AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.
에듀테크는 교육(Education)과 기술(Technology)의 합성된 단어로서, 4차 산업혁명 시대의 교육 패러다임이다. 이는 4차 산업혁명의 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI), 로봇, 가상현실(Virtual reality; VR) 등 정보통신기술(ICT)을 활용한 차세대 교육을 의미한다. ICT에서의 교육은 온라인 강의로 이러닝(e-Learning)이 사용되고 있으나, 코로나-19로 인해 비대면 교육에 대한 수유가 급증함에 따라 이러닝과 함께 에듀테크가 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 배지서비스 플랫폼, 시뮬레이션 기반 협동형 이러닝 시스템, 동영상 영어사전, 그리고 블록체인 기반의 접근제어 감사시스템에 대한 심사 완료된 논문들을 분석한다.
산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.
시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.
Byeong Ju, Yun;Jhong Il, Kim;Jae Young, Yoon;Jeong Jin, Kang;You Sik, Hong
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.569-575
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2022
This is a research thesis on the development of a monitoring and diagnosis device that prevents the risk of an accident through monitoring and diagnosis of a modular Main Circuit Breaker (MCB) using Vacuum Interrupter (VI) for Korean high-speed rolling stock. In this paper, a comprehensive MCB monitoring and diagnosis was performed by converging vacuum level diagnosis of interrupter, operating coil monitoring of MCB and environmental temperature/humidity monitoring of modular box. In addition, to develop an algorithm that is expected to have a similar data processing before the actual field test of the MCB monitoring and diagnosis device in 2023, the cluster analysis and factor analysis were performed using the WEKA data mining technique on the big data of Korean railroad transformer, which was previously researched by Tae Hee Evolution with KORAIL.
As technologies have been developing, our lives are getting easier. Today we are surrounded by the new technologies such as AI and IoT. Moreover, the word, "smart" is a very broad one because we are trying to change our daily environment into smart one by using those technologies. For example, the traditional workplaces have changed into smart offices. Since the 3rd industrial revolution, we have used the touch interface to operate the machines. In the 4th industrial revolution, however, we are trying adding the speech recognition module to the machines to operate them by giving voice commands. Today many of the things are communicated with human by voice commands. Many of them are called AI things and they do tasks which users request and do tasks more than what users request. In the 4th industrial revolution, we use smartphones all the time every day from the morning to the night. For this reason, the privacy using phone is not guaranteed sometimes. For example, the caller's voice can be heard through the phone speaker when accepting a call. So, it is needed to protect privacy on smartphone and it should work automatically according to the user context. In this aspect, this paper proposes a method to adjust the voice volume for call to protect privacy on smartphone according to the user context.
본 연구는 빅데이터를 활용한 시장성 분석 및 사업화방법론 분석 시스템에 관한 것으로서, 분석대상 제품에 대해 바이럴 마케팅이 가능한 컨텐츠 채널을 토대로 해당 제품의 시장성을 분석할 수 있는 빅데이터를 활용한 시장성 분석 및 사업화방법론 분석 시스템에 관한 것이다. 본 연구에 따른 빅데이터를 활용한 시장성 분석 및 사업화방법론 분석 시스템은 컨텐츠 채널에서 제공되는 마케팅 컨텐츠를 분석하여 분석대상 제품에 대한 시장성을 분석하므로 분석대상 제품에 대한 보다 정확한 바이럴 마케팅 효과를 판별할 수 있다는 장점이 있다고 하겠다.
조호환경이란 환자의 지속적인 추적 및 관찰이 필요한 환경으로써, 병원 입원실, 요양원 등을 의미한다. 조호환경 내 환자의 이상 증세가 발생하는 시간 및 이상 증세의 종류는 예측할 수 없기에 인력을 통한 상시 관리는 필수적이다. 또한, 환자의 이상 증세 발견 시간은 발병 시점부터의 소요 시간이 생사와 즉결되기에 빠른 발견이 매우 중요하다. 하지만, 인력을 통한 상시 관리는 많은 경제적 비용을 수반하기에 독거 노인, 빈민층 등 요양 비용을 충당하지 못하는 환자들이 수혜받는 것은 어려우며, 인력을 통해 이루어지기 때문에 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다. 즉, 기존까지 조호환경 내 환자 관리 방식은 경제적 비용과 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 YOLO 모델의 조호환경 내 환자 탐지 성능 비교 및 바운딩 박스 앙상블 기법을 제안한다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 통한 환자 상시 관리가 이루어지기에 높은 경제적 비용문제를 해소할 수 있다. 또한, YOLO 모델 바운딩 박스 앙상블 기법 WBF를 통해 폐색이 짙은 조호환경 영상 데이터 내에 객체 탐지 영역 정확도 향상 방법을 연구하였다.
고령화로 인해 65세 이상 운전자가 급증하며 고령운전자의 교통사고 비율이 증가함에 따라 시급한 사회 문제로 떠오르고 있다. 이에 본 연구에서는 객체 검출, 인식 모델을 결합하고 신호등을 인식하여 Text-To-Speech(TTS)로 알리는 쿠버네티스 기반의 프레임워크를 제안한다. 객체 검출 단계에서는 YOLOv5 모델들의 성능을 비교하여 활용하였으며 객체 인식 단계에서는 C-RNN 기반의 attention-OCR 모델을 활용하였다. 이는 신호등의 내부 LED 영역이 아닌 이미지 전체를 인식하는 방식으로 오탐지 요소를 낮춰 인식률을 높였다. 결과적으로 1,628장의 테스트 데이터에서 accuracy 0.997, F1-score 0.991의 성능 평가를 얻어 제안한 프레임워크의 타당성을 입증하였다. 본 연구는 후속 연구에서 특정 도메인에 딥러닝 모델을 한정하지 않고 다양한 분야의 모델을 접목할 수 있도록 하며 고령 운전자 및 신호 위반으로 인한 교통사고 문제를 예방할 수 있다.
안전모 착용 여부를 확인하는 객체 탐지 모델을 물류 현장에서 활용하기 위해서는 안전모를 착용한 경우와 착용하지 않은 경우를 정확하게 탐지해야 한다. 하지만 학습 데이터가 안전모를 착용한 클래스와 착용하지 않은 클래스 간 불균형이 존재하는 경우 해당 데이터만으로는 태스크에 맞게 학습이됐다고 보긴 힘들다. 본 연구는 데이터 증강 기법 적용 시 임의의 데이터에 증강을 적용하는 대신 상대적으로 적은 안전모를 착용하지 않은 클래스를 포함하는 이미지에 대하여 데이터 증강 기법을 적용하였다. 여러 데이터 증강 기법 중 Rotation, Gaussian Noise, 객체를 기준으로 한 Crop을 직접 구현 및 적용하여 객체 탐지 모델인 YOLOv5의 성능을 효과적으로 높이며 더욱 강건한 모델을 개발하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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