• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.502-505
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• 2002

본 논문은 다치(MVL:Multiple Valued Logic) 신경망의 BP(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용하여 패턴 인식에 이용하는 방법을 제안한다. MVL 신경망을 이용하여 패턴 인식에 이용함으로서, 네트워크에 필요한 시간 및 기억 공간을 최소화할 수 있고 환경 변화에 적응할 수 있는 가능성을 제시하였다. MVL 신경망은 다치 논리 함수를 기반으로 신경망을 구성하였으며, 입력은 리터럴 함수로 변환시키고, 출력은 MIN과 MAX 연산을 사용하여 구하였고, 학습을 하기 위해 다치 논리식의 편 미분을 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.338-339
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• 2021

본 논문에서는 변환 학습을 기반으로 한 다중 클래스 이미지 장면 분류 방법을 제안한다. 이미지 분류를 위해 대형 이미지 데이터 세트 ImageNet에 대해 사전 학습 한 ResNet (ResNet) 모델을 사용하는 방법이다. CNN 모델의 이미지 분류 방법에 비해 분류 정확도 및 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.907-910
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• 2019

본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기반의 주파수 분석 기법과 딥러닝 네트워크의 학습 기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상, 배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.16-24
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• 2019

최근 뇌파를 기반으로 한 인간의 감정을 인식하는 연구가 인간-로봇 상호작용 분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MAHNOB-HCI에서 사용된 자기평가와 주석 레이블링 방법과는 다른, 이미지 기반의 뇌파 Topography를 이용한 레이블링을 통해 감정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 뇌파 신호를 Topography의 이미지로 변환하여 기계학습 모델을 학습하고 이를 기반으로 Valence 기반의 감정을 평가한다. 제안한 방법은 레이블링 과정을 자동화하여 지연 시간을 없애고 객관적인 레이블링을 제공할 수 있다. MAHNOB-HCI 데이터베이스를 적용한 실험에서 SVM, kNN의 기계학습 모델을 학습하여 주석 레이블링과 성능 비교를 하였으며, 제안 방법의 감정인식 정확도를 SVM에서 54.2%, kNN에서 57.7%로 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.726-728
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• 2000

본 논문에서는 최근 인터넷 상에서 표준 공통 포맷으로 대두되고 있는 XML을 이용하여 웹 기반 원격 교육 시스템에서 강의 내용에 참조도리 참고문헌 지원 시스템을 설계하고 구현하였다. Three-tier 환경에서 구현한 이 시스템은 middle-tier인 웹 서버에서 데이터베이스에 저장된 참고문헌을 XML 데이터로 변환하여 효과적으로 처리함으로써 서버의 부하를 감소시키며 이것은 성능 향상으로 이어져 학습자에게 더 나은 속도로 원격 교육의 참고문헌 정보서비스를 제공할 수 있다. 또한 동적으로 서버와 상호작용 가능하도록 학습자가 c마고 문헌의 유익함 정도를 매긴 등급 점수 계산에 직접 참여시켜 그 결과를 볼 수 있도록 하여 학습 의욕을 더욱 고취시킬 수 있다. 앞으로 웹기반 원격교육의 참고문헌 지원 시스템은 세계 각 대학이나 연구소에 분산되어 있는 여러 데이터 소스로부터 필요한 정보만을 실시간으로 추출하여 수집, 통합, 통계 처리할 수 있도록 확장될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.104-106
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• 2021

도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.162-164
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• 2019

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델 생성에 필요한 라벨링(Labeling)과정에서 사용자가 다양한 기능을 활용하여 효과적인 학습 데이터를 구성할 수 있는 GUI 프로그램을 구현했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬 기반의 GUI 모듈인 Tkinter 를 활용하여, 실시간으로 이미지 데이터를 수집할 수 있는 크롤링(Crawling)기능과 미리 학습된 Retinanet 을 통해 이미지 데이터를 인식함으로써 자동으로 주석(Annotation) 과정을 수행할 수 있는 기능을 구성했다. 또한, 수집한 이미지 데이터를 다양한 효과와 노이즈, 변형 등으로 Augmentation 기능을 추가함으로써, 사용자가 모델을 학습하기 위한 데이터 전처리 단계를 하나의 GUI 프로그램에서 수행할 수 있도록 했다. 또한 사용자가 직접 학습한 모델을 추정 모델(Inference Model)로 변환하여 프로그램에 입력할 수 있도록 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.151-154
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• 2017

본 논문에서는 사용자의 주변사물을 인식하여 영단어로 알려줌으로써 사용자가 실생활에서 영단어를 능동적으로 학습할 수 있도록 돕는 애플리케이션을 개발한다. 본 애플리케이션은 사용자가 카메라로 촬영하거나 사진첩에서 선택한 이미지를 인식하여 사진 속 물체의 영어 단어와 한국어 뜻을 알려주며, 단어의 발음 또한 확인할 수 있고, 직접 단어장에 저장하여 다시 학습할 수 있도록 한다. 이를 위해 TensorFolw를 활용한 딥러닝 기반 이미지 인식 기술을 사용하였으며, 추후 TensorFolw를 통하여 모델을 추가적으로 훈련시킴으로써 이미지 인식의 정확도를 높일 수 있다. 그 외 영어-한국어 번역, 텍스트-음성 변환 등 부가 기능을 통해 사용자가 다양한 방식으로 영단어를 학습할 수 있도록 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.63-64
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• 2022

마스크 착용은 대화나 통화 등의 의사소통에 불편함을 초래하고 음성의 품질과 명료도를 떨어트린다. 이를 해결하기 위해 음성 향상 기술이 필요하며, 머신러닝 기반의 다양한 음성 향상 방법이 개발되었다. 지도 학습을 위해 마스크 착용 유무에 따라 일대일로 대응된 음성 데이터를 확보하는 것은 매우 어렵고, 따라서 일대일로 대응된 데이터가 필수적이지 않은 비지도 학습이 요구된다. 본 논문에서는 비지도 학습방식을 사용하면서 콘텍스트를 유지하며 특징을 변경할 수 있는 CycleGAN을 이용하여 마스크 착용에 의한 음성 왜곡을 복원 시키는 기술을 제안한다. 스펙트로그램 기반으로 마스크 착용에 의해 왜곡된 음성을 마스크 미착용 음성으로 변환하여 음성의 품질을 향상시켰다. 청취평가를 진행한 결과 품질이 향상된 음원의 선호도가 더 높음을 확인하였으며 스펙트로그램을 통해 3 kHz 이상의 고대역 에너지가 증가하는 것을 확인하였다. 이를 통해 CycleGAN을 이용한 비지도 학습으로 마스크 착용에 의해 왜곡된 음성의 품질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.