• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.483-490
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• 2022

말라리아는 기생충에 의해 발생하는 질병으로 전 세계에 퍼져있다. 말라리아 셀을 인식하는데 일반적으로 두꺼운 혈흔과 얇은 혈흔 검사 방법이 사용되지만 이러한 방법은 많은 수작업 계산이 필요하여 효율성과 정확성이 매우 낮을 뿐만 아니라 빈민국에는 병리학자가 부족하여 말라리아 치명율이 높다. 본 논문에서는 특징 추출기, 잔류 구조와 완전 연결층으로 구성되고, 전이 학습을 이용한 말라리아셀 이미지를 인식하는 모델을 제안한다. VGG-19 모델의 사전 학습된 파라미터가 사용될 때 일부 컨볼루션층의 파라미터는 고정되고, 모델의 데이터에 맞추기 위하여 미세조정이 사용된다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 잔류 구조가 없는 말라리아셀 인식 모델을 구현한다. 실험 결과 잔류 구조를 사용한 모델이 잔류 구조가 없는 모델에 비하여 성능이 우수 하였으며, 최신 논문과 비교하여 가장 높은 97.33%의 정확도를 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.225-229
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• 2020

이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을 저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터 이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1231-1238
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• 2021

최근에 대형 온라인 쇼핑몰에서는 텍스트나 카테고리 검색뿐만 아니라 이미지 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이미지 검색 서비스의 경우 이미지가 없는 상황에서는 검색 서비스를 이용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 온라인 의류쇼핑몰에서 옷을 검색할 시, 옷의 스타일에 대하여 직접 그릴 수 있는 손그림을 통해 본인이 원하는 옷을 찾을 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 사용자가 그린 손그림 데이터는 신경망학습을 통해 매칭의 정확도를 높이고, 다양한 객체인식 알고리즘을 활용하여 의류를 매칭할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자가 찾고자 하는 의류를 빠르게 검색할 수 있음으로써 온라인 쇼핑 이용의 고객 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.205-212
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• 2023

심장 질환 가운데에서 부정맥은 방치할 경우에 뇌졸중, 심장 마비, 심부전과 같은 심각한 합병증이 발생할 수 있기 때문에 지속적이고 정확한 심전도 관리에 의한 건강 상태의 확인은 임상적 치료에 매우 중요한 요소이다. 그러나, 심전도(Electrocardiogram; ECG) 데이터의 정확한 해석은 전적으로 의료 전문가에 의존하기 때문에 부가적인 시간과 비용을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 라이프로그 기반의 비정상적인 맥파 파형의 분석을 통한 의료 플랫폼 개발을 목적으로 부정맥 인식 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 ECG 데이터를 시계열 데이터가 아닌 이미지 형식으로 처리하여 시각적 패턴 인식 기술을 적용한 후, CNN 모델을 이용하여 부정맥을 탐지하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 ECG 데이터의 이미지 타입 변환에 의한 CNN 모델의 부정맥 분류의 유효성 검증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터셋을 사용한 결과, 97%의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.916-919
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• 2017

최근 딥러닝의 발달로 인해 Sentiment analysis분야에서도 다양한 기법들이 적용되고 있다. 이미지, 음성인식 분야에서 높은 성능을 보여주었던 Convolutional Neural Networks (CNN)은 최근 자연어처리 분야에서도 활발하게 연구가 진행되고 있으며 Sentiment analysis에도 효과적인 것으로 알려져 있다. 기존의 머신러닝에서는 lexicon을 이용한 기법들이 활발하게 연구되었지만 word embedding이 등장하면서 이러한 시도가 점차 줄어들게 되었다. 그러나 lexicon은 여전히 sentiment analysis에서 유용한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 SemEval 2017 Task4에서 제공한 Twitter dataset과 다양한 lexicon corpus를 사용하여 lexicon을 CNN과 결합하였을 때 모델의 성능이 얼마큼 향상되는지에 대하여 연구하였다. 또한 word embedding과 lexicon이 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 모델을 평가하는 metric은 positive, negative, neutral 3가지 class에 대한 macroaveraged F1 score를 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1453-1461
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• 2022

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.299-308
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• 2014

신체 동작, 얼굴 표정과 같이 아주 복잡한 생체 패턴을 인식하고 분류하는 인간의 능력을 모방한 정보처리 컴퓨팅 관련 연구가 최근 다수 등장하고 있다. 특히 컴퓨터비전 분야에서는 인간의 뛰어난 인지 능력 중 상황정보 없이 시각시퀀스에서 동작을 분류하는 기능을 통해 시공간적 패턴 코딩과 빠른 인식 방법을 이해하고자 한다. 본 연구는 비디오 시퀀스상의 동작인식에 생물학적 시각인지과정의 영향을 받은 생체 기반 컴퓨터비전 모델을 제시하였다. 제안 모델은 이미지 시퀀스에서 동작을 검출하고 시각 패턴을 판별하는 데 생체 시각처리과정의 신경망 구조 단계를 반영하였다. 실험을 통해 생체 기반 동작인식 모델이 인간 시각인지 처리의 여러 가지 속성을 고려했을 뿐 아니라 기존 동작인식시스템에 비해 시간 정합성이 뛰어나며 시간 변화에 강건한 분류 능력을 보임을 알 수 있다. 제안 모델은 지능형 로봇 에이전트와 같은 생체 기반 시각정보처리 시스템 구축에 기여할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.99-104
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• 2022

인공지능은 놀라운 이점으로 우리 삶의 중요한 부분을 차지하고 있다. 기계는 이미지에서 물체를 인식하는 것, 특히 사람들을 정확한 나이와 성별 그룹으로 분류하는 것에 있어서 인간을 능가하고 있다. 이러한 측면에서 나이와 성별 분류는 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 심층 합성곱 신경망(CNN) 모델의 배포는 최첨단 성능을 달성했다. 그러나 대부분의 CNN 기반 아키텍처는 수십 개의 훈련 매개 변수로 매우 복잡하기 때문에 많은 계산 시간과 자원이 필요하다. 이러한 이유로 기존 방법에 비해 훈련 매개 변수와 훈련 시간이 현저히 적은 새로운 CNN기반 분류 알고리즘을 제안한다. 덜 복잡함에도 불구하고 우리 모델은 UTKFace 데이터 세트에서 연령 및 성별 분류의 더 나은 정확도를 보여준다.