• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.145-146
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• 2021

본 연구에서는 카메라의 촬영 시점에 의해서 발생되는 원근감이 광학 흐름 생성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고 광학 흐름 기반 이상행동 탐지 솔루션의 성능을 고도화하기 위해 기존 광학 흐름 영상으로부터 소실점 기반 가중치 행렬을 계산하여 원근감에 따른 광학 흐름 정도를 평활하는 기법에 대해서 연구한다. 카메라의 뷰포인트에 따라 원근감의 발생 정도나 객체의 크기 및 움직임의 정도가 달라지게 되며, 이는 원본 영상 프레임을 광학 흐름의 크기와 방향성으로 표현하는 영상 변환 네트워크를 가진 생성적 적대 신경망을 학습할 때 정상적인 행동 패턴의 범위를 결정짓는 데 방해가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 데이터셋의 배경으로부터 소실점을 추출하고 원근감에 따라 결정되는 광학 흐름의 크기를 평활하는 기법을 개발하여 기존 모델의 성능과 비교하였으며, 프레임 단위의 정확도 성능이 5.75% 향상된 것으로 확인되었다.

• 과학기술학연구
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• 제15권1호
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• pp.109-143
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• 2015

최근 혁신의 지속과 성공을 위해 기술혁신시스템을 어떻게 바꿀지가 중요한 논제로 등장했다. 실천적, 이론적 차원에서 혁신시스템의 변화에 관심이 높아지고 있는 시점에서 네덜란드의 전환은 큰 주목을 받고 있다. 네덜란드의 전환정책은 시스템의 근본적 변화를 추구하면서도 기존의 변화와는 상당히 다른 접근과 방식을 취하고 있기 때문이다. 대표적 전환으로는 지속가능한 에너지 전환, 생물다양성과 자연자원의 지속가능한 활용으로의 전환, 지속가능한 농업으로의 전환, 지속가능한 교통 등이 있다. 장기적 변화라는 점에서 네덜란드의 전환은 여전히 초기단계지만 전환에 대한 공감 확산, 적대적 행위자 간 연합 형성, 다양한 전환 네트워크의 형성이라는 긍정적 효과가 나타나고 있다. 하지만 여전히 해결이 필요한 문제도 있다. 이론과 실제의 연계, 전환 개념의 추상성과 모호성 극복, 장기적 비전과 단기적 행위의 연결, 폭넓은 민주적 참여 확보, 현존 레짐의 저항 극복, 집행 문제, 정부 내에서 전환에 대한 지지 확산의 문제 등이다. 이런 문제에도 불구하고 네덜란드의 전환은 시스템의 근본적 변화가 필요한 시점에서 많은 교훈을 주고 있다. 따라서 기존 시스템과 레짐에 의한 고착화를 해결하고 구조적 변화를 이끌어 내기 위해 네덜란드의 전환이론과 정책에서 배울 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.38-50
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• 2013

영화감독 양영희의 두 편의 다큐멘터리 <디어 평양>(2005), <굿바이, 평양>(2009)과 극영화 <가족의 나라>(2013)는 재일코리안 디아스포라로서 감독의 자전적 경험을 바탕으로 제작된 영화로 남북한과 일본이라는 국민국가의 틈바구니에 선 재일코리안 디아스포라 문제를 제기하고 있다. 세 편의 영화는 제주, 오사카, 평양을 횡단하며 구축된 가족의 서사를 질문하는 것을 통해 국민국가가 부과한 경계를 의심하고 '가족의 나라'라는 새로운 탈주의 공간을 모색한다. 이 글은 양영희의 영화가 분단으로 한반도에 발생한 두 개의 국민국가가 강력하게 추구하는 통합과 일체감, 조국에 대한 획일적인 교육에 긴장을 일으키고 그것을 이질화시키면서 자신의 정체성을 재조정해가는 과정을 추적하였다. 결국 이들 영화는 국민국가의 경계를 넘나드는 혼종적 정체성에서 재일코리안 디아스포라의 미래 정체성을 예견하고 있는데 이는 동북아의 평화와 공존, 남북한의 적대성을 해체하는 작업에서 요구되는 타자 수용성, 개방성, 연대성의 가능성이 재일 코리안 디아스포라에게 있음을 보여주는 것이라 할 수 있다.

• 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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.149-160
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• 2021

본 연구에서는 현재 발생한 범죄와 과거 유사 범죄의 기록을 조사하여 용의선상에 오른 자들과 전과자들를 비교 분석하여 범인를 예측하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 용의자들과 전과자들의 안면을 비교하기 위하여 조건부 생성 적대 네트워크를 포함하는 퍼지 매칭으로 예상 범인을 선별하는 인공 지능 기반 알고리즘 범죄 예측 시스템(CPS)입니다. 유효성을 증명하기 위하여동 티모르. 범죄 기록의 데이터를 활용하였습니다. 구축 된 알고리즘은 증언을 바탕으로 몽타쥬를 작성하여 범죄 기록상의 전과자 안면과 비교됩니다. 제안 된 알고리즘과 CPS의 결과는 범죄를 처리하는 경찰관의 시간과 노력을 최소화될 뿐만 아니라 신속한 결과를 얻었으므로 유용하다는 것을 확인했습니다. 특히, 동 티므로와 같이 부족한 인적 자원과 예산으로 사회 안전망을 유지하는 것이 어려운 국가에 제안된 시스템의 적용은 미해결 범죄의 감소와 신속한 범죄 수사에 기여할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.333-340
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• 2019

전투 시스템은 다양한 적대적 환경에서 주어진 임무를 수행한다. 주어진 임무를 수행하는 능력을 높이기 위하여 전투 시스템의 신뢰성을 분석하는 연구가 중요하다. 대부분의 기존 연구에서는 위협을 고려하지 않거나 하나의 위협을 고려하며 구성 요소간의 종속적 관계를 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 전투 시스템의 기능에 대한 상실 확률을 도출하며, 이를 이용하여 신뢰성 분석을 진행한다. 제안하는 방법은 하위, 상위의 두 계층으로 나누어 분석한다. 하위 계층에서는 다양한 위협을 동시에 고려하기 위하여 FTA 기법을 이용하여 구성 요소별 고장 확률을 도출한다. 상위 계층에서는 하위 계층에서 도출된 구성 요소의 고장 확률을 이용하며 구성 요소간의 종속적 관계를 고려하기 위해 BBN을 이용하여 기능의 상실 확률을 분석한다. 제안하는 방법을 이용하면 다양한 위협을 동시에 고려하면서 구성 요소간의 종속적 관계에 대한 분석이 가능하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-55
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• 2021

최근에는 데이터베이스의 발달로 금융, 보안, 네트워크 등에서 생성된 많은 데이터가 저장 가능하며, 기계학습 기반 분류기를 통해 분석이 이루어지고 있다. 이 때 주로 야기되는 문제는 데이터 불균형으로, 학습 시 다수 범주의 데이터들로 과적합이 되어 분류 정확도가 떨어지는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 소수 범주의 데이터 수를 증가시키는 오버샘플링 전략이 주로 사용되며, 데이터 분포에 적합한 기법과 인자들을 다양하게 조절하는 과정이 필요하다. 이러한 과정의 개선을 위해 본 연구에서는 스모트와 생성적 적대 신경망 등 다양한 기법 기반의 오버샘플링 조합과 비율을 유전알고리즘을 통해 탐색하고 최적화 하는 전략을 제안한다. 제안된 전략과 단일 오버샘플링 기법으로 신용카드 사기 탐지 데이터를 샘플링 한 뒤, 각각의 데이터들로 학습한 분류기의 성능을 비교한다. 그 결과 유전알고리즘으로 기법별 비율을 탐색하여 최적화 한 전략의 성능이 기존 전략들 보다 우수했다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.531-536
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• 2022

전 세계적으로 국가경쟁력, 효용성, 중요성 등의 이유로 메가시티가 속속 등장하고 있으며, 점차 각 국가의 중심지로 자리를 잡아가고 있다. 또한, 메가시티는 현존, 잠재적, 초국가, 비군사 등 다양한 위협에 노출될 수밖에 없다. 특히, 최근 우크라이나-러시아 전쟁에서 볼 수 있듯이 국가기반체계는 적대 및 위협세력의 주요 목표가 되고 있다. 하지만 메가시티의 막대한 규모, 다양한 위협의 양상, 한정된 자원 등을 고려할 때 모든 국가기반체계를 완벽하게 방호하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 여러 국가기반체계 중 핵심노드를 식별하여 중점적으로 방호하는 접근이 필요하다. 핵심노드는 다양한 국가기반시설이 연결된 국가기반체계의 중요도가 매우 높면서도 동시에 급소에 해당한다. 이를 위해 본 연구에서는 핵심노드를 논리적·체계적으로 식별하기 위해 네트워크 이론인 노드 중심성(Centrality) 분석방법과 군사이론인 중심(Center of Gravity) 분석방법을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.647-660
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• 2022

최근 정상 데이터와 일부 비정상 데이터를 보유한 환경에서 딥러닝 기반 준 지도 학습 이상 탐지 기법이 매우 효과적으로 동작함이 알려져 있다. 하지만 사이버 보안 분야와 같이 실제 시스템에 대한 알려지지 않은 공격 등 비정상 데이터 확보가 어려운 환경에서는 비정상 데이터 부족이 발생할 가능성이 있다. 본 논문은 비정상 데이터가 정상 데이터보다 극히 작은 환경에서 준 지도 이상 탐지 기법에 적용 가능한 섭동을 활용한 초구 기반 비정상 데이터 증강 기법인 ADA-PH(Abnormal Data Augmentation Method using Perturbation based on Hypersphere)를 제안한다. ADA-PH는 정상 데이터를 잘 표현할 수 있는 초구의 중심으로부터 상대적으로 먼 거리에 위치한 샘플에 대해 적대적 섭동을 추가함으로써 비정상 데이터를 생성한다. 제안하는 기법은 비정상 데이터가 극소수로 존재하는 네트워크 침입 탐지 데이터셋에 대하여 데이터 증강을 수행하지 않았을 경우보다 평균적으로 23.63% 향상된 AUC가 도출되었고, 다른 증강 기법들과 비교했을 때 가장 높은 AUC가 또한 도출되었다. 또한, 실제 비정상 데이터에 유사한지에 대한 정량적 및 정성적 분석을 수행하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.487-498
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• 2022

깊이 영상은 3차원 공간상의 거리 정보를 2차원 평면에 나타낸 영상이며 다양한 3D 비전 연구에서 유용하게 사용된다. 기존의 많은 깊이 추정 연구는 주로 좁은 FoV (Field of View) 영상을 사용하여 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 깊이 정보를 추정한다. 본 논문에서는 소수의 좁은 FoV 영상으로부터 360° 전 방향 RGBD 영상을 동시에 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV를 추정하고 360° 컬러 영상과 깊이 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 모델을 제안하였으며, 두 모달리티의 특징을 공유하여 상호 보완된 결과를 확인한다. 또한 360° 영상의 구면 특성을 반영한 네트워크를 구성하여 개선된 성능을 보인다.