• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.245-247
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• 2021

최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.514-517
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• 2023

본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.471-476
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• 2024

다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.595-602
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• 2022

본 연구는 딥러닝을 이용한 흉부 X선 폐렴 영상에 대하여 정확하고 효율적인 의료영상의 자동진단을 위해서 가장 효율적인 학습률을 제시하고자 하였다. Inception V3 딥러닝 모델에 학습률을 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001로 각각 설정한 후 3회 딥러닝 모델링을 수행하였다. 그리고 검증 모델링의 평균 정확도 및 손실 함수 값, Test 모델링의 Metric을 성능평가 지표로 설정하여 딥러닝 모델링의 수행 결과로 획득한 결과값의 3회 평균값으로 성능을 비교 평가하였다. 딥러닝 검증 모델링 성능평가 및 Test 모델링 Metric에 대한 성능평가의 결과, 학습률 0.001을 적용한 모델링이 가장 높은 정확도와 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용한 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류 시 학습률을 0.001로 적용할 것을 권고한다. 그리고 본 논문에서 제시하는 학습률의 적용을 통한 딥러닝 모델링 시 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류에 대한 인력의 보조적인 역할을 수행할 수 있을 거라고 판단하였다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴 유무 진단 분류 연구가 계속해서 진행될 시, 본 논문의 논문 연구 내용은 기초자료로 활용될 수 있다고 여겨지며 나아가 인공지능을 활용한 의료영상 분류에 있어 효율적인 학습률 선택에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 방송과미디어
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• 제22권1호
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• pp.91-102
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• 2017

비디오 정보를 자동으로 학습하고 관련 문제를 해결하기 위해서는, 비디오의 기본 구성요소인 영상, 음성, 언어 정보의 학습을 기반으로 고차원의 추상적 개념을 파악하는 기술이 필수적이다. 최근 딥러닝이 실용적인 수준으로 이러한 기술을 가능하게 함에 따라, 보다 도전적인 비디오 스토리 분석과 이해 문제 해결을 시도할 수 있게 되었다. 본 고에서는 비디오의 요소별 분석에 적용 가능한 최신 딥러닝 기술을 소개하고, 딥러닝 기술을 핵심으로 한 TV 드라마의 스토리 분석 사례를 살펴본다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.183-184
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• 2019

본 논문에서는 로봇과 사람의 자연스러운 감정 소통을 위한 비디오 시퀀스 표정생성 대화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 실시간 비디오 데이터로 판단된 관객의 감정 상태를 반영한 대답을 하며, 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 대화의 맥락에 맞는 로봇의 표정을 실시간 생성한다. 본 논문에서 관객의 표정을 위해 3만여개의 비디오 데이터로 학습한 결과 88%의 학습 정확도로 표정 생성이 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구는 로봇 표정 생성에 딥러닝 방식을 적용한 것에 그 의의가 있으며 향후 대화 시스템 자체에도 딥러닝 방식을 확대 적용하기 위한 초석이 될 수 있다는 점에 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.254-256
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• 2020

자연언어처리 문제에서 딥러닝 모델이 좋은 성능을 보이고 있고 딥러닝 결과는 구조화된 결과를 내놓는 경우가 많다. 딥러닝 모델 결과가 구조적인 형태를 가지는 경우 후처리 통해 특정 구조에 맞는 제약을 가해주는 경우가 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 제약을 규칙에 기반하지 않고 직접 학습을 통해 얻고자 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.72-74
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• 2021

다양한 분야에서 현재 활용되고 있는 딥러닝 과정은 데이터 준비, 데이터 전처리, 모델 생성, 모델 학습, 모델 평가로 구성 된다. 이중 모델 학습 과정에서 손실함수는 모델이 학습하면서 출력한 값을 실제 값과 비교하여 그 차이를 출력하게 되고, 출력된 손실값을 기반으로 모델은 역전파 알고리즘을 통해 손실값이 감소하는 방향으로 가중치를 수정해가며 학습을 진행한다. 본 논문에서는 바이오마커 추출을 위한 딥러닝 모델에서 사용될 신경망 출력 값의 손실도를 측정하여 출력해주는 다양한 손실함수를 분석하고 실험을 통해 최적의 손실함수를 찾아내고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2024

최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.821-824
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• 2022

최근 딥러닝(Deep Learning) 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사전 학습된 딥러닝 모델에 대한 압축과 전송 방안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNC(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description nd Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 압축된 딥러닝 모델의 데이터를 효과적으로 저장하여 전송 및 사용하기 위해서는 ISOBMFF(ISO based Media File Format) 캡슐화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG의 NNC 표준에 따라 사전 학습된 딥러닝 모델을 압축한 후 이를 통해 생성된 비트스트림(bitstream)을 ISOBMFF로 캡슐화하기 위한 기술을 제안 및 실험한다. 또한, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 비트스트림으로 복원한 뒤 복호화하여 입력 비트스트림과 차이가 없음을 확인한다.