• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.297-304
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• 2013

본 연구는 텔레비전 뉴스의 카메라워크와 수용자의 관여도가 뉴스에 대한 장단기 기억에 어떠한 영향을 미치는지 실험을 통해 살펴보았다. 본 연구를 위해 카메라워크의 유무에 따라 2가지 종류의 TV뉴스를 제작하여 관여도를 조작한 2개의 대학생 집단에게 시청하게 하고, 이들의 장단기 기억을 측정, 분석하였다. 분석결과 TV뉴스 영상의 카메라워크는 수용자의 단기기억에는 영향을 미치지 못하지만, 장기기억에는 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 관여도가 높은 수용자들은 뉴스 내용에 대한 장단기 기억이 높은 것으로 나타났다. 그러나 카메라워크는 주변단서로서 고관여도 수용자보다 저관여도 수용자의 기억에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예측한 가설은 지지되지 못하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.13-16
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• 2016

본 논문에서는 순환 신경망을 이용하여 동영상에서의 배경과 전경을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 순환 신경망은 일련의 순차적인 입력에 대해서 내부의 루프(loop)를 통해 이전 입력에 의한 정보를 지속할 수 있도록 구성되는 신경망을 말한다. 순환 신경망의 여러 구조들 가운데, 우리는 장기적인 관계에도 반응할 수 있도록 장단기 기억 신경망(Long short-term memory networks, LSTM)을 사용했다. 그리고 동영상에서의 시간적인 연결 뿐 아니라 공간적인 연관성도 배경과 전경을 판단하는 것에 영향을 미치기 때문에, 공간적 순환 신경망을 적용하여 내부 신경망(hidden layer)들의 정보가 공간적으로 전달될 수 있도록 신경망을 구성하였다. 제안하는 알고리즘은 기본적인 배경차분 동영상에 대해 기존 알고리즘들과 비교할만한 결과를 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.261-266
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• 2017

본 논문에서는 커널 모델과 장단기 기억(Long-Short Term Memory, LSTM) 신경망을 결합한 보컬 및 비보컬 분리 방식을 제안한다. 기존의 음원 분리 방식은 비보컬 음원만 있는 구간에서 음원을 오추정하여 불필요한 비보컬 음원을 출력하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 커널 모델 기반의 보컬음 분리 방식에 LSTM 신경망 기반의 보컬 구간 분류 방식을 결합하여 보컬 음원의 오추정 문제를 개선하고 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 또한 본 논문에서는 방식간의 결합 구조에 따라 병렬 결합형 분리 알고리즘과 직렬 결합형 분리 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통해 제안하는 방식들이 기존의 방식에 비해 더욱 향상된 분리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권2호
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• pp.57-64
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• 2019

본 논문에서는 음성 합성을 위한 오픈소스 시스템인 Merlin 툴킷을 이용하여 한국어 TTS 시스템을 구성한다. TTS 시스템에서 HMM 기반의 통계적 음성 합성 방식이 널리 사용되고 있는데, 이 방식에서 문맥 요인을 포함시키는 음향 모델링 구성의 한계로 합성 음성의 품질이 저하된다고 알려져 있다. 본 논문에서는 여러 분야에서 우수한 성능을 보여 주는 심층 신경망 기법을 적용하는 음향 모델링 아키텍처를 제안한다. 이 구조에는 전연결 심층 피드포워드 신경망, 순환 신경망, 게이트 순환 신경망, 단방향 장단기 기억 신경망, 양방향 장단기 기억 신경망 등이 포함되어 있다. 실험 결과, 문맥을 고려하는 시퀀스 모델을 아키텍처에 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 것을 알 수 있고, 장단기 기억 신경망을 적용한 아키텍처가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 그리고 음향 특징 파라미터에 델타와 델타-델타 성분을 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 결과가 도출되었다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권3호
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• pp.65-70
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• 2022

Lane change in urban environments is a challenge for both human-driving and automated driving due to their complexity and non-linearity. With the recent development of deep-learning, the use of the RNN network, which uses time series data, has become the mainstream in this field. Many researches using RNN show high accuracy in highway environments, but still do not for urban environments where the surrounding situation is complex and rapidly changing. Therefore, this paper proposes a lane change possibility decision network by adopting Attention layer, which is an SOTA in the field of seq2seq. By weighting each time step within a given time horizon, the context of the road situation is more human-like. A total 7D vectors of x, y distances and longitudinal relative speed of side front and rear vehicles, and longitudinal speed of ego vehicle were used as input. A total 5,614 expert data of 4,098 yield cases and 1,516 non-yield cases were used for training, and the performance of this network was tested through 1,817 data. Our network achieves 99.641% of test accuracy, which is about 4% higher than a network using only LSTM in an urban environment. Furthermore, it shows robust behavior to false-positive or true-negative objects.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.333-339
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• 2013

본 연구는 텔레비전 뉴스 진행자의 젠더가 수용자의 정서와 뉴스 기억에 어떤 영향을 미치는지 정교화가능성 가설을 바탕으로 살펴본 실험연구이다. 본 연구를 위해 앵커의 젠더에 따라 2가지 종류의 뉴스를 편집하여, 관여도를 조작한 2개의 대학생 집단에게 시청하게 하고, 이들의 앵커에 대한 정서와 뉴스 내용에 대한 장단기 기억을 측정, 분석하였다. 분석결과 여성 앵커가 남성앵커보다 호감도는 높게 나타났으나, 신뢰도는 더 낮게 나타났다. 그리고 여성앵커의 뉴스에 노출된 피험자들이 남성앵커의 뉴스에 노출된 피험자들에 비해 단기기억을 더 잘 하는 것으로 나타났다. 그러나 젠더와 관여도 간의 상호작용 효과는 발견되지 않았다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.780-790
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• 2022

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.552-560
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• 2021

새로운 미술품 유통방식의 발달로 미술품의 미적 효용을 넘어 투자재로서 바라보는 시각이 활성화되고 있다. 미술품의 가격은 주식이나 채권 등과 달리 객관적 요소와 주관적 요소들이 모두 반영되어 결정되는 이질적 특성이 있기 때문에 가격 예측에 있어서 그 불확실성이 높다. 본 연구에서는 LSTM(장단기 기억) 순환신경망 딥러닝 모형을 활용하여 낙찰총액 순위 1위부터 10위까지의 한국 작가의 회화 작품을 대상으로 작가의 특성, 작품의 물리적 특성, 판매적 특성 등을 입력으로 하여 경매 낙찰가의 예측을 시도하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 낙찰 가격의 차이를 설명하는 RMSE 값이 0.064 수준이었으며 작가별로는 이대원 작가의 예측력이 가장 높았고, 이중섭 작가의 예측력이 가장 낮았다. 투자재로서 미술품 시장이 더욱 활성화되고 경매 낙찰 가격의 예측 수요가 높아지면서 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.76-84
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• 2022

부정맥은 심장 박동이 비정상 혹은 불규칙하게 뛰고 있는 상태를 말하며, 실신이나 심장돌연사 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 심전도 신호의 개인차로 인해 분류 시 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 본 연구에서는 CNN-LSTM 하이브리드 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이후 부정맥 신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 8개의 합성곱 계층으로 구성하고 이를 LSTM의 입력으로 사용한 후 가중치를 학습시키고 검증 데이터로 모델을 평가한 후 정상 및 부정맥 분류의 변화를 확인하였다. 제안한 방법의 타당성 검증을 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 스코어가 사용되었다. 성능평가 결과, 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어는 각각 92.3%, 90.98%, 92.20%, 90.72%의 우수한 분류율을 나타내었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.