• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1103-1108
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• 2023

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.45-50
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• 2023

최근 몇 년간 애완동물 소유 비율이 꾸준히 증가함에 따라 효과적인 애완동물 관리 시스템의 필요성이 커졌다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 감정인식 SNS를 포함하는 애완동물 관리 시스템을 제안한다. 시스템은 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 애완동물의 표정을 통해 감정을 감지하고, SNS를 통해 사용자 커뮤니티와 공유된다. SNS를 통해 애완동물 주인들은 다른 사용자들과 연결되어 자신의 경험을 공유하고, 애완동물 관리에 대한 지원과 조언을 받을 수 있다. 또한, 시스템은 애완동물 건강 추적 및 예방접종 및 예약 알림 등의 기능을 포함하여 종합적인 애완동물 관리를 제공한다. 이에 더하여, 시스템은 애완동물 산책 기록을 관리하고 공유하는 기능을 추가하여 애완동물 주인들이 자신의 애완동물과 함께한 산책 기록을 다른 사용자들과 공유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 애완동물 관리 시스템을 개선하여 애완동물과 그 주인의 복지를 향상시키는 가능성을 보여주고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.17-22
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• 2024

본 논문은 딥러닝을 기반으로 한 가상 피팅 기능을 갖춘 중고 의류 거래 시스템의 구현을 소개한다. 제안된 시스템은 사용자가 중고 의류를 온라인으로 시각적으로 착용하고 핏을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해, 합성곱(CNN) 알고리즘을 사용하여 사용자의 신체 형상과 의류의 디자인을 고려한 가상 착용 모습을 생성한다. 이를 통해 구매자는 온라인에서 실제로 의류를 입기 전에 핏을 미리 확인할 수 있으며, 이는 구매 결정에 도움을 준다. 또한, 판매자는 시스템을 통해 정확한 의류 사이즈와 핏을 제시할 수 있어 구매자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문은 CNN 모델의 학습 절차, 시스템의 구현 방법, 사용자 피드백 등을 자세히 다루고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 유효성을 입증한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.165-172
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• 2019

Machine-learning techniques have been actively employed to information security in recent years. Traditional rule-based security solutions are vulnerable to advanced attacks due to unpredictable behaviors and unknown vulnerabilities. By employing ML techniques, we are able to develop intrusion detection systems (IDS) based on anomaly detection instead of misuse detection. Moreover, threshold issues in anomaly detection can also be resolved through machine-learning. There are very few datasets for network intrusion detection compared to datasets for malicious code. KDD CUP 99 (KDD) is the most widely used dataset for the evaluation of IDS. Numerous studies on ML-based IDS have been using KDD or the upgraded versions of KDD. In this work, we develop an IDS model using CSE-CIC-IDS 2018, a dataset containing the most up-to-date common network attacks. We employ deep-learning techniques and develop a convolutional neural network (CNN) model for CSE-CIC-IDS 2018. We then evaluate its performance comparing with a recurrent neural network (RNN) model. Our experimental results show that the performance of our CNN model is higher than that of the RNN model when applied to CSE-CIC-IDS 2018 dataset. Furthermore, we suggest a way of improving the performance of our model.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1743-1747
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• 2022

Sentinel-2는 분광파장대나 공간해상도 측면에서 우리나라 차세대중형위성 4호(농림위성)의 모의영상으로 활용될 수 있다. 이 단보에서는 향후 농림위성영상에 적용하기 위한 예비실험으로, 딥러닝 기술을 이용한 Sentinel-2 영상의 구름탐지를 수행하였다. 전통적인 Convolutional Neural Network (CNN) 모델인 DeepLabV3+와 최신의 Transformer 모델인 Shifted Windows (Swin) Transformer를 이용한 구름탐지 모델을 구축하고, Radiant Earth Foundation (REF)에서 제공하는 22,728장의 학습자료에 대한 암맹평가를 실시하였다. Swin Transformer 모델은 0.886의 정밀도와 0.875의 재현율로, 과탐지와 미탐지가 어느 한쪽으로 치우치지 않는 경향을 보였다. 딥러닝 기반 구름탐지는 향후 우리나라 중심의 실험을 거쳐 농림위성 영상에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.39-46
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• 2022

Recently, machine learning is widely used to solve optimization problems in various engineering fields. In this study, machine learning is applied to development of a control algorithm for a smart control device for reduction of seismic responses. For this purpose, Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm. A single degree of freedom (SDOF) structure with a smart tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. A smart TMD system was composed of MR (magnetorheological) damper instead of passive damper. Reward design of reinforcement learning mainly affects the control performance of the smart TMD. Various hyper-parameters were investigated to optimize the control performance of DQN-based control algorithm. Usually, decrease of the time step for numerical simulation is desirable to increase the accuracy of simulation results. However, the numerical simulation results presented that decrease of the time step for reward calculation might decrease the control performance of DQN-based control algorithm. Therefore, a proper time step for reward calculation should be selected in a DQN training process.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.568-574
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• 2022

In this paper, direction normalization and CNN deep learning are used to develop a more reliable license plate recognition system. The existing license plate recognition system consists of three main modules: license plate detection module, character segmentation module, and character recognition module. The proposed system minimizes recognition error by adding a direction normalization module when a detected license plate is inclined. Experimental results show the superiority of the proposed method in comparison to the previous system.

• Genomics & Informatics
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• 제17권2호
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• pp.15.1-15.7
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• 2019

Automatically detecting mentions of pharmaceutical drugs and chemical substances is key for the subsequent extraction of relations of chemicals with other biomedical entities such as genes, proteins, diseases, adverse reactions or symptoms. The identification of drug mentions is also a prior step for complex event types such as drug dosage recognition, duration of medical treatments or drug repurposing. Formally, this task is known as named entity recognition (NER), meaning automatically identifying mentions of predefined entities of interest in running text. In the domain of medical texts, for chemical entity recognition (CER), techniques based on hand-crafted rules and graph-based models can provide adequate performance. In the recent years, the field of natural language processing has mainly pivoted to deep learning and state-of-the-art results for most tasks involving natural language are usually obtained with artificial neural networks. Competitive resources for drug name recognition in English medical texts are already available and heavily used, while for other languages such as Spanish these tools, although clearly needed were missing. In this work, we adapt an existing neural NER system, NeuroNER, to the particular domain of Spanish clinical case texts, and extend the neural network to be able to take into account additional features apart from the plain text. NeuroNER can be considered a competitive baseline system for Spanish drug and CER promoted by the Spanish national plan for the advancement of language technologies (Plan TL).