• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.293-299
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• 2018

기상은 농작물 재배에 많은 영향을 미친다. 농작물 재배지의 기상정보는 효율적인 농작물 재배 및 관리에 필수적이다. 농업기상 정보의 높은 수요에도 불구하고 이에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 중장기 계절예측정보인 GloSea5와 심층 신경망을 통해 양파의 주산지인 전라남도의 농업기상 정보 생산 방법을 다룬다. 연구방법으로는 매일 생산되는 GloSea5 기상정보를 훈련시키기 위해 슬라이딩 창 방법을 활용한 심층신경망 모형이 사용되었다. 모형의 정확도평가는 농업기상관측소의 일 평균기온과 GloSea5 예측값 그리고 딥러닝 예측값 차이의 RMSE와 MAE로 계산하였다. 심층신경망 모형은 학습기간이 늘어날수록 정확도가 향상되므로 학습기간과 예측기간에 따른 예측성능을 비교하였다. 분석결과 학습기간과 예측기간은 비례하지만 계절변화에 따른 추세성이 반영되는 한계점이 있었다. 이를 보안하기 위해 예측값과 관측값의 차이를 다음날 예측값에 적용시킨 후보정 심층신경망 모형을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.194-196
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• 2018

본 논문은 가상현실 음향 구현을 위한 심층신경망 기반 사운드 보간 방법에 관한 것으로서, 이를 통해 두 지점에서 취득한 음향 신호들을 사용하여 두 지점 사이의 음향을 생성한다. 산술평균이나 기하평균 같은 통계적 방법으로 사운드 보간을 수행할 수 있지만 이는 실제 비선형 음향 특성을 반영하기에 미흡하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 두 지점들과 목표 지점의 음향신호를 기반으로 심층신경망을 훈련하여 사운드 보간을 시도하였으며, 실험결과 통계적 방법에 비해 심층신경망 기반 사운드 보간 방법의 성능이 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제28권1호
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• pp.23-28
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• 2019

최근 이미지 처리 응용을 위한 심층 신경망 모델의 효과적 테스팅을 위해 해당 모델이 올바르게 예측하지 못하는 코너 케이스에 해당하는 행동을 보이는 데이터를 자동 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 문장 분류 심층 신경망 모델에 기반하고 있는 버그 담당자 자동 배정 시스템의 테스트를 위해 입력 데이터인 버그 리포트의 내용에서 임의의 단어를 선택해 동의어로 변형하는 테스트 데이터 생성기법을 제안한다. 그리고 제안하는 테스트 데이터 생성 기법을 사용한 경우와 기존의 차이 유발 테스트 데이터 생성 기법을 사용했을 경우를 다양한 뉴런 기반 커버리지를 중심으로 비교 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.75-80
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• 2021

인공 지능은 놀라운 혜택을 제공하는 우리 삶의 중요한 부분이 되고 있다. 이와 관련하여 얼굴 표정 인식은 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 저해상도 이미지의 작은 데이터 세트를 분류하려면 새로운 소규모 심층 합성곱 신경망 모델을 개발해야 한다. 이를 위해 소규모 데이터 세트에 적합한 방법을 제안한다. 이 모델은 기존 심층 합성곱 신경망 모델에 비해 총 학습 가능 가중치 측면에서 메모리의 일부만 사용하지만 FER2013 및 FERPlus 데이터 세트에서 매우 유사한 결과를 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제36권2호
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• pp.136-143
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• 2017

본 논문에서는 심층 신경망을 이용하여 손상된 음성파일을 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 다루는 음성파일 복원은 기존의 파일 카빙(file carving) 기반의 복원과는 다른 개념으로, 기존 기법으로는 복원할 수 없었던 손실된 정보를 복원하는 것이 목적이다. 새로운 복원 기법을 수행하는 과정에서 필요한 작업이지만 사람이 직접 수행할 수 없거나 너무 많은 시간이 소요되는 작업을 심층 신경망을 활용해 자동화할 수 있는 방안을 제안하였으며 관련한 실험을 진행하였다. 실험 결과, 심층 신경망을 활용해 음성, 비음성 분류나 음성파일 부호화 방식의 식별이 가능해 기존 파일 카빙 기반 방법이 복원하지 못하는 파일을 복원할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2291-2297
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• 2017

본 논문에서는 음성 데이터베이스를 평가하기 위해 여러 가지의 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명하고 심층 신경망 기반의 새로운 음성 성능 지표 생성 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 효과적인 음성 인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 한 음성 특성 지표 추출 방법에 대해 설명하며 선행 연구에서 조합에 사용한 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값을 심층 신경망 학습을 통해 추출한 확률 값으로 대체해 조합함으로써 단어 오인식률과 보다 높은 상관도를 갖는 것을 확인한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.773-782
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• 2020

심층신경망 기반 하이브리드 유한요소해석을 위한 조인트 모델 방법 구축을 소개한다. 트렉터의 앞차축에서 다양한 체결 조건에 의해 유발되는 복잡한 거동 상태를 가지는 볼트와 베어링의 재료 모델을 심층신경망으로 대체했다. 볼트는 6자유도를 갖는 1차원 티모센코 빔 요소를 이용했고, 베어링은 3차원 솔리드 요소를 이용했다. 다양한 하중 조건을 바탕으로 유한요소해석을 한 뒤, 모든 요소에서 응력-변형률 데이터를 추출하고 텐서플로를 이용하여 학습시켰다. 신경망 기반 유한요소해석을 할 때 추출된 데이터를 바탕으로 학습된 심층신경망은 ABAQUS 서브루틴 안에 포함되어 현재 해석 증분의 응력을 예측하고 접선강도행렬을 계산할 수 있게 했다. 학습된 심층신경망 조인트 모델의 일반화 성능은 훈련에 사용되지 않은 새로운 하중 조건에서 해석하여 검증하였다. 최종적으로 이 방법을 이용하여 심층신경망 기반 앞차축 해석을 진행하고 응력장 분포를 검증했다. 또한, 실제 트렉터의 3점 굽힘 실험 결과와 비교하여 심층신경망 기반 해석의 타당성을 검토했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.158-159
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• 2019

본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 하는 감정 인식을 위해 스파이크 특성을 추출하는 기술을 제안한다. 기존의 심층 신경망을 이용한 감정 인식 기술은 대부분 MFCC를 특성 백터를 사용한다. 그러나 프레임 단위의 연산인 MFCC는 높은 시간 해상도를 확보하기 어려워 시간적 특성의 영향을 받는 감정 인식에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 인간의 청각 필터를 모델링한 ERB에 따라 샘플 단위로 주파수의 특성을 나타내는 스파이크그램을 이용한 감정 인식 기술을 제안한다. 제안하는 방법이 감정 인식의 대표적 특성인 MFCC보다 높은 인식률을 제공하는 것을 확인하였다.