• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권4호
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• pp.346-350
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• 2023

Trajectory prediction is an essential element for driving autonomous vehicles, and various trajectory prediction models have emerged with the development of deep learning technology. Convolutional neural network (CNN) is the most commonly used neural network architecture for extracting the features of visual images, and the latest models exhibit high performances. This study was conducted to identify an efficient CNN backbone model among the components of deep learning models for trajectory prediction. We changed the existing CNN backbone network of multiple-trajectory prediction models used as feature extractors to various state-of-the-art CNN models. The experiment was conducted using nuScenes, which is a dataset used for the development of autonomous vehicles. The results of each model were compared using frequently used evaluation metrics for trajectory prediction. Analyzing the impact of the backbone can improve the performance of the trajectory prediction task. Investigating the influence of the backbone on multiple deep learning models can be a future challenge.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.93-101
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• 2023

In this study, a deep learning algorithm was used to diagnose electric potential signals obtained through CIPS and DCVG, used indirect inspection methods to confirm the soundness of buried pipes. The deep learning algorithm consisted of CNN(Convolutional Neural Network) model for diagnosing the electric potential signal and Grad CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping) for showing the flaw prediction point. The CNN model for diagnosing electric potential signals classifies input data as normal/abnormal according to the presence or absence of flaw in the buried pipe, and for abnormal data, Grad CAM generates a heat map that visualizes the flaw prediction part of the buried pipe. The CIPS/DCVG signal and piping layout obtained from the 3D finite element model were used as input data for learning the CNN. The trained CNN classified the normal/abnormal data with 93% accuracy, and the Grad-CAM predicted flaws point with an average error of 2m. As a result, it confirmed that the electric potential signal of buried pipe can be diagnosed using a CNN-based deep learning algorithm.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.460-462
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• 2021

식품은 기본적으로 영양성과 안전성을 반드시 갖추어야 한다. 최근에 식품의 안정성이 의심이 되는 안산의 한 유치원에서 식중독성 유증상자가 다수 발생하였다. 그래서 식품의 안전성은 더욱 요구되는 사항이다. 본 논문에서는 식품의 안전성을 확보하기 위한 이물검출기의 딥러닝모델을 통해 검출율을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안방법으로는 CNN(convolution neural network), Faster R-CNN(region convolution neural network)의 네트워크를 통해 학습하고 정상과 이물제품의 영상을 테스트 한다. 딥러닝 모델을 통해 테스트한 결과 기존 이물검출기의 알고리즘에 Faster R-CNN을 병행한 방법이 다른 방법보다 검출율이 좋은 성능을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.107-126
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• 2021

전자상거래에서 상품 정보에 따른 신속하고 정확한 자동 상품 분류는 중요하다. 최근의 딥러닝 기술 발전은 자동 상품 분류에도 적용이 시도되고 있다. 성능이 우수한 딥러닝 모델개발에 있어, 학습 데이터의 품질과 모델에 적합한 데이터 전처리는 중요하다. 본 연구에서는, 텍스트 상품 데이터를 기반으로 카테고리를 자동 유추할 때, 데이터의 전처리 정도에 따른 영향력과 학습 데이터 선택 범위 영향력을 CNN모델을 사례 모델로 이용하여 비교 분석한다. 실험 분석에 사용한 데이터는 실제 데이터를 사용하여 연구 결과의 실증을 담보하였다. 본 연구가 도출한 실증 분석 및 결과는 딥러닝 상품 분류 모델 개발 시 성능 향상을 위한 레퍼런스로서 의의가 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.115-119
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• 2020

Recently, CCTV installations are rapidly increasing in the public and private sectors to prevent various crimes. In accordance with the increasing number of CCTVs, video-based abnormal behavior detection in control systems is one of the key technologies for safety. This is because it is difficult for the surveillance personnel who control multiple CCTVs to manually monitor all abnormal behaviors in the video. In order to solve this problem, research to recognize abnormal behavior using deep learning is being actively conducted. In this paper, we propose a model for detecting abnormal behavior based on the deep learning model that is currently widely used. Based on the abnormal behavior video data provided by AI Hub, we performed a comparative experiment to detect anomalous behavior through violence learning and fainting in videos using 2D CNN-LSTM, 3D CNN, and I3D models. We hope that the experimental results of this abnormal behavior learning model will be helpful in developing intelligent CCTV.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.83-92
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• 2023

The majority of product users rely on the reviews that are posted on the appropriate website. Both users and the product's manufacturer could benefit from these reviews. Daily, thousands of reviews are submitted; how is it possible to read them all? Sentiment analysis has become a critical field of research as posting reviews become more and more common. Machine learning techniques that are supervised, unsupervised, and semi-supervised have worked very hard to harvest this data. The complicated and technological area of feature engineering falls within machine learning. Using deep learning, this tedious process may be completed automatically. Numerous studies have been conducted on deep learning models like LSTM, CNN, RNN, and GRU. Each model has employed a certain type of data, such as CNN for pictures and LSTM for language translation, etc. According to experimental results utilizing a publicly accessible dataset with reviews for all of the models, both positive and negative, and CNN, the best model for the dataset was identified in comparison to the other models, with an accuracy rate of 81%.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1242-1245
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• 2018

본 논문에서, Gaussian noise를 제거할 때 발생하는 over blurring 현상을 감소시키는 network를 구현하였다. 기존 filtering 방식은 원 영상을 blurring하여 noise를 제거함으로써, edge나 corner 같은 high frequency 성분도 함께 지워지는 것을 확인할 수 있다. CNN (Convolutional Neural Network)기반 denoiser의 경우도 사소한 edge, keypoint를 noise로 인식하여 이러한 정보를 잃게 된다. 우리는 CNN을 기반으로 denoising된 high frequency 성분만을 획득하여 기존 denoiser에 추가함으로써 denoising 성능을 유지하면서 over blurring을 완화하는 network 제안한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.73-74
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• 2022

Concrete structures occupy the largest proportion of modern infrastructure, and concrete structures often have cracking problems. Existing concrete crack diagnosis methods have limitations in crack evaluation because they rely on expert visual inspection. Therefore, in this study, we design a deep learning model that detects, visualizes, and outputs cracks on the surface of RC structures based on image data by using a CNN (Convolution Neural Networks) model that can process two- and three-dimensional data such as video and image data. do. An experimental study was conducted on an algorithm to automatically detect concrete cracks and visualize them using a CNN model. For the three deep learning models used for algorithm learning in this study, the concrete crack prediction accuracy satisfies 90%, and in particular, the 'InceptionV3'-based CNN model showed the highest accuracy. In the case of the crack detection visualization model, it showed high crack detection prediction accuracy of more than 95% on average for data with crack width of 0.2 mm or more.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1-7
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• 2019

머신 러닝의 심층 개발로 딥 러닝 방법은 특히 CNN(Convolution Neural Network)에서 큰 진전을 이루었다. 전통적인 텍스트 정서 분류 방법과 비교할 때 딥 러닝 기반 CNN은 복잡한 다중 레이블 및 다중 분류 실험의 텍스트 분류 및 처리에서 크게 발전하였다. 그러나 텍스트 정서 분류를 위한 신경망에도 문제가 있다. 이 논문에서는 LSTM (Long-Short Term Memory network) 및 CNN 딥 러닝 방법에 기반 한 융합 모델을 제안하고, 다중 카테고리 뉴스 데이터 세트에 적용하여 좋은 결과를 얻었다. 실험에 따르면 딥 러닝을 기반으로 한 융합 모델이 텍스트 정서 분류의 예측성과 정확성을 크게 개선하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 모델을 최적화하고 그 모델의 성능을 개선하는 중요한 방법이 될 것이다.