• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권2호
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• pp.366-385
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• 2013

In this paper, we propose a compressed sensing (CS) based Wyner-Ziv (WZ) codec using motion-aligned auto regressive model (MAAR) based side information (SI) extrapolation to improve the compression performance of low-delay distributed video coding (DVC). In the CS based WZ codec, the WZ frame is divided into small blocks and CS measurements of each block are acquired at the encoder, and a specific CS reconstruction algorithm is proposed to correct errors in the SI using CS measurements at the decoder. In order to generate high quality SI, a MAAR model is introduced to improve the inaccurate motion field in auto regressive (AR) model, and the Tikhonov regularization on MAAR coefficients and overlapped block based interpolation are performed to reduce block effects and errors from over-fitting. Simulation experiments show that our proposed CS based WZ codec associated with MAAR based SI generation achieves better results compared to other SI extrapolation methods.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권3호
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• pp.888-893
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• 2021

The International Atomic Energy Agency has developed a tomographic imaging system for accomplishing the total fuel rod-by-rod verification time of fuel assemblies within the order of 1-2 h, however, there are still limitations for some fuel types. The aim of this study is to develop a deep learning-based denoising process resulting in increasing the tomographic image acquisition speed of fuel assembly compared to the conventional techniques. Convolutional AutoEncoder (CAE) was employed for denoising the low-quality images reconstructed by filtered back-projection (FBP) algorithm. The image data set was constructed by the Monte Carlo method with the FBP and ground truth (GT) images for 511 patterns of missing fuel rods. The de-noising performance of the CAE model was evaluated by comparing the pixel-by-pixel subtracted images between the GT and FBP images and the GT and CAE images; the average differences of the pixel values for the sample image 1, 2, and 3 were 7.7%, 28.0% and 44.7% for the FBP images, and 0.5%, 1.4% and 1.9% for the predicted image, respectively. Even for the FBP images not discriminable the source patterns, the CAE model could successfully estimate the patterns similarly with the GT image.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.243-252
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• 2024

최근에 연구되기 시작한 폴리(Foley) 음향 생성 모델 중 벡터 양자화 변분 오토인코더(Vector Quantized-Variational AutoEncoder, VQ-VAE) 구조와 Pixelsnail 등 생성모델을 활용한 생성 기법은 중요한 연구대상 중 하나이다. 한편, 딥러닝 기반의 음향 신호의 압축/복원 분야에서는 기존의 VQ-VAE 구조에 비해 잔여 벡터 양자화 기술이 더 적합한 것으로 보고되고 있으며, 따라서 본 논문에서는 폴리 음향 생성 분야에서도 잔여 벡터 양자화 기술이 효과적으로 적용될 수 있을지 연구하고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존의 VQ-VAE 기반의 폴리 음향 생성 모델에 잔여 벡터 양자화 기술을 적용하되, Pixelsnail 등 기존의 다른 모델과 호환이 가능하고 연산 자원의 소모를 늘리지 않는 모델을 고안하여 그 효과를 확인하고자 하였다. 효과를 검증하기 위하여 DCASE2023 Task7의 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 평균적으로 0.3 가량의 Fréchet audio distance 의 향상을 보이는 것을 확인하였다. 다만 그 성능 향상의 정도가 제한적이었으며, 이는 연산 자원의 소모를 유지하기 위하여 시간-주파수축의 분해능이 저하된 영향으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.174-176
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• 2022

본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.13-21
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 자연어처리 연구는 사전 훈련된 언어 모델을 통해 대부분의 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보인다. 특히 오토인코더 (auto-encoder) 기반의 언어 모델은 다양한 한국어 이해 분야에서 뛰어난 성능과 쓰임을 증명하고 있다. 그러나 여전히 디코더 (decoder) 기반의 한국어 생성 모델은 간단한 문장 생성 과제에도 어려움을 겪고 있으며, 생성 모델이 가장 일반적으로 쓰이는 대화 분야에서의 세부 연구와 학습 가능한 데이터가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문은 한국어 생성 모델을 위한 멀티턴 대화 데이터를 구축하고 전이 학습을 통해 생성 모델의 대화 능력을 개선하여 성능을 비교 분석한다. 또한, 검색 모델을 통해 외부 지식 정보에서 추천 응답 후보군을 추출하여 모델의 부족한 대화 생성 능력을 보완하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권8호
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• pp.243-252
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• 2023

위성 이미지는 토지 표면 조사에서 매우 중요하다. 따라서 위성에서 지상국으로 이미지를 전송하기 위해 다양한 방법을 사용하고 있다. 그러나 전송 시스템의 품질 저하로 인해 이미지는 왜곡에 취약하고 올바른 데이터를 제공하지 못하고 있다. 그러한 이미지의 세그먼트 결과는 토지 표면 데이터를 올바르게 분류할 수 없다. 본 논문에서는 위성영상에 대한 자동인코더 기반의 영상 전처리 방법을 제안한다. 실험결과 사전 향상 기술을 사용하여 세그멘테이션 결과도 크게 향상될 수 있음을 보여주었다. 또한 본 논문에서 적용한 항공 이미지 향상기법은 토지 자원의 정확한 평가에 이바지할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.617-629
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• 2020

인터넷 컴퓨팅 환경의 변화, 새로운 서비스 출현, 그리고 지능화되어 가는 해커들의 다양한 공격으로 인한 규칙 기반 침입탐지시스템의 한계점을 극복하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기술을 활용한 네트워크 이상 검출(NAD: Network Anomaly Detection)에 대한 관심이 집중되고 있다. NAD를 위한 대부분의 기존 기계학습 및 딥러닝 기술은 '정상'과 '공격'으로 레이블링된 훈련용 데이터 셋을 학습하는 지도학습 방법을 사용한다. 본 논문에서는 공격의 징후가 없는 일상의 네트워크에서 수집할 수 있는 레이블링이 필요 없는 데이터 셋을 이용하는 비지도학습 오토 엔코더(AE: AutoEncoder)를 활용한 NAD 적용 가능성을 제시한다. AE 성능을 검증하기 위해 NSL-KDD 훈련 및 시험 데이터 셋을 사용해 정확도, 정밀도, 재현율, f1-점수, 그리고 ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under Curve) 값을 보인다. 특히 이들 성능지표를 대상으로 AE의 층수, 규제 강도, 그리고 디노이징 효과 등을 분석하여 레퍼런스 모델을 제시하였다. AE의 훈련 데이터 셋에 대한 재생오류 82-th 백분위수를 기준 값으로 KDDTest+와 KDDTest-21 시험 데이터 셋에 대해 90.4%와 89% f1-점수를 각각 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4909-4926
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• 2020

Cyberattacks penetrate the server and perform various malicious acts such as stealing confidential information, destroying systems, and exposing personal information. To achieve this, attackers perform various malicious actions by infecting endpoints and accessing the internal network. However, the current countermeasures are only anti-viruses that operate in a signature or pattern manner, allowing initial unknown attacks. Endpoint Detection and Response (EDR) technology is focused on providing visibility, and strong countermeasures are lacking. If you fail to respond to the initial attack, it is difficult to respond additionally because malicious behavior like Advanced Persistent Threat (APT) attack does not occur immediately, but occurs over a long period of time. In this paper, we propose a technique that detects an unknown attack using an event log without prior knowledge, although the initial response failed with anti-virus. The proposed technology uses a combination of AutoEncoder and 1D CNN (1-Dimention Convolutional Neural Network) based on semi-supervised learning. The experiment trained a dataset collected over a month in a real-world commercial endpoint environment, and tested the data collected over the next month. As a result of the experiment, 37 unknown attacks were detected in the event log collected for one month in the actual commercial endpoint environment, and 26 of them were verified as malicious through VirusTotal (VT). In the future, it is expected that the proposed model will be applied to EDR technology to form a secure endpoint environment and reduce time and labor costs to effectively detect unknown attacks.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.624-629
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• 2022

에세이의 창의성을 자동으로 분류하는 기존의 주요 연구는 말뭉치에서 빈번하게 등장하지 않는 단어에 초점을 맞추어 기계학습을 수행한다. 그러나 이러한 연구는 에세이의 주제와 상관없이 단순히 참신한 단어가 많아 창의적으로 분류되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 어텐션(Attention)과 역문서 빈도(Inverse Document Frequency; IDF)를 이용하여 에세이 내용 전달에 있어 중요하면서 참신한 단어에 높은 가중치를 두는 문맥 벡터를 구하고, 자기부호화기(AutoEncoder) 모델을 사용하여 문맥 벡터들로부터 창의적인 에세이와 창의적이지 않은 에세이의 특징 벡터를 추출한다. 그리고 시험 단계에서 새로운 에세이의 특징 벡터와 비교하여 그 에세이가 창의적인지 아닌지 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 방안은 기존 방안에 비해 높은 정확도를 보인다. 구체적으로 제안 방안의 평균 정확도는 92%였고 기존의 주요 방안보다 9%의 정확도 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.35-43
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• 2023

운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.