서 차량에 설치된 카메라를 통하여 학습 데이터셋을 수집하고, 완전 합성곱 신경망 구조를 활용하여 의미론적 분할 형태로 신경망을 학습하였다. 어두운 환경에서 강건한 성능을 보이기 위하여 학습 데이터셋을 밝기에 따라서 증강하여 총 30,000장의 이미지를 학습하였다. 또한, 제안된 자동 포트홀 탐지 기술의 성능을 검증하기 위하여 총 450장의 평가 DB를 생성하였고, 총 네 명의 전문가가 각각의 이미지를 평가하였다. 평가 결과, 제안된 포트홀 탐지 기술은 높은 민감도 수치를 나타나는 것으로 평가 되었으며, 이는 정탐에서 강건한 성능을 보이는 것으로 해석 가능하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.537-547
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• 2023

퓨삿학습(few-shot learning)은 사전에 확보한 관련 지식과 소규모의 학습데이터를 이용하여 학습데이터의 부족으로 인한 어려움을 해결할 수 있는 가능성을 제시해주어 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 퓨삿학습의 개념과 주요 접근방법을 빠르게 파악할 수 있도록 데이터 증강, 임베딩과 측도학습, 메타학습의 세 관점에서 최신연구동향을 설명한다. 또한 퓨샷학습을 적용하려는 연구자들에게 도움을 제공할 수 있도록 주요 벤치마크 데이터셋에 대하여 간략하게 소개하였다. 퓨삿학습은 이미지 분석과 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으나, 본 논문은 이미지 처리를 위한 퓨삿학습의 접근법에 집중하였다.