• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.465-472
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• 2020

최근 들어, 오디오 이벤트 검출을 위하여 다양한 딥뉴럴네트워크 기반의 방법들이 제안되어 왔다. 본 연구에서는 베이스라인 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 구조에 attention 방식을 도입함으로서 오디오 이벤트 검출의 성능을 향상시키고자 하였다. 베이스라인 CRNN의 입력단에 context gating을 적용하고 출력단에 attention layer을 추가하였다. 또한, 프레임(frame) 단위의 강전사 레이블(strong label)정보 뿐만 아니라 클립(clip) 단위의 약전사 레이블(weakly label) 오디오 데이터를 이용한 학습을 통하여 보다 나은 성능을 이루고자 하였다. DCASE 2018/2019 Challenge Task 4 데이터를 이용한 오디오 이벤트 검출 실험에서 제안된 attention 기반의 CRNN을 통하여 기존의 CRNN 방식에 비해서 최대 66%의 상대적 F-score 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.389-396
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• 2019

본 논문에서는 다양한 구조의 딥 뉴럴 네트워크를 소리 이벤트 검출을 위하여 적용하였으며 공통의 오디오 데이터베이스를 이용하여 그들 간의 성능을 비교하였다. FNN, CNN, RNN 그리고 CRNN이 주어진 오디오데이터베이스 및 딥 뉴럴 네트워크의 구조에 최적화된 하이퍼파라미터 값을 이용하여 구현되었다. 구현된 방식 중에서 CRNN이 모든 테스트 환경에서 가장 좋은 성능을 보였으며 그 다음으로 CNN의 성능이 우수함을 알 수 있었다. RNN은 오디오 신호에서의 시간 상관관계를 잘 추적하는 장점에도 불구하고 CNN 과 CRNN에 비해서 저조한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.376-385
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• 2023

통계에 따르면 어선의 전복 사고는 전체 전복 사고의 절반 이상을 차지한다. 이는 미숙한 조업, 기상 악화, 정비 미흡 등 다양한 원인으로 발생할 수 있다. 업계 규모와 영향도, 기술 복잡성, 지역적 다양성 등으로 인해 어선은 상선에 비해 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하여 어선의 횡동요 시계열을 예측하고자 한다. 이미지 기반 딥러닝은 시계열의 다양한 패턴을 학습하여 높은 성능을 낼 수 있다. 이를 위해 Xception, ResNet50, CRNN의 3가지의 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하였다. Xception과 ResNet50은 각각 177, 184개의 층으로 구성되어 있으며 이에 반해 CRNN은 22개의 비교적 얇은 층으로 구성되어 있다. 실험 결과 Xception 딥러닝 모델이 가장 낮은 0.04291의 sMAPE와 0.0198의 RMSE를 기록하였다. ResNet50과 CRNN은 각각 0.0217, 0.022의 RMSE를 기록하였다. 이를 통해 상대적으로 층이 더 깊은 모델의 정확도가 높음을 확인할 수 있다.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.215-220
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• 2021

최근 국내 미세먼지 발생의 증가에 따라 발생하는 인체에 유해한 영향을 줄이기 위하여, 미세먼지 수치를 예측하고 사전 조치를 취할 수 있도록 돕는 기술이 필요해지고 있다. 본 논문에서는 국내 미세먼지 위험 수준을 예측하기 위한 1D Convolutional to Recurrent Neural Network (1-D CRNN) 모델을 제안한다. 제안 된 모델은 딥러닝 신경망의 CNN과 RNN을 결합한 구조이며, 다른 종류의 데이터로 구성된 시계열 데이터 세트에서 데이터 예측을 수행 할 수 있다. 데이터 예측을 위해 국내·외 미세먼지, 풍향, 풍속 데이터를 사용한다. 제안된 모델은 약 76%(부분 최대 84%)의 정확도를 달성했으며, 일반 RNN 모델(53%)보다 정확한 예측 결과를 얻었을 수 있었다. 제안된 모델은 향후 여러 개의 시계열 데이터 세트를 고려해야 하는 데이터 예측 모델 학습 및 실험을 목표로 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.740-753
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• 2023

Text recognition in natural scene images is a challenging problem in computer vision. The accurate identification of ship number characters can effectively improve the level of ship traffic management. However, due to the blurring caused by motion and text occlusion, the accuracy of ship number recognition is difficult to meet the actual requirements. To solve these problems, this paper proposes a dual-branch network based on the CRNN identification network. The network couples image restoration and character recognition. The CycleGAN module is used for blur restoration branch, and the Pix2pix module is used for character occlusion branch. The two are coupled to reduce the impact of image blur and occlusion. Input the recovered image into the text recognition branch to improve the recognition accuracy. After a lot of experiments, the model is robust and easy to train. Experiments on CTW datasets and real ship maps illustrate that our method can get more accurate results.

• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.592-599
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• 2020

본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라 미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주의 기반 합성곱 레이어를 통해 지진 데이터의 정적 특성을 추출 하게 된다. 추출된 특징은 다중 입력 단일 출력 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크 구조에 순차적으로 입력되어 다양한 지진 이벤트 분류를 위한 동적 특성을 추출하게 되며 완전 연결 레이어와 소프트맥스 함수를 통해 지진 이벤트 분류를 수행한다. 국내외 지진을 이용한 모의 실험 결과 제안된 모델은 다양한 지진 이벤트 분류에 효과적인 모습을 보여 주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1447-1452
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• 2022

세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업 집적지 내 소상공인은 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 각 공정은 개별 업체가 담당한다. 상대적으로 영세한 소상공인이 공정 간 실시간 물류 이동 정보를 제공하는 주문처리 서비스를 준비하기에 어려운 현실이다. 본 논문에서는 패키지(Package) 제조 및 특수인쇄 분야 소상공인의 원활한 수주, 배송 처리를 위해 기존 물류 Data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 Cloud 네트워크를 통하여, 개별 수주, 배송 맞춤서비스를 사용할 수 있게 함으로써 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.219-221
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• 2022

세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업은 세부 업종 및 공정에 따라 소상공인 집적지를 형성해 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 집적지 내 각 공정별 업체 간 물류는 신속히 이루어지고 있으나 상대적으로 영세한 소상공인이 최종 단계의 완제품 수요자에 대한 주문처리 서비스를 준비하기에는 어려운 현실이다. 따라서 원활한 수주, 배송처리를 위해 집적지 상공인을 위한 통합수주 Fulfillment Service Platform 도입이 시급하다. 본 논문에서는 전통 도심산업 중 인쇄업 소상공인의 기존 Fulfillment Service data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 활용할 수 있는 개별 수주, 배송 맞춤서비스 사용이 가능하게 함으로써 소상공인 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.