• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.129-136
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• 2023

높은 주탑을 가지는 해상특수교량은 특수한 구조적 특징으로 인해 육안점검이 어려운 점검사각지대가 존재하게 되며, 이를 해결하기 위해 드론을 활용한 안전점검 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용하여 해상특수교량 주탑의 영상 데이터를 취득하고, 인공지능 알고리즘을 개발하여 주탑부 표면 손상에 대한 탐지를 수행하였다. 인공지능 알고리즘은 서로 다른 구조를 지닌 딥러닝 네트워크를 활용하여 앙상블을 형성한 모델을 구축하고 결과를 취합하는 스태킹 앙상블 학습법을 적용하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.19-43
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• 2021

공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.119-137
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• 2022

최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1143-1150
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• 2023

세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.

• 한국가스학회지
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• 제23권5호
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• pp.52-58
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• 2019

본 연구에서는 국내 도시가스 인수량에 대한 예측 모델을 개발하였다. 국내의 도시가스 회사는 KOGAS에 차년도 수요를 예측하여 보고해야 하므로 도시가스 인수량 예측은 도시가스 회사에 중요한 사안이다. 도시가스 사용량에 영향을 미치는 요인은 용도구분에 따라 다소 상이하나, 인수량 데이터는 용도별 구분이 어렵기 때문에 특정 용도에 관계없이 영향을 주는 요인으로 외기온도를 고려하여 모델개발을 실시하였다.실험 및 검증은 JB주식회사의 2008년부터 2018년까지 총 11년 치 도시가스 인수량 데이터를 사용하였으며, 전통적인 시계열 분석 중 하나인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)와 딥러닝 기법인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 각각 예측 모델을 구축하고 두 방법의 단점을 최소화하기 위하여 다양한 앙상블(Ensemble) 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제안한 일별 예측의 오차율 절댓값 평균은 Ensemble LSTM 기준 0.48%, 월별 예측의 오차율 절댓값 평균은 2.46%, 1년 예측의 오차율 절댓값 평균은 5.24%임을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.691-708
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• 2022

머신러닝과 딥러닝의 기술이 보편화되면서 산업제어시스템의 이상(비정상) 탐지 연구에도 적용이 되기 시작하였다. 국내에서는 산업제어시스템의 이상 탐지를 위한 인공지능 연구를 활성화시키기 위하여 HAI 데이터셋을 개발하여 공개하였고, 산업제어시스템 보안위협 탐지 AI 경진대회를 시행하고 있다. 이상 탐지 연구들은 대개 기존의 딥러닝 학습 알고리즘을 변형하거나 다른 알고리즘과 함께 적용하는 앙상블 학습 모델의 방법을 통해 향상된 성능의 학습 모델을 만드는 연구가 대부분 이었다. 본 연구에서는 학습 모델과 데이터 전처리(pre-processing)의 개선을 통한 방법이 아니라, 비정상 데이터를 탐지하여 라벨링 한 결과를 보정하는 후처리(post-processing) 방법으로 이상 탐지의 성능을 개선시키는 연구를 진행하였고, 그 결과 기존 모델의 이상 탐지 성능 대비 약 10%이상의 향상된 결과를 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.999-1008
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• 2023

당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.39-51
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• 2022

Image-based gender classification and age estimation of human are classic problems in computer vision. Most of researches in this field focus just only one task of either gender classification or age estimation and most of the reported methods for each task focus on accuracy performance and are not computationally light. Thus, running both tasks together simultaneously on low cost mobile or embedded systems with limited cpu processing speed and memory capacity are practically prohibited. In this paper, we propose a novel light-weight gender classification and age estimation method based on ensemble multitasking deep learning with light-weight processing neural network architecture, which processes both gender classification and age estimation simultaneously and in real-time even for embedded systems. Through experiments over various well-known datasets, it is shown that the proposed method performs comparably to the state-of-the-art gender classification and/or age estimation methods with respect to accuracy and runs fast enough (average 14fps) on a Jestson Nano embedded board.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.12-25
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• 2022

To increase the usability of Building Information Modeling (BIM) in construction projects, it is critical to ensure the interoperability of data between heterogeneous BIM software. The Industry Foundation Classes (IFC), an international ISO format, has been established for this purpose, but due to its structural complexity, geometric information and properties are not always transmitted correctly. Recently, deep learning approaches have been used to learn the shapes of the BIM elements and thereby verify the mapping between BIM elements and IFC entities. These models performed well for elements with distinct shapes but were limited when their shapes were highly similar. This study proposed a method to improve the performance of the element type classification by using an Ensemble model that leverages not only shapes characteristics but also the relational information between individual BIM elements. The accuracy of the Ensemble model, which merges MVCNN and MLP, was improved 0.03 compared to the existing deep learning model that only learned shape information.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.345-347
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• 2021

미세먼지 에측의 정확도 향상을 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으나 미세먼지 농도에 따른 다양한 특성으로 인해 딥러닝 모델의 학습이 잘 이루이지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 미세먼지 농도의 특성을 분해하여 특성을 반영하기 위한 EEMD 기반의 미세먼지 농도 예측 모델을 제안한다. 미세먼지 농도를 EEMD를 통해 분해 후, 각각 도출된 특성에 따른 예측 결과를 앙상블하여 최종 미세먼지 농도 값을 도출한다. 모델의 성능 평가 결과, 91.7%의 미세먼지 농도 예측 정확도를 확인하였다.