• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.503-510
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• 2018

손상된 영상의 복원은 디지털 영상 처리기술이 등장하기 이전부터 시도되었던 근원적 문제이다. 컴퓨터의 연산 능력과 다양한 기술의 발전에 따라 손상된 영상을 복원하는 다양한 연구가 소개되었으나 그 결과는 사람에 의한 수동적 결과물과 비교하여 낮은 복원 결과를 보여 왔다. 최근 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network)의 발전으로 이미지 복원에 이를 적용한 다양한 연구가 소개 되고 있지만, 광범위한 영역이 손상된 경우 근접한 화소를 활용하는 방법으로 해결이 어렵다. 이와 같은 경우는 주변의 영상의 문맥적 정보를 통해 손상된 영역을 추론을 통한 복원이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경망 기술 중 하나인 적대적 생성신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용한 이미지 복원 네트워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 이미지 생성 네트워크, 생성 결과 판별 네트워크로 구성 된다. 본 논문에서는 제안하는 방안을 통해 다양한 종류의 이미지를 복원함에 있어서 훼손된 영역의 추론을 통하여 자연스러운 영상 복원뿐 아니라 원본 영상의 질감까지 복원이 가능함을 실험을 통해 확인 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권1호
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• pp.35-47
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• 2002

본 논문은 디지털 통신 채널의 등화를 위한 자력 RBF 신경망 등화기를 제안한다. RBF 신경망을 이용한 등화기에서, 이상적인 채널 상태인 RBF 센터를 정확하고 빠르게 추정하는 것이 가장 중요하다. 그러나, 기존의 RBF 등화기는 채널 상태의 개수를 사전에 알아야 하며, 많은 수의 센터가 필요하다는 단점을 지니므로 실제 통신 시스템에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 자력 RBF 신경망 등화기는 등화에 필요한 RBF 센터를 새로운 추가 기준과 제거 기준에 의해 등화기로 입력되는 신호 중에서 스스로 선택하기 때문에 채널 상태의 개수에 대한 사전 정보 없이도 등화가 가능하다. 또한 제안된 등화기는 LMS 알고리즘과 클러스터링을 이용하는 훈련 과정을 통해 기존 RBF 등화기보다 적은 센터만으로도 등화가 가능한 장점을 갖는다. 선형 및 비선형 채널과 표준 전화 채널에서, 제안한 등화기와 최적 Bayesian 등화기의 BER 성능, 심볼결정 경계, 센터 수 등을 비교하였다. 그 결과 제안한 등화기는 Bayesian 등화기와 거의 동일한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1161-1167
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• 2018

기계 학습의 발전은 인간만이 할 수 있었던 섬세한 작업들을 기계가 할 수 있도록 이끌었고, 이에 따라 많은 기업체들은 기계 학습 기반의 번역기를 출시하였다. 현재 상용화된 번역기들은 우수한 성능을 보이지만 숫자 번역에서 문제가 발생하는 것을 발견했다. 번역기들은번역할문장에 큰숫자가 있을경우종종숫자를잘못번역하며, 같은문장에서숫자만바꿔번역할 때문장의구조를 완전히바꾸어 번역하기도 한다. 이러한 문제점은오번역의 가능성을 높이기 때문에해결해야 될 사안으로여겨진다. 본 논문에서는 Bidirectional RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short Term Memory networks), Attention mechanism을 적용한 Neural Machine Translation 모델을 사용하여 데이터 클렌징, 사전 크기 변경을 통한 모델 최적화를 진행 하였고, 최적화된 모델에 숫자 기호화 알고리즘을 적용하여 상기 문제점을 해결하는 번역 시스템을 구현하였다. 본논문은 데이터 클렌징 방법과 사전 크기 변경, 그리고 숫자 기호화 알고리즘에 대해 서술하였으며, BLEU score (Bilingual Evaluation Understudy score) 를 이용하여 각 모델의 성능을 비교하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.231-242
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• 2020

연구의 목적은 가정에서 안정 시 인체의 생리적 활력 정보를 센서와 ICT 정보 기술을 통해 연속적으로 수집하는 시스템과 수집된 정보를 이용하여 당뇨병증 유무를 예측하는 인공신경망 기계학습 방법과 필수적인 기본 변수 값을 제시하였다. 연구 방법은 정상인(DM-) 20명과 당뇨병(DM+) 15명을 대상으로 BCG와 ECG 센서의 심박수 측정값의 상관 관계를 분석하였으며 상관 계수는 R²=0.959이다. Artificial Neural Network(ANN) 기계학습 프로그램을 이용하여 당뇨병증 예측 가능성을 확인하였고 입력 변수는 심박변이도의 시계열정보와 심박수, 심박변이도, 호흡율, 박동량 정보, 최저혈압, 최고혈압, 년령, 성별이며 ANN 기계학습 예측 정확도는 99.53%이다. 그리고 향후 ANN 기계학습 방법을 활용하여 BMI 정보를 이용한 당뇨예측 모델, 심장 기능 장애 예측 모델, 수면장애 분석 모델 등의 계속적인 연구가 필요하다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.123-132
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• 1999

본 논문에서는 기존의 신경망 등화기의 비트 오류 확률 관점에서의 성능 향상을 위해 이차 시그모이드 함수를 활성 함수로 이용한 이차 시그모의 신경망 등화기를 제안한다. 비선형 왜곡을 보정하기 위해 사용되어온 기존의 신경망 등화기들은 일반적으로 활성 함수로서 시그모이드 함수를 이용한다. 기존의 시그모이드 함수를 이용한 신경망 등화기의 경우 하나의 뉴론은 한 개의 선형적인 경계 면을 형성한다. 따라서 복잡한 경계 면을 형성하기 위해 많은 수의 뉴론이 필요하게 된다. 하지만 제안하는 신경망을 등화기에서는 한 뉴론이 평행한 두 개의 직선을 가지고 평면 영역을 분할하기 때문에 보다 간단한 구조로 비트 오류 확률 관점에서 우수한 성능을 얻을 수 있다. 제안한 이차 시그모이드 신경망 결정궤한 등화기를 통신 환경 및 디지털 자기기록 시스템에 적용하였을 때, 기존의 결정궤환 등화기와 신경망 결정궤한 등화기에 비해 같은 비트 오류 확률 관점에서 신호 대 잡음비가 1.5dB~8.3dB 정도의 성능향상을 보인다. 특히 심벌간의 간섭이 심하거나, 비선형성이 강한 환경에서 기존의 일반적인 결정궤한 등화기와 신경망 결정궤한 등화기에 비하여 비트 오류 확률 관점에서 두드러진 신호 대 잡음비의 성능 이득을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.239-247
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• 2019

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.21-28
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• 2008

본 논문에서는 입술 주위 영상만으로 독화를 위한 에지 파라미터를 추출하였고, 한국어 5모음 'ㅏ/ㅔ/ㅣ/ㅗ/ㅜ'를 인식하는데 효과적임을 보였다. 발화하는 입주위의 이미지를 $5{\times}5$로 나누고, 각 영역에 소벨 연산자를 적용하여 디지털 에지 수를 구한 후, 이 값들의 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하고, 정규화 된 값을 파라미터로 사용하였다. 파라미터의 견인성을 확인하기 위하여, 자동 독화 시스템을 구축하였다. 인식 실험에 정상인 50명이 동원되었고, 10명의 이미지로 분석하고, 다른 40명의 이미지로 인식 실험을 하였다. 500개의 데이터를 분석하고, 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축하였으며, 400개의 데이터로 인식 실험하였다. 신경망 시스템의 최고 인식 결과는 91.1%였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.195-200
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• 2021

교통 수단과 모바일의 발전으로 관광 여행 수요가 증가하고 관련 산업 또한 크게 발전하고 있다. 디지털 미디어 기술 중 한 분야인 증강현실과 관광 콘텐츠의 접목 또한 활발하게 연구 중이며 인공지능은 이미 관광 산업과 다양한 방향으로 접목되어 관광객의 여행 경험을 풍부하게 만들어준다. 본 논문에서는 관광지역을 축소해 제작한 미니어처 모형을 스캔하면, 사전에 딥러닝을 이용해 학습된 모델을 기반으로 해당 관광지를 찾은 뒤 관련 정보와 3D 모델을 AR 서비스로 제공하는 시스템을 제안한다. 다양한 딥러닝 신경망 중 하나인 YOLOv3 신경망을 사용해 모델 학습과 객체 검출을 진행하므로, 빠른 속도로 물체 검출이 이루어져 실시간으로 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-15
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• 2011

오늘날, 음악 서비스의 새로운 환경이 디지털 음악산업에 변화를 가져왔고. 다양한 형태의 음악 콘텐츠가 제공되고 있다. 따라서, 다양한 콘텐츠 확보가 독점적 경쟁 음악 시장에서 중요하다. 이러한 상황하에서, 웹 2.0은 다양한 소셜네트워크 환경을 제공하고, 소셜네트워크서비스는 기존의 정보중심 인터넷서비스와는 다른 인적관계를 중시한다. 모바일 소셜네트워크서비스는 모바일 기기사용이 증가함에 따라 사회적으로 이슈화 되고 있다. 네오위즈벅스는 음악 특성화된 소셜네트워크서비스인 세이클럽을 운영하는 네오위즈인터넷과 합병했다. 그리고 에스엠 엔터테인먼트와 콘텐츠관련 협약을 체결했다. 따라서, 통합법인은 확보된 디지털 콘텐츠와 소셜네트워크서비스를 연동시키는 비즈니스 모델을 확보, 운용하고 있다. 일반적으로 음악특화 소셜네트워크서비스는 광고기반 비즈니스 모델과 음악추천 시스템을 활용한다. 본 연구는 네오위즈벅스 사례를 소개함으로써, 웹 2.0, 모바일 소셜네트워크서비스, 스마트폰 등을 포함하는 유비쿼터스 환경에 알맞은 음악 유통사의 성공전략을 알아보고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.233-243
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• 2016

소음환경에서의 음성인식 문제점으로 인해 1990년대 중반부터 음성정보와 영양정보를 결합한 AVSR(Audio Visual Speech Recognition) 시스템이 제안되었고, Lip Reading은 AVSR 시스템에서 시각적 특징으로 사용되었다. 본 연구는 효율적인 AVSR 시스템을 구축하기 위해 입 모양만을 이용한 발화 단어 인식률을 극대화하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 입 모양 인식을 위해 실험단어를 발화한 입력 영상으로부터 영상의 전처리 과정을 수행하고 입술 영역을 검출한다. 이후 DNN(Deep Neural Network)의 일종인 CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 발화구간을 검출하고, 동일한 네트워크를 사용하여 입 모양 특징 벡터를 추출하여 HMM(Hidden Markov Mode)으로 인식 실험을 진행하였다. 그 결과 발화구간 검출 결과는 91%의 인식률을 보임으로써 Threshold를 이용한 방법에 비해 높은 성능을 나타냈다. 또한 입모양 인식 실험에서 화자종속 실험은 88.5%, 화자 독립 실험은 80.2%로 이전 연구들에 비해 높은 결과를 보였다.