• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.85-92
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• 2023

최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.31-41
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• 2022

철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.240-257
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• 2022

자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권7호
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• pp.303-314
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• 2023

음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2A호
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• pp.93-102
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• 2010

시공단계별 수치해석 및 안전성 평가는 장경간 교량의 시공 중 불안전성을 해결하기 위한 주요 검토사항으로 고려되어야 한다. 장경간 교량의 시공단계해석에 따른 구조응답특성 평가 시, 근거리지진(NFGM)의 영향은 기존 입력지진동 데이터와는 확연히 다른 특성을 가지고 있기 때문에 내진설계를 위한 주요 변수로 평가되어야 한다. 따라서 이 연구에서는 응답스펙트럼 해석결과를 바탕으로 NFGM 특성에 따른 장경간 교량의 응답양상을 재검토하였으며, 장경간 교량의 시공단계해석 및 신뢰성평가를 효율적으로 수행하기 위해 관련연구에서 제시된 수치해석 프로그램을 개선하였다. NFGM 특성을 고려한 다양한 시공방안의 우수성은 주요 부재의 시간이력해석 결과를 이용하여 평가하였다. 정량적인 안전수준 평가를 위해 확률변수에 포함된 External Uncertainty의 영향을 고려하여 신뢰성해석을 수행하였으며, NFGM 특성에 따른 주요 시공단계의 안전지수 및 파괴확률을 제시하였다. 아울러, 몬테카르로 시뮬레이션(MCS)을 이용하여 신뢰성해석 결과에 대해 Internal Uncertainty의 영향을 검토하였으며, 주요 해석결과의 분포양상을 평가하였다. 이 연구는 NFGM 특성을 고려한 장경간 교량의 내진설계 시, 시공안전성 향상을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6D호
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• pp.587-597
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• 2010

교통사고가 발생하면 사고 당사자들은 민 형사적인 문제에서 자유롭지 못하기 때문에, 교통사고 조사자는 사고 상황을 정확하게 재현 또는 분석을 하여야 한다. 또한, 이러한 교통사고 발생과 관련한 요인에 대한 분석을 통해 얻어진 자료를 활용하여 교통사고 다발지역의 개선 및 보완작업을 시행하게 된다. 현재까지 알려진 바로는 수많은 교통사고, 교통시설물, 도로설계 등과 관련하여 가장 많은 영향을 미치는 요인은 차량의 속도와 가속능력, 제동능력 등이다. 이는 자동차의 성능과 노면의 마찰계수가 가장 밀접한 영향을 미치는 부분이다. 특히, 사고 순간의 속도의 추정은 교통사고처리특례법의 11개 주요항목인 과속과 관련하여 매우 중요한 사항이기에 정확성이 요구되는 부분이다. 하지만, 국내에서는 아직 이러한 부분에 대한 심도 있는 연구가 많이 진행되지 못하는 것이 현실이다. 이러한 현실을 반영하여 본 연구에서는 차량의 급제동에서 제동흔적이 발생되기 시작할 때까지의 시간인 제동경과시간을 정밀가속도계(Vericom VC2000PC)로 측정하여 제동경과시간과 노면의 마찰계수를 정확히 추정하였다. 실험결과를 분석하여, 여러 가지 특수 아스팔트 포장 및 미끄럼방지포장 종류에 따른 제동경과시간과 마찰계수를 계산하여 연구의 목적에 맞도록 기초자료를 제공하고자 하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-30
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• 2023

부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.416-424
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• 2023

콘크리트는 전 생애주기에서 막대한 양의 이산화탄소를 배출하며, 이산화탄소 감축을 위한 사회적인 요구에 따라 콘크리트에 이산화탄소를 광물형태로 저장하려는 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 광합성을 통해 이산화탄소를 흡수하여 탄산칼슘으로 고정하는 남세균(Cyanobacteria)을 다공성 콘크리트 기질에 도포하였으며, 이의 특수 환경 양생에 따른 콘크리트 기질의 특성 변화를 분석하였다. 실험 결과 미생물에 의한 탄산칼슘 석출은 빛이 닿는 표면부에서 집중되어 있는 것을 확인하였으며, 대부분의 석출이 골재가 아닌 페이스트 부분에서 발생하였다. 이러한 미생물에 의한 탄산칼슘 석출은 페이스트의 역학성능을 강화하였으며, 양생 재령의 경과에 따라 전체 압축강도가 향상되는 효과를 보였다. 또한 미생물 막과 탄산칼슘의 증가로 공극구조가 개선되어 투수량 감소에도 영향을 끼쳤다.

• 멤브레인
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• 제33권6호
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• pp.325-343
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• 2023

직접 메탄올 연료전지(direct methanol fuel cell, DMFC)는 연료의 개질 없이 메탄올 연료를 공급하여 수소이온과 전자 생성을 통해 전류를 생산하는 에너지 변환 장치이다. 현재 DMFC에 적용되고 있는 고분자 전해질 막(polymer electrolyte membrane, PEM)은 높은 수소이온 전도도와 물리화학적 안정성을 갖는 과불소화계 이오노머를 활용한 PEM이지만, 높은 메탄올 투과율과 분해 시 발생되는 환경 오염 물질 등의 문제로 인해 신규 소재 개발이 요구되고 있다. 최근 들어, 과불소화계 이오노머에 비해 낮은 연료 투과율 및 우수한 물리화학적 안정성을 갖는 탄화수소계 고분자 기반 PEM을 DMFC에 적용하는 연구들이 보고되고 있다. 본 총설에서는 탄화수소계 고분자 기반 PEM 중 1) 친수성/소수성 영역의 뚜렷한 나노 상분리 구조를 나타내는 가지형 공중합체를 합성하여 수소이온 전도성과 메탄올의 선택도를 향상시킨 연구, 2) 제막 단계에서 가교 구조를 도입하여 메탄올 투과율을 감소시키고 치수 안정성을 향상시킨 연구, 3) 유/무기계 첨가제 및 다공성 지지체를 도입하여 성능을 개선한 복합 막 개발 연구에 대해 소개하고자 한다.