• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.137-142
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• 2024

최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권4호
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• pp.68-80
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• 2022

Since the launch of AI, technology development to implement complete and sophisticated AI functions has continued. In efforts to develop technologies for complete automation, Machine Learning techniques and deep learning techniques are mainly used. These techniques deal with supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning as internal technical elements, and use the Big-data Analysis method again to set the cornerstone for decision-making. In addition, established decision-making is being improved through subsequent repetition and renewal of decision-making standards. In other words, big data analysis, which enables data classification and recognition/recognition, is important enough to be called a key technical element of AI function. Therefore, big data analysis itself is important and requires sophisticated analysis. In this study, among various tools that can analyze big data, we will use a Python program to find out what variables can affect addiction according to smartphone use in a decision tree environment. We the Python program checks whether data classification by decision tree shows the same performance as other tools, and sees if it can give reliability to decision-making about the addictiveness of smartphone use. Through the results of this study, it can be seen that there is no problem in performing big data analysis using any of the various statistical tools such as Python and R when analyzing big data.

• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.79-85
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• 2020

최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.359-364
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• 2021

최근 인공지능의 딥러닝과 머신러닝을 이용한 예측시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인공지능의 발전으로 인해 투자관리자의 역할을 인공지능을 대신하고 있으며, 투자관리자보다 높은 수익률로 인해 점차 인공지능으로 거래를 하는 알고리즘 거래가 보편화하고 있다. 알고리즘 매매는 인간의 감정을 배제하고 조건에 따라 기계적으로 매매를 진행하기 때문에 장기적으로 접근했을 때 인간의 매매 수익률보다 높게 나온다. 인공지능의 딥러닝 기법은 과거의 시계열 데이터를 학습하고 미래를 예측하여 인간처럼 학습하게 되고, 변화하는 전략에 대응할 수 있어 활용도가 증가하고 있다. 특히 LSTM기법은 과거의 데이터 일부를 기억하거나 잊어버리는 형태로 최근의 데이터의 비중으로 높여 미래 예측에 사용하고 있다. 최근 facebook에서 개발한 인공지능 알고리즘인 fbprophet은 높은 예측 정확도를 자랑하며 주가나 암호화폐 시세 예측에 사용되고 있다. 따라서 본 연구는 fbprophet을 활용하여 실제 값과 차이를 분석하고 정확한 예측을 위한 조건들을 제시하여 암호화폐 자동매매를 하기 위한 새로운 알고리즘을 제공하여 건전한 투자 문화를 정착시키는 데 이바지하고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.39-48
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• 2023

철도교량의 설계는 장기간에 걸쳐 수행되고 대규모의 부지를 대상으로 하기 때문에 다양한 환경적인 요인과 불확실성을 동반하게 된다. 이러한 연유로 초기 설계단계에서 충분히 검토하였더라도 설계변경이 종종 발생하고 있다. 특히 철도교량과 같은 대규모 시설물의 설계변경은 많은 시간과 인력을 소모하며, 매번 모든 절차를 반복하는 것은 매우 비효율적이다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 전이학습을 통해 설계변경 전의 학습 결과를 활용하여 설계변경 후의 학습의 효율성을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 분석을 위해 기개발한 철도교량 딥러닝 기반 예측 시스템을 활용하여 시나리오들을 작성하고 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 기법은 설계변경 전 기존 도메인에서 학습에 사용한 8,000개의 학습데이터 대비 새로운 도메인에서 1,000개의 데이터만을 학습하여 유사한 정확도를 나타내었고 보다 빠른 수렴속도를 가지는 것을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.140-146
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• 2020

기존의 방범 시스템은 피해자가 직접 구조를 요청하거나 인근 제 3자에 의해 도움을 받아야 하는 구조이기 때문에 신속하게 대응이 불가능한 상황에서는 경우에 따라 적절한 도움을 받기 힘들다. 본 연구에서는 Deep Learning과 OpenCV를 활용한 자동 구조 요청 모델을 제안하고 시스템을 개발하였다. 본 연구는 사용자의 안전을 보장할 수 있어야 하기 때문에 신속히 정확한 결과를 도출할 수 있어야 한다는 전제 조건이 밑바탕 되어 객체의 정확성은 약 99% 이상을 확인할 수 있었으며 모든 알고리즘이 종료되는 데까지의 소요 시간을 약 3초까지 단축시킬 수 있었다. 다양한 위협 요소와 예측 불가능한 특수한 경우 등 모든 위험 상황을 인식하기 위해 다양한 종류의 위협 요소와 많은 양의 데이터를 수집하여 예기치 못한 상황에도 대처할 수 있도록 강화하여야 할 것이다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권3호
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• pp.42-49
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• 2021

As cyber attacks become more intelligent, there is difficulty in detecting advanced attacks in various fields such as industry, defense, and medical care. IPS (Intrusion Prevention System), etc., but the need for centralized integrated management of each security system is increasing. In this paper, we collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform using deep learning and CNN (Convolutional Neural Networks). In this paper, we design an intelligent big data platform that collects data by observing and analyzing user visit logs and linking with big data. We want to collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform based on CNN model. In this study, we evaluated the performance of the Intrusion Detection System (IDS) using the KDD99 dataset developed by DARPA in 1998, and the actual attack categories were tested with KDD99's DoS, U2R, and R2L using four probing methods.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.737-745
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• 2023

본 논문은 열화상 이미지를 활용하여 배전반 화재 발생을 감지하기 위한 인공지능 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 연구의 목표는 수집한 열화상 이미지를 전처리하여 객체 탐지 모델에 적합한 데이터로 가공하고, 이를 이용하여 배전반 내 화재 발생 여부를 판단하는 모델을 설계하는 것이다. 연구에서는 AI-HUB의 산업단지 내 학습용 열화상 이미지 데이터를 활용하였으며, CNN 기반 딥러닝 객체 검출 알고리즘 중 대표적인 모델인 Faster R-CNN과 RetinaNet을 사용하여 모델을 구축하고 두 개의 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 제안하고 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권6호
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• pp.1254-1269
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• 2023

This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.