• KNOM Review
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• 제22권1호
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• pp.20-29
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• 2019

최근 유해 네트워크 트래픽을 탐지하기 위해 머신러닝 기법을 활용하는 다양한 방법론들이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 컨볼루션 신경망 (Convolutioanl Neural Network)을 기반으로 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 기법을 소개하고 그 성능을 평가한다. 이미지 처리에 강한 컨볼루션 신경망의 활용을 위해, 네트워크 트래픽의 주요 정보를 규격화된 이미지로 변환하는 방법을 제안하고, 변환된 이미지를 입력으로 컨볼루션 신경망을 학습시켜 유해 네트워크 트래픽의 분류를 수행하도록 한다. 실제 네트워크 트래픽 관련 데이터셋을 활용하여 이미지 변환 및 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 트래픽 분류 기법의 성능을 검증하였다. 특히, 다양한 컨볼루션 신경망 기반 네트워크 모델 구성에 따른 트래픽 분류 기법의 성능을 평가하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.93-98
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• 2018

추천시스템은 기업의 매출을 최대화 하기 위해, 사용자에게 관심도가 높은 제품을 제공해준다. 행렬 분해법은 추천시스템에서 자주 사용되는 방법으로 불완전한 사용자-제품 평점 행렬을 기반으로 한다. 하지만 제품과 사용자의 수가 점점 많아지면서, 데이터의 희소성문제로 인해 정확한 추천이 힘들어졌다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 제품과 관련된 텍스트 데이터를 사용하는 행렬 분해법 알고리즘이 최근에 제시되었다. 이런 행렬 분해법 알고리즘 중, 단어 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 방법이 단어수준 특징들을 추출하여 텍스트 데이터를 효과적으로 반영한다. 하지만 단어수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서는 학습해야 하는 파라미터의 수가 많다는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 문자 수준 특징들을 뽑아 내기 위해 문자 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 행렬분해법을 제안한다. 또한 제안하는 행렬 분해법의 성능을 검증하기 위해 실제 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.573-591
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• 2019

로마자 서체에 대한 수치적 분류체계는 잘 발달되어 있지만, 한글 서체 분류를 위한 기준은 수치적으로 잘 정의되어 있지 않다. 본 연구의 목표는 한글 서체 분류를 위한 수치적 기준을 세우기 위해, 서체 스타일을 구분하는 중요한 특징들을 찾는 것이다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 사용하여 명조와 고딕 스타일을 구분하는 모형을 세우고, 학습된 필터를 분석해 두 스타일의 특징을 결정하는 피처(feature)를 찾고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.205-206
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• 2018

본 논문에서는 디지털 홀로그램 영상을 Fresnelet 변환을 하여 상관도를 확인할 수 있는 데이터로 바꾸고, 컨볼루션 오토인코더(Convolutional Autoencoder, CAE)를 이용해 압축하고 생성하는 방법을 제안한다. 컨볼루션 계층과 채널 수가 다른 2개의 네트워크로 실험한다. CAE의 인코더를 수행해 영상을 압축하고 디코더를 통해 복원한다. 원본 영상의 Fresnelet 영역과 2개의 네트워크를 진행하여 생성된 Fresnelet 영역을 다시 역 Fresnelet하여 압축률에 따른 PSNR을 비교, 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.861-868
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• 2023

보안을 유지하는 가운데 딥 러닝을 이용하여 데이터 분석 결과를 제공하는 서비스의 핵심적인 기술 중의 하나로 완전 동형 암호가 있다. 완전 동형 암호화된 데이터 간의 연산의 제약으로 인해 딥 러닝에 사용되는 비산술 함수를 다항식으로 근사해야 한다. 현재까지는 합성 미니맥스 다항식을 사용하여 비산술 함수를 근사한 다항식을 컨볼루션 뉴럴 네트워크에 적용했을 때 계층별로 같은 차수의 다항식만 적용하였는데, 이는 완전 동형 암호를 위한 효과적인 네트워크의 설계에 어려움을 준다. 본 연구는 합성 미니맥스 다항식으로 설계한 근사 다항식의 차수를 계층별로 서로 다르게 설정하여도 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서 데이터의 분석에 문제가 없음을 이론적으로 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.33-42
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• 2022

본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.641-643
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• 2023

Deep Learning(DL)을 사용한 호흡음의 자동 분석은 폐 질환의 조기 진단에 중추적인 역할을 한다. 그러나 현재의 DL 방법은 종종 호흡음의 공간적 및 시간적 특성을 분리하여 검사하기 때문에 한계가 있다. 본 연구는 컨볼루션 연산을 통해 공간적 특징을 캡처하고 시간 컨볼루션 네트워크를 사용하여 이러한 특징의 공간적-시간적 상관 관계를 활용하는 새로운 DL 프레임워크를 제한한다. 제안된 프레임워크는 앙상블 학습 접근법 내에 컨볼루션 네트워크를 통합하여 폐음 녹음에서 호흡 이상 및 질병을 검출하는 정확도를 크게 향상시킨다. 잘 알려진 ICBHI 2017 챌린지 데이터 세트에 대한 실험은 제안된 프레임워크가 호흡 이상 및 질병 검출을 위한 4-Class 작업에서 비교모델 성능보다 우수함을 보여준다. 특히 민감도와 특이도를 나타내는 점수 메트릭 측면에서 최대 45.91%와 14.1%의 개선이 이진 및 다중 클래스 호흡 이상 감지 작업에서 각각 보여준다. 이러한 결과는 기존 기술보다 우리 방법의 두드러진 이점을 강조하여 호흡기 의료 기술의 미래 혁신을 주도할 수 있는 잠재력을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.369-382
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• 2018

본 논문은 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 이용하여 행 별로 서로 다른 노출로 촬영된 단일 영상을 HDR 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 입력 영상에서 저조도 또는 포화로 인해 발생하는 정보 손실 영역을 CNN을 이용하여 복원하여 휘도맵을 생성한다. 또한, CNN 학습 과정에서 인간의 시각 인지 특성을 고려할 수 있는 손실 함수를 제안한다. 마지막으로 복원된 휘도맵에 디모자이킹 필터를 적용하여 최종 HDR 영상을 획득한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 기법에 비해서 높은 품질의 HDR 영상을 취득하는 것을 확인한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권3호
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• pp.16-21
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• 2018

이 논문은 양파 밭에서 딥러닝 기반 자동 잡초 검출기의 설계 및 구현을 제시합니다. 이 시스템은 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기반으로 제안 된 영역을 선택합니다. 검출기는 양파 밭에서 직접 찍은 데이터 셋을 가지고 훈련됩니다. 학습이 완료 된 후에, 잡초가 될 확률이 매우 높은 후보 지역을 잡초로 간주합니다. Non-maximum suppression을 통해 오버랩된 박스가 최대한 적게 남게 됩니다. 다른 양파 농장을 통해 수집된 데이터를 통해 제안 된 분류기를 평가합니다. 분류 정확도는 고려 된 데이터 셋에서 약 99%를 보여주며, 제안된 방법이 양파 밭에서 잡초 검출과 관련하여 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있습니다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.801-808
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• 2022

대규모 링크드 데이터에 어떻게 지식을 임베딩하고, 엔티티 매칭을 위해 어떻게 신경망 모델을 적용할 것인가에 대한 연구는 상대적으로 많이 부족한 상황이다. 이에 대한 가장 근본적인 문제는 서로 다른 레이블이 어휘 이질성을 초래한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 어휘 이질성 문제를 해결하기 위해 재정렬 구조를 결합한 확장된 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존 임베디드 기반 MTransE 및 BootEA 모델과 비교하여 각각 53% 및 40% 성능이 향상되었으며, GCN 기반 RDGCN 모델과 비교하여 성능이 5.1% 향상되었다.