• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.29-37
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• 2021

본 논문에서는 안저영상의 다중 스케일 정보를 다루기 위한 딥러닝 기반의 망막 혈관 분할 모델을 제안한다. 제안 모델은 이미지 분할 딥러닝 모델인 U-Net과 선택적 커널 합성곱을 통합한 합성곱 신경망으로 안저영상에서 눈과 관련된 질병을 진단하는데 중요한 정보가 되는 망막 혈관의 다양한 모양과 크기를 갖는 특징 정보를 추출하고 분할한다. 제안 모델은 일반적인 합성곱과 선택적 커널 합성곱으로 구성된다. 일반적인 합성곱 층은 같은 크기 커널 크기를 통해 정보를 추출하는 반면, 선택적 커널 합성곱은 다양한 커널 크기를 갖는 브랜치들에서 정보를 추출하고 이를 분할 주의집중을 통해 적응적으로 조정하여 결합한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 안저영상 데이터인 DRIVE와 CHASE DB1 데이터셋을 사용하였으며 제안 모델은 두 데이터셋에 대하여 F1 점수 기준 82.91%, 81.71%의 성능을 보여 망막 혈관 분할에 효과적임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.331-336
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• 2017

화재 재해를 예방하기 위해 조기 화재 탐지 기술의 필요성이 증대되고 있다. 화염 및 연기를 감지하기 위해 열, 연기 및 불꽃에 대한 센서 감지 장치가 널리 사용되고 있으나, 이 시스템은 센서 주변 환경의 요소에 따라 제한된다. 이 문제들을 해결하기 위해 다수의 이미지 기반 화재 탐지 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 이미지로 부터 합성곱 신경망을 이용하여 연기 이미지와 불꽃 이미지에 대한 학습을 통해 특징 맵을 추출하고, 이를 사용하여 다른 입력 이미지를 연기와 불꽃으로 분류하는 이미지 기반 화재 감지 시스템을 구현하였다. 다양한 조건의 이미지를 대상으로 실험한 결과 연기와 불꽃으로 분류하는데 우수한 성능을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.585-592
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• 2016

글이나 대화를 일정한 주제의 단위로 나누는 것을 주제 분리라고 한다. 지금까지 주제 분리는 주로 완결된 하나의 문서에서 최적화된 분리를 찾는 방향으로 진행되어 왔다. 하지만 몇몇 응용은 글이나 대화가 진행 중에 주제 분리를 할 필요가 있다. 본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 교사 학습 모델을 통해 문장의 진행 중에 주제 분리를 수행하는 모델에 대해 제안한다. 그리고 제안한 모델의 성능 검증을 위해 On-line 상황을 가정한 실험과 기존의 C99모델을 결합한 실험을 수행하였다. 실험결과 각각 17.8과 11.95의 Pk 점수를 얻었고, 이를 통해 본 논문의 모델을 통한 On-line 상황에서의 주제 분리 활용의 가능성을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.240-242
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• 2019

본 논문에서는 대한민국 국토에 대한 토지피복지도를 인공위성 영상으로부터 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 합성곱 신경망을 이용하여 인공위성 영상의 각 패치를 4 종류의 토지 용도로 분류한다. 이후 인공위성 영상과 토지 용도 분류 결과를 조건부 랜덤 필드에 적용하여 픽셀 단위로 색상과 질감이 유사한 영역을 같은 토지 용도로 분류될 수 있도록 하여 정확한 토지피복지도를 생성한다. 현재 대한민국 국토에 대한 토지피복지도 생성을 위해 구축된 데이터 세트가 없기 때문에 본 연구에서는 합성곱 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 직접 구축하였다. 이를 위해 환경공간정보 서비스 웹사이트로부터 인공위성 영상을 취득하고, 각 영상을 패치 단위로 나누어 토지 용도를 직접 분류하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 토지 용도 분류 합성곱 신경망의 성능을 평가하였으며, 최종 생성된 토지피복지도는 제안하는 방법이 효과적으로 토지 용도를 분류할 수 있음을 나타낸다.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.228-233
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• 2021

본 논문에서는 다양한 음악 템포 자극에 따라 변화하는 다채널 ElectroEncephaloGraphy(EEG)의 특징을 추출하고 분류하는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서 3차원 합성곱 양방향 게이트 순환 신경망은 전처리 과정 통해 변환된 3차원 EEG 입력 표현으로부터 시공간 및 긴 시간 종속적 특징을 추출한다. 실험 결과는 제안된 템포 자극 분류 방식이 기존의 방식보다 우수하며 음악 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구축할 수 있는 가능성을 보여준다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.85-94
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• 2019

기두부와 단 분리 시 조각은 서로 다른 미세 운동을 하므로 스펙트로그램 상에서 미세 도플러 주파수의 형태가 서로 다르게 나타나며 이를 통해 구분이 가능하다. 본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)을 이용하여 기두부와 단 분리 시 조각을 구분하였다. 합성곱 신경망의 입력영상으로는 미세도플러 스펙트로그램을 사용하였다. 또한 기두부와 단 분리 시 조각의 구분성능을 향상시키기 위해 미세 도플러 스펙트로그램에 CA-CFAR(Cell Averaging-Constant False Alarm Rate)를 적용하여 전처리 과정을 수행하였다. 실험 결과, 전처리 과정을 수행하여 획득한 미세 도플러 스펙트로그램을 입력 영상으로 사용하였을 경우, 전처리 과정을 수행하지 않은 미세 도플러 스펙트로그램보다 모든 SNR환경에서 구분 성능이 향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.480-482
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• 2020

동결절편검사는 수술과 연계하여 암 전이 여부를 판단하기 위한 응급한 병리검사가 필요할 때 이용된다. 합성곱 신경망은 이미지 분류에 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 기법으로 본 논문에서는 이를 이용하여 유방암 전이 여부를 자동적으로 진단하는 방법을 제안한다. 실험과정은 전처리, 학습, 후처리의 과정으로 구성되어 있으며, 합성곱 신경망으로는 Resnet-18 모델을 사용하였다. 실험결과 예측 정확도 및 종양의 최대 길이 정합 여부를 점수로 환산하여 약 0.514 의 결과를 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권2호
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• pp.58-63
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• 2024

CNN은 이미지 인식분야에서 높은 성능을 보이지만 반복적인 학습이 진행될 경우 많은 데이터 연산처리로 인한 시스템 자원부족으로 학습 시간이 오래 걸리고 많은 전력을 소모한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 합성곱 신경망 연산처리의 핵심 요소인 곱셈 프로세싱 엘리먼트에서 곱셈연산을 수행할 때 발생되는 스위칭 엑티비티를 줄이기 위해 승수와 피승수의 교환율을 늘리는 저전력 부스 곱셈기를 기반으로 하는 프로세싱 엘리먼트를 제안한다. 합성곱 신경망 병렬 연산처리를 지원하는 저전력 곱셈 프로세싱 엘리먼트는 Verilog-HDL을 사용하여 설계되었고, Intel DE1-SoC FPGA Board에 구현하였다. 실험은 성능평가에 대표적으로 MNIST의 숫자 이미지 데이터베이스를 대상으로 기존 제안된 곱셈기의 교환율과 비교하여 성능을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1581-1587
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• 2020

기계 학습 분야에 합성 곱 신경망이 대두되면서 이미지 처리 문제를 해결하는 모델은 비약적인 발전을 맞이했다. 하지만 그만큼 요구되는 컴퓨팅 자원 또한 상승하여 일반적인 환경에서 이를 학습해보기는 쉽지 않은 일이다. 주의 집중 기법은 본래 순환 신경망의 기울기 소실 문제를 방지하기 위해 제안된 기법이지만, 이는 합성 곱 신경망의 학습에도 유리한 방향으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 합성 곱 신경망에 주의 집중 기법을 적용하고, 이때의 학습 시간과 성능 차이 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다. 제안하는 모델은 YOLO를 기반으로 한 객체 검출에서 주의 집중 기법을 적용하지 않은 모델에 비해 학습 시간, 성능 모두 우수한 것으로 나타났으며, 특히 학습 시간을 현저히 낮출 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한, 이를 통해 일반 사용자의 기계 학습에 대한 접근성 증대가 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.105-110
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• 2022

교통 표지 인식은 교통 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 교통 표지 인식 및 분류 시스템은 교통안전, 교통 모니터링, 자율주행 서비스 및 자율주행 차의 핵심 구성 요소이다. 휴대용 장치에 적용할 수 있는 경량 모델은 설계 의제의 필수 측면이다. 우리는 교통 표지 인식 시스템을 위한 잔여 블록이 있는 경량 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터에서 매우 경쟁력 있는 결과를 보여준다.