• 한국음향학회지
• /
• 제43권2호
• /
• pp.234-242
• /
• 2024

본 논문에서는 그래프 신경망을 이용한 수동소나 신호 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스펙트로그램을 영상 패치로 분할하고, 인접 거리의 영상 패치 간 연결을 통해 그래프를 표현한다. 이후, 표현된 그래프를 이용하여 그래프 합성곱 신경망을 학습하고 신호를 분류한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 알고리즘은 스펙트로그램의 선 주파수 특징을 그래프 형태로 표현하며, 92.50 %의 우수한 분류 정확도를 갖는다. 이러한 결과는 기존의 합성곱 신경망과 비교하여 8.15 %의 높은 분류 정확도를 갖는다.

• 벤처창업연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.33-45
• /
• 2020

사회적으로 창업에 대한 관심이 고조되고 있지만 사실 창업은 실패할 가능성이 높게 내포되어 있는 위험한 도전이기도 하다. 창업 연구에 있어 실패는 필연적으로 연구되어야 할 부분이지만, 기본적으로 실패를 회피하고 싶고 선호하지 않는 경향 때문에 상대적으로 폭넓게 연구되어 오지 못했다. 실패는 기업가에게 있어 고통스럽고 큰 비용을 수반하는 경험이지만 긍정적으로 연결시킬 수만 있다면 성공으로 나아가기 위한 하나의 관문이자 촉매제로 작용할 수 있는 값진 경험이기도 하다. 창업 실패를 경험한 기업가에게 사회적 차원의 도움이 필요하다는 주장이 제기되며 최근 재창업 지원제도의 일환으로 재창업 교육 등을 통해 재기하고자 하는 창업가들에게 도움을 주고자 하고 있다. 본 연구에서는 실패를 경험한 기업가에 주목하여, 실패 경험을 통한 학습과 사회적 지원책으로의 재창업 교육이 재창업에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 더불어 기업가의 개인적 요인으로 기업가의 행동에 큰 영향을 미친다고 알려져 있는 창업 동기에 주목하여, 실패 경험이 재창업에 미치는 영향 및 교육이 재창업에 미치는 영향에 기업가의 창업 동기가 어떠한 효과를 주는지 고찰해보고자 하였다. 분석을 위하여 재기중소기업개발원의 실패 후 재창업을 계획한 연속 창업가들을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였다. 분석 결과, 이전 창업 경험으로부터 학습효과가 큰 기업가일수록 재창업 할 확률이 높았으며 재창업 교육으로부터 학습효과가 큰 기업가일수록 재창업할 확률 역시 높은 것으로 나타났다. 또한 창업의 외재적 동기가 클수록 이러한 이전 경험과 재창업 교육의 학습효과가 재창업에 미치는 긍정적 영향은 줄어드는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권10호
• /
• pp.980-984
• /
• 2010

microRNA (miRNA)와 mRNA 조절 상호작용 탐색은 다양한 생물학적 현상에 있어 새로운 시야를 제공해 줄 수 있다. 최근 생물학적 프로세스에서 miRNA는 유전자 발현을 제어하고 세포를 기능적으로 조절하는 중요한 역할을 하는 요소로 밝혀졌다. 이에 복잡한 생물학 시스템에서 miRNA의 기능적 활동을 이해하기 위해서는 miRNA와 mRNA간 상호작용 분석은 필수적이다. 그러나 아직까지 복잡한 miRNA와 mRNA간 상호작용 관계를 추론하는 것은 어려운 문제이기 때문에 많은 연구자들이 실험적, 전산학적 접근 방법을 제안하며 활발한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 이종의 발현 데이터로부터 기능적으로 상호작용하는 miRNA-mRNA 조합을 탐색하기 위한 진화 연산 기반의 새로운 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 이에 실험결과로 제안하는 방법을 인간 암 관련 miRNA와 mRNA 발현 데이터에 적용하여 암 특이적 miRNA-mRNA 상호작용 집합을 탐색하고 발견한 miRNA-mRNA 상호작용 관계가 생물학적으로 유의함을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.318-328
• /
• 2014

본 논문은 모바일 환경에서의 명함 인식 성능 향상을 위한 방안으로 서로 다른 알고리즘과 학습 데이터를 갖는 이종(異種)의 명함 인식 엔진을 병렬처리 하여 데이터를 결합하는 하이브리드 OCR 에이전트를 제안하였고, 모바일 카메라의 특성상 촬영자의 환경에 따라 변하는 조명, 촬영방향, 명함의 배경에 적응하는 모바일 카메라에서의 명함 이미지 전처리 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 하이브리드 OCR 에이전트를 구성할 경우 단일 엔진을 구성하였을 때 보다 국문명함의 명함 인식률이 평균 90.69%에서 95.5%로 향상되었고, 이미지 전처리 기법을 적용함으로써 이미지 용량이 50% 수준으로 줄어들었으며 이미지 전처리 기법을 적용하기 전보다 인식률이 83%에서 92.48% 수준으로 약 9.4%의 향상 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.1-11
• /
• 2021

저속 동조는 촬영자가 장노출과 카메라 플래시를 동시에 이용해서 전경과 배경을 밝게 하는 촬영 기법이다. 단노출 플래시 촬영과 플래시 없는 장노출 촬영과는 달리 저속 동조는 어두운 환경에서의 밝은 전경과 배경을 보장한다. 하지만 스마트폰으로 저속 동조 촬영은 어려운데, 이는 스마트폰 카메라의 플래시는 약한 지속 광이고 노출 시간이 길어지면 플래시를 켜지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 단노출 플래시 영상에서 저속 동조 영상을 만드는 딥러닝 방법을 제안한다. 본 연구에서는 공간상에서 가변적인 영상 밝기 개선을 위해 가중치 맵을 적용한 네트워크를 제안한다. 본 연구에서는 지도 학습을 위한 스마트폰 단노출 플래시 영상과 저속 동조 영상 데이터 세트도 제안한다. RAW 영상의 선형성을 이용해 단노출 플래시 영상과 플래시 없는 장노출 영상으로부터 저속 동조 영상을 생성해서 데이터 세트를 구축한다. 실험을 통해 본 연구의 방법이 저속 동조 영상을 효과적으로 생성하는 것을 볼 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1505-1514
• /
• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.237-246
• /
• 2020

본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권6호
• /
• pp.255-266
• /
• 2022

콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

• 분석과학
• /
• 제28권3호
• /
• pp.187-195
• /
• 2015

승화열은 대기 유기 오염물질의 확산에 관련된 환경적인 문제를 해결하거나, 위험한 화학 물질의 위해성을 평가하는 데에 중요한 변수이다. 하지만 실험적으로 승화열을 측정하려면 많은 시간과 비용이 소모 되며, 그 실험자체도 복잡하고 위험하다. 따라서 본 연구에서는 유기화합물의 승화열을 간단하게 예측하는 모델을 개발하기 위하여 정량적 구조-물성 상관관계 연구를 이용하였다. 군기반 전진선택방법을 적용하여 다중선형회귀방법과 서포트 벡터 머신과 같은 학습방법에 적합한 분자표현자들을 선택하도록 하였다. 개별 모델과 복합모델들은 부스트래핑 방법과 y-임의추출법에 의해 내부검증이 되었다. 외부 테스트 데이터의 예측 성능은 적용범위를 고려하므로서 개선되었다. 다중선형회귀모델에 따르면, 승화열은 분자간의 분산력, 수소결합, 정전기적 상호작용, 쌍극자-쌍극자 상호작용과 관련이 있는 것을 나타낼 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.15-23
• /
• 2016

본 논문에서는 오픈 환경에서 4G 보안 모델에 대한 연구이다. 4G 네트워크는 여전히 많은 보안 문제를 가지고 있고 전문가가 주시해야할 많은 문제들이 존재한다. 본 논문에서는 기대하지 못한 서비스를 일으키는 많은 보안 위험에 대해서 알아본다. 4G는 IP 기반과 이종 네트워크로 이루어져 있어 많은 문제를 일으키는 주된 요인이다. 본 연구에서는 4G 표준안에서 보안 문제와 취약성에 대해서 다루고 있다. 또한 WiMax 와 3GPP LTE구조에서 수행될 수 있는 여러개의 구조에 본 연구에서 제공되는 문제점과 취약성에 대해서 테스트를 하였다. 마지막으로 본 연구에서는 미래취약성에 대한 잠재적인 영역과 경고 주의가 있는 4G 평가 영역에 대해서도 다루고 있다 이 연구를 4G 네트워크 취약성에 대한 문제에 적용시켜 보다 좋은 네트워크 구조를 개발하면 학습도 보다 빠르게 이루어져 빅데이터 분석에 유용하다.