• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.126-133
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• 2017

The conventional hand-crafted features used to track objects have limitations in object representation. Convolutional neural networks, which show good performance results in various areas of computer vision, are emerging as new ways to break through the limitations of feature extraction. CNN extracts the features of the image through layers of multiple layers, and learns the kernel used for feature extraction by itself. In this paper, we use the feature map extracted from the convolution layer of the convolution neural network to create an outline model of the object and use it for tracking. We propose a method to adaptively update the outline model to cope with various environment change factors affecting the tracking performance. The proposed algorithm evaluated the validity test based on the 11 environmental change attributes of the CVPR2013 tracking benchmark and showed excellent results in six attributes.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.117-125
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• 2019

최근 다양한 분야에서 활용중인 딥러닝은 적대적 공격 가능성의 발견으로 위험성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 이미지 분류 모델에서 악의적 공격자가 생성한 적대적 샘플에 의해 분류 정확도가 낮아짐을 실험적으로 검증하였다. 대표적인 이미지 샘플인 MNIST데이터 셋을 사용하였으며, 텐서플로우와 파이토치라이브러리를 사용하여 만든 오토인코더 분류 모델과 CNN(Convolution neural network)분류 모델에 적대적 샘플을 주입하여 탐지 정확도를 측정한다. 적대적 샘플은 MNIST테스트 데이터 셋을 JSMA(Jacobian-based Saliency Map Attack)방법으로 생성한 방법과 FGSM(Fast Gradient Sign Method)방식으로 변형하여 생성하였으며, 분류 모델에 주입하여 측정하였을 때 최소 21.82%에서 최대 39.08%만큼 탐지 정확도가 낮아짐을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.329-338
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• 2021

본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 에너지 저장창치의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시하고 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(:Long short term memory)과 CNN(:Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다.

• 로봇학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.230-236
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• 2018

3D depth perception has played an important role in robotics, and many sensory methods have also proposed for it. As a photodetector for 3D sensing, single photon avalanche diode (SPAD) is suggested due to sensitivity and accuracy. We have researched for applying a SPAD chip in our fusion system of time-of-fight (ToF) sensor and stereo camera. Our goal is to upsample of SPAD resolution using RGB stereo camera. Currently, we have 64 x 32 resolution SPAD ToF Sensor, even though there are higher resolution depth sensors such as Kinect V2 and Cube-Eye. This may be a weak point of our system, however we exploit this gap using a transition of idea. A convolution neural network (CNN) is designed to upsample our low resolution depth map using the data of the higher resolution depth as label data. Then, the upsampled depth data using CNN and stereo camera depth data are fused using semi-global matching (SGM) algorithm. We proposed simplified fusion method created for the embedded system.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.364-373
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• 2022

Image morphing methods make seamless transition changes in the image and mask the meaningful information attached to it. This can be detected by traditional machine learning algorithms and new emerging deep learning algorithms. In this research work, scope of different Hybrid learning approaches having combination of Deep learning and Machine learning are being analyzed with the public dataset CASIA V1.0, CASIA V2.0 and DVMM to find the most efficient algorithm. The simulated results with CNN (Convolution Neural Network), Hybrid approach of CNN along with SVM (Support Vector Machine) and Hybrid approach of CNN along with Random Forest algorithm produced 96.92 %, 95.98 and 99.18 % accuracy respectively with the CASIA V2.0 dataset having 9555 images. The accuracy pattern of applied algorithms changes with CASIA V1.0 data and DVMM data having 1721 and 1845 set of images presenting minimal accuracy with Hybrid approach of CNN and Random Forest algorithm. It is confirmed that the choice of best algorithm to find image forgery depends on input data type. This paper presents the combination of best suited algorithm to detect image morphing with different input datasets.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.177-183
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• 2022

최근 COVID-19로 인해 홈 트레이닝의 관심도가 증가하고 있다. 이에 따라 HAR(human activity recognition) 기술을 홈 트레이닝에 적용한 연구가 진행되고 있다. 기존 HAR 분야의 논문에서는 동적인 자세보다는 앉기, 일어서기와 같은 정적인 자세들을 분석한다. 본 논문은 동적인 운동 자세를 분석하여 사용자의 운동 자세 정확도를 보여주는 딥러닝 모델을 제안한다. AI hub의 피트니스 이미지를 blaze pose를 사용하여 사람의 자세 데이터를 분석한다. 3개의 딥러닝 모델: RNN(recurrnet neural networks), LSTM(long short-term memory networks), CNN(convolution neural networks)에 대하여 실험을 진행한다. RNN, LSTM, CNN 모델의 f1-score는 각각 0.49, 0.87, 0.98로 CNN 모델이 가장 적합하다는 것을 확인하였다. 이후 연구로는, 다양한 학습 데이터를 사용하여 더 많은 운동 자세를 분석할 예정이다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.105-113
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• 2018

본 논문에서는 사람 얼굴의 눈, 코, 입을 효과적으로 분류하는 방법을 제안한다. 최근 대부분의 이미지 분류는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한다. 그러나 CNN으로 추출한 특징은 충분하지 않아 분류 효과가 낮은 경우가 있다. 분류 효과를 더 높이기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 세 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 Haar 특징추출 알고리즘을 사용하여 얼굴의 눈, 코, 입 데이터?을 구성한다. 두번째는 CNN 구조 중 하나인 AlexNet을 사용하여 이미지의 CNN 특징을 추출한다. 마지막으로 Haar 특징 추출 뒤에 합성(Convolution) 연산을 수행하여 Haar-CNN 특징을 추출한다. 그 후 CNN 특징과 Haar-CNN을 혼합하여 Softmax를 이용해 분류한다. 혼합한 특징을 사용한 인식률은 기존의 CNN 특징 보다 약 4% 향상되었다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 증명하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.134-142
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• 2019

에너지인터넷 기술의 발전과 다양한 전자기기의 보급으로 에너지소비량이 패턴이 다양해짐에 따라 수요예측에 대한 신뢰도가 감소하고 있어 발전량 최적화 및 전력공급 안정화에 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 고신뢰성을 갖는 수요예측을 위해 딥러닝 기법인 Convolution neural network(CNN)과 Bidirectional Long Short-Term Memory(BLSTM)을 융합한 1Dimention-Convolution and Bidirectional LSTM(1D-ConvBLSTM)을 제안하고, 제안한 기법을 활용하여 시계열 에너지소비량대한 소비패턴을 효과적으로 추출한다. 실험 결과에서는 다양한 반복학습 횟수와 feature map에 대해서 수요를 예측하고 적은 반복학습 횟수로도 테스트 데이터의 그래프 개형을 예측하는 것을 검증한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.171-176
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• 2022

A dramatic rise in the number of people dying from heart disease has prompted efforts to find a way to identify it sooner using efficient approaches. A variety of variables contribute to the condition and even hereditary factors. The current estimate approaches use an automated diagnostic system that fails to attain a high level of accuracy because it includes irrelevant dataset information. This paper presents an effective neural network with convolutional layers for classifying clinical data that is highly class-imbalanced. Traditional approaches rely on massive amounts of data rather than precise predictions. Data must be picked carefully in order to achieve an earlier prediction process. It's a setback for analysis if the data obtained is just partially complete. However, feature extraction is a major challenge in classification and prediction since increased data increases the training time of traditional machine learning classifiers. The work integrates the CNN-MDRP classifier (convolutional neural network (CNN)-based efficient multimodal disease risk prediction with TANFIS (tuned adaptive neuro-fuzzy inference system) for earlier accurate prediction. Perform data cleaning by transforming partial data to informative data from the dataset in this project. The recommended TANFIS tuning parameters are then improved using a Laplace Gaussian mutation-based grasshopper and moth flame optimization approach (LGM²G). The proposed approach yields a prediction accuracy of 98.40 percent when compared to current algorithms.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.407-412
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• 2017

본 논문에서는 주목 메커니즘 기반의 심층 신경망을 사용한 음성 감정인식 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 CNN(Convolution Neural Networks), GRU(Gated Recurrent Unit), DNN(Deep Neural Networks)의 결합으로 이루어진 심층 신경망 구조와 주목 메커니즘으로 구성된다. 음성의 스펙트로그램에는 감정에 따른 특징적인 패턴이 포함되어 있으므로 제안하는 방식에서는 일반적인 CNN에서 컨벌루션 필터를 tuned Gabor 필터로 사용하는 GCNN(Gabor CNN)을 사용하여 패턴을 효과적으로 모델링한다. 또한 CNN과 FC(Fully-Connected)레이어 기반의 주목 메커니즘을 적용하여 추출된 특징의 맥락 정보를 고려한 주목 가중치를 구해 감정인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방식의 검증을 위해 6가지 감정에 대해 인식 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안한 방식이 음성 감정인식에서 기존의 방식보다 더 높은 성능을 보였다.