• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.736-737
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• 2021

최근의 빅데이터 처리 환경은 실시간 빅데이터를 기반으로 하고 있다. 실시간 빅데이터 처리를 위해서는 기존의 배치처리 방식의 빅데이터 기술에서 발생하는 기술적 요구를 포함하여 추가적으로 요구되는 다양한 문제들을 고려해야 한다. 기계학습 모형을 활용한 의사결정 지원 시스템의 경우 모형 개발을 위한 배치처리 기술과 함께 모형의 배포와 최적화 등도 고려되어야 하며 발전 설비나 제조, 공정, 배송 등의 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 이용하여 추론을 수행해야 한다. 본 연구에서는 센서 데이터를 활용한 예측 모형 개발과 실시간 데이터 처리 그리고 추론을 위한 모델 배포와 최적화 과정을 지원하는 시스템 환경을 제공하여 실제 현장에서 발생하고 있는 데이터를 활용하여 실증을 수행하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1249-1252
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• 2021

이 시스템은 openCV와 딥러닝 학습모델을 이용하여 횡단보도의 상황을 파악하고 횡단보도위의 객체를 추출하여 자동으로 신호를 제어할 수 있다.보행자를 인식하여 노인, 장애인 등 보행속도가 느린 보행자들을 위해 횡단보도의 신호를 추가하여 보행자의 교통사고를 줄일 수 있다. 또한 교통흐름도 고려하여 차량운전자와 보행자 모두에 도움이 되는 시스템 구현을 목표로 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.466-469
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• 2021

최근 자연어 처리에 대한 관심이 증가함에 따라 자연어 처리 기술을 활용한 다양한 추천 시스템이 등장하고 있다. 본 논문에서는 자연어 처리를 이용한 서비스를 개발한다. 본 논문에서 개발한 서비스는 KoNLPy 와 Word2Vec 을 이용하여 크라우드 펀딩 프로젝트 창작자 및 후원자에게 키워드 및 키워드와 유사한 단어가 제목에 포함되는 프로젝트를 추천해준다. 단문 텍스트로서 프로젝트 제목을 사용하여 데이터를 자연어 처리 한 후, 딥러닝 모델에 적용시켜 추출한 데이터를 기반으로 창작자와 후원자에게 추천해주는 방식이다. 따라서 본 서비스는 프로젝트 제목 정보를 통한 추천 시스템의 개발로, 나아가 영화, 도서와 같은 콘텐츠 추천 분야에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.215-216
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• 2023

오디오 적대적 공격 연구는 최근 몇 년 동안 빠르게 발전해 왔다. 이전에는 음성 신호를 직접 수정하거나 추가하여 공격을 수행하는 방법이 일반적이었지만 최근에는 딥러닝 모델을 이용한 적대적 공격 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 적대적 공격은 현재 다양한 분야에 널리 쓰이는 ASR 시스템에 심각한 보안 위협이 될 수 있다. 이에 본 논문에서는 현재까지의 음성신호 적대적 공격 기술과 방어기술의 연구 흐름을 분석하여 더욱 강건한 ASR 시스템을 구축하는 데 기여하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.459-460
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• 2023

기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.283-285
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• 2023

이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.291-292
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• 2024

국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.1008-1009
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• 2024

항만은 대규모 화물 처리와 물류 이동의 중심지로, 복잡한 작업 절차와 다수의 인력 및 장비가 투입되기 때문에 높은 수준의 안전 관리가 필요하다. 기존 항만 안전 시스템은 보안 인력과 고정형 CCTV 를 통해 감시가 이루어지나, 고정된 시야와 높은 인력 비용으로 인한 한계가 존재한다. 본 연구는 군집 드론을 활용하여 작업자의 안전 준수 여부를 실시간으로 식별·감지하는 시스템을 개발하고, 항만과 유사한 환경을 시뮬레이션을 구축하여 교차 검증 및 적용 가능성을 평가한다. 이를 통해 항만 안전 관리의 효율성을 극대화하고 작업자의 안전을 강화하는 새로운 방안을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.1028-1029
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• 2024

본 연구는 급발진 의심 상황 사고를 줄이기 위한 딥러닝 기반의 실시간 대응 서비스 개발을 다룬다. 급발진 의심 상황일 때 운전자의 잘못된 인지나 실제 발생한 급발진 사고에 신속히 대응할 수 있는 시스템을 제공함으로써 운전자의 생명을 보호하는 것을 목표로 한다. 제안하는 시스템은 액셀과 브레이크위에 설치된 카메라를 통해 운전자의 발 위치, 페달의 밟힘 정도를 실시간으로 분석하고 급발진 의심상황일 때 실시간으로 적절한 대처를 음성으로 안내한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.1045-1046
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• 2024

최근 대한민국의 포트홀의 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 예방하기 위한 효과적인 대책이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 포트홀 탐지 시스템을 개발하였다. YOLO v8n 모델을 기반으로 설계된 본 시스템은 다양한 도로 및 기상 조건에서 포트홀을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 탐지 정확도를 향상하기 위해 Canny, Sobel, Laplacian 에지 검출 기법을 비교해 분석한 후 적용하였다.