• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.9-17
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• 2023

본 논문에서는 베어링의 결함 진단을 위한 단일 클래스 분류의 진동 이상 탐지 시스템을 제안한다. 베어링 고장으로 인해 발생하는 경제적 및 시간적 손실을 줄이기 위해 정확한 결함 진단시스템은 필수적이며 문제 해결을 위해 딥러닝 기반의 결함 진단 시스템들이 널리 연구되고 있다. 그러나 딥러닝 학습을 위한 실제 데이터 채집 환경에서 비정상 데이터 확보에 어려움이 있으며 이는 데이터 편향을 초래한다. 이에 정상 데이터만 활용하는 단일 클래스 분류 방법을 활용한다. 일반적인 방법으로는 AutoEncoder를 통한 압축과 복원 과정을 학습하여 진동 데이터의 특성을 추출한다. 추출된 특성으로 단일 클래스 분류기를 학습하여 이상 탐지를 실시한다. 하지만 이와 같은 방법은 진동 데이터의 주파수 특성을 고려하지 않아서 진동 데이터의 특성을 효율적 추출할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 진동 데이터의 주파수 특성을 고려한 AutoEncoder 모델을 제안한다. 분류 성능은 accuracy 0.910, precision 1.0, recall 0.820, f1-score 0.901이 나왔다. 주파수 특성을 고려한 네트워크 설계로 기존 방법들보다 우수한 성능을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.157-164
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• 2018

딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.952-959
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• 2018

Clustering is one of the most fundamental algorithms in machine learning. The performance of clustering is affected by the distribution of data, and when there are more data or more dimensions, the performance is degraded. For this reason, we use a stacked auto encoder, one of the deep learning algorithms, to reduce the dimension of data which generate a feature vector that best represents the input data. We use k-means, which is a famous algorithm, as a clustering. Sine the feature vector which reduced dimensions are also multi dimensional, we use the Euclidean distance as well as the cosine similarity to increase the performance which calculating the similarity between the center of the cluster and the data as a vector. A deep clustering networks combining a stacked auto encoder and k-means re-trains the networks when the k-means result changes. When re-training the networks, the loss function of the stacked auto encoder and the loss function of the k-means are combined to improve the performance and the stability of the network. Experiments of benchmark image ad document dataset empirically validated the power of the proposed algorithm.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.91-97
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• 2023

GAN(Generative Adversarial Networks)이 합성 이미지 생성 및 기타 다양한 응용 프로그램에 현재 사용되고 있지만, 생성 모델을 제어하기가 어렵다. 문제는 생성 모델의 잠재 공간에 있는데, 이미지 생성과 관련하여 입력된 잠재코드를 받아 특정 텍스트 및 신호에 따라 지정된 대상 속성이 향상되도록 하고 다른 속성은 크게 영향을 받지 않도록 하기 위해서는 상당한 제약이 요구된다. 본 연구에서는 이미지 생성 및 조작과 관련하여 변동 자동 인코더의 잠재 벡터에 관해 특정 제약을 수반한 모델을 제안한다. 제안된 모델에 관해 TensorFlow의 변동 자동 인코더를 통해 실험한 결과 이미지의 생성 및 조작과 관련하여 비교적 우수한 성능을 갖는 것으로 확인된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.31-38
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• 2022

본 논문은 전문가 독립적 비지도 신경망 학습 기반 다변량 시계열 데이터 분석 모델인 MSCRED(Multi-Scale Convolutional Recurrent Encoder-Decoder)의 실제 현장에서의 적용과 Auto-encoder 기반인 MSCRED 모델의 한계인, 학습 데이터가 오염되지 않아야 된다는 점을 극복하기 위한 학습 데이터 샘플링 기법인 Subset Sampling Validation을 제시한다. 라벨 분류가 되어있는 발전소 장비의 진동 데이터를 이용하여 1) 학습 데이터에 비정상 데이터가 섞여 있는 상황을 재현하고, 이를 학습한 경우 2) 1과 같은 상황에서 Subset Sampling Validation 기법을 통해 학습 데이터에서 비정상 데이터를 제거한 경우의 Anomaly Score를 비교하여 MSCRED와 Subset Sampling Validation 기법을 유효성을 평가한다. 이를 통해 본 논문은 전문가 독립적이며 오류 데이터에 강한 이상 진단 프레임워크를 제시해, 다양한 다변량 시계열 데이터 분야에서의 간결하고 정확한 해결 방법을 제시한다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권4호
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• pp.193-200
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• 2019

The auto-encoder network which is a good candidate to handle the modeling of the signal strength attenuation is designed for denoising and compensating the distortion of the received data. It provides a non-linear mapping function by iteratively learning the encoder and the decoder. The encoder is the non-linear mapping function, and the decoder demands accurate data reconstruction from the representation generated by the encoder. In addition, the adaptive network width which supports the automatic generation of new hidden nodes and pruning of inconsequential nodes is also implemented in the proposed algorithm for increasing the efficiency of the algorithm. Simulation results show that the proposed method can improve the neural network training surface to achieve the highest possible accuracy of the signal modeling compared with the conventional modeling method.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.351-358
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• 2022

심층 생성 모델의 일종인 Generative Adversarial Network(GAN)과 Variational AutoEncoder(VAE)는 비병렬 학습 데이터를 사용한 음성 변환에 새로운 방법론을 제시하고 있다. 특히, Conditional Cycle-Consistent Generative Adversarial Network(CC-GAN)과 Cycle-Consistent Variational AutoEncoder(CycleVAE)는 다수 화자 사이의 음성 변환에 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나, CC-GAN과 CycleVAE는 비교적 적은 수의 화자를 대상으로 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 100 명의 한국어 화자 데이터를 사용하여 CC-GAN과 CycleVAE의 음성 변환 성능과 확장 가능성을 실험적으로 분석하였다. 실험 결과 소규모 화자의 경우 CC-GAN이 Mel-Cepstral Distortion(MCD) 기준으로 4.5 % 우수한 성능을 보이지만 대규모 화자의 경우 CycleVAE가 제한된 학습 시간 안에 12.7 % 우수한 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1286-1289
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• 2022

최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.856-859
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• 2021

Image transmission by means of telecommunications is an essential task for information sharing. For considerable distances, wireless channels can be utilized and tuned for proper uses of image data exchange. However, the disturbances that a radio wave encounter during transmission causes partial or total loss of information. Result of such communications is a distorted image at the receiver's end. This paper proposes an auto-encoder architecture as an image enhancement method for narrow-bandwidth radio images. With this method, a distorted image can be improved for better receiver satisfaction. The proposed auto-encoder is trained with many narrow-bandwidth radio image data; hence it enhances a given distorted image. Also, the results were verified with the original image data being the reference images.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권1호
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• pp.13-23
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• 2024

Music brings pleasure and relaxation to people. Therefore, it is necessary to classify musical genres based on scenes. Identifying favorite musical genres from massive music data is a time-consuming and laborious task. Recent studies have suggested that machine learning algorithms are effective in distinguishing between various musical genres. However, meeting the actual requirements in terms of accuracy or timeliness is challenging. In this study, a hybrid machine learning model that combines a deep residual auto-encoder (DRAE) and support vector machine (SVM) for musical genre recognition was proposed. Eight manually extracted features from the Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) were employed in the preprocessing stage as the hybrid music data source. During the training stage, DRAE was employed to extract feature maps, which were then used as input for the SVM classifier. The experimental results indicated that this method achieved a 91.54% F1-score and 91.58% top-1 accuracy, outperforming existing approaches. This novel approach leverages deep architecture and conventional machine learning algorithms and provides a new horizon for musical genre classification tasks.