• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1919-1925
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• 2022

본 논문에서는 시맨틱 분할을 위한 조건부 생성적 적대 신경망 기반의 이미지 대 이미지 변환 접근법을 제안한다. 시맨틱 분할은 동일한 개체 클래스에 속하는 이미지 부분을 함께 클러스터링하는 작업이다. 기존의 픽셀별 분류 방식과 달리 제안하는 방식은 픽셀 회귀 방식을 사용하여 입력 RGB 이미지를 해당 시맨틱 분할 마스크로 구문 분석한다. 제안하는 방법은 Pix2Pix 이미지 합성 방식을 기반으로 하였다. 잔차 연결이 훈련 프로세스를 가속화하고 더 정확한 결과를 생성하므로 생성기 및 판별기 아키텍처 모두에 대해 잔여 연결 기반 컨볼루션 신경망 아키텍처를 사용하였다. 제안하는 방법은 NYU-depthV2 데이터셋를 이용하여 학습 및 테스트 되었으며 우수한 mIOU 값(49.5%)을 달성할 수 있었다. 또한 시맨틱 객체분할 실험에서 제안한 방법과 현재 방법을 비교하여 제안한 방법이 기존의 대부분의 방법들보다 성능이 우수함을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.260-269
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• 2022

본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.9-17
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• 2021

최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.369-372
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• 2018

본 논문은 매핑 되지 않은 입력 음성과 목표음성 사이에 음성 변환하는 비 병렬 음성 변환 네트워크를 제안한다. 기존 음성 변환 연구에서는 변환 전후 스펙트로그램의 거리 오차를 최소화하는 방법을 주로 학습 한다. 이러한 방법은 MSE의 이미지를 평균 내는 특징으로 인하여 생성된 스펙트로그램의 해상도가 저하되는 문제점이 있었다. 또한, 병렬 데이터를 사용해 연구를 진행했기 때문에 데이터를 수집하는 것에도 어려움이 많았다. 본 논문에서는 입력 음성의 발음 PPGs를 사용하여 비 병렬 데이터 간 학습을 진행 하며, GAN 학습을 통해 더욱 선명한 음성을 생성하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해서 기존 음성 변환 시스템에서 많이 사용하는 GMM 기반 모델과 MOS 테스트를 진행하였으며 기존 모델에 비하여 성능이 향상되는 결과를 얻었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.13-24
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• 2021

본 논문은 게임 캐릭터 얼굴 일러스트레이션에 적용할 수 있는 안면 회전 기술(Face rotation) 기술을 제안한다. 기존의 진행된 연구들은 실제 사람의 얼굴 데이터에 대해서로 데이터를 한정하였으며 방대한 양의 데이터를 필요로 하였고 합성된 결과물이 좋지 못한 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존 연구들의 존재하는 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 도입하였다. 첫째, 입력 이미지가 갖고 있는 특징을 입힌 3D 모델을 회전시키고 다시 2D 이미지로 렌더링하여 학습 및 평가에 필요한 데이터 셋을 구축하였다. 둘째, 3D 모델을 통해 구축된 데이터에서 다양한 각도의 특징을 학습할 수 있는 적대적 생성 모델(Generative Adversarial Networks)을 설계하여 입력된 이미지를 원하는 각도로 합성할 수 있다. 논문에서는 실제 게임 캐릭터 얼굴 일러스트레이션 합성 결과를 제시한다. 합성 결과를 통해 논문에서 제안하는 방법이 잘 동작함을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.109-114
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• 2021

GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 이미지 생성모델로서 생성기 네트워크와 판별기 네트워크로 구성되며 실제 같은 이미지를 생성한다. GAN에 의해 생성된 이미지는 실제 이미지와 유사해야 하므로 생성된 이미지와 실제 이미지의 손실 오차를 최소화하는 손실함수(loss function)를 사용한다. 그러나 GAN의 손실함수는 이미지를 생성하는 학습을 불안정하게 만들어 이미지의 품질을 떨어뜨린다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GAN 관련 연구를 분석하고 에지 검출(edge detection)을 이용한 eGAN(edge GAN)을 제안한다. 실험 결과 eGAN 모델이 기존의 GAN 모델보다 성능이 개선되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.447-453
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• 2020

본 논문은 딥러닝 기법을 활용하여 음성신호로부터 효율적인 화자 벡터를 추출하는 시스템을 제안한다. 음성신호에는 발화내용, 감정, 배경잡음 등과 같이 화자의 특징과는 관련이 없는 정보들이 포함되어 있다는 점에 착안하여 제안 방법에서는 추출된 화자 벡터에 화자의 특징과 관련된 정보는 가능한 많이 포함되고, 그렇지 않은 비화자 정보는 최소화될 수 있도록 학습을 진행한다. 특히, 오토-인코더 구조의 부호화 기가 두 개의 임베딩 벡터를 추정하도록 하고, 효과적인 손실 함수 조건을 두어 각 임베딩이 화자 및 비화자 특징만 각각 포함할 수 있도록 하는 효과적인 화자 정보 분리(disentanglement)방법을 제안한다. 또한, 화자 정보를 유지하는데 도움이 되는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)에서 활용되는 판별기 구조를 도입함으로써, 디코더의 성능을 향상시킴으로써 화자 인식 성능을 보다 향상시킨다. 제안된 방법에 대한 적절성과 효율성은 벤치마크 데이터로 사용되고 있는 Voxceleb1에 대한 동일오류율(Equal Error Rate, EER) 개선 실험을 통하여 규명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1490-1499
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• 2022

부정맥이란 심장이 불규칙한 리듬이나 비정상적인 심박동수를 갖는 것을 말하며, 뇌졸중, 심정지 등을 유발하거나 사망에도 이를 수 있는 만큼, 조기 진단과 관리가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 심전도 신호의 QRS 특징 추출에 적합한 CNN과 기존 LSTM의 직전 패턴의 수렴 한계를 해결할 수 있는 BLSTM을 연결한 CNN-BLSTM 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 전처리 과정을 통해 잡음을 제거한 심전도 신호에서 QRS 특징점을 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이때 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위해 GAN 오버샘플링 기법을 적용하였다. 이 후 합성곱 계층을 통해 부정맥 신호의 패턴을 정밀하게 추출하도록 구성하고 이를 BLSTM의 입력으로 사용한 후 매개변수를 학습시키고 검증 데이터로 학습 모델을 평가한 후 부정맥 분류의 정확도를 확인하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용하여 분류의 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 비교하였다. 성능평가 결과 각각 99.30%, 98.70%, 97.50%, 98.06%로 우수한 분류율을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.303-310
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• 2021

교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.