• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.740-742
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• 2023

객체 인식 연구에 있어서 딥러닝 기반의 사람 인식에 있어서 많은 연구들이 공개되고 있다. 특히 화재사고에 있어서 연기로 인해 가시성이 떨어져 인명구조에 어려움이 발생한다. 이에 열화상 카메라와 딥러닝을 통해 사람을 인식하는 기술이 연구되고 있다. 기존 연구에서는 열화상 카메라와 YOLO 딥러닝을 통해 사람을 인식하는데 95%의 성능을 보였지만, YOLO는 그리드 셀에서 하나의 분류만하기 때문에 물체에 가려진 사람을 판별하는데 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위해 기존 Faster R-CNN 알고리즘을 사용한다. 신체부위 Guided Attention mechanism을 사용하여 가중치를 준 Feature Map을 RPN에 적용시켜 학습모델을 구현한다면 더 높은 정확도를 얻을 수 있다. 향후 본 논문에서 제안하는 기법은 많은 실험과 다양한 데이터 셋을 통해 실질적인 검증을 할 예정이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.479-484
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• 2023

다중 레이블 오픈 의도 분류란 다중 의도 분류와 오픈 의도 분류가 합쳐져 오픈 도메인을 가정하고 진행하는 다중 의도 분류 문제이다. 발화 속에는 여러 의도들이 존재한다. 이때 사전에 정의된 의도 여부만을 판별하는 것이 아니라 사전에 정의되어 있는 의도에 대해서만이라도 어떤 의도인지 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 발화 속 의도 정보를 활용하여 다중 레이블 오픈 의도를 분류하는 모델을 제안한다. 먼저, 문장의 의도 개수를 예측한다. 그리고 다중 레이블 의도 분류기를 통해 다중 레이블 의도 분류를 진행하여 의도 정보를 획득한다. 획득한 의도 정보 속 다중 의도 개수와 전체 의도 개수를 비교하여 전체 의도 개수가 더 많다면 오픈 의도가 존재한다고 판단한다. 실험 결과 제안한 방법은 MixATIS의 75% 의도에서 정확도 94.49, F1 97.44, MixSNIPS에서는 정확도 86.92, F1 92.96의 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.947-948
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• 2023

본 논문은 보이스피싱 취약 계층을 위해 통화 내용을 신속하게 처리하여 실시간으로 범죄 여부를 판별하는 VoIP 에 특화된 시스템을 제안하였다. 실제 보이스 피싱 통화 유형을 학습한 탐지 모델을 개발하여 API 로 배포하였다. 또한 보이스피싱 위험도가 일정 수준에 도달할 경우 사용자에게 보이스피싱 가능성을 경고하는 장치를 제작하였다. 본 연구는 보이스피싱을 사전에 탐지함으로써 개인정보의 유출 및 금융 피해를 예방하고 정보 보안을 실천하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.115-122
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• 2019

지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제75권1호
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• pp.32-37
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• 1986

산사태안전도판별(山沙汰安全度判別)에 대한 기초자료를 얻기 위하여 1979년(年) 8월(月) 집중호우(集中豪雨)(일강우량(日降雨量) 465mm)에 의하여 산사태(山沙汰)가 발생한 진해지구(鎭海地區)를 모델로 하여 이 지구(地區)의 지형도상(地形圖上)($S=\frac{1}{5,000}$)에 $2cm{\times}2cm$(실면적(實面積) $100m{\times}100m=1ha$) 단위의 격자(格子)를 얹어 산사태지(山沙汰地) 74개, 비산사태지(非山沙汰地) 119개 계(計) 193개의 mesh에 대하여 산사태발생(山沙汰發生)의 각(各) 요인(要因) 및 수준(水準)을 계측(計測)하여 수량화(數量化)(II)의 수법(手法)에 의하여 해석(解析)한 결과 산사태발생(山沙汰發生)에 기여도(寄與度)가 높은 요인(要因)의 순위(順位)는 다음과 같다. 1) 식생(植生), 2) 종단사면형(縱斷斜面形), 3) 사면위치(斜面位置), 4) 경사(傾斜), 5) 방위(方位), 6) 곡수(谷數). 또 침엽수(針葉樹) 10년생(年生) 내외, 복합사면(複合斜面), 하강사면(下降斜面), 산록(山麓), 경사(傾斜), $10^{\circ}-15^{\circ}$, 방위(方位) NW, 곡수(谷數) 1개의 각(各) 수준(水準)이 불안전측(不安全側)에, 침엽수(針葉樹) 20~30년생(年生), 활엽수(濶葉樹), 상승사면(上昇斜面), 평형사면(平衡斜面), 산정(山頂) 등의 수준(水準)이 안전측(安全側)에 기여(寄與)하고 있다. 그리고 판별구분치(判別區分値)는 -0.123이고 적중률(適中率)은 72%로서 비교적 양호한 양(兩) group구분(區分)을 할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권2호
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• pp.256-259
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• 2000

솔잎혹파리 피해 극심지인 강원도 양양군 현남면 인구리의 소나무 임지에서 고사목과 생존목을 대상으로 흉고직경, 수고, 지하고, 수관고, 수관폭, 수관상태 등의 임목 특성을 비교 조사하였으며 판별분석법을 이용하여 솔잎혹파리에 의한 피해위험도를 평가하였다. 고사목과 생존목간에 흉고직경 및 수고는 차이가 없었으나 수관고는 생존목에서 395.88cm로 고사목의 347.25cm 보다 컸으며, 수관상태 역시 단목의 피해위험도에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수관폭은 고사목에서는 평균 121.04cm인데 비해 생존목은 182.44cm로서 생존목이 컸으며, 수관단면적과 수관부피는 생존목이 각각 $2.82m^2$, $4.45m^2$, 고사목은 $1.30m^2$, $1.78m^2$로 생존목이 2배 이상 컸다. 생존목과 고사목의 단목 특성을 이용하여 판별분석을 실시한 결과 수관단면적, 지하고에 대한 수관고 비율, 수관상태, 수관단면적에 대한 수관부피의 비율, 수관폭에 대한 수관고의 비율 등이 중요인자로 나타났으며, 판별분석 모델의 예측효율은 86.7%였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.43-53
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• 2014

Gunnery 표적으로부터 발생하는 영상특징은 장비의 위치를 탐지하고 종류를 판별하는 주요 정보로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 Gunnery 영상에서 표적 영역의 밝기값을 획득하여 특징을 추출하고 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 38~40개의 신호 기반 특징과 2개의 모델 기반 특징을 추출하여 분석하고 분류모델에 적용한다. 다중 클래스 분류를 위하여 트리(tree) 기반의 분류 모델을 설계하였으며, 시스템에서 요구하는 Gunnery의 종류와 특성에 따라 유사도를 정의하여 트리 구조를 설계하였다. 트리 구성 단계에서는 각 레벨마다 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 분류 하였으며 시스템에서 요구하는 분류 성능을 만족함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.621-625
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• 2018

본 연구는 딥러닝을 활용하여 교량 점검보고서에서 손상 및 손상 인자를 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 교량 점검보고서에는 점검 결과 발견된 손상 및 원인 분석 결과가 기록되어 있다. 그러나 점검보고서의 양이 방대하여 인력으로 보고서로부터 정보를 수집하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반 개체명 인식 방법을 활용하여 교량 점검보고서 텍스트로부터 손상 및 손상 인자에 해당하는 단어들을 식별할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구현의 주요 방법론으로는 개체명 인식(Named Entity Recognition), 워드 임베딩(Word Embedding), 딥러닝의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 실험 결과 제안된 모델은 1)훈련 데이터에 포함된 손상 및 손상 인자 단어들을 잘 식별할 수 있고, 2)단어 주변 맥락에 따라 특정 단어가 손상에 해당하는지 손상 인자에 해당하는지 잘 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 3)훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 종류의 손상 단어도 잘 인식할 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2388-2392
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• 2013

풍력발전시스템은 기존의 발전시스템과 매우 다르다. 그러므로 전력계통에 풍력시스템을 연계하기 위해서는 동적특성에 대한 연구가 필요하다. 풍력발전기의 안정도해석은 전력계통의 운영에 있어서 중요 쟁점이다. 기존의 동기발전기만으로 구성된 전력계통의 위상각 안정도는 풍력발전기가 포함되면 그 결과가 달라진다. 즉, 풍력터빈에 연계된 발전기는 대부분 비동기인 유도발전기이기 때문이다. 위상각의 동기화 여부로 판별하는 위상각 안정도는 임계고장제거시간(CCT)을 계산하여 평가한다. 계통해석용 풍력터빈의 모델은 다양하여 그 해석에 어려움이 있으나 지금은 크게 4가지 타입으로 표준화가 되어있다. 본 논문에서는 PSS/E-32에서 제공하는 풍력터빈의 3번째 표준모델인 DFIG(Doubly-Fed induction Generator)모델을 이용하여 풍력단지가 연계된 전력계통의 CCT를 풍력단지의 위치와 용량을 고려하여 분석한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 2018

이미지와 같은 고차원 데이터로부터 새로운 샘플 데이터를 생성하는 기술은 음성 합성, 이미지 변환 및 이미지 복원 등에 다양하게 활용되고 있다. 본 논문은 고해상도의 이미지들을 생성하는 것과 생성한 이미지들의 variation을 높이기 위한 방안으로 Progressive Growing of Generative Adversarial Networks(PG-GANs)을 구현 모델로 채택하였고, 이를 패션 이미지 데이터에 적용하였다. PG-GANs은 생성자(Generator)와 판별자(discriminator)를 동시에 점진적으로 학습하도록 하는데, 저해상도의 이미지에서부터 계속해서 새로운 레이어들을 추가하여 결과적으로 고해상도의 이미지를 생성할 수 있게끔 하는 방식이다. 또한 생성 데이터의 다양성을 높이기 위하여 미니배치 표준편차 방법을 제안하였고 GAN 모델을 평가하기 위한 기존의 MS-SSIM이 아닌 Sliced Wasserstein Distance(SWD) 평가 방법을 제안하였다.