• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.301-309
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• 2021

본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.339-346
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• 2023

미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.31-37
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• 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.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.237-250
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• 2022

Structural health monitoring (SHM) plays an important role in ensuring the safety and functionality of critical civil infrastructure. In recent years, numerous researchers have conducted studies to develop computer vision and machine learning techniques for SHM purposes, offering the potential to reduce the laborious nature and improve the effectiveness of field inspections. However, high-quality vision data from various types of damaged structures is relatively difficult to obtain, because of the rare occurrence of damaged structures. The lack of data is particularly acute for fatigue crack in steel bridge girder. As a result, the lack of data for training purposes is one of the main issues that hinders wider application of these powerful techniques for SHM. To address this problem, the use of synthetic data is proposed in this article to augment real-world datasets used for training neural networks that can identify fatigue cracks in steel structures. First, random textures representing the surface of steel structures with fatigue cracks are created and mapped onto a 3D graphics model. Subsequently, this model is used to generate synthetic images for various lighting conditions and camera angles. A fully convolutional network is then trained for two cases: (1) using only real-word data, and (2) using both synthetic and real-word data. By employing synthetic data augmentation in the training process, the crack identification performance of the neural network for the test dataset is seen to improve from 35% to 40% and 49% to 62% for intersection over union (IoU) and precision, respectively, demonstrating the efficacy of the proposed approach.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.41-48
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• 2018

가상 환경에서 몰입감을 높이고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 가장 자연스러운 방법은 사용자의 손을 이용한 제스처 인터페이스를 제공하는 것이다. 그러나 손 제스처 인식에 관한 기존의 연구들은 특화된 센서나 장비를 요구하거나 낮은 인식률을 보이는 단점이 있다. 본 논문은 손 제스처 입력을 위한 RGB 카메라 이외 별도 센서나 장비 없이 손 제스처 인식이 가능한 3차원 DenseNet 합성곱 신경망 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 가상현실 게임을 소개한다. 4개의 정적 손 제스처와 6개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 평균 50ms의 속도로 94.2%의 인식률을 보여 가상현실 게임의 실시간 사용자 인터페이스로 사용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 게임 뿐 아니라 교육, 의료, 쇼핑 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.933-934
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• 2021

세계보건기구(WHO)에 따르면 전 세계적으로 우울증 장애를 앓고 있는 사람이 3 억 2,200 만명에 달하며, 매년마다 빠르게 늘어나는 환자로 인해 전세계적으로 문제가 되고 있다. 이에 따라 우울증을 감지하기 위한 시스템에 대한 연구가 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 우울증 감지에 있어 높은 정확도를 얻을 수 있는 최적의 음성 세그먼트 길이와 멜 밴드의 수를 확인하고자 한다. DAIC-WOZ(Distress Analysis Interview Corpus Wizard of Oz) 데이터셋을 기반으로 2D-CNN(2Dimension - Convolutional Neural Network)를 사용하여 음성 세그먼트 길이와 멜 밴드의 수에 변화를 주며 테스트를 진행하였다. 최종적으로 12 초 길이의 음성 세그먼트와 512 개의 멜 밴드에서 86.3%의 정확도로 최적의 결과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.19-26
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• 2018

This paper presents a structuring process of unstructured social network service (SNS) messages on rail services. We crawl messages about rail services posted on SNS and extract keywords indicating date and time, rail operating company, station name, direction, and rail service types from each message. Among them, the rail service types are classified by machine learning according to predefined rail service types, and the rest are extracted by regular expressions. Words are converted into vector representations using Word2Vec and a conventional Convolutional Neural Network (CNN) is used for training and classification. For performance measurement, our experimental results show a comparison with a TF-IDF and Support Vector Machine (SVM) approach. This structured information in the database and can be easily used for services for railway users.

• 로봇학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.143-154
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• 2023

In this study, a fast motion planning method for the swing motion of a 6x6 wheel-legged robot to traverse large obstacles and gaps is proposed. The motion planning method presented in the previous paper, which was based on trajectory optimization, took up to tens of seconds and was limited to two-dimensional, structured vertical obstacles and trenches. A deep neural network based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) is introduced to generate keyframes, which are then used to represent smooth reference commands for the six leg angles along the robot's path. The network is initially trained using the behavioral cloning method with a dataset gathered from previous simulation results of the trajectory optimization. Its performance is then improved through reinforcement learning, using a one-step REINFORCE algorithm. The trained model has increased the speed of motion planning by up to 820 times and improved the success rates of obstacle crossing under harsh conditions, such as low friction and high roughness.

• 자동차안전학회지
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• 제14권3호
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• pp.71-76
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• 2022

In autonomous driving cars, 3D pose estimation can be one of the effective methods to enhance safety control for OOP (Out of Position) passengers. There have been many studies on human pose estimation using a camera. Previous methods, however, have limitations in automotive applications. Due to unexplainable failures, CNN methods are unreliable, and other methods perform poorly. This paper proposes robust real-time multi-human 3D pose estimation architecture in vehicle using monocular RGB camera. Using particle filter, our approach integrates CNN 2D/3D pose measurements with available information in vehicle. Computer simulations were performed to confirm the accuracy and robustness of the proposed algorithm.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.