• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.680-683
• /
• 2020

오래 전부터 모델 기반 최적화 방법이 이미지 디블러링을 위해 널리 사용되어 왔고, 최근에는 학습 기반 기술이 영상 디블러링에서 좋은 성과를 보이고 있다. 본 논문은 ADMM과 깊은 합성곱 신경망 잡음 제거기 이미지 prior를 이용하여 모델 기반 최적화 방법의 장점과 학습 기반 방법의 장점을 모두 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하여 기존 방법보다 더 좋은 디블러링 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.377-380
• /
• 2023

본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)과 탄성왜곡(Elastic Distortion) 기법을 통한 데이터 증강 기법을 활용하여 학습 데이터를 구축하는 프레임워크를 제안한다. 실제 균열 이미지는 정형화된 형태가 없고 복잡한 패턴을 지니고 있어 구하기 어려울 뿐만 아니라, 데이터를 확보할 때 위험한 상황에 노출될 우려가 있다. 이러한 데이터베이스 구축 문제점을 본 논문에서 제안하는 데이터 증강 기법을 통해 비용적, 시간적 측면에서 효율적으로 해결한다. 세부적으로는 DeepCrack의 데이터를 10배 이상 증가하여 실제 균열의 특징을 반영한 메타 데이터를 생성하여 U-net을 학습하였다. 성능을 검증하기 위해 균열 탐지 연구를 진행한 결과, IoU 정확도가 향상되었음을 확인하였다. 데이터를 증강하지 않았을 경우 잘못 예측(FP)된 경우의 비율이 약 25%였으나, 데이터 증강을 통해 3%까지 감소하였음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제9권3호
• /
• pp.91-100
• /
• 2020

기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.23-34
• /
• 2020

최근 인공지능 딥러닝 분야는 컴퓨팅 자원의 높은 연산량과 가격문제로 인해 상용화에 어려움이 존재했다. 본 논문은 더블 프루닝 기법을 적용하여 심층신경망 모델들과 다수의 데이터셋에서의 성능을 평가하고자 한다. 더블 프루닝은 기본의 네트워크 간소화(Network-Slimming)과 파라미터 프루닝(Parameter-Pruning)을 결합한다. 이는 기존의 학습에 중요하지 않는 매개변수를 절감하여 학습 정확도를 저해하지 않고 속도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 다양한 데이터셋 학습 이후에 프루닝 비율을 증가시켜, 모델의 사이즈를 감소시켰다. NetScore 성능 분석 결과 MobileNet-V3가 가장 성능이 높게 나타났다. 프루닝 이후의 성능은 Cifar 10 데이터셋에서 깊이 우선 합성곱 신경망으로 구성된 MobileNet-V3이 가장 성능이 높았고, 전통적인 합성곱 신경망으로 이루어진 VGGNet, ResNet또한 높은 폭으로 성능이 증가함을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.104-113
• /
• 2019

도로 관리 주체는 도로 파손을 보수하기 위해 적지 않은 비용을 투입한다. 이러한 파손은 자연 요인과 노후화로 인하여 필연적으로 발생을 하는데, 효율적인 보수를 위한 유지보수 기술이 필요하다. 이런 수요에 대응하기 위해 여러 가지 기술들이 개발되고 적용되고 있지만, 최근 들어서는 차량용 블랙박스 형태로 수집한 영상 정보를 바탕으로 도로 노면 파손 유지 보수기술이 개발되고 있다. 이 파손 영역을 추출하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 심층 신경망 구조의 영상인식 기술에 대해 논하고자 한다. 특히 영역 기반의 합성곱 알고리즘을 이용하여 영상 내에서 도로 파손 유무와 그 영역을 추정할 수 있는 새로운 심층 신경망을 소개한다. 이를 개발하기 위해 실제 주행을 통해서 600여장의 영상 데이터를 수집하였고, 이를 활용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 기존 모델과 성능을 비교하여 10.67% 향상된 신경망을 개발하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권8호
• /
• pp.999-1005
• /
• 2020

오늘날의 검색 포털은 뉴스의 창구로서는 가장 큰 비율을 차지하지만, 중립성에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 이는 포털 뉴스가 편향된 정보의 소비를 유도할 수 있기 때문이다. 본 논문은 뉴스 기사의 정치적 편향도를 딥러닝을 이용하여 측정하는 방법에 대하여 소개한다. 이는 기사를 비판적으로 바라보는 시각을 뉴스 독자에게 제공할 것이다. 구체적으로, 국회 회의록에서 추출한 키워드에 편향도를 부여하고, 이를 기반으로 기사의 편향도를 분석하여 머신러닝용 데이터를 구축하였다. 최종적으로 순환 신경망과 합성곱 신경망을 융합한 딥러닝을 통해 기사의 편향도를 계산하는 것을 목표로 하였다. 학습한 모델의 정확도를 분석한 결과 문장별 편향의 좌/우편향 판정은 95.6%의 정확도를 보였으나, 신문기사 전체에서는 46.0%의 정확도를 보였다. 이는 기존의 여러 편향성 연구와 다르게 특정 주제에 한정되지 않고 기사의 보수-진보 편향성을 분석할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.873-876
• /
• 2017

최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.154-157
• /
• 2022

기존의 Tensorflow CNN 환경에서 Object 탐지 방식은 Tensorflow 자체적으로 Object 라벨링 작업과 탐지를 하는 방식이다. 그러나 현재 YOLO의 등장으로 이미지 객체 탐지의 효율성이 높아졌다. 그로 인하여 기존 신경망보다 더 많은 심층 레이어를 구축할 수 있으며 또한 이미지 객체 인식률을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Darknet, YOLO를 기반으로 한 Object 탐지 시스템을 설계하고 기존에 사용하던 합성곱 신경망에 기반한 다중 레이어 구축과 학습을 수행함으로써 탐지능력과 속도를 비교, 분석하였다. 이로 인하여 본 논문에서는 Darknet의 학습을 효율적으로 이용하는 신경망 방법론을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.185-185
• /
• 2021

기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.71-78
• /
• 2021