• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.85-92
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• 2020

심층학습은 많은 양의 데이터셋을 학습에 활용하여 객체 분류, 검출, 분할 등의 영상 분석에 탁월한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 데이터셋의 종류가 다양한 얼굴 표정인식 데이터셋들을 활용하여 학습 데이터셋의 특성이 심층학습 성능에 영향을 줄 수 있음을 확인하고, 각 학습 데이터셋에 적합한 심층학습 모델의 구성 요소를 설정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층학습 모델의 성능에 영향을 주는 구성 요소인 활성함수, 그리고 최적화 알고리즘을 유전 알고리즘을 이용하여 선정한다. CK+, MMI, KDEF 데이터셋에 대해서 널리 활용되고 있는 심층학습 모델의 각 구성 요소별 다양한 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 분석하고, 유전 알고리즘을 적용하여 최적의 구성 요소를 선정할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 정보보호학회지
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• 제30권6호
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.85-90
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• 2021

본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학습 모델의 유효성을 검증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.289-294
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• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.991-1001
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• 2020

전산화단층영상 품질 개선을 위해 사용되는 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 사전 학습을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 단점이 있다. 또한 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 학습에 사용된 영상의 특징과 학습된 모델에 입력된 영상의 특징이 다른 경우 영상 내부 구조적 왜곡이 유발되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술의 단점을 보완하고 전산화단층영상의 잡음을 감소시킬 수 있는 심층강화학습 기반 영상화 모델을 개발하였다. 심층강화학습 기반 영상화 모델은 shared, value 및 policy 네트워크로 구성하였으며, 영상 잡음 특징 추출 및 모델의 성능 향상을 위해 합성곱, rectified linear unit(ReLU) 활성화 함수, dilation factor 및 게이트순환유닛을 사용하였다. 또한 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술을 통해 획득한 영상의 영상품질 비교를 통해 본 연구에서 개발한 영상화 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과 기존 기술에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델 적용 시 전산화단층영상의 정량적 정확도는 큰 폭으로 향상, 잡음은 큰 폭으로 감소함을 확인하였다. 또한 영상화 모델 학습 시 사용한 영상과 구조적 특징이 다른 영상에 대해서도 잡음 감소 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 심층강화학습 기반 영상화 모델을 통해 전산화단층영상의 구조적 특징을 보전함과 동시에 잡음을 감소시킬 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.67-74
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• 2019

기계학습 알고리즘을 이용한 다양한 분야에서의 활용사례들이 우리 사회로 점차 확산되어가며, 기계학습을 통해 산출된 모델의 오동작을 유발할 수 있는 공격이 활발히 연구되고 있다. 특히, 한국에서는 딥러닝을 포함해 인공지능을 응용한 융합분야를 국가적 차원에서 추진하고 있으며, 만약 인공지능 모델 자체에서 발생하는 취약점을 보완하지 못하고 사전에 공격을 대비하지 않는다면, 뒤늦은 대응으로 인하여 관련 산업의 활성화가 지연될 수 있는 문제점이 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 기계학습 모델에서, 특히 심층 신경망으로 구성되어 있는 모델에서 발생할 수 있는 공격들을 정의하고 연구 동향을 분석, 안전한 기계학습 모델 구성을 위해 필요한 시사점을 제시한다. 구체적으로, 가장 널리 알려진 적대적 사례(adversarial examples) 뿐 아니라, 프라이버시 침해를 유발하는 추론 공격 등이 어떻게 정의되는지 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.526-529
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• 2020

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 지표를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 모델은 Random Forest 및 기본 심층 신경망 모델과 비교해 F1 Score를 기준으로 7~9%의 성능 향상을 이루었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2021

본 논문은 사전 학습된 심층생성모델을 기반으로 가수 별 가사의 특성을 반영하여 새로운 가사를 생성하는 모델을 소개한다. 베이스 모델로 한국어 사전 학습 모델 KoGPT-2 를 사용하였으며, 총 가수 10 명의 노래 823 곡을 수집하여 미세조정 기법을 바탕으로 학습하였다. 특히, 가수 별로 구분한 가사를 학습 데이터로 구축하여, 가수 별로 독특하게 나타나는 가사 스타일이 전이되도록 하였다. 가수의 이름과 시작 단어를 입력으로 주고 작사를 수행한 실험 결과, (i) 가수 별로 생성되는 가사의 어휘와 스타일이 그 가수의 기존 곡들의 가사와 유사함을 확인하였고, (ii) 작사 결과 가수 별 차이를 확인하였다. 추후 설문을 통해, 개별 가수들의 가사와 생성된 가사의 어휘와 스타일 유사성을 확인하고, 가수 별 차이 또한 확인하고자 한다.