• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.90-92
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• 2022

이 논문에서는 합성된 애기장대 데이터셋을 활용하여 딸기의 엽면적을 추정할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 개별 잎 검출을 위하여 합성 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 의 객체 검출 모델을 사용하였고, 이어 이미지 후처리 작업에 해당되는 모폴로지 연산의 침식 및 팽창, 픽셀 카운터를 통해 엽면적을 추정하였다. 각기 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 어텐션 메커니즘 적용하여 검출 성능의 향상과 검출 시간을 단축하였다. 제안된 모델은 딸기 데이터셋을 사용하지 않는 합성된 데이터셋만으로도 실제 온실에서 획득한 다양한 이미지에서의 딸기 엽면적을 추정하는 데에 우수한 성능을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.330-335
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• 2002

최근 컴퓨터와 인간간의 대화 수단으로 음성을 활용하는 기술인 음성정보기술이 발달함에 따라 대어휘 연속 음성 인식 및 무제한 어휘 음성 합성의 고도화를 위한 연구가 진행되고 있다. 음성 인식의 경우 HMM으로 대표되는 통계적 수법의 발달에 따라 시스템의 학습을 위해 대량의 음성데이터가 필요하며, 음성 합성의 경우에도 최근 대형의 음성 데이터 베이스로부터 임의 길이의 음성 부분을 골라내어 접속함으로써 좋은 합성 품질을 얻고 있다. 본 논문에서는 이러한 음성 인식 및 합성을 위해 공동으로 사용하기 위한 음성 데이터베이스의 발성 목록을 설계하고 설계된 결과에 대하여 논의한다.

• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.17-31
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• 2023

활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.494-496
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• 2021

최근 경량 딥러닝 기반 키워드 음성인식은 가전, 완구, 키오스크 등 다양한 응용에 음성 인터페이스를 쉽게 적용할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 키워드 음성인식은 일부 키워드만 인식 가능한 음성인식 기술로서 저성능 디바이스에서 활용 가능한 장점이 있다. 그러나 응용에 따라 필요한 키워드에 대하여 다시 음성데이터를 수집해야하고 이를 학습하여 모델을 새로 준비해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 음성데이터 수집 없이 음성합성을 통해 생성한 음성으로만 키워드 음성인식 모델을 학습하는 음성합성 기반 자동 학습 기법을 제안하였다. 생성한 음성데이터를 활용하고자하는 시도가 활발히 이루어지고 있으나, 기존 연구에서는 정확도를 유지하기 위하여 수집한 실제 음성데이터가 필요한 한계가 있다. 제안한 자동 학습 기법은 생성한 음성데이터에 대해 복합 데이터 증대 기법을 적용하여 실제 음성데이터 없이 키워드 음성인식의 정확도를 높였다. 제안한 기법에 대하여 상용 음성합성 서비스를 기반으로 수집한 한국어 키워드 데이터세트를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 20개 한국어 키워드에 대해 실험한 결과, 제안한 기법을 적용하여 학습시킨 키워드 음성인식 모델의 정확도는 86.44%임을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.323-333
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• 2024

최근 합성데이터는 실제 데이터의 패턴과 특성을 유지하면서도 프라이버시 유출을 예방할 수 있는 기술로 각광받고 있다. 그에 따라 합성데이터 활용에 대한 기술적 및 제도적 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 명확한 표준과 지침이 부재하여 합성데이터 기술의 적극적 활용이 어렵다. 본 연구는 합성데이터의 개인정보 노출 위험 정량화를 위한 전초적 연구로 통계적 방법론을 활용하여 개인정보 노출 위험 정량화 지수를 도출하고 유럽 개인정보 보호 규정(General Data Protection Regulation)를 준수하기 위한 구체적인 적용 방안을 제시한다. 오픈 데이터 환경에서 본 연구의 개인정보 노출 위험 지수를 통해 개인정보 노출 위험을 인식하고 데이터 활용성과의 균형을 조절할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.195-201
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• 2006

MC-CDMA의 전체 시스템 대역폭은 부대역으로 분할되며, 각 부대역은 직접시권스확산을 사용하고 각 부대역 신호는 부캐리어 주파수를 사용하여 전송한다. 본 논문에서는 주파수 선택적 나까카미-m 페인팅 채널에서 동이득 합성법과 최대비 합성법을 사용한 MC-CDMA시스템 성능을 분석한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 데이터 스트림을 직렬에서 병렬로 변환하여, 각 병렬 데이터 스트림을 MC-CDMA시스템에 사용한다. 데이터 스트림은 송신기에서 칩 레벨과 심볼 프락션 레벨을 확산시킨다. 본 논문에서는 동 이득 합성과 최대비 합성 두가지 다이버시티 합성법을 비교분석하였다. 동이득 합성법 보다 최대비 합성법을 사용한 시스템 성능이 우월하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.90-96
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• 2023

합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.399-401
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• 2024

본 논문에서는 텍스처 합성 기술을 활용하여 가상의 거품 패턴 텍스처를 생성하기 위한 합성 데이터 구축 방법을 소개한다. 물리 기반 유체 시뮬레이션에서 거품 표현은 2차 효과(Secondary effects)로 분류되며, 그만큼 계산량이 큰 작업이다. 게임 업계에서는 저사양 디바이스에서도 실시간으로 게임이 실행되어야 하므로 상대적으로 계산량이 큰 물리 기반 시뮬레이션을 통해 거품을 표현하기 어렵다. 대부분 사용자가 임의로 그린 거품 패턴을 화면에 매핑하여 적은 계산량을 통해 거품을 표현하지만, 시뮬레이션을 통해 만들어진 데이터가 아니기 때문에 품질을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 물리 기반 시뮬레이션을 통해 만들어진 거품 패턴을 텍스처 합성 기술을 통해 재생산(Reproduction)함으로써 수작업으로 그린 거품 패턴에서는 표현하기 어려운 고품질 거품 패턴 텍스처를 만들어 낸다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2006

도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.