• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.176-188
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• 2022

In this paper, we propose a compact method for anthropomorphism that uses Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) to detect the similarities between a human face and an animal face. We also apply texture feature-based morphing between them. We propose a basic texture feature-based morphing system for morphing between human faces only. The entire anthropomorphism process starts with the creation of an animal face classifier using a parallel DCNN that determines the most similar animal face to a given human face. The significance of our network is that it contains four sets of convolutional functions that run in parallel, allowing it to extract more features than a linear DCNN network. Our employed texture feature algorithm-based automatic morphing system recognizes the facial features of the human face and takes the Control Points automatically, rather than the traditional human aiding manual morphing system, once the similarity was established. The simulation results show that our suggested DCNN surpasses its competitors with a 92.0% accuracy rate. It also ensures that the most similar animal classes are found, and the texture-based morphing technology automatically completes the morphing process, ensuring a smooth transition from one image to another.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.817-826
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• 2022

AI 기술이 여러 분야에 성공적으로 도입되는 추세이며, 서비스로 환경에 배포된 모델들은 지적 재산권과 데이터를 보호하기 위해 모델의 정보를 노출시키지 않는 블랙 박스 상태로 배포된다. 블랙 박스 환경에서 공격자들은 모델 출력을 이용해 학습에 쓰인 데이터나 파라미터를 훔치려고 한다. 본 논문은 딥러닝 모델을 대상으로 모델 종류에 대한 정보를 추론하는 공격이 없다는 점에서 착안하여, 모델의 구성 레이어 정보를 직접 알아내기 위해 모델의 종류를 추론하는 공격 방법을 제안한다. MNIST 데이터셋으로 학습된 ResNet, VGGNet, AlexNet과 간단한 컨볼루션 신경망 모델까지 네 가지 모델의 그레이 박스 및 블랙 박스 환경에서의 출력값을 이용해 모델의 종류가 추론될 수 있다는 것을 보였다. 또한 본 논문이 제안하는 방식인 대소 관계 피쳐를 딥러닝 모델에 함께 학습시킨 경우 블랙 박스 환경에서 약 83%의 정확도로 모델의 종류를 추론했으며, 그 결과를 통해 공격자에게 확률 벡터가 아닌 제한된 정보만 제공되는 상황에서도 모델 종류가 추론될 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.477-486
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• 2022

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크를 이용하여 VVC 화면 내 예측으로 얻은 예측 블록을 개선하여 잔차 신호를 보다 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 기존의 화면 내 예측 방법은 일부 고정 규칙을 기반으로 주변의 재구성된 참조 샘플로부터 예측 블록을 생성하므로 복잡한 콘텐츠의 예측 블록을 생성하기 어렵다는 한계가 있다. 또한, 참조 샘플로 이용할 수 있는 정보의 양이 시간적 주변 정보에 비해 적기 때문에 화면 간 예측보다 낮은 부호화 성능을 가진다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 기존의 비디오 부호화 과정의 화면 내 예측을 통해 생성되는 예측 블록에 CNN을 적용하여 원본 블록과 예측 블록의 차분 신호를 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 부호기에서는 제안 알고리즘의 활성 여부를 나타내는 플래그가 함께 부호화된다. 제안하는 화면 내 예측 방법은 최신 비디오 압축 표준인 Versatile Video Coding의 참조 모델인 VTM version 10.0 대비 휘도 성분에 대하여 향상된 압축 성능을 제공한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.3-12
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• 2023

포스트-코로나 시대에는 방역 조치의 중요성이 크게 강조되고 있으며, 이에 맞춰 딥러닝을 이용한 마스크 착용 상태 검출 및 다른 전염병 예방에 관련된 연구가 진행되고 있다. 그러나 질병 확산 방지를 위한 문화시설 관람객 탐지 및 추적 연구도 마찬가지로 중요하므로 이에 대한 연구가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 사전 수집된 데이터 셋을 이용하여 컨볼루션 신경망 기반 객체 탐지 모델을 전이 학습시키고, 학습된 탐지 모델의 가중치를 다중 객체 추적 모델에 적용하여 방문객을 모니터링 한다. 방문객 탐지 모델은 Precision 96.3%, Recall 85.2% F1-Score 90.4%의 결과를 보여주었다. 추적 모델의 정량적 결과로 MOTA 65.6%, IDF1 68.3%. HOTA 57.2%의 결과를 보여주었으며, 본 논문의 모델과 다른 다중 객체 추적 모델 간의 정성적 비교에서 우수한 결과를 보여주었다. 본 논문의 연구는 포스트-코로나 시대의 문화시설 내 방역 시스템에 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.34-36
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• 2022

기존 텍스트 감성 분석 모델에서는 일반적으로 전체 텍스트를 직접 모델링하고, 텍스트 내용 간의 계층적 관계를 덜 고려한다. 그러나 감정분석의 구현에서는 많은 텍스트가 여러 감정으로 뒤섞여 있다. 전체의 의미론적 모델링을 직접 수행하면 감성분석 모델의 판단 난도가 높아져 혼합 감정 문장의 분류에 적용하기 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 계층을 고려한 감성 분석 모델 BHGCN을 제안한다. 이 모델에서는 BERT의 각 레이어의 숨겨진 상태의 출력이 노드로 사용되며, 상위 레이어와 하위 레이어 사이에 직접 연결이 이루어져 의미 계층이 있는 그래프 네트워크를 구축한다. BHGCN 모델은 계층별 의미론에 주의를 기울일 뿐만 아니라 계층적 관계에도 주의를 기울이기 때문에 혼합 감성 분류 작업을 처리하는 데 적합하다. 본 논문에서는 비교 실험을 통해 제안하는 BHGCN 모델이 명백한 경쟁 우위를 보인다는 것을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.99-104
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• 2022

대부분 첨단 동작 인식 컨볼루션 네트워크는 RGB 스트림과 광학 흐름 스트림, 양 스트림 아키텍처를 기반으로 하고 있다. RGB 프레임 스트림은 모양 특성을 나타내고 광학 흐름 스트림은 동작 특성을 해석한다. 그러나 광학 흐름은 계산 비용이 매우 높기 때문에 동작 인식 시간에 지연을 초래한다. 이에 양 스트림 네트워크와 교사-학생 아키텍처에서 영감을 받아 행동 인식을 위한 새로운 네트워크 디자인을 개발하였다. 제안 신경망은 두 개의 하위 네트워크로 구성되어있다. 즉, 교사 역할을 하는 광학 흐름 하위 네트워크와 학생 역할을 하는 RGB 프레임 하위 네트워크를 연결하였다. 훈련 단계에서 광학 흐름의 특징을 추출하고 교사 서브 네트워크를 훈련시킨 다음 그 특징을 학생 서브 네트워크를 훈련시키기 위한 기준선으로 지정하여 학생 서브 네트워크에 전송한다. 테스트 단계에서는 광학 흐름을 계산하지 않고 대기 시간이 줄어들도록 학생 네트워크만 사용한다. 제안 네트워크는 실험을 통하여 정확도 면에서 일반 이중 스트림 아키텍처에 비해 높은 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.31-40
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• 2024

국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권2호
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• pp.344-359
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• 2022

목적 깊은 컨볼루션 신경망 기법을 결합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하고 이를 응용하여 저선량 유방 촬영 영상으로 유방암을 진단하는 데 그 효능을 조사하고자 한다. 대상과 방법 6명의 유방 영상 전문의가 전향적 연구에 참여하였다. 모든 영상 전문의는 병변 감지를 위해 저선량 영상을 독립적으로 평가하고 정성적 척도를 사용하여 진단 품질을 평가하였다. 영상 잡음 제거 알고리즘을 적용한 후, 동일한 영상 전문의가 병변 감지 가능성과 영상 품질에 대한 평가를 하였다. 임상 적용을 위해 동일한 영상 전문의가 병변 유형과 위치에 대한 합의 결정 후, 저선량 영상, 재구성된 영상, 기존 선량 영상을 무작위 순서로 제시하여 평가하였다. 결과 전 절제 표본의 저선량 영상을 참조로 40% 재구성된 영상에서 병변이 더 잘 인식되었다. 임상 적용단계에서 40% 재구성된 영상과 비교하여, 기존 선량 영상이 해상도(p < 0.001), 석회에 대한 진단 품질(p < 0.001), 유방 종괴, 비대칭, 구조왜곡의 진단 품질(p = 0.037)에 대해 더 높은 평균값을 보였다. 40% 재구성된 영상은 100% 영상과 비교 시 전반적 화질(p = 0.547), 병변의 가시성(p = 0.120), 대조도(p = 0.083)에서 비슷한 성적을 보였으며 유의미한 차이도 보이지 않았다. 결론 깊은 컨볼루션 신경망 기법을 결합한 효과적인 잡음 제거 및 영상 재구성 처리 알고리즘은 유방 촬영의 상당한 선량 감소를 위한 길을 열어 유방암 진단을 가능하게 할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.399-401
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• 2022

유방 악성 상태를 분류하기 위한 최종 진단은 침습적 생검을 이용한 현미경 분석을 통해 확인이 가능하나, 분석을 위해 일정 시간과 비용이 부과되며, 병리학적 지식을 보유한 전문가가 필요하다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 딥 러닝을 활용한 진단 기법은 조직병리학적 이미지에서 유방암을 양성 및 악성으로 분류에 효율적인 방법으로 고려된다. 본 연구는 유방암 조직병리학적 이미지를 40배 확대한 BreaKHIS 데이터 세트를 사용하여 양성 및 악성으로 분류하였으며, 100% 미세 조정 체계와 Adagrad를 이용한 최적화로 사전 훈련된 컨볼루션 신경망 모델 아키텍처를 사용하였다. 사전 훈련된 아키텍처는 InceptionResNetV2 모델을 사용하여 마지막 계층을 고밀도 계층과 드롭아웃 계층으로 대체하여 수정된 InceptionResNetV2를 생성하도록 구성되었다. 훈련 손실 0.25%, 훈련 정확도 99.96%, 검증 손실 3.10%, 검증 정확도 99.41%, 테스트 손실 8.46%와 테스트 정확도 98.75%를 입증한 결과는 수정된 InceptionResNetV2 모델이 조직병리학적 이미지에서 유방 악성 유형을 예측하는 데 신뢰할 수 있음을 보여주었다. 향후 연구는 k-폴드 교차 검증, 최적화, 모델, 초 매개 변수 최적화 및 100×, 200× 및 400× 배율에 대한 분류에 초점을 맞추어 추가실험이 필요하다.