• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.84-91
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• 2006

본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를 자동으로 결정하고 각 성분의 모드를 계산하는데 아주 효율적인 방법임을 보였고, 또한 결정적 어닐링 EM 알고리즘에 의하여 추정된 가우시안 혼합 모형을 사용하여 계산된 사후 확률에 의한 영상 분할 방법이 기존의 분할 알고리즘보다 정확한 분할 방법임을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9C호
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• pp.546-554
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• 2011

적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.15-21
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• 2007

본 논문에서는 비등속 이동물체의 표면 검사를 위한 3차원 표면 모델링(modeling) 기법을 제안하였다. 레이저 라인을 물체에 조사하면 표면의 굴곡에 따라 라인에 휨 현상이 나타난다. 이를 분석하여 물체 표면에 대한 3차원 정보를 획득 할 수 있다. 기존의 단일 라인(single stripe) 기법의 정확성과 단일 프레임(single frame) 기법의 빠른 복원 속도의 장점을 모두 활용하기 위하여 멀티 레이저 라인 투사기법을 이용하였다. 정확한 레이저 라인의 추출을 위하여 이진화 및 채널별 에지 검출 기법을 소개하였고, 효과적인 레이저 각 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 합성하기 위해 영상간 특징점 매칭(matching)을 활용하여 동기화 정보를 획득하고 영상을 정합하였다. 본 알고리듬을 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안한 3차원 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.75-81
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• 2012

고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.23-29
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• 2019

기존의 균열 검출 방법은 많은 인력과 시간, 비용이 소모되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 차량이나 드론을 이용하여 취득한 영상에서 균열 정보를 파악하고 정보화하는 자동검출시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영한 도로 영상에서의 균열 검출 연구를 진행한다. 획득한 항공영상은 전처리와 라벨링(Labeling) 작업을 통해 균열의 형태정보 데이터셋(data set)을 생성한다. 생성한 데이터셋을 Mask R-CNN(regions with convolution neural network) 딥러닝(deep learning) 모델에 적용하여 다양한 균열 정보가 학습된 새로운 모델을 획득하였다. 획득 모델을 이용한 실험 결과, 제시된 항공 영상에서 균열을 평균 73.5%의 정확도로 검출하였으며 특정 형태의 균열 영역도 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.81-87
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• 2023

네트워크 패킷의 메타데이터를 학습한 침입탐지시스템이 최근 많이 제안되었다. 그러나 이러한 방식은 모델 학습에 사용할 메타데이터 생성을 위해 패킷을 분석하는 시간, 그리고 학습 전 메타데이터를 전처리하는 시간이 필요하다. 또한, 특정 메타데이터를 학습한 모델은 실제 네트워크로 유입되는 원본 패킷을 그대로 사용하여 침입을 탐지하는 것이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 패킷 페이로드를 하나의 문장으로 학습시켜 침입을 탐지하는 자연어 처리 기반의 침입탐지시스템을 제안하였다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 UNSW-NB15와 Transformer 모델을 활용하였다. 먼저, 데이터세트의 PCAP 파일에 대한 라벨링을 실시한 후 2종의 Transformer 모델(BERT, DistilBERT)에 문장 형태로 직접 학습시켜 탐지성능을 분석하였다. 실험 결과 이진분류 정확도는 각각 99.03%, 99.05%로 기존 연구에서 제안한 기법들과 유사하거나 우수한 탐지성능을 보였으며, 다중분류는 각각 86.63%, 86.36%로 더 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.125-133
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• 2023

본 논문은 공유형 전동킥보드 시스템 운영 시, 관리 상 발생할 수 있는 주차 문제를 해결하기 위해 반납 인증사진으로 주차, 비주차 구역을 판단하는 AI모델을 제시한다. 본 연구에서는 주차/비주차 구역 배경 관련 객체를 판별하기 위해 ADE20K에 Pre_trained된 Segfomer_b0 모델과 점자블록, 전동킥보드에 Fine_tuning한 Segfomer_b0 모델을 통해 주차/비주차에 관련된 객체의 Segmentation map을 추출하고, Swin 모델을 통해 주차/비주차 구역을 이진 분류하는 방법을 제시하였다. 최종적으로 총 1,689장을 직접 라벨링한 후 진행한 Fine_tuning SegFomer 모델은 mAP가 81.26% 수준으로 전동킥보드와 점자블록을 인식하였으며, 총 2,817장을 훈련한 Classification 모델은 92.11%의 정확도와 91.50%의 F1-Score로 주차구역과 비주차 구역을 분류하는 것이 가능하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.27-35
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• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.99-110
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• 2023

본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.