• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.235-242
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• 2019

최근 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술의 활용이 다양한 분야에서 활발해지고 있으며, 특히 딥러닝 기술 기반의 객체 인식 및 검출에 뛰어난 성능을 보이는 여러 알고리즘들이 발표되고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 편의성이 효과적으로 반영된 모바일 헬스케어 애플리케이션 구현에 대한 적절한 방향성을 제시하고자 한다. 기존의 피트니스 애플리케이션들에 대한 이용 만족도 연구 및 모바일 헬스케어 애플리케이션에 대한 현황을 파악하여, 이로부터 피트니스 애플리케이션 시장에서의 생존과 우위를 확보하는 동시에, 최근 주목 받고 있는 인공지능 기술의 효과적인 적용에 의한 성능 개선을 통해 기존 이용자 유지 및 확대를 도모하고자 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.854-857
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• 2020

최근 사람형(Anthropomorphic)로봇손의 사물조작 지능을 개발하기 위하여 행동복제(Behavior Cloning) Deep Reinforcement Learning(DRL) 연구가 진행중이다. 자유도(Degree of Freedom, DOF)가 높은 사람형 로봇손의 학습 문제점을 개선하기 위하여, 행동 복제를 통한 Human Demonstration Augmented(DA)강화 학습을 통하여 사람처럼 사물을 조작하는 지능을 학습시킬 수 있다. 그러나 사물 조작에 있어, 의미 있는 파지를 위해서는 사물의 특정 부위를 인식하고 파지하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 딥러닝 YOLO기술을 적용하여 사물의 특정 부위를 인식하고, DA-DRL을 적용하여, 사물의 특정 부분을 파지하는 딥러닝 학습 기술을 제안하고, 2 종 사물(망치 및 칼)의 손잡이 부분을 인식하고 파지하여 검증한다. 본 연구에서 제안하는 학습방법은 사람과 상호작용하거나 도구를 용도에 맞게 사용해야하는 분야에서 유용할 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.173-178
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• 2022

최근 인공지능, 빅데이터, IoT 등의 다양한 컴퓨팅 기술이 발달하고 있다. 특히 콘텐츠 및 의료 산업 등 여러 분야에서 인공지능 기반의 딥페이크(Deepfake) 기술이 다양하게 활용되고 있다. 딥페이크 기술이란 딥러닝과 fake의 합성어로, AI의 핵심기술인 딥러닝을 통해 사람의 얼굴이나 신체를 합성하여 억양, 목소리 등을 따라 하게 만드는 기술이다. 본 논문은 딥페이크 기술을 활용하여 애니메이션 모델과 실제 인물사진의 합성을 통한 가상 캐릭터생성을 연구한다. 이를 통해 애니메이션 제작과정에서 일어나는 여러 가지 비용 손실을 최소화하고 작가들의 작업을 지원할 수 있다. 또한, 딥페이크 오픈소스가 인터넷에 퍼짐에 따라 많은 문제들이 나타나면서 딥페이크 기술을 악용한 범죄가 성행하고 있다. 본 연구를 통해서 딥페이크 기술을 성인물이 아닌 아동물에 적용하여 이 기술에 대한 새로운 관점을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.177-183
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• 2022

최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.327-333
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• 2019

차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.8-14
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• 2022

딥러닝이 발전하면서 초해상화 기술은 단순 보간법(Interpolation)에서 벗어나 딥러닝을 활용해 발전하고 있다. 딥러닝을 사용한 초해상화 기술은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 연구가 일반적이지만, 최근에는 어텐션(Attention) 메커니즘을 활용한 초해상화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘 중 하나인 비지역 희소 어텐션(Non-Local Sparse Attention, NLSA)을 활용한 초해상화 성능 향상 방법을 제안한다. 실험을 통해 NLSA를 함께 활용하면 기존 초해상화 신경망 모델인 IMDN, CARN, OISR-LF-s의 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보와 통신
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• 제34권3호
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• pp.65-73
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• 2017

사물인터넷 기술이 발전하면서, 데이터 및 소프트웨어 보안에 대한 이슈가 발생하고 있다. 사물인터넷은 다수의 이기종 디바이스와 플랫폼을 포함하는 환경으로 다양한 공격기술을 시도할 수 있으며, 이러한 공격기술은 급속도로 변화하고 있다. 반면에 보안기술은 이러한 공격기술의 발전속도를 따라가지 못하고 있으며, 특히 개인정보유출의 문제는 아주 큰 이슈가 되었다. 급격하게 발전하는 공격에 대응하기 위해서는 지능형 알고리즘을 이용한 보안기술을 마련할 필요가 있다. 본고에서는 딥러닝 기반의 보안기술 및 사물인터넷 기술 동향을 살펴보고, 이를 토대로 사물인터넷 환경에서 딥러닝 기반의 보안 기술을 적용하기 위한 연구 방안을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-6
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• 2020

본 연구에서는 컴퓨터 비전의 분야 중 하나인 문자 인식에 관한 연구를 수행했다. 대표적인 문자인식 기법 중 하나인 광학식 문자 판독 기법의 경우 일정한 규격과 서식에서 벗어나게 되면 인식률이 떨어진다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딥 러닝 기법을 적용해 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 또한 기존의 문자 인식 연구의 경우 대부분 영어 및 숫자 인식에 국한되어 있다. 따라서 본 연구는 한글 인식을 위한 딥 러닝 기반 문자 인식 알고리즘을 제시한다. 알고리즘은 1-NED 평가 방법에서 0.841의 점수를 얻었으며, 이는 영어 인식 결과와 비슷한 수치이다. 본 연구를 통해 딥 러닝 기반 한글 인식 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며, 이를 통해 향후 연구방향에 대해 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.631-634
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• 2022

컴퓨터 비전에서 딥러닝을 활용한 이미지 분할 기법은 핵심 분야 중 하나이다. 이미지 분할 기법이 다양한 도메인에 사용되면서 딥러닝 네트워크의 오작동을 일으키는 적대적 공격에 대한 방어와 강건함이 요구되고 있으며 자율주행 자동차, 질병 분석과 같이 모델의 보안 취약성이 심각한 사고를 불러 올 수 있는 영역에서 적대적 공격은 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이미지 분할 기법에 따른 구별방법과 최근 연구되고 있는 적대적 공격의 방향성을 설명하며 향후 컴퓨터 비전 분야 연구의 효율성을 위해 중점적으로 검토되고 있는 연구주제를 설명한다