• 스마트미디어저널
• /
• 제11권1호
• /
• pp.31-37
• /
• 2022

본 논문은 일상생활에서 흔히 들을 수 있는 소리(비명소리, 박수 소리, 여러 명의 박수 소리, 자동차 지나가는 소리, 배경음 등)를 감지하는 음향 인식을 위하여, 신호처리 및 딥러닝을 적용하는 연구에 관한 것이다. 제안된 음향 인식에서는, 인식 정확도의 향상을 위해서 음향 파형의 스펙트럼, 음향 데이터의 증강, 2차원(2-D) 이미지 변환에 관한 기술들이 사용되었고, 예측의 정확도를 향상을 위한 앙상블 학습, Convolution Neural Network(CNN) 딥러닝 기술들이 적용된다. 제안된 음향 인식 기술은 실험을 통해 다양한 음향을 정확하게 인식할 수 있음을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권5호
• /
• pp.1778-1797
• /
• 2021

Document image binarization is an important pre-processing step in document analysis and archiving. The state-of-the-art models for document image binarization are variants of encoder-decoder architectures, such as FCN (fully convolutional network) and U-Net. Despite their success, they still suffer from three limitations: (1) reduced feature map resolution due to consecutive strided pooling or convolutions, (2) multiple scales of target objects, and (3) reduced localization accuracy due to the built-in invariance of deep convolutional neural networks (DCNNs). To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as DP-LinkNet, which adopts the D-LinkNet architecture as its backbone, with the proposed hybrid dilated convolution (HDC) and spatial pyramid pooling (SPP) modules between the encoder and the decoder. Extensive experiments are conducted on recent document image binarization competition (DIBCO) and handwritten document image binarization competition (H-DIBCO) benchmark datasets. Results show that our proposed DP-LinkNet outperforms other state-of-the-art techniques by a large margin. Our implementation and the pre-trained models are available at https://github.com/beargolden/DP-LinkNet.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.441-452
• /
• 2021

본 논문에서는 VVC의 LMCS에서 휘도 신호 매핑 방법의 부호화 효율을 향상시키기 위한 휘도 신호 매핑 함수 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 LMCS에서 지역적 특징을 반영하기 위하여 사용하는 지역적 공간 분산에 합성 곱 신경망의 어텐션 맵을 곱하여 인지 지각적 특징을 추가적으로 반영한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI (All Intra) 조건에서 VVC 표준 실험 영상의 A1, A2, B, C, D 클래스를 이용하여 VTM-12.0과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험 결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 VTM-12.0 대비 BD-rate 성능 관점에서 휘도 성분이 평균 -0.07%의 성능 향상을 보이고, 부/복호화 시간은 거의 동일하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권9호
• /
• pp.1000-1010
• /
• 2019

Image semantic segmentation and dehazing are key tasks in the computer vision. In recent years, researches in both tasks have achieved substantial improvements in performance with the development of Convolutional Neural Network (CNN). However, most of the previous works for semantic segmentation assume the images are captured in clear weather and show degraded performance under hazy images with low contrast and faded color. Meanwhile, dehazing aims to recover clear image given observed hazy image, which is an ill-posed problem and can be alleviated with additional information about the image. In this work, we propose a deep multi-task network for simultaneous semantic segmentation and dehazing. The proposed network takes single haze image as input and predicts dense semantic segmentation map and clear image. The visual information getting refined during the dehazing process can help the recognition task of semantic segmentation. On the other hand, semantic features obtained during the semantic segmentation process can provide cues for color priors for objects, which can help dehazing process. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed multi-task approach, showing improved performance compared to the separate networks.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.62-65
• /
• 2018

신경망은 깊어질수록 gradient vanishing/exploding과 같은 네트워크가 불안정해지는 문제가 발생 한다. 잔차 블록을 이용하여 이러한 문제를 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 영상 인식 분야에서 훌륭한 성능을 보여준 잔차 블록 기반의 깊은 합성곱 신경망을 통한 단일 영상 초해상도 복원 기법을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 EDSR에 사용된 잔차 블록을 다양한 크기의 합성곱 연산을 통해 영상의 특징들을 다르게 분석하도록 수정하고 VDSR과 비슷한 수준의 복잡도로 구성하여 향상된 성능을 얻었다. 실험 결과, VDSR에 비해 PSNR이 최대 0.1dB까지 증가했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.605-607
• /
• 2023

Recent research has highlighted the effectiveness of Deep Learning (DL) techniques in automating the detection of lung sound anomalies. However, the available lung sound datasets often suffer from limitations in both size and balance, prompting DL methods to employ data preprocessing such as augmentation and transfer learning techniques. These strategies, while valuable, contribute to the increased complexity of DL models and necessitate substantial training memory. In this study, we proposed a streamlined and lightweight DL method but effectively detects lung sound anomalies from small and imbalanced dataset. The utilization of 1D dilated convolutional neural networks enhances sensitivity to lung sound anomalies by efficiently capturing deep temporal features and small variations. We conducted a comprehensive evaluation of the ICBHI dataset and achieved a notable improvement over state-of-the-art results, increasing the average score of sensitivity and specificity metrics by 2.7%.

• Computers and Concrete
• /
• 제32권5호
• /
• pp.475-486
• /
• 2023

Nondestructive evaluation (NDE) is an important task of civil engineering structure monitoring and inspection, but minor damage such as small cracks in local structure is difficult to observe. If cracks continued expansion may cause partial or even overall damage to the structure. Therefore, monitoring and detecting the structure in the early stage of crack propagation is important. The crack detection technology based on machine vision has been widely studied, but there are still some problems such as bad recognition effect for small cracks. In this paper, we proposed a deep learning method based on sweep signals to evaluate concrete surface crack with a width less than 1 mm. Two convolutional neural networks (CNNs) are used to analyze the one-dimensional (1D) frequency sweep signal and the two-dimensional (2D) time-frequency image, respectively, and the probability value of average damage (ADPV) is proposed to evaluate the minor damage of structural. Finally, we use the standard deviation of energy ratio change (ERVSD) and infrared thermography (IRT) to compare with ADPV to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. The experiment results show that the method proposed in this paper can effectively predict whether the concrete surface is damaged and the severity of damage.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권3호
• /
• pp.99-104
• /
• 2022

대부분 첨단 동작 인식 컨볼루션 네트워크는 RGB 스트림과 광학 흐름 스트림, 양 스트림 아키텍처를 기반으로 하고 있다. RGB 프레임 스트림은 모양 특성을 나타내고 광학 흐름 스트림은 동작 특성을 해석한다. 그러나 광학 흐름은 계산 비용이 매우 높기 때문에 동작 인식 시간에 지연을 초래한다. 이에 양 스트림 네트워크와 교사-학생 아키텍처에서 영감을 받아 행동 인식을 위한 새로운 네트워크 디자인을 개발하였다. 제안 신경망은 두 개의 하위 네트워크로 구성되어있다. 즉, 교사 역할을 하는 광학 흐름 하위 네트워크와 학생 역할을 하는 RGB 프레임 하위 네트워크를 연결하였다. 훈련 단계에서 광학 흐름의 특징을 추출하고 교사 서브 네트워크를 훈련시킨 다음 그 특징을 학생 서브 네트워크를 훈련시키기 위한 기준선으로 지정하여 학생 서브 네트워크에 전송한다. 테스트 단계에서는 광학 흐름을 계산하지 않고 대기 시간이 줄어들도록 학생 네트워크만 사용한다. 제안 네트워크는 실험을 통하여 정확도 면에서 일반 이중 스트림 아키텍처에 비해 높은 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.70-78
• /
• 2021

2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.27-37
• /
• 2021

본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.