• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-10
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• 2021

감정인식은 응용 분야의 다양성으로 많은 연구가 이루어지고 있는 기술이며, RGB 영상은 물론 열화상을 이용한 감정인식의 필요성도 높아지고 있다. 열화상의 경우는 RGB 영상과 비교해 조명 문제에 거의 영향을 받지 않는 장점이 있으나 낮은 해상도로 성능 높은 인식 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 얼굴 열화상 기반 감정인식의 성능을 높이기 위한 Divide and Conquer 기반의 CNN 학습전략을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 분류가 어려운 유사 감정 클래스를 confusion matrix 분석을 통해 동일 클래스 군으로 분류하도록 학습시키고, 다음으로 동일 클래스 군으로 분류된 감정 군을 실제 감정으로 다시 인식하도록 문제를 나누어서 해결하는 방법을 사용하였다. 실험을 통하여, 제안된 학습전략이 제시된 모든 감정을 하나의 CNN 모델에서 인식하는 경우보다 모든 실험에서 높은 인식성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.45-53
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• 2020

본 논문에서는 웹 페이지 탐색 시 지속해서 발생하는 사용자 상호작용 과정을 이용하여 시선 검출을 위한 캘리브레이션 데이터를 획득하고, 사용자의 시선을 검출하는 동안 자연스럽게 캘리브레이션을 수행하는 방법에 관하여 기술하였다. 제안된 비강압식 캘리브레이션은 획득한 캘리브레이션 데이터를 이용하여 미리 학습된 시선 검출 CNN 모델을 새로운 사용자에 적응하도록 보정하는 과정이다. 이를 위해 훈련을 통해서 시선을 검출하는 일반화된 모델을 만들고 캘리브레이션에서는 온라인 학습 과정을 통해 빠르게 새로운 사용자에 적응하도록 하였다. 실험을 통하여 다양한 사용자 상호작용의 조합으로 시선 검출 모델을 캘리브레이션 하여 성능을 비교하였으며, 기존 방법 대비 개선된 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.73-76
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• 2003

신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 하지만, 과거 기억 정보로 존재하지 않는 새로운 감각 입력에 대해서는 대뇌피질 내의 파페츠 회로를 통해 새로이 기억하게 된다. 이 과정에는 변연계의 편도체(Amygdala)의 감정 반응을 이용하여 강한 감정 반응을 유도하는 감각 입력에 대해서는 강한 기억을 하게 되고, 반대의 경우에는 약한 기억을 하게 되는 특징이 고려된다. 본 논문에서는 기억되지 않은 새로운 감각 자극에 대해 감정 반응 정도에 따라 기억되는 정도의 변화를 관찰할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 이 모델은 대뇌피질의 정보 처리 및 감각 학습 과정을 인공적으로 구현하는 과정에 바탕이 될 것이다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.139-148
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• 2022

In this paper, we implement a distributed FMCW MIMO radar system to obtain Micro Doppler signatures of target motions. In addition, we also develop federated learning based motion recognition algorithm based on the Micro-Doppler radar signature collected by the implemented FMCW MIMO radar system. Through the experiment, we have verified that the proposed federated learning based algorithm can improve the motion recognition accuracy up to 90%.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.365-366
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• 2022

분산 부호는 프라이버시를 위한 코딩, 연합 학습 등에 사용될 수 있는 선형 부호의 일종이다. 분산 부호에서는 각 부호들의 정보가 다른 부호들과 포함 관계에 있지 않기 때문에 프라이버시나 기밀 정보가 종속되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 분산 부호들의 속성을 살펴 보고, 기존에 알려진 분산 부호들로부터 새로운 형태의 분산 부호를 합성하는 기법들을 제시한다. 또한, 합성된 부호들이 사용될 수 있는 여러 시나리오들을 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.610-613
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• 2021

육군은 90년대부터 워게임 모의모델을 활용하여 군단 전투지휘훈련, 전구 연합지휘소연습, 사·군단 작전계획 검증을 하였으며, 현재는 차세대 워게임 모의모델을 개발하기 위한 기술적 검토단계에 있다. 워게임 모의모델의 객체인 가상군을 자동화하기 위한 연구는 오래전부터 진행되었으나, 규칙기반 시스템을 적용한 반자동화군에 대한 연구가 일부 진행된 수준이다. 이에 본 논문에서는 게이머 행동패턴을 기반으로 학습한 인공지능으로 차세대 육군 워게임모델의 대항군 기동부대를 완전자동화하는 방안을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.262-264
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• 2023

Internet of Things (IoT) networks currently employ an increased number of users and applications, raising their susceptibility to cyberattacks and data breaches, and endangering our security and privacy. Intrusion detection, which includes monitoring and analyzing incoming and outgoing traffic to detect and prohibit the hostile activity, is critical to ensure cybersecurity. Conventional intrusion detection systems (IDS) are centralized, making them susceptible to cyberattacks and other relevant privacy issues because all the data is gathered and processed inside a single entity. This research aims to create a blockchain-based architecture to support federated learning and improve cybersecurity and intrusion detection in IoT networks. In order to assess the effectiveness of the suggested approach, we have utilized well-known cybersecurity datasets along with centralized and federated machine learning models.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.151-153
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• 2023

Federated learning (FL)-based network intrusion detection techniques have enormous potential for securing the Industrial Internet of Things (IIoT) cybersecurity. The openness and connection of systems in smart industrial facilities can be targeted and manipulated by malicious actors, which emphasizes the significance of cybersecurity. The conventional centralized technique's drawbacks, including excessive latency, a congested network, and privacy leaks, are all addressed by the FL method. In addition, the rich data enables the training of models while combining private data from numerous participants. This research aims to create an FL-based architecture to improve cybersecurity and intrusion detection in IoT networks. In order to assess the effectiveness of the suggested approach, we have utilized well-known cybersecurity datasets along with centralized and federated machine learning models.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.479-493
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• 2019

본 연구는 중고령층 문해학습자의 흥미 유발 및 학습 효과를 높이는 문해교육 방법을 제시하는데 목적을 두었다. 이를 위해 충북 중고령층 문해교사, 기관 운영자, 평생교육사, 문해학습자 총11명을 면담 및 참여관찰 하였다. 연구결과 중고령층 학습자들은 배운 것을 쉽게 잊어버리고 받아쓰기를 통해 글씨를 정확하게 익히며, 높은 경쟁 심리 등 공부가 일상생활에서 1순위가 되고 있다. 글씨 형성 의미를 알게 하는 놀이활동, 실생활과 연결된 학습, 받아쓰기가 기억력 및 인지력 향상에 효과적이다. 또한 일상생활에서 익숙한 재료를 활용한 만들기, 교과서에 나오는 극과 시로 역할극, 글씨 큰 그림 동화책 활용, 팀 단위 게임 및 활동, 배우기 쉬운 악기 및 노래 부르기, 공연 및 발표회 등 무대 경험, 실생활 및 교육문화 시설 현장 체험 등이 중고령층의 흥미와 학습 효과를 높일 수 있다. 결과 공유 발표회 및 연합 행사, 자료 및 재료비, 문해교사 역량강화 교육 및 공유, 문해교육 연중 운영, 학력인정과정과 병행 및 보조강사 지원이 중요하다. 시사점으로는 문해교사 교육, 보조강사 활용, 학력인정 문해교육과정 활성화 방안에 대한 연구가 필요하다.