• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.21-30
• /
• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.267-283
• /
• 2023

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.392-399
• /
• 2023

본 논문에서는 김치 제조 공정 중 배추 심 제거 공정의 로봇 자동화를 위한 배추 심 영역 및 깊이를 판별하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한 계측된 배추의 심 깊이를 예측하는 것이 아닌 discrete 클래스로 변환하여 영역 검출 및 분류를 동시에 하는 모델을 제시하였다. 딥러닝 모델 학습 및 검증을 위하여 전처리 과정을 거지치 않고 수확된 배추 522 포기에 대한 RGB 영상을 획득하였다. 획득한 영상으로부터 심 영역 및 깊이 라벨링 그리고 데이터 증강 기법을 적용하였다. 제안하는 YOLO-v4 딥러닝 모델 기반 배추 심 영역 검출 및 분류 모델의 성능을 평가하기 위하여 mAP, IoU, accuracy, sensitivity, specificity 그리고 F1-score로 선정하였다. 그 결과 배추 심 영역 검출은 mAP 그리고 IoU 값이 각각 0.97 그리고 0.91로 나타났으며, 심 깊이 분류의 경우 accuracy 그리고 F1-score 값이 각각 96.2% 그리고 95.5%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 배추의 심 영역 검출 및 깊이 정보 분류가 가능하며, 추후 배추 심 제거 공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.317-326
• /
• 2024

생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.21-29
• /
• 2024

CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.173-181
• /
• 2007

3차원 생태계 모델(EMT-3D)을 사용하여 도쿄만의 PFOA을 대상으로 그 적용성을 검토하였으며, 민감도 분석 및 시나리오 분석을 행하여 영향인자를 판별하고 대안에 따른 영향을 평가하였다. 계산치와 대상해역 실측치간의 R값과 $R^2$값이 각각 0.7115${\sim}$0.8759와 0.5062${\sim}$0.7672로 계산되어 모델의 재현성은 비교적 양호한 것으로 나타났다. 민감도 분석결과 용존 PFOA의 경우 계수 변화에 따른 농도변화는 미미한 것으로 나타났으며, 입자성유기물질중 PFOA는 분배계수, 흡착속도, 퇴적속도의 영향이, 식물플랑크톤 체내의 PFOA는 생물농축계수, 섭취속도, 분배계수의 영향이 큰 것으로 나타났다. PFOA에 대한 모델 적용 시에는 목적하는 상태함수에 따라 이들 계수에 대한 정밀한 고찰이 필요할 것으로 사료된다. 도쿄만 인근의 각 지역별 하수처리장으로부터의 유입부하 삭감에 따른 변화는 미미한 것으로 평가되었으며, 각 지역의 하천으로부터 공급되는 PFOA량을 감소시킨 경우는 표층의 경우는 도쿄, 저층의 경우는 치바로부터의 유입부하를 줄였을 경우가 변화가 가장 큰 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권9호
• /
• pp.251-260
• /
• 2021

보행 분석은 인간의 걸음걸이를 분석하여 보행과 관련된 여러 다양한 정보를 얻기 위한 연구 분야 중 하나로써 의료 분야뿐만 아니라 기계공학, 전자공학 및 컴퓨터공학 등 다양한 학문 분야에서 오랫동안 연구되고 있다. 보행 분석을 통해 걸음걸이에 문제가 있는지를 파악하려는 노력이 꾸준히 이어져 왔다. 본 논문에서는 이러한 보행 이상을 알아보기 위한 전 단계로써 보행 데이터를 활용하여 동일 실험 참가자에 대해 노인 체험복착용 전후의 걸음걸이를 기계학습 모델에 적용하여 학습시킴으로써 노인 체험복 착용 여부를 구별할 수 있는지를 연구하였다. 총 45명의 실험 참가들을 대상으로 노인 체험복 착용 전과 후 각각의 보행 데이터를 수집하였고, 총 6개의 기계학습 모델을 이용하여 보행 데이터를 학습시켰다. 신경망 모델을 활용하여 노인 체험복 착용 여부를 판별한 결과 약 99%의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 시사하는 것은 기계학습을 활용하여 보행의 이상 유무를 판단할 수 있는 가능성을 모색했다는 데 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.467-474
• /
• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.936-939
• /
• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권7호
• /
• pp.439-449
• /
• 2023

최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.