• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.649-651
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• 2018

본 논문에서는 CNN에서 클래스 활성화 맵과 원샷 러닝을 결합하여 트위터 분류를 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 클래스 활성화 맵은 트윗 분류에 대한 분류 주제와 연관된 핵심 어휘를 추출하고 강조 표시하도록 사용되었다. 특히 작은 학습 데이터 셋을 사용하여 다중 클래스 분류의 성능을 향상시키기 위해 원샷 러닝 방법을 적용한다. 제안하는 방법을 검증하기위해 TREC 2018 태스크의 사건 스트림(TREC-IS) 학습데이터를 사용하여 비교실험을 했다. 실험 결과에서 CNN 기본 모델의 정확도는 58.1%이고 제안 방법의 정확도는 69.6%로 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.307-310
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• 2021

X-ray 영상 검사·검출 문제에 기존 딥러닝 모델을 사용하려는 시도들이 존재해왔고, 합성곱 신경망의 강력한 표현력 덕분에 대체로 준수한 성능이 보장되었다. 그러나 문제의 특성에 따라 기대한 만큼의 분류 및 검출 성능이 나오지 않는 경우가 존재한다. 이는 1) 검출 대상의 스케일이 다양하거나, 2) X-ray 영상은 흑백 영상으로 미세한 특징을 학습하기 어렵거나, 3) 지도학습을 하기에는 학습 데이터의 양이 부족하기 때문인 것이 주요 원인들이다. 본 논문에서는 다양한 스케일의 특징맵을 추출하여 종합적으로 학습하는 신경망을 통해, '생선살 X-ray 영상' 데이터셋에서 '생선 가시' 이물질 class가 모델 내에서 어떻게 학습되는지를 살펴본다. 그리고 X-ray 영상의 경우, 이물질 class를 크기별로 새롭게 labeling하여 성능 개선이 일어날 수 있음을 보인다. 또한 Multi-scale CAM을 통해 class에 따른 활성화 정도를 시각화하여 모델을 직관적으로 분석할 수 있음을 보일 것이다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.157-168
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• 2009

우리가 살아가는 삶속에 깊숙이 파고든 공간정보는 유비쿼터스 시대에 맞춰 지능형 공간정보로 진화하고 있다. 또한 이를 이용한 다양한 서비스 모델이 소개되고 있다. 하지만 이러한 서비스에 대하여 사용자와 제공자에게 동시에 설명할 수 있는 분류체계는 존재하지 않는다. 이에 다양한 지능형 공간정보 서비스들을 체계적으로 분류할 수 있는 체계가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지능형 공간정보의 개념을 소개하고 공간정보 서비스들의 특성을 고려한 서비스 분류 체계를 개발하였다. 개발된 지능형 공간정보 서비스분류 매트릭스는 지능수준 척도, 공간정보 정확도, 서비스 영역을 기준으로 하였다. 본 연구에서 제안한 서비스 분류 매트릭스는 두 가지 관점에서 활용될 수 있다. 첫째, 지능형 공간정보의 수요가 늘어나면서 유사한 기능만을 가진 채 실수요를 반영하지 못하고 중복된 서비스들이 나타나는 현실을 개선시킬 수 있다. 둘째, 공간정보 산업의 현황을 들여다보고 새로 진입하게 되는 서비스의 목표 선정이나 미래의 발전 방향을 제시할 수 있다. 이러한 활용을 토대로 서비스 분류 매트릭스는 새로운 블루오션 창출과 같이 공간정보 사업 활성화를 이루는데 도움이 될 수 있다. 하지만, 서비스 분류 매트릭스는 향후 개발될 다양한 서비스를 적용하는데 있어 문제점이 없도록 수정과 보완이 필요하다. 그리고 분류 매트릭스는 궁극적으로 서비스 로드맵을 작성하기 위한 자료로 활용되거나 참조모델로서 활용될 수 있도록 해야 할 것이다. 하여 U-City의 미래를 더욱 밝게 할 것이다.

• 에너지공학
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• 제27권3호
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• pp.21-27
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• 2018

제로에너지 건축물 인증제도 시행에 따라 민간부문 활성화 및 보급 확대를 위한 제도의 지속적인 고도화가 이루어지고 있으며, 정부는 공공부문을 시작으로 민간부문에 확대 될 때까지 단계별 의무화 로드맵을 설정하였다. 이에 따라 제로에너지빌딩 인증제의 기반이 되는 건물에너지효율인증 기준에 따른 2016~2017년 기존 건축물들의 에너지소요량을 분석하여 주요 인자 변화에 따른 부하별 연관성에 대해 분석하였다. 기존 건축물중 아파트, 오피스텔 등 주거용을 제외한 중부 및 남부지역 714개 건물을 분류하여 1차 에너지소요량을 분석하였다. 새로운 설계기법들이 적용됨에 따라 패시브측면에서의 에너지요구량은 지속적으로 감소하고 있으며, 신재생에너지 보급 활성화와 연계되어 제로에너지빌딩 시범사업 또한 지속적으로 이루어지고 있는 실정에 제로에너지빌딩 인증 기준을 고도화하기 위해 다양한 방법들을 적용하여 해석할 필요성이 있다고 판단된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권1호
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• pp.41-47
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• 2022

The purpose of this study is to apply a deep learning model that can distinguish lung perfusion and lung ventilation images in nuclear medicine, and to evaluate the image classification ability. Image data pre-processing was performed in the following order: image matrix size adjustment, min-max normalization, image center position adjustment, train/validation/test data set classification, and data augmentation. The convolutional neural network(CNN) structures of VGG-16, ResNet-18, Inception-ResNet-v2, and SE-ResNeXt-101 were used. For classification model evaluation, performance evaluation index of classification model, class activation map(CAM), and statistical image evaluation method were applied. As for the performance evaluation index of the classification model, SE-ResNeXt-101 and Inception-ResNet-v2 showed the highest performance with the same results. As a result of CAM, cardiac and right lung regions were highly activated in lung perfusion, and upper lung and neck regions were highly activated in lung ventilation. Statistical image evaluation showed a meaningful difference between SE-ResNeXt-101 and Inception-ResNet-v2. As a result of the study, the applicability of the CNN model for lung scintigraphy classification was confirmed. In the future, it is expected that it will be used as basic data for research on new artificial intelligence models and will help stable image management in clinical practice.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.363-368
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• 2021

선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.235-245
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• 2005

네트워크 기술의 발달에 힘입어 인터넷이 국가와 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡고 있으며, 이를 통한 범죄적 동기를 갖는 해킹 사고의 증가 추세로 인해, 우리 사회 전반적으로 정보에 대한 보호가 시급한 문제로 대두되고 있다. 최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격 도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 기반의 침입자 역 추적 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 연구의 시스템은 우선, 알려지지 않은 다양한 공격을 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위하여 SOM(Self-Organizing Maps)을 적용하였고, 침입 분석 단계에서는 공격 도구들의 패턴을 지식베이스로 정형화하였다. 이를 기반으로 에이전트 기반의 역 추적 시스템이 활성화 되고, 피 침입 시스템으로부터의 침입 흔적을 발견하여 이전 침입 경유 시스템으로의 경로를 자동으로 역 추적 하게 된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.33-43
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• 2023

기존 연구에 따르면 감정은 신체 감각 및 신체 움직임과 같은 신체적 변화에 영향을 주고, 감정 자극에 따라 다르게 나타난다고 알려져 있다. 그러나, 감정의 자극에 따른 신체 감각 및 신체 움직임의 활성화 정도 및 Autonomous emotion recognition(AER) 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 20명의 피험자를 대상으로 3가지 종류의 감정 자극(단어, 사진, 영상)을 활용하여 AER 시스템에 미치는 영향을 연구하였다. 측정 변인으로는 정서적 반응, 컴퓨터 기반 자가 보고, Motion Capture 장비를 통해 측정한 신체 움직임을 활용하였다. 본 연구의 결과를 통하여 영상 자극이 다른 자극에 비해 더 많은 신체 움직임을 유도하는 것을 확인하고, 영상 자극을 통해 수집한 신체적 특이점이 AER을 위한 분류 정확도 역시 가장 높음을 확인하였다. 신체 움직임을 기반으로 한 감정적 특이점은 행복, 놀람, 분노, 중립 등에서 감정 유도 자극의 종류에 따라 비슷한 패턴이 나타남을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 신체적 변화를 기반으로 한 AER 시스템 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.