• KIEAE Journal
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• 제17권5호
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• pp.95-100
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• 2017

Purpose: The purpose of this study is to investigate the prior art based on deep learning to objectively calculate the metabolic rate which is the subjective factor for the PMV optimum control and to make a plan for future research based on this study. Methods: For this purpose, the theoretical and technical review and applicability analysis were conducted through various documents and data both in domestic and foreign. Results: As a result of the prior art research, the machine learning model of artificial neural network and deep learning has been used in various fields such as speech recognition, scene recognition, and image restoration. As a representative case, OpenCV Background Subtraction is a technique to separate backgrounds from objects or people. PASCAL VOC and ILSVRC are surveyed as representative technologies that can recognize people, objects, and backgrounds. Based on the results of previous researches on deep learning based on metabolic rate for occupational metabolic rate, it was found out that basic technology applicable to occupational metabolic rate calculation technology to be developed in future researches. It is considered that the study on the development of the activity quantity calculation model with high accuracy will be done.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.65-74
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• 2021

최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.

• 교육시설 논문지
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• 제25권6호
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• pp.35-44
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• 2018

The purpose of this study is to predict more accurate construction costs and to support efficient decision making in the planning and design stages of smart education facilities. The higher the error in the projected cost, the more risk a project manager takes. If the manager can predict a more accurate construction cost in the early stages of a project, he/she can secure a decision period and support a more rational decision. During the planning and design stages, there is a limited amount of variables that can be selected for the estimating model. Moreover, since the number of completed smart schools is limited, there is little data. In this study, various artificial intelligence models were used to accurately predict the construction cost in the planning and design phase with limited variables and lack of performance data. A theoretical study on an artificial neural network and deep learning was carried out. As the artificial neural network has frequent problems of overfitting, it is found that there is a problem in practical application. In order to overcome the problem, this study suggests that the improved models of Deep Neural Network and Deep Belief Network are more effective in making accurate predictions. Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN) models were constructed for the prediction of construction cost. Average Error Rate and Root Mean Square Error (RMSE) were calculated to compare the error and accuracy of those models. This study proposes a cost prediction model that can be used practically in the planning and design stages.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.399-407
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• 2019

대한민국에서 건설업은 타 업종들과 비교하여 안전사고의 위험성이 가장 높게 나타난다. 따라서 건설업 내 안전성 향상을 도모하기 위해 여러 연구가 예전부터 진행이 되어 왔고, 본 연구에선 건설현장 영상 데이터를 기반으로 물체 탐지 및 분류 알고리즘을 이용해서 효과적인 안전모 자동탐지 시스템을 구축하여 건설현장 노동자들의 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서 사용된 알고리즘은 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 물체 탐지 및 분류 알고리즘인 Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN)이고 이를 Transfer Learning 기법을 사용하여 딥러닝을 실시하였다. ImageNet에서 수집한 1089장의 사람과 안전모가 포함된 영상으로 학습을 시행하였고 그 결과, 사람과 안전모의 mean Average Precision (mAP)은 각각 0.86, 0.83로 측정되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.977-984
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• 2022

최근 동남아시아의 경제발전에 따라 정보기기의 활용이 광범위하게 확산되고 있으며, 지능적 문자인식을 이용한 응용서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 동남아시아 국가 중 하나인 미얀마 문자에 대한 딥러닝 기반 특징 추출 및 인식에 대해 논한다. 특징 추출에는 미얀마 알파벳(33자)과 숫자(10자리)를 사용한다. 본 논문은 9개의 특징을 추출하고 3개 이상의 새로운 특징을 제안한다. 각 문자와 숫자의 특징을 추출하여 성공적인 결과로 표현하였다. 인식 부분에서는 합성곱 신경망을 사용하여 문자 구분에 대한 실행을 평가한다. 제안한 알고리즘은 캡처된 이미지 데이터 세트에 구현되고, 이에 대한 성능을 평가한다. 입력 데이터 세트에 대한 모델의 정밀도는 96%이며 실시간 입력 이미지를 사용한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.245-254
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• 2022

단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이 대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나 그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접 비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과 이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교 평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이 준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.391-398
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• 2021

전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권1호
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• pp.30-44
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• 2022

The advent of deep learning-based algorithms has facilitated researches on target detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery. While most of them concentrate on detection tasks for ships with open SAR ship datasets and for aircraft from SAR scenes of airports, there is relatively scarce researches on the detection of SAR ground vehicle targets where several adverse factors such as high false alarm rates, low signal-to-clutter ratios, and multiple targets in close proximity are predicted to degrade the performances. In this paper, a dataset of ground vehicle targets acquired from TerraSAR-X(TSX) satellite SAR images is presented. Then, both detection and instance segmentation are simultaneously carried out on this dataset based on the deep learning-based Mask R-CNN. Finally, this paper shows the future research directions to further improve the performances of detecting the SAR ground vehicle targets.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.320-330
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• 2020

화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.547-554
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• 2021

흉부 X선 영상의 폐렴을 신속하고 정확하게 진단하기 위하여 동일한 Xception 딥러닝 모델에 배치 사이즈를 4, 8, 16, 32로 다르게 적용하여 각각 3회의 모델링을 실시하였다. 그리고 성능평가 및 metric 평가에 대한 결과값을 3회 평균값으로 산출하여 배치 사이즈별 흉부 X선 영상의 폐렴 특징 추출과 분류의 정확도 및 신속성을 비교 평가하였다. 딥러닝 모델링의 성능평가 결과 배치 사이즈 32를 적용한 모델링의 경우 정확도, 손실함수 값, 평균제곱오차, 1 epoch 당 학습 소요 시간의 결과가 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 Test Metric의 정확도 평가는 배치 사이즈 8을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, 정밀도 평가는 모든 배치 사이즈에서 우수한 결과를 나타내었다. 재현율 평가는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, F1-score는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 AUC score 평가는 모든 배치 사이즈의 결과가 동일하였다. 이러한 결과를 바탕으로 배치 사이즈 32를 적용한 딥러닝 모델링이 높은 정확도, 안정적인 인공신경망 학습 및 우수한 신속성의 결과를 나타내었다. 향후 딥러닝을 이용한 흉부 X선 영상의 폐렴에 대한 특징 추출 및 분류에 관하여 자동진단 연구 시 배치 사이즈를 32로 적용한다면 정확하면서도 신속한 병변 검출이 가능할 것이라고 사료된다.