• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.17-20
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• 2016

딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.153-154
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• 2012

바디 센서 시스템 환경이란 사용자가 서기, 걷기, 뛰기 등의 행위를 통해 주기적으로 상황이 변하는 동적 환경이다. 이와 같은 시스템에서는 크기가 작고 저전력을 요구하는 센서가 탑재되기 때문에 효율적인 알고리즘을 적용하는 것은 매우 중요한 일이다. 모델체커는 최근 소프트웨어 모델 (Model)을 검증하는 도구로써 주어진 모델과 속성값을 통해 해당 모델의 검증 (Verification) 결과가 참인지 거짓인지 판별해 준다. 본 논문에서는 효율적인 바디 센서 시스템 구축을 위해 서기, 걷기, 뛰기라는 환경에서 개별적으로 동작되는 알고리즘을 모델링 하고 LTL(Linear Temporal Logic) 로 속성을 명세하여 NuSMV 모델 체커를 통해 해당 모델의 Safety와 Liveness를 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권8호
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• pp.599-610
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• 2010

고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.31-39
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• 1995

선형판별함수를 이용하여 음소단위의 판별필터를 구성하였다. 음소판별필터를 이용한 음성인식 시스템은 발성구간의 검출에 유용하고, 음성의 구분과 식별을 동시에 시행할 수 있으며 모든 음소를 동일한 인식모델로 취급하는 것이 가능하였다. 이 때 전문가의 경험적 지식을 이용하지 않고 수리적인 반복학습방법으로 시스템을 구성한 것이 특징이다. 모든 음소판별필터는 독립적으로 동작하므로 하나의 음소구간에 대해 복수필터 출력이 발생될 수 있으며, 발성구간의 음소가 탈락하는 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 무게벡터와 패턴벡터와의 내적에 통합계수를 이용하여 최대값을 선택하는 방법으로 다수개의 경합출력을 하나로 통합하였으며, 동시에 시간적인 정보와 중간값필터를 이용하여 탈락과 오인식되는 음소를 보상하므로써 인식율을 향상시켰다. 인식실험결과 모음의 경우 학습용자료에서는 $96.5\%$, 평가용자료에서는 $87.6\%$의 인식율을 얻었고, 자음은 각각 $84.0\%,70.8\%$의 음소인식율을 얻었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.355-360
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• 2022

최근 국내산 고추의 생산 비용 상승과 수입산 고추의 도입으로 고춧가루 원산지 허위표기 등의 피해사례가 속출하고 있다. 이에 따라 원산지를 신속하고 정확하게 판별하는 문제가 대두되었다. 기존의 고춧가루 원산지 판별법의 경우 무기 및 유기성분을 실험적으로 대조 및 분석하여 비용과 시간이 많이 든다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해, 본 연구는 머신러닝을 도입하여 국내산, 수입산 고춧가루 분류를 제안한다. 고춧가루에 포함된 53가지 성분에 대하여 머신러닝 모델을 설계하고 검증하였다. 본 연구를 통해 어떠한 성분이 원산지 판별 시 중요하게 활용되는지 파악 할 수 있었다. 추후 고춧가루뿐만 아니라 다양한 식품으로 확장하여 원산지 판별에 드는 비용을 보다 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.851-863
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• 2023

일정 규모 이상의 공공 건설 프로젝트에 대한 BIM(Building Information Model) 적용이 의무화됨에 따라 입찰단계에서부터 BIM 요구사항에 대한 관련 절차 및 기술에 대한 폭넓은 이해가 요구되고 있다. 그러나 대부분의 중소 시공 및 엔지니어링 기업은 BIM 수행역량이 낮고 관련 기존 업무 프로세스의 BIM 적용에 대한 이해 높지 않아, 입찰 요구사항에 대한 인지가 어렵고 입찰단계의 합리적인 의사결정이 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 BIM 입찰문서 용어를 포함한 형태소 분석기를 딥러닝 모델에 결합하여 입찰문서의 BIM 요구사항의 난이도 판별 방법을 제시한다. 제안된 딥러닝 모델의 매개변수 영향이 조사되었으며 예측 결과의 타당성이 검토되었다. 그 결과, 제안된 모델이 시험 데이터에 대해 F1-score 0.83의 성능을 가지며, 모델의 판별 결과 또한 실제 BIM 수행 난이도를 타당하게 반영하고 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.861-863
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• 2019

사람 얼굴 생성을 목적으로 하는 Generative Adversarial Network(GAN)에서 판별자(discriminator)의 각 레이어에 대한 스펙트럴 정규화(spectral normalization) 적용에 따른 출력 이미지의 결과를 비교하였다. 또한 생성자(generator)에 적응 인스턴스 정규화(Adaptive Instance Normalization) 모듈의 삽입에 따른 출력 이미지의 결과를 기존 모델과 비교하고 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.151-152
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• 2009

Grid 컴퓨팅 환경에서 Risk-resilient 한 Job 수행을 보장하기 위해 그 동안 Job migration 기법이 연구되어 왔으나, 자원 재선정 및 Job 이동/재할당에 따른 기준의 단순성으로 인해, Migration에 따른 Job 수행의 이득과 손실이 정확하게 판별되지 못한 경향이 있었다. 따라서 본고에서는 Job failure Rate을 바탕으로 특정 Job의 확률적 수행 지연 시간을 추정하고, 이를 이용하여 Migration gain을 평가하는 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.479-480
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• 2023

생성형 인공지능은 학습의 기준을 파악하기 어려운 모델이다. 그 중 DCGAN을 분석하여 판별자를 통해 생성자의 학습 기준을 판단할 수 있는 하나의 방법을 제안하고자 한다. 그 과정에서 XAI 기법인 Grad-CAM을 활용하여 학습 시에 모델이 중요시하는 부분을 분석하여 적합한 학습과 학습에 적합하지 않은 데이터를 분석하는 방법을 소개하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.340-348
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• 2021

본 연구는 콩의 한발 스트레스 판별에 대하여 RGB 영상에 기반한 작물 생육 지수의 적용 가능성과 한계점을 구명하기 위해 수행되었다. RGB 영상에서 추출한 생육 지수들과 한발 스트레스에 반응하는 대표적인 표현형 지표들(군락 피복도, 엽면적, 엽록소 함량 등)과의 높은 상관관계를 통해 영상 기반 생육 진단 모델개발의 가능성을 확인할 수 있었다. 다만 판별의 정확도와 해상도를 개선시키기 위해서는 향후 다양한 재배조건에서 지속적인 성능 평가가 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 결과는 향후 RGB 영상을 활용한 콩환경 스트레스 판별에 있어서 영상 전처리, 영상 분석방법, 생육 지수 정량화 기술 개발에 도움을 줄 수 있을 것이며, 개발된 생육 인자 예측 모델은 환경 스트레스 조기 진단을 통한 영농 의사결정 지원 모델의 개발에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.