• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.171-189
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• 2022

온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.41-49
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• 2023

CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘은 인공신경망 구현에 활용되는 대표적인 알고리즘으로 기존 FNN(Fully connected multi layered Neural Network)의 문제점인 연산의 급격한 증가와 낮은 객체 인식률을 개선하였다. 그러나 IT 기기들의 급격한 발달로 최근 출시된 스마트폰 및 태블릿의 카메라에 촬영되는 이미지들의 최대 해상도는 108MP로 약 1억 8백만 화소이다. 특히 CNN 알고리즘은 고해상도의 단순 이미지를 학습 및 처리에 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고해상도 단순 이미지의 객체 분류 학습모델 구현을 위한 개선된 CNN 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 고해상도의 이미지들의 학습모델 생성 시간을 감소하기 위해 CNN 알고리즘의 풀링계층의 Max Pooling 알고리즘 연산을 위한 인접 행렬 값을 변경한다. 변경한 행렬 값마다 4MP, 8MP, 12MP의 고해상도 이미지들의 처리할 수 있는 학습 모델들을 구현한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘의 학습 모델의 생성 시간은 12MP 기준 약 36.26%의 감소하고, 학습 모델의 객체 분류 정확도와 손실률은 기존 모델 대비 약 1% 이내로 오차 범위 안에 포함되어 크게 문제가 되지 않는다. 향후 본 연구에서 사용된 학습 데이터보다 다양한 이미지 종류 및 실제 사진으로 학습 모델을 구현한 실질적인 검증이 필요하다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.221-232
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• 2023

본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.129-143
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• 2023

빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제54권1호
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• pp.81-91
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• 2024

Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.

• Korean Journal of Radiology
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• 제20권8호
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• pp.1275-1284
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• 2019

Objective: To develop algorithms using convolutional neural networks (CNNs) for automatic segmentation of acute ischemic lesions on diffusion-weighted imaging (DWI) and compare them with conventional algorithms, including a thresholding-based segmentation. Materials and Methods: Between September 2005 and August 2015, 429 patients presenting with acute cerebral ischemia (training:validation:test set = 246:89:94) were retrospectively enrolled in this study, which was performed under Institutional Review Board approval. Ground truth segmentations for acute ischemic lesions on DWI were manually drawn under the consensus of two expert radiologists. CNN algorithms were developed using two-dimensional U-Net with squeeze-and-excitation blocks (U-Net) and a DenseNet with squeeze-and-excitation blocks (DenseNet) with squeeze-and-excitation operations for automatic segmentation of acute ischemic lesions on DWI. The CNN algorithms were compared with conventional algorithms based on DWI and the apparent diffusion coefficient (ADC) signal intensity. The performances of the algorithms were assessed using the Dice index with 5-fold cross-validation. The Dice indices were analyzed according to infarct volumes (< 10 mL, ≥ 10 mL), number of infarcts (≤ 5, 6-10, ≥ 11), and b-value of 1000 (b1000) signal intensities (< 50, 50-100, > 100), time intervals to DWI, and DWI protocols. Results: The CNN algorithms were significantly superior to conventional algorithms (p < 0.001). Dice indices for the CNN algorithms were 0.85 for U-Net and DenseNet and 0.86 for an ensemble of U-Net and DenseNet, while the indices were 0.58 for ADC-b1000 and b1000-ADC and 0.52 for the commercial ADC algorithm. The Dice indices for small and large lesions, respectively, were 0.81 and 0.88 with U-Net, 0.80 and 0.88 with DenseNet, and 0.82 and 0.89 with the ensemble of U-Net and DenseNet. The CNN algorithms showed significant differences in Dice indices according to infarct volumes (p < 0.001). Conclusion: The CNN algorithm for automatic segmentation of acute ischemic lesions on DWI achieved Dice indices greater than or equal to 0.85 and showed superior performance to conventional algorithms.

• 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.