• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.331-336
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• 2017

화재 재해를 예방하기 위해 조기 화재 탐지 기술의 필요성이 증대되고 있다. 화염 및 연기를 감지하기 위해 열, 연기 및 불꽃에 대한 센서 감지 장치가 널리 사용되고 있으나, 이 시스템은 센서 주변 환경의 요소에 따라 제한된다. 이 문제들을 해결하기 위해 다수의 이미지 기반 화재 탐지 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 이미지로 부터 합성곱 신경망을 이용하여 연기 이미지와 불꽃 이미지에 대한 학습을 통해 특징 맵을 추출하고, 이를 사용하여 다른 입력 이미지를 연기와 불꽃으로 분류하는 이미지 기반 화재 감지 시스템을 구현하였다. 다양한 조건의 이미지를 대상으로 실험한 결과 연기와 불꽃으로 분류하는데 우수한 성능을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.961-973
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• 2020

본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 영상융합 기법을 제안하고자 하였다. 딥러닝 구조의 성능을 향상시키기 위하여, CNN 기법에서 대표적인 합성곱(convolution) 방법으로 알려진 팽창된 합성곱(dilated convolution) 모델을 활용하여 모델의 깊이와 복잡성을 증대시키고자 하였다. 팽창된 합성곱을 기반으로 하여 학습과정에서의 효율을 향상시키기 위하여 잔차 네트워크(residual network)도 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 모델학습을 위하여 전통적인 L1 노름(norm) 기반의 손실함수와 함께, 공간 상관도를 활용하였다. 본 연구에서는 전정색 영상만을 이용하거나 전정색 영상과 다중분광 영상을 모두 활용하여 구조에 적용한 DRNet을 개발하여 실험을 수행하였다. KOMPSAT-3A를 활용한 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용한 DRNet은 융합영상의 분광특성에 과적합되는 결과를 나타냈으며, 전정색 영상만을 이용한 DRNet이 기존 기법들과 비교하여 융합영상의 공간적 특성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.148-150
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• 2016

영상 신호에 대해 인공지능적인 프로세스를 수행하는 방법들 중에 우수한 성능을 나타내면서 주목을 끌고 있는 방법으로 Convolution Neural Network(CNN)이 있다. 이를 구성할 때 전반부는 convolution network로 구현되고, 후반부는 Neural Network(NN)로 구현된다. 이때, 전반부에서 convolution 과정을 수행하기 위해 다양한 필터가 사용되는데, 이 필터들의 초기값에 따라 CNN의 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 CNN의 성능을 향상시키기 위해 convolution network의 초기값을 설정하는 방법에 대해 제안하며, 이를 컴퓨터 실험을 통해 증명하기 위해 필기체 인식이라는 응용 알고리즘을 구현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2053-2067
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• 2023

This paper proposes two video quality assessment methods based on deep neural network. (i)The first method uses the IQF-CNN (convolution neural network based on image quality features) to build image quality assessment method. The LIVE image database is used to test this method, the experiment show that it is effective. Therefore, this method is extended to the video quality assessment. At first every image frame of video is predicted, next the relationship between different image frames are analyzed by the hysteresis function and different window function to improve the accuracy of video quality assessment. (ii)The second method proposes a video quality assessment method based on convolution neural network (CNN) and gated circular unit network (GRU). First, the spatial features of video frames are extracted using CNN network, next the temporal features of the video frame using GRU network. Finally the extracted temporal and spatial features are analyzed by full connection layer of CNN network to obtain the video quality assessment score. All the above proposed methods are verified on the video databases, and compared with other methods.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.151-153
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• 2016

최근 스마트폰, PC, 태블릿 같은 전자기기들이 발전하면서 기계를 통해 소통하는 시대가 왔다. 기계와 소통하기 위해 우리가 사용하는 문자를 인식하는 것은 중요한 일이다. 이런 전자기기들이 문자, 영상인식을 해야 할 필요성이 더욱 증가함에 따라 머신러닝의 중요성이 대두되었다. 머신러닝은 컴퓨터의 학습을 위해 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 머신러닝의 기법과 관련된 알고리즘의 종류는 수없이 많다. 그 중에서도 Neural Network는 사람의 뇌 신경구조를 토대로 착안하여 네트워크를 만들고 이를 학습에 이용한 머신러닝 기법이다. 이런 인공지능 알고리즘인 Neural Network 구조를 바탕으로 특징을 추출하여 학습을 하는 Convolution Neural Network 기법의 사용이 늘고 있다. 본 논문에서는 Neural Network와 Convolution Neural Network의 알고리즘을 이용한 필기체 인식 실험을 하고 그 내용을 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.144-150
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• 2017

최근 데이터의 지능적 처리 및 정확도 향상을 위해 딥러닝 기술이 응용되고 있다. 이 기술은 다층의 데이터 처리 레이어들로 구성된 계산 모델을 통해 이루어지는데, 이 모델은 여러 수준의 추상화를 거쳐 데이터의 표현을 학습한다. 딥러닝의 한 부류인 컨볼루션 신경망은 인간 행동 추정, 얼굴 인식, 이미지 분류, 음성 인식 같은 연구 분야에서 많이 활용되고 있다. 이미지 분류에 좋은 성능을 보여주는 컨볼루션 신경망은 깊은 학습망과 많은 부류를 이용하면 효과적으로 분류율을 높일수 있지만, 적은 부류의 데이터를 사용할 경우, 과적합 문제가 발생할 확률이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 컨볼루션 신경망기반의 소부류의 분류을 위한 학습망을 제작하여 자체적으로 구축한 이미지 DB를 학습시키고, 객체를 분류하는 연구를 실험 하였으며, 1000개의 부류를 분류하기 위해 제작된 기존 공개된 망들과 비교 실험을 통해 기존 망보다 평균 7.06%이상의 상승된 분류율을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.216-224
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• 2017

Abnormal situation caused by aggressive behavior of pigs adversely affects the growth of pigs, and comes with an economic loss in intensive pigsties. Therefore, IT-based video surveillance system is needed to monitor the abnormal situations in pigsty continuously in order to minimize the economic demage. Recently, some advances have been made in pig monitoring; however, detecting each pig is still challenging problem. In this paper, we propose a new color image-based monitoring system for the detection of the individual pig using a fast region-based convolution neural network with consideration of detecting touching pigs in a crowed pigsty. The experimental results with the color images obtained from a pig farm located in Sejong city illustrate the efficiency of the proposed method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.166-168
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• 2018

새롭게 변형되는 대규모 악성코드들을 신속하게 탐지하기 위하여 인공지능 딥러닝을 이용한 악성코드 탐지 기법을 제안한다. 대용량의 고차원 악성코드를 저차원의 이미지로 변환하고, 딥러닝 합성곱신경망(Convolution Neural Network)을 통해 이미지의 악성코드 패턴을 학습하고 분류하였다. 본 논문에서는 악성코드 분류 모델의 성능을 검증하기 위하여 악성코드 종류별 분류 실험과 악성코드와 정상코드 분류 실험을 실시하였고 각각 97.6%, 87%의 정확도로 악성코드를 구별해 내었다. 본 논문에서 제안한 악성코드 탐지 모델은 차원 축소를 통해 10,868개(200GB)의 대규모 데이터에 대하여 10분 이내의 학습시간이 소요되어 새로운 악성코드 학습 및 대용량 악성코드 탐지를 신속하게 처리 가능함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.636-638
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• 2022

본 논문은 의료진단 검출 분야에서 혈관, 신경조직, 망막 손상 그리고 다양한 심혈관계 질환과 치매까지 진단하는 데 유용하게 사용하고 있는 안저 영상에 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 적용하고 녹내장 병변을 검출하기 위한 연구를 진행한다. 실험을 위하여 정상 안저 영상과 녹내장 병변이 있는 안저 영상으로 구성된 데이터 세트를 AlexNet으로 분류하고 그 성능을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.521-526
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• 2020

본 논문은 홍채영상의 이동불변의 특징값 을추출에 탁월한 고차 국소 자동 상관함수를 적용하여 25개의 특징 값을 입력 값으로 적용한 일반적인 HOLP 신경망에 특징 값 25개의 평균값을 추가한 개선된 HOLP 신경망을 구현하여 인식률을 확인하여 보았다. 종류가 상이한 딥러닝 구조들과 비교하였을 때 음성과 영상분야에서 탁월한 성능을 보이는 Back-Propagation 신경망과 특징 추출기와 분류기를 통합한 합성 곱 신경망을 활용하여 홍채인식의 인식률을 비교하여 보았다.