• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.123-130
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• 2019

웹 추천기법에서 가장 많이 사용하는 방식 중의 하나는 협업필터링 기법이다. 협업필터링 관련 많은 연구에서 정확도를 개선하기 위한 방안이 제시되어 왔다. 본 연구는 Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 방안에 대해 제안한다. 먼저 사용자, 영화, 평점 정보에서 사용자 문장과 영화 문장을 구성한다. 사용자 문장과 영화 문장을 Word2Vec에 입력으로 넣어 사용자 벡터와 영화 벡터를 구한다. 사용자 벡터는 사용자 합성곱 모델에 입력하고, 영화 벡터는 영화 합성곱 모델에 입력한다. 사용자 합성곱 모델과 영화 합성곱 모델은 완전연결 신경망 모델로 연결된다. 최종적으로 완전연결 신경망의 출력 계층은 사용자 영화 평점의 예측값을 출력한다. 실험결과 전통적인 협업필터링 기법과 유사 연구에서 제안한 Word2Vec과 심층 신경망을 사용한 기법에 비해 본 연구의 제안기법이 정확도를 개선함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.501-507
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN)에 기반한 프레임 동기 기법을 제안한다. 기존의 프레임 동기 기법은 프리앰블과 수신 신호 사이의 상관을 통해 수신 신호와 프리앰블이 일치하는 지점을 찾는다. 제안하는 기법은 1차원 벡터로 이루어진 상관기 출력 신호를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬을 합성곱 신경망에 입력하고 합성곱 신경망은 프레임 도착 지점을 추정한다. 구체적으로 가산 백색 가우스 잡음(AWGN) 환경에서 무작위로 도착하는 수신 신호를 생성하여 학습 데이터를 만들고, 이 학습 데이터로 합성곱 신경망을 학습시킨다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 동기 기법과 제안하는 기법의 프레임 동기 오류 확률을 다양한 신호 대 잡음 비(SNR)에서 비교한다. 모의실험 결과는 제안하는 합성곱 신경망을 이용한 프레임 동기 기법이 기존 기법 대비 약 2dB 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.425-428
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• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.75-80
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• 2021

인공 지능은 놀라운 혜택을 제공하는 우리 삶의 중요한 부분이 되고 있다. 이와 관련하여 얼굴 표정 인식은 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 저해상도 이미지의 작은 데이터 세트를 분류하려면 새로운 소규모 심층 합성곱 신경망 모델을 개발해야 한다. 이를 위해 소규모 데이터 세트에 적합한 방법을 제안한다. 이 모델은 기존 심층 합성곱 신경망 모델에 비해 총 학습 가능 가중치 측면에서 메모리의 일부만 사용하지만 FER2013 및 FERPlus 데이터 세트에서 매우 유사한 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.429-432
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• 2020

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.736-738
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• 2018

최근 딥러닝의 발전에 따라 무인감시, CCTV 등 영상감시 시스템도 지능화되고 있다. 하지만 쓰레기 무단투기 감시는 여전히 관리자가 실시간으로 CCTV 영상을 관제하는 형태로 이루어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CCTV 영상에서 쓰레기 무단투기를 검출하는 방법을 제안하며 검출 방법으로 차 영상과 합성곱 신경망을 이용한다. 실험은 합성곱 신경망에서의 쓰레기봉투 분류 문제 위주로 진행하였다. 합성곱 신경망의 네트워크는 Inception v3를 사용하였으며 실험 결과, 약 99.52%의 쓰레기봉투 분류율을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.71-72
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• 2019

본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.344-346
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• 2019

본 논문에서는 Ultra-Wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 합성곱 신경망을 이용한 딥러닝 모델을 학습하는데 사용하는 학습 데이터는 MATLAB 프로그램을 통해 생성하였으며, IEEE 802.15.4a 표준을 활용한다. 기존 거리 추정에 사용하는 문턱값 기반의 거리추정 기법과 성능 비교를 통해 제안하는 거리 추정 기법의 성능을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.127-128
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• 2020

본 논문은 딥러닝 네트워크의 압축을 위한 양자화 오프셋의 바이어스 기법을 제안한다. 양자화는 32비트 정밀도를 갖는 가중치와 활성화 데이터를 특정 비트 이하의 정수로 압축한다. 양자화는 원 데이터에 스케일과 오프셋을 더함으로써 수행되므로 오프셋을 위한 합성곱 연산이 추가된다. 본 논문에서는 입력 활성화 데이터의 양자화 오프셋과 가중치의 합성곱의 출력은 바이어스에 임베딩될 수 있음을 보여준다. 이를 통해 추론 과정 중 오프셋의 합성곱 연산을 제거할 수 있다. 실험 결과는 오프셋의 합성곱이 바이어스에 임베딩이 되더라도 영상 분류 정확도에 영향이 거의 없음을 증명한다.