• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2023

본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.9-18
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• 2023

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.15-24
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• 2007

우편물의 자동구분을 위해서는 주소영상의 인식이 필수적이다. 주소영상의 인식 과정은 주소영상 전처리, 문자인식, 주소해석의 과정으로 이루어져 있다. 주소영상 전처리 과정을 통해 추출된 문자영상들은 인식과정으로 전달되고 이 과정에서 각 문자영상마다 다수의 후보문자와 인식 스코어가 생성된다. 주소해석기는 후보문자와 인식 스코어의 집합을 이용하여 유효한 최종 주소를 생성한다. 우편물의 자동구분 율은 주소영상의 인식과정에 포함된 모든 과정의 성능에 따라 좌우되는데 특히 문자인식 성능이 중요한 요인이다. 주소인식에서 좋은 문자인식기란 주소해석이 용이할 수 있도록 신뢰도 높은 후보문자를 생성하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문자인식기에서 신뢰도 높은 후보문자를 생성하는 방법을 제안한다. 논문에서는 현행 우편물 자동구분기의 주소인식 시스템에서 사용되고 있는 MLP 인식기를 개별 문자인식을 위한 인식기로 사용한다. MLP 인식기는 인식 속도와 인식률 측면에서 가장 우수한 인식기의 하나로 알려져 있지만, false alarm과 같은 잘못된 결과를 생성하기도 하는데 이는 주소해석을 어렵게 만드는 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 주소해석을 쉽게 하고 우편물 구분율을 높이기 위해 기 구현된 MLP 인식기의 출력값을 재추정하는 방법을 제안한다. 재추정값의 신뢰도를 높이기 위한 인식기의 통계적 동작특성을 생성하는 방법과, 기존 MLP와 신뢰도 재추정기로서 동작하는 Subspace 인식기를 결합하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 타당성을 확인하기 위해 우체국에 설치된 우편물구분기로부터 획득한 문자영상을 이용하여 실험하였다. 실험 결과 제안 방법이 개별 문자 및 비문자에 대한 오류율과 기각률 측면에서 높은 신뢰도를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.187-201
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• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.