• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.405-406
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• 2018

본 논문은 소표본 의료용 영상 분석의 정확도 향상을 위해 전이학습 모델을 feature extractor로 구축하여 학습시키는 방법을 연구하였으며 성능 평가를 위해 선학습모델로 AlexNet, ResNet, DenseNet을 사용하여 fine tuning 기법을 적용하였을 때와의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 실험에 사용된 3개의 모델에서 fine tuning 기법보다 향상된 정확도를 보임을 확인하였고, 또한 ImageNet으로 학습된 AlexNet, ResNet, DenseNet이 소표본 의료용 X-Ray 영상에 적용될 수 있음을 보였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.53-59
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• 2017

Optical character recognition (OCR) automatically recognizes text in an image. OCR is still a challenging problem in computer vision. A successful solution to OCR has important device applications, such as text-to-speech conversion and automatic document classification. In this work, we analyze character recognition performance using the current state-of-the-art deep-learning structures. One is the AlexNet structure, another is the LeNet structure, and the other one is the SPNet structure. For this, we have built our own dataset that contains digits and upper- and lower-case characters. We experiment in the presence of salt-and-pepper noise or Gaussian noise, and report the performance comparison in terms of recognition error. Experimental results indicate by five-fold cross-validation that the SPNet structure (our approach) outperforms AlexNet and LeNet in recognition error.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1257-1262
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• 2018

본 논문에서는 보안 감시 카메라 영상을 활용하여 화재 검출을 위한 효과적인 심층학습 방안을 제안한다. AlexNet 모델을 기준으로 효과적인 화재 검출을 위한 커널 크기와 커널 이동 간격의 변화에 따른 분류 성능을 비교 분석한다. 학습을 위한 데이터셋은 정상과 화재 2가지 클래스로 분류한다, 정상 영상에는 구름과 안개 낀 영상을 포함하고, 화재 영상에는 연기와 화염을 각각 포함한다. AlexNet 모델의 첫 번째 계층의 커널 크기와 이동 간격에 따른 분류 성능 분석 결과 커널의 크기는 크고, 이동 간격은 작을수록 화재 분류 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권5호
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• pp.397-404
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• 2020

Coronavirus disease(COVID-19) is highly infectious disease that directly affects the lungs. To observe the clinical findings from these lungs, the Chest Radiography(CXR) can be used in a fast manner. However, the diagnostic performance via CXR needs to be improved, since the identifying these findings are highly time-consuming and prone to human error. Therefore, Artificial Intelligence(AI) based tool may be useful to aid the diagnosis of COVID-19 via CXR. In this study, we explored various Deep learning(DL) approach to classify COVID-19, other viral pneumonia and normal. For the original dataset and lung-segmented dataset, the pre-trained AlexNet, SqueezeNet, ResNet18, DenseNet201 were transfer-trained and validated for 3 class - COVID-19, viral pneumonia, normal. In the results, AlexNet showed the highest mean accuracy of 99.15±2.69% and fastest training time of 1.61±0.56 min among 4 pre-trained neural networks. In this study, we demonstrated the performance of 4 pre-trained neural networks in COVID-19 diagnosis with CXR images. Further, we plotted the class activation map(CAM) of each network and demonstrated that the lung-segmentation pre-processing improve the performance of COVID-19 classifier with CXR images by excluding background features.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.293-307
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• 2020

매년 황해와 동중국해에서는 대형 부유조류인 녹조와 갈조가 대량으로 발생하고 있다. 이러한 대형 부유조류는 연안의 양식 시설물이나 해변으로 유입되며, 제거하는데 막대한 경제적 손실을 발생시킨다. 현재는 연안으로 유입되는 대형 부유조류를 탐지하기 위해 원격탐사 방법이 활발하게 사용되고 있다. 그러나 대형 부유조류는 해양의 다양한 대상들과 중첩되는 파장이 존재하기에 이를 정확하게 탐지하는데 한계가 있다. 더욱이 녹조와 갈조는 유사한 스펙트럼 특성을 보이기 때문에 원격탐사 자료를 이용한 구분을 더욱 어렵게 만든다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상에 딥러닝 기법을 적용하여 녹조와 갈조를 효과적으로 구분하고자 하였다. 이를 위한 네트워크를 결정하기 위해 최적의 학습 조건을 찾아 AlexNet 신경망을 전이 학습하였으며, 학습과 검증을 위해 Gaofen-1 WFV 영상을 이용하여 데이터셋을 구성하였다. 최적의 학습 조건으로 학습된 네트워크를 이용하여 실험 데이터에 대한 결과를 확인하였다. 그 결과 실험 데이터에 대한 정확도는 88.89%를 보였으며, 녹조와 갈조에 대해 각각 66.67%와 100%의 정밀도로 구분이 가능하였다. 이는 전이 학습된 AlexNet 신경망이 녹조와 갈조의 미세한 차이를 구분할 수 있는 것으로 해석된다. 본 연구를 통해 해양의 다양한 대상으로부터 녹조와 갈조를 효과적으로 분류하고 각각 구분할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.417-423
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• 2017

최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권1호
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• pp.53-57
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• 2018

독버섯 중독 사건이 종종 발생한다. 본 논문은 딥러닝 기술을 활용한 버섯 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 기법 중 하나인 컨볼루션 신경망을 사용하였다. 컨볼루션 신경망을 학습하기 위해 이미지 크롤링을 이용하여 38종의 버섯에 대해 1478장의 영상을 수집하였다. 수집한 데이터셋을 가지고 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet을 비교 실험하였으며, 클래스 수 확장에 따른 비교 실험, 전이 학습을 사용한 비교실험을 하였다. 실험 결과 1순위 정확도는 82.63%, 5순위 정확도는 96.84%라는 성능을 얻었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.63-68
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• 2022

In this study, we produced defect detection models using parallel convolution neural networks. If convolution neural networks are constructed parallel type, the model's detection accuracy will increase and detection time will decrease. We produced parallel-type defect detection models using 4 types of convolutional algorithms. The performance of models was evaluated using evaluation indicators. The model's performance is detection accuracy and detection time. We compared the performance of each parallel model. The detection accuracy of the model using AlexNet is 97 % and the detection time is 0.3 seconds. We confirmed that when AlexNet algorithm is constructed parallel type, the model has the highest performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.636-638
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• 2022

본 논문은 의료진단 검출 분야에서 혈관, 신경조직, 망막 손상 그리고 다양한 심혈관계 질환과 치매까지 진단하는 데 유용하게 사용하고 있는 안저 영상에 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 적용하고 녹내장 병변을 검출하기 위한 연구를 진행한다. 실험을 위하여 정상 안저 영상과 녹내장 병변이 있는 안저 영상으로 구성된 데이터 세트를 AlexNet으로 분류하고 그 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.423-426
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• 2021

본 논문은 전역 스타일 토큰(Global Style Token)을 기준으로 하여 감정의 세기를 조절할 수 있는 방법을 소개한다. 기존의 전역 스타일 토큰 연구에서는 원하는 스타일이 포함된 참조 오디오(reference audio)을 사용하여 음성을 합성하였다. 그러나, 참조 오디오의 스타일대로만 음성합성이 가능하기 때문에 세밀한 감정 조절에 어려움이 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전역 스타일 토큰의 레퍼런스 인코더 부분을 잔여 블록(residual block)과 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 AlexNet으로 대체하였다. AlexNet은 5개의 함성곱 신경망(convolutional neural networks) 으로 구성되어 있지만, 본 논문에서는 1개의 신경망을 제외한 4개의 레이어만 사용했다. 청취 평가(Mean Opinion Score)를 통해 제시된 방법으로 감정 세기의 조절 가능성을 보여준다.