• 전기학회논문지
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• 제67권12호
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• pp.1665-1670
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• 2018

A convolutional neural network (CNN), which is one of the deep learning models, has been very successful in a variety of computer vision tasks. Filters of a CNN are automatically generated, however, they can be further optimized since there exist the possibility of existing redundant and less important features. Therefore, the aim of this paper is a filter reduction to accelerate and compress CNN models. Evolutionary algorithms is adopted to remove the unnecessary filters in order to minimize the parameters of CNN networks while maintaining a good performance of classification. We demonstrate the proposed filter reduction methods performing experiments on CIFAR10 data based on the classification performance. The comparison for three approaches is analysed and the outlook for the potential next steps is suggested.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.729-737
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• 2020

Screening with low-dose spiral computed tomography (LDCT) has been shown to reduce lung cancer mortality by about 20% when compared to standard chest radiography. One of the problems arising from screening programs is that large amounts of CT image data must be interpreted by radiologists. To solve this problem, automated detection of pulmonary nodules is necessary; however, this is a challenging task because of the high number of false positive results. Here we demonstrate detection of pulmonary nodules using six off-the-shelf convolutional neural network (CNN) models after modification of the input/output layers and end-to-end training based on publicly databases for comparative evaluation. We used the well-known CNN models, LeNet-5, VGG-16, GoogLeNet Inception V3, ResNet-152, DensNet-201, and NASNet. Most of the CNN models provided superior results to those of obtained using customized CNN models. It is more desirable to modify the proven off-the-shelf network model than to customize the network model to detect the pulmonary nodules.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.35-42
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• 2018

딥 러닝은 영상 분류를 위한 여러 방법 중 높은 정확도를 보이는 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 방법 가운데 합성곱 신경망 (CNN:Convolutional Neural Network)을 이용하여 영상을 분류함에 있어 배치 정규화 방법이 추가된 CNN을 이용하여 영상 분류의 정확도를 높이는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 영상 분류를 더 정확하게 수행하기 위해 기존의 뉴럴 네트워크에 배치 정규화 계층 (layer)를 추가하는 방법을 제안한다. 배치 정규화는 각 계층에 존재하는 편향을 줄이기 위해 고안된 방법으로, 각 배치의 평균과 분산을 계산하여 이동시키는 방법이다. 본 논문에서 제시된 방법의 우수성을 입증하기 위하여 SHREC13, MNIST, SVHN, CIFAR-10, CIFAR-100의 5개 영상 데이터 집합을 이용하여 영상분류 실험을 하여 정확도와 mAP를 측정한다. 실험 결과 일반적인 CNN 보다 배치 정규화가 추가된 CNN이 영상 분류 시 보다 높은 분류 정확도와 mAP를 보임을 확인 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.430-439
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• 2019

CNN (convolutional neural network) 기반의 단일 열화 영상 복원 방법은 우수한 성능을 나타내지만 한가지의 특정 열화를 해결하는 데 맞춤화 되어있다. 본 연구에서는 복합적으로 열화 된 영상 분류 및 복원을 위한 알고리즘을 제시한다. 복합 열화 영상 분류 문제를 해결하기 위해 CNN 기반의 알고리즘인 사전 학습된 Inception-v3 네트워크를 활용하고, 영상 열화 복원을 위해 기존의 CNN 기반의 복원 알고리즘을 사용하여 툴체인을 구성한다. 실험적으로 복합 열화 영상의 복원 순서를 추정하였으며, CNN 기반의 영상 화질 측정 알고리즘의 결과와 비교하였다. 제안하는 알고리즘은 추정된 복원 순서를 바탕으로 구현되어 실험 결과를 통해 복합 열화 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.485-492
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• 2018

In this paper, we propose facial expression recognition using CNN (Convolutional Neural Network), one of the deep learning technologies. The proposed structure has general classification performance for any environment or subject. For this purpose, we collect a variety of databases and organize the database into six expression classes such as 'expressionless', 'happy', 'sad', 'angry', 'surprised' and 'disgusted'. Pre-processing and data augmentation techniques are applied to improve training efficiency and classification performance. In the existing CNN structure, the optimal structure that best expresses the features of six facial expressions is found by adjusting the number of feature maps of the convolutional layer and the number of nodes of fully-connected layer. The experimental results show good classification performance compared to the state-of-the-arts in experiments of the cross validation and the cross database. Also, compared to other conventional models, it is confirmed that the proposed structure is superior in classification performance with less execution time.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.938-949
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• 2015

본 논문에서는 외부압력에 의한 외형 손상이나 빛의 방향에 따른 색상 대비변화 등에 견고한 영상기반 속도 제한 표지판 인식 시스템 설계를 제안한다. 속도 제한 표지판 인식을 위해서 최근 패턴 인식 분야에서 뛰어한 성능을 보여주고 있는　CNN (Convolutional neural network)을 사용한다. 하지만 기존의 CNN은 특징 추출을 위해 다수의 은닉층이 사용되고 추출된 결과에 대해 MLP(Multi-layer perceptron) 등과의 완전 연결(fully-connected) 방식을 사용함으로 학습과 테스트 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 줄이기 위해 2계층의 CNN을 구성하고 패턴 분류를 위해 랜덤 포레스트(Random forest)를 결합하여 완전 연결이 아닌 랜덤 연결 방식을 적용하였다. GTSRB(German Traffic Sign Recognition Benchmark)데이터의 교통안전표지판 중에서 8개 속도 제한 표지판 데이터를 사용하여 제안하는 방식이 SVM (Support Vector Machine)이나 MLP 분류기를 적용할 때 보다 성능이 우수함을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1357-1363
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• 2019

본 논문은 사람의 중기 염색체로 이루어진 디지털 이미지에서 Faster Region-based Convolutional Neural Network(R-CNN) 모델로 염색체 객체를 검출할 때 필요한 경사 하강 최적화기의 성능을 비교한다. Faster R-CNN의 경사 하강 최적화기는 Region Proposal Network(RPN) 모듈과 분류 점수 및 바운딩 박스 예측 블록의 목적 함수를 최소화하기 위해 사용된다. 실험에서는 이러한 네 가지 경사 하강 최적화기의 성능을 비교하였으며 VGG16이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adamax 최적화기가 약 52%의 Mean Average Precision(mAP)를 달성하였고 ResNet50이 기본 네트워크인 Faster R-CNN 모델은 Adadelta 최적화기가 약 58%의 mAP를 달성하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권5호
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• pp.507-520
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• 2019

In the structural health monitoring field, damage detection has been commonly carried out based on the structural model and the engineering features related to the model. However, the extracted features are often subjected to various errors, which makes the pattern recognition for damage detection still challenging. In this study, an automated damage identification method is presented for hanger cables in a tied-arch bridge using a convolutional neural network (CNN). Raw measurement data for Fourier amplitude spectra (FAS) of acceleration responses are used without a complex data pre-processing for modal identification. A CNN is a kind of deep neural network that typically consists of convolution, pooling, and fully-connected layers. A numerical simulation study was performed for multiple damage detection in the hangers using ambient wind vibration data on the bridge deck. The results show that the current CNN using FAS data performs better under various damage states than the CNN using time-history data and the traditional neural network using FAS. Robustness of the present CNN has been proven under various observational noise levels and wind speeds.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권1호
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• pp.85-92
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• 2020

Object detection plays a critical role in the field of computer vision, and various researches have rapidly increased along with applying convolutional neural network and its modified structures since 2012. There are representative object detection algorithms, which are convolutional neural networks and YOLO. This paper presents two representative algorithm series, based on CNN and YOLO which solves the problem of CNN bounding box. We compare the performance of algorithm series in terms of accuracy, speed and cost. Compared with the latest advanced solution, YOLO v3 achieves a good trade-off between speed and accuracy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.97-100
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• 2016

CNN(Convolutinal Neural Network)을 사용하여 다양한 분야에 대한 심화 학습이 진행되고 있으며 이미지 인식 분야에서 특히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 5,000,000개 이상의 대규모 한글 문자 데이터베이스를 사용하여 한글을 Convolutional Neural Network에 학습 시킨 후 테스트 정확도를 확인한다. 실험에 사용된 CNN 구조는 AlexNet에 기반하여 새로 만들어진 KCR(Korean Character Recognition)-AlexNet 이며 학습 결과 98% 이상의 테스트 정확도를 보였다. 실험에 사용된 데이터베이스는 대규모 한글 데이터 데이터베이스인 PHD08로 총 2,350개의 한글 문자에 대해 각 문자마다 2,187개의 샘플을 가져 총 5,139,450 개의 데이터가 존재한다. 본 연구를 통해 KCR-AlexNet이 한글 데이터베이스인 PHD08을 학습하는데 우수한 구조임을 보인다.