• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.103-113
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• 2019

차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.197-202
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• 2021

지정맥을 이용한 생체인식기술은 높은 보안성, 편리성과 정확성으로 많은 관심을 받고 있으며 최근 딥러닝 기술의 발달로 인해 더욱 인증에 대한 인식 오류율 및 정확도가 향상되었다. 하지만 학습 데이터는 일정한 순서나 방법이 아닌 실제 데이터의 부분 집합으로, 결과가 일정하지 않아 데이터양과 인공신경망의 복잡도를 고려해야 한다. 본 논문에서는 지정맥 인식기의 높은 정확도와 인증 시스템 성능 향상을 위해 Inception-ResNet-v2의 딥러닝 모델을 활용하였으며 DenseNet-201의 딥러닝 모델과 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영한 지정맥 영상을 사용하고 지정맥 인증 시스템에 이미지를 가공하는 과정은 없으며 생체인증 척도인 EER을 추출하여 성능 결과를 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.89-96
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• 2020

인공신경망(artficial neural networks)를 활용한 딥러닝은 최근 이미지인식, 빅데이터 및 데이터분석 등 다양한 분야에서 연구되고 개발이 진행되고 있다. 하지만 데이터 프라이버시 침해 이슈와 학습을 많이 할수록 소모 비용과 시간이 증가하는 문제점이 있어서 이를 해결하기 위해 연합학습(Federated Learning)이 연구되었다. 연합학습에서는 프라이버시 문제를 완화하면서, 분산 처리 시스템의 이점을 가져오는 학습기법을 제시하였다. 하지만 여전히 연합학습에서도 프라이버시 및 보안 문제가 존재한다. 그래서 우리는 연합학습의 서버에 해당하는 부분을 블록체인으로 대체하여 연합학습의 문제점인 프라이버시 문제와 보안 문제를 해결하였다. 또한 사용자가 제출하는 데이터에 대한 보상을 지급하여서 동기를 부여하고, 기존 성능은 유지하면서도 더 적은 비용의 유지비를 필요로 하는 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 시스템의의 타당성을 보이기 위해 실험결과를 제시하면서 기존 연합학습과 연구한 블록체인 기반의 연합학습 결과를 비교한다. 또한 향후 연구로 보안문제에 대한 해법과 와 적용 가능한 비즈니스 분야를 제시를 보여주면서 논문을 마무리 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.320-330
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• 2020

화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.