• Composites Research
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• 제37권1호
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• pp.40-45
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• 2024

본 연구에서는 고분자 전해질막 연료전지용 가스확산층의 투과도를 예측하기 위해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 사용하는 방법론을 소개한다. 먼저, 기계학습 모델을 학습시키기 위해 X-선 단층 촬영을 통해 얻은 실제 가스확산층 이미지에서 형태학적 특성을 추출해 가스확산층의 대표 체적 요소로 이루어진 인공 데이터셋을 생성한다. 이러한 형태학적 특성은 다공성, 섬유 배향, 직경의 통계적 분포가 포함된다. 구축한 인공 데이터셋 대표 체적 요소들의 투과도를 평가하기 위해 격자 볼츠만 방법이 사용되었으며 각각의 대표 체적 요소들의 투과도를 도출하였다. 이러한 인공 데이터셋을 통해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 학습시켰으며 인공 데이터셋을 학습한 삼차원 합성곱 신경망 모델이 실제 가스확산층의 대표 체적 요소 투과도 또한 잘 예측하는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.75-77
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• 2021

딥러닝 기술을 통해 영상 내의 객체를 찾아내기 위해서는 학습을 위한 영상 데이터셋이 필요하다. 객체의 인식률을 높이기 위해서는 많은 양의 영상 학습 데이터가 필요하다. 많은 양의 데이터셋을 구축하는 데에는 많은 비용이 들기 때문에 개인이 구축하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 회전 영상을 촬영하여 객체의 여러 면을 포함하는 영상 데이터셋을 보다 손쉽게 구축하는 방법을 소개한다. 회전판 위에 객체를 올려둔 뒤 촬영하고 촬영된 영상을 필요에 맞게 분할, 합성하여 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.113-119
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• 2008

월드 와이드 웹에는 거대한 양의 하이퍼링크들과 웹 사용 정보들을 포함하고 있는 동적인 페이지들이 모여 있다. 이러한 구조화되어 있지 않은 웹 데이터들과 온라인 정보들의 폭발적인 증가로 인해 효율적인 웹 데이터 마이닝 툴이 필요로 하게 되었다. 최근에는 웹 사용자들의 특성을 자동적으로 발견하기 위한 Web usage mining 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹 사용자들의 방문 기록, 단백질 시퀀스, 소매점 거래 데이터 등과 같은 시퀀스 데이터를 분석하는 방법에 대하여 연구한다. 러프 셋 이론을 이용하여 시퀀스 데이터들을 클러스터링 하는 방법을 제안하고, 간단한 예제를 통하여 제안하는 절차를 소개하고 splice 데이터셋과 합성 데이터셋을 통한 실험 결과를 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.71-79
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• 2019

의미론적 분할 형태로 합성곱 신경망을 구성하여 도로노면의 파손을 탐지하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 합성곱 신경망 형태의 모델을 생성하기 위해서는 입력 이미지와 이에 상응한 레이블된 이미지 데이터셋으로 수집해야 하고, 이러한 과정에서는 굉장히 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 작업을 완화하기 위하여 수도 레이블링을 활용한 준지도 학습 기반의 도로노면 파손 탐지 기술을 제안하고자 한다. 레이블된 데이터셋과 레이블되지 않은 데이터셋을 적절하게 혼합하여 도로노면 파손을 탐지하는 모델을 업데이트하고, 이를 레이블된 데이터셋만을 활용한 기존 모델과 성능을 비교한다. 주관적인 성능결과, 민감도 부분에서는 조금 저하된 성능을 보였지만, 정밀도 부분에서는 대폭 성능 향상이 있었으며, 최종적으로 $F_1-score$ 또한 높은 수치로 평가되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.465-472
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• 2022

본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.237-251
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• 2023

본 연구는 합성곱 신경망을 활용한 자동 채점 모델을 설계하고 학생의 운동학 그래프 답안에 적용함으로써, 과학 그래프 답안에 대한 자동 채점의 가능성을 탐색하였다. 연구자가 작성한 2,200개의 답안을 2,000개의 훈련 데이터와 200개의 검증 데이터로 데이터셋을 구성하고, 202개의 학생 답안을 100개의 훈련 데이터와 102개의 시험 데이터로 데이터셋을 구성하여 연구를 진행하였다. 먼저, 자동 채점모델을 설계하고 성능을 검증하는 과정에서는 연구자가 작성한 답안 데이터셋을 활용하여 그래프 이미지 분류에 최적화되도록 자동 채점모델을 완성하였다. 다음으로 자동 채점 모델에 훈련 데이터셋을 여러 유형으로 학습시키면서 학생의 시험 데이터셋에 대한 채점을 수행하여 훈련 데이터의 양이 많고 다양할수록 자동 채점 모델의 성능이 향상된다는 것을 확인하였고, 최종적으로 인간 채점과의 일치율은 97.06%, 카파 계수는 0.957, 가중 카파 계수는 0.968을 얻었다. 한편, 훈련 데이터로 학습되지 않은 유형의 답안의 경우 인간 채점자들 간에는 채점이 거의 일치하였으나, 자동 채점 모델은 일치하지 않게 채점하는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.69-70
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• 2019

본 논문에서는 토지 정보를 분류하는 연구를 수행하기 위한 이미지 데이터 셋을 개발하는데 필요한 반자동 annotation 도구를 제안한다. 논문에서 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상을 입력으로 하고, 물/경작지/숲/건물을 구분하는 시스템을 개발하기 위해서 만들어진 것이나, 다른 목적을 가지는 토지 관련 이미지 분석 시스템의 개발에 사용될 수 있다. 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상이 GPS 정보와 같이 입력되었을 때, GPS 정보에 기반하여 토지지목정보를 불러오고, 이를 재정리하여 1차 레이블링 결과를 자동적으로 생성한다. 국가에서 관리하는 토지지목정보는 개발하고자 하는 시스템의 분류 기준에 많은 부분 도움이 되긴 하지만, 일부분 차이점이 있기 때문에 이를 다시 수동으로 수정하는 도구을 동작하여 annotation이 완료된 이미지 데이터를 구축한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.277-278
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• 2021

최근 손동작 인식에 대한 연구들이 활발하다. 하지만 대부분 Depth 정보를 포함한3D 정보를 필요로 한다. 이는 기존 연구들이 Depth 카메라 없이는 동작하지 않는다는 한계점이 있다는 것을 의미한다. 본 프로젝트는 Depth 카메라를 사용하지 않고 2D 이미지에서 Hand Keypoint Detection을 통해 손동작 인식을 하는 방법론을 제안한다. 학습 데이터 셋으로 Facebook에서 제공하는 InterHand2.6M 데이터셋[1]을 사용한다. 제안 방법은 크게 두 단계로 진행된다. 첫째로, Object Detection으로 Hand Detection을 수행한다. 데이터 셋이 어두운 배경에서 촬영되어 실 사용 환경에서 Detection 성능이 나오지 않는 점을 해결하기 위한 이미지 합성 Augmentation 기법을 제안한다. 둘째로, Keypoint Detection으로 21개의 Hand Keypoint들을 얻는다. 실험을 통해 유의미한 벡터들을 생성한 뒤 Annoy (Approximate nearest neighbors Oh Yeah) Tree를 생성한다. 생성된 Annoy Tree들로 후처리 작업을 거친 뒤 최종 Pose Estimation을 완료한다. Annoy Tree를 사용한 Pose Estimation에서는 NN(Neural Network)을 사용한 것보다 빠르며 동등한 성능을 냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.446-450
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• 2020

딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.5-11
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• 2020

구조물의 이상징후 판단 및 장단기 안정성, 장래 거동 등의 판단에 다양한 계측결과가 효율적으로 이용되기 위해서는 계측 데이터 내에 포함한 각종 이상치의 판정 및 제거가 필요하다. 본 연구에서는 장기 시계열 데이터에 대한 이상치 평가를 수행하기 위한 통합 이상치 분석 시스템을 개발하였다. 이상치 평가는 시계열 분석법에 의한 단일 데이터셋 대상의 1차 이상치 분석과 합성신호 기반의 다중 데이터셋에 대한 2차 이상치 분석으로 구분하여 단계별로 수행되었다. 통합 이상치 분석 시스템은 구조물에 대한 종합 안전관리 플랫폼과 실시간 연동되어 구조물의 각종 안전성 평가 및 거동 예측 등을 위한 기초자료를 제공할 수 있도록 개발되었다. 현장 적용을 통해 일정 경향을 보이는 동종의 다수 센서들의 합성신호와 개별 데이터셋 간의 상관성이 크게 증가함을 확인할 수 있었으며, 상관성에 대한 가중치 적용을 통해 차별 거동을 보이는 다양한 센서 계측치들도 모두 통합 이상치 분석에 활용될 수 있음을 확인 할 수 있었다.