• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.212-212
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• 2023

비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.111-117
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• 2022

수십년간 매우 많은 소프트웨어 결함 예측 모델에 관한 연구들이 수행되었으며, 그들 중 기계학습 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다. 딥러닝 기법은 기계학습 분야에서 가장 각광받는 기술이 되었지만 결함 예측 모델의 분류기로 사용된 연구는 거의 없었다. 몇몇 연구들은 모델의 입력 소스나 구문 데이터로부터 시맨틱 정보를 얻어내는데 딥러닝을 사용하였다. 본 논문은 3개 이상의 은닉층을 갖는 MLP를 이용하여 모델 구조와 하이퍼 파라미터를 변경하여 여러 모델들을 제작하였다. 모델 평가 실험 결과 MLP 기반 딥러닝 모델들은 기존 결함 예측 모델들과 Accuracy는 비슷한 성능을 보였으나 AUC는 유의미하게 더 우수한 성능을 보였다. 또한 또다른 딥러닝 모델인 CNN 모델보다도 더 나은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.524-527
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• 2022

본 연구에서는 머신러닝(Machine Learning, ML)과 딥러닝(Deep Learning, DL) 모델을 앙상블(Ensemble)하여 어떠한 주가 예측 방법이 우수한지에 대한 연구를 하고자 한다. 연구에 사용된 모델은 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 조정을 통하여 최적의 결과를 출력한다. 앙상블 방법은 머신러닝과 딥러닝 모델의 앙상블, 머신러닝 모델의 앙상블, 딥러닝 모델의 앙상블이다. 세 가지 방법으로 얻은 결과를 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)로 비교 분석하여 최적의 방법을 찾고자 한다. 제안한 방법은 주가 예측 연구의 시간과 비용을 절약하고, 최적 성능 모델 판별에 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.351-354
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• 2016

알파고와 이세돌의 바둑대결은 세계적인 관심사를 갖으며 알파고의 승리로 끝났다. 알파고의 핵심 기능은 바둑기보를 컴퓨터 스스로 공부하는 딥러닝 시스템이었다. 이후로 인공지능을 활용한 딥러닝 시스템은 활용도가 검증되었다고 할 수 있다. 최근에 정부에서 사물인터넷을 활성화하기 위하여 사물인터넷기본법을 통과시키고 비즈니스모델을 개발하고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 인공지능을 활용한 사물인터넷 비즈니스 환경을 분석하고 특화된 비즈니스 모델을 설계하겠다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.558-561
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• 2021

심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.313-318
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• 2021

딥러닝 기술의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 특정한 분야의 문제를 해결하기 위해서는 그 문제에 적합한 딥러닝 모델을 작성해야 한다. 근래에는 COVID-19 사태로 인하여 다양한 문제들을 딥러닝으로 해결하고자 하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 일환으로 본 논문에서는 갑자기 급증할 수 있는 병원의 외래환자들을 미리 예측을 위한 시계열의 딥러닝 모델을 제시하고자 한다. 제시하는 딥러닝 모델은 주피터 노트북에서 케라스로 작성하였다. 예측결과는 실제 데이터와 그래프로 비교하며 유효성 데이터를 활용하여 과소적합과 과대적합의 여부를 손실률로 분석할 수 있도록 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.221-222
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• 2019

본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 홀로그램을 생성하는 방법을 제안한다. 컴퓨터를 이용하여 홀로그램을 생성하기 위해서는 방대한 양의 계산이 필요하다. 따라서 이를 줄여 빠른 속도를 얻고자 Point source 에 대한 간섭무늬를 모델링한 수식과 같은 출력을 내는 딥 러닝 모델을 학습시키고자한다. 딥 러닝 모델 중 생성 모델인 GAN을 학습시켜 이의 유효성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.