• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.742-747
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• 2017

본 논문에서는 문장의 분류에 있어 성능이 입증된 word2vec을 활용한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 기반으로 하여 문서 분류에 적용 시 성능을 향상시키기 위해 doc2vec을 함께 CNN에 적용하고 기반 모델의 구조를 개선한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 토큰화 방법을 선정하기 위한 초보적인 실험을 통하여, 어절 단위, 형태소 분석, Word Piece Model(WPM) 적용의 3가지 방법 중 WPM이 분류율 79.5%를 산출하여 문서 분류에 유용함을 실증적으로 확인하였다. 다음으로 WPM을 활용하여 생성한 단어 및 문서의 벡터 표현을 기반 모델과 제안 모델에 입력하여 범주 10개의 한국어 신문 기사 분류에 적용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안 모델이 분류율 89.88%를 산출하여 기반 모델의 분류율 86.89%보다 2.99% 향상되고 22.80%의 개선 효과를 보였다. 본 연구를 통하여, doc2vec이 동일한 범주에 속한 문서들에 대하여 유사한 문서 벡터 표현을 생성하기 때문에 문서의 분류에 doc2vec을 함께 활용하는 것이 효과적임을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.139-155
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• 2024

본 연구는 좌측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(left mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with left hippocampal sclerosis) 환자군과 우측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(right mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with right hippocampal sclerosis) 환자군 그리고 건강한 대조군(healthy controls; HC)으로부터 측정한 뇌자도(magnetoencephalography; MEG) 데이터로 각 그룹을 분류하는 다중 분류 작업에 다양한 인공신경망을 적용하고 그 결과를 비교해 보고자 하였다. 합성곱 신경망, 순환 신경망 그리고 그래프 신경망으로 모델링한 결과, k-fold 정확도 평균은 합성곱 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 순환 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 또한, 수행 시간은 순환 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 합성곱 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 정확도 성능과 시간 면에서 모두 좋은 수치를 보이며, 네트워크 데이터의 확장성이 뛰어난 그래프 신경망이 앞으로 뇌 연구에 활용되기 적합한 모델임을 강조하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1475-1490
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• 2021

SAR 이미지의 통계적 특징을 이용하여 유류오염영역을 특정하는 방법은 분류규칙이 복잡하고 이상값에 의한 영향을 많이 받는다는 한계가 있어, 최근 인공신경망을 기반으로 유류오염영역을 특정하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 다양한 유류오염 사례에 대해 모델의 탐지 성능 및 특성을 평가한 연구는 부족하였다. 따라서, 본 연구에서는 기본적인 구조의 CNN인 Simple CNN과 픽셀 단위의 영상 분할이 가능한 U-net을 이용하여, CNN의 구조와, 유류오염의 분포특성에 따른 모델의 탐지성능차이가 존재하는지 분석하였다. 연구결과, 축소경로만 존재하는Simple CNN과 축소경로와 확장경로가 모두 존재하는U-net의 F1 score는 86.24%와 91.44%로 나타나, 두 모델 모두 비교적 높은 탐지 정확도를 보여주었지만, U-net의 탐지성능이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 다양한 유류오염 사례에 따른 모델의 성능 비교를 위해, 유류오염의 공간적 분포특성(유류오염 주변의 육지의 분포)과 선명도(유출된 기름과 해수의 경계면이 뚜렷한 정도)를 기준으로, 유류오염 발생사례를 4가지 유형으로 구분하여 탐지 정확도를 평가하였다. Simple CNN은 각각의 유형에 대해 F1 score가 85.71%, 87.43%, 86.50%, 85.86% 로 유형별 최대 편차가 1.71%인 것으로 나타났으며, U-net은 동일한 지표에 대해 89.77%, 92.27%, 92.59%, 92.66%의 F1 score를 보여 최대 편차가 2.90% 로 두 CNN모델 모두 유류오염 분포특성에 따른 수치상 탐지성능의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 하지만 모든 유류오염 유형에서 Simple CNN은 오염영역을 과대탐지 하는 경향을, U-net은 과소탐지 하는 경향을 보여, 모델의 구조와 유류오염의 유형에 따라 서로 다른 탐지 특성을 가진다는 것을 확인하였고, 이러한 특성은 유류오염과 해수의 경계면이 뚜렷하지 않은 경우 더 두드러지게 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.645-647
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 이미지 분류는 다양한 산업과 서비스에서 활용되고 있으며, 이미지 인식을 통한 다양한 테스트가 SNS를 통해 인기를 끌고 있다. CNN은 대표적인 이미지 분류를 위한 신경망 모델로 본 연구에서는 사진속의 얼굴에 대해 동물상 인식을 위하여 동물 얼굴 이미지 및 각 동물상을 대표하는 연예인의 이미지를 수집하고, CNN 기반의 동물상 인식 모델을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.978-981
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• 2020

제품이나 부품의 잔존 수명을 정확하게 예측할 수 있다면 고장이나 중단으로 인한 손실을 방지하는 것이 가능해질 것이다. 제품의 잔존 수명은 시계열 데이터 분석을 통해 예측될 수 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 잔존 수명 예측 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 우리는 컴퓨터 기반 시스템의 주요 고장 요소가 되고 있는 하드디스크의 잔존 수명을 예측하는 문제에 1D CNN-LSTM 을 이용한 모델을 적용하고, RMSE 와 R-Square 값을 이용해 적용한 모델의 성능을 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.7-8
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• 2024

본 연구에서는 CNN 모델의 경량화 및 on-device 추론 가속을 목표로 한다. 경량화 기법으로는 QAT 기법을 사용하며 여러 환경에서의 성능을 비교한다. 이어서 on-device 추론 가속을 위해 Jetson Nano Board 에서 TensorRT 변환을 통해 모델을 최적화한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1462-1468
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• 2022

송아지 질병 진단을 위해 사용되는 여러 데이터 중에서 분변은 질병 진단의 중요한 역할을 한다. 송아지 분변 이미지에서 형태, 색상, 질감으로 건강 상태를 알 수 있다. 건강 상태를 파악할 수 있는 분변 이미지는 분변 상태에 따라 정상 송아지 207개와 설사증 송아지 158개의 데이터를 전처리하여 사용하였다. 본 논문에서는 수집된 송아지 데이터 중에서 분변 변수의 이미지를 탐지하고 합성곱 네트워크 기술을 활용하여 질병 증상을 포함하고 있는 데이터 세트에 대해 CNN과 GLCM의 속성을 결합한 GLCM-CNN을 적용하여 이미지를 학습시켰다. CNN의 89.9% 정확도와 GLCM-CNN는 91.7%의 정확도를 보이는 GLCM-CNN는 1.8%의 높은 정확도를 나타내는 유의미한 차이가 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권8호
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• pp.3027-3033
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• 2022

Background: In this study, various types of deep-learning models for predicting in vitro radiosensitivity from gene-expression profiling were compared. Methods: The clonogenic surviving fractions at 2 Gy from previous publications and microarray gene-expression data from the National Cancer Institute-60 cell lines were used to measure the radiosensitivity. Seven different prediction models including three distinct multi-layered perceptrons (MLP), four different convolutional neural networks (CNN) were compared. Folded cross-validation was applied to train and evaluate model performance. The criteria for correct prediction were absolute error < 0.02 or relative error < 10%. The models were compared in terms of prediction accuracy, training time per epoch, training fluctuations, and required calculation resources. Results: The strength of MLP-based models was their fast initial convergence and short training time per epoch. They represented significantly different prediction accuracy depending on the model configuration. The CNN-based models showed relatively high prediction accuracy, low training fluctuations, and a relatively small increase in the memory requirement as the model deepens. Conclusion: Our findings suggest that a CNN-based model with moderate depth would be appropriate when the prediction accuracy is important, and a shallow MLP-based model can be recommended when either the training resources or time are limited.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.119-127
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• 2023

Recently, deep learning has been used in the development of various institutional devices and services to help the visually impaired people in their daily lives. This is because not only are there few products and facility guides written in braille, but less than 10% of the visually impaired can use braille. In this paper, we propose a system that recognizes beverage cans in real time and outputs the beverage can name with sound for the convenience of the visually impaired. Five commercially available beverage cans were selected, and a CNN model and a YOLO model were designed to recognize the beverage cans. After augmenting the image data, model training was performed. The accuracy of the proposed CNN model and YOLO model is 91.2% and 90.8%, respectively. For practical verification, a system was built by attaching a camera and speaker to a Raspberry Pi. In the system, the YOLO model was applied. It was confirmed that beverage cans were recognized and output as sound in real time in various environments.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.212-220
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• 2024

When a typhoon or natural disaster occurs, a significant number of orchard fruits fall. This has a great impact on the income of farmers. In this paper, we introduce an AI-based method to enhance low-quality raw images. Specifically, we focus on apple images, which are being used as AI training data. In this paper, we utilize both a basic program and an artificial intelligence model to conduct a general image process that determines the number of apples in an apple tree image. Our objective is to evaluate high and low performance based on the close proximity of the result to the actual number. The artificial intelligence models utilized in this study include the Convolutional Neural Network (CNN), VGG16, and RandomForest models, as well as a model utilizing traditional image processing techniques. The study found that 49 red apple fruits out of a total of 87 were identified in the apple tree image, resulting in a 62% hit rate after the general image process. The VGG16 model identified 61, corresponding to 88%, while the RandomForest model identified 32, corresponding to 83%. The CNN model identified 54, resulting in a 95% confirmation rate. Therefore, we aim to select an artificial intelligence model with outstanding performance and use a real-time object separation method employing artificial function and image processing techniques to identify orchard fruits. This application can notably enhance the income and convenience of orchard farmers.