• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.34-39
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• 2018

국내 유해 적조발생에 따른 어패류 양식장에 지속적인 피해가 증가함에 따라서 적조에 대하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 자동으로 적조 이미지를 인식하여서 유해적조생물을 판별하는 적조생물 이미지 검색에 대한 국내의 연구는 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 오픈소스 기반의 딥러닝을 이용하여 적조생물 이미지를 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안방법은 다양하게 표현되는 적조생물 이미지의 인식문제를 해결하기 위하여 텐서프로 프레임워크와 구굴 이미지 분류 모델을 이용하여 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.259-264
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• 2019

본 논문에서는 엔터프라이즈 환경에서의 딥 러닝에 대한 이미지 예측 시스템 아키텍처를 제안한다. 엔터프라이즈 환경에 대해 인공지능 플랫폼으로 변환을 쉽게 하고, 인공지능 플랫폼이 파이선에 집중되어서 자바 중심의 엔터프라이즈 개발이 어려운 단점을 개선하기 위해 자바 중심의 아키텍처에서도 충분한 딥 러닝 서비스의 개발과 수정이 가능하도록 한다. 또한, 제안된 환경을 토대로 이미지 예측 실험을 통해 기존에 학습된 딥 러닝 아키텍처 환경에서의 정확도가 높은 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 딥 러닝이 수행되기 위해 제공된 이미지 예에서 95.23%의 정확도를 보이며, 제안된 모델은 유사한 다른 모델에 비교해 96.54%의 정확도를 보인다. 제시된 아키텍처를 활용하여 활발한 엔터프라이즈급 환경의 딥 러닝 서비스가 개발 및 제공될 것으로 보이며, 기존 엔터프라이즈 환경이 딥 러닝 아키텍처가 탑재된 환경으로 전환이 활발히 이루어질 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.36-39
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.23-26
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• 2022

딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.30-38
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• 2021

본 논문에서는 열화상 이미지에서의 열 데이터 추출 및 해당 데이터를 사용한 발열 설비 탐지 향상 기법을 제안한다. 주요 목표는 열화상 이미지에서 바이트 단위로 데이터를 해석하여 열 데이터와 실화상 이미지를 추출하고 해당 이미지와 데이터를 합성한 합성 이미지를 딥러닝 모델에 적용하여 발열 설비의 탐지 정확도를 향상 시키는 것이다. 데이터는 한국수력원자력발전소 설비 데이터를 사용하였으며, 학습 모델로는 Faster-RCNN을 사용하여 각 데이터 그룹에 따른 딥러닝 탐지 성능을 비교 평가한다. 제안한 방식은 Average Precision 평가에서 기존 방식에 비해 평균 0.17 향상 되었다.본 연구는 이로서 국가 데이터 기반 열화상 데이터와 딥러닝 탐지의 접목을 시도하여 유효한 데이터 활용도 향상을 이루었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-70
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• 2019

최근 딥 러닝(Deep leaning)을 이용한 이미지 인식 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 육안으로 관찰하여 분류하기 어려운 암석을 이미지만으로 분류하기 위해 딥 러닝 오픈 소스 프레임워크인 Tensorflow 기반의 CNN모델을 사용하여 고등학교 교육과정에서 다루는 암석 18종(화성암 6종, 변성암 6종, 퇴적암 6종)의 이미지를 통해 암석을 분류하는 시스템을 제안한다. 암석의 이미지를 학습시켜 암석을 구별하는 분류기를 개발하여 분류 성능을 확인하였으며 최종적으로 구현한 모바일 어플리케이션을 통해 교실 내 학습 또는 현장체험학습 등에서 학생들의 학습 보조도구로서 사용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.719-722
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• 2021

최근 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식 등 여러 분야에서 고려되고 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 기술을 이용하기 위해서는 대형데이터 세트가 필요하나 이를 구축하기 힘들고 많은 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 이에, 본 논문에서는 웹 크롤링을 통해 사용자가 원하는 카테고리의 이미지 데이터 세트를 수집하고 수집한 데이터들을 전처리 과정을 통해 딥러닝 모델에 입력할 수 있는 데이터 세트의 구축을 자동화하며, 전이학습을 통해서 적은 훈련 시간과 높은 정확도를 얻을 수 있는 이미지 분류모델을 제안한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권11호
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• pp.1133-1144
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• 2019

최근 스마트 기기의 발전으로 인터넷상에 존재하는 이미지 데이터의 양이 급속하게 증가하는 상황에서 효과적인 이미지 검색을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 기존의 이미지 검색 방법들은 이미지에 존재하는 물체들을 단순하게 검출하여 각 물체들의 라벨 정보에 근거한 검색을 수행하기 때문에 사용자가 원하는 이미지와 검색 결과로 얻은 이미지 간에 의미적 차이인 시맨틱 갭(Semantic Gap)이 발생된다. 이미지 검색에서 발생하는 시맨틱 갭을 줄이기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 기반의 다중 객체 분류 모듈과 사람의 행위를 분류하는 모듈을 연결하고, 이 모듈들에 행위 온톨로지를 결합하였다. 즉, 딥러닝과 행위 온톨로지의 결합을 기반으로 객체들 간의 연관성을 고려한 이미지 검색 시스템을 제안한다. 이미지에 포함된 동적인 행위를 고려하기 위해 Walking과 Running 데이터를 이용하여 실험한 결과를 분석하였다. 제안한 방법은 향후 이미지 검색 결과의 정확도를 높일 수 있는 영상의 자동 주석 생성 연구에 확장하여 적용할 수 있다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.347-348
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• 2022

본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.