• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.101-108
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• 2020

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 데이터 셋이 방대하고 판단에 시간이 오래 걸리는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 구별하고 위장관 교차점을 추정하는 것이다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 결괏값을 필터링해 위장관 교차점을 추정하였다. 무작위로 환자 데이터를 샘플링한 모델을 이용해서 나온 결과를 필터링 후에 위장관 교차점을 추정하였을 때, 88% 환자는 위장에서 소장으로 변화하는 위장관 교차점(유문판) 의심 구역 안에 들어왔으며, 소장에서 대장으로 변화하는 위장관 교차점(회맹판)의 경우 100% 환자가 위장관 교차점 의심 구역 안에 들어온 것을 확인할 수 있었다. 100프레임 범위로 위장관 교차점 의심 구역을 찾을 수 있었으며, 판독자가 초당 10프레임의 속도로 판독을 진행한다면 10초안에 위장관 교차점을 찾아낼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.33-42
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• 2020

각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류 결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-177
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• 2020

과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.41-48
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• 2021

농촌 인구의 감소와 고령화가 지속되면서 농업 생상성 향상의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 농작물 품질에 대한 조기 예측은 농업 생산성 및 수익성 향상에 중요한 역할을 할 수 있다. 최근 CNN 기반의 딥러닝 기술 및 전이 학습을 활용하여 농작물의 질병을 분류하거나 수확량을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 수확 후 농작물의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 건강 기능성 식품으로 주목받고 있는 새싹삼을 대상으로, 수확 후 새싹삼의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 모델을 제안한다. 이를 위하여 묘삼의 이미지를 촬영한 후 수경재배를 통해 새싹삼을 재배하였고, 수확 후 새싹삼의 품질을 분류하여 실험 데이터를 수집하였다. 다수의 CNN 기반의 사전 학습된 모델을 활용하여 새싹삼 조기 품질 예측 모델을 구축하고, 수집된 데이터를 이용하여 각 모델의 학습 및 예측 성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 모든 예측 모델에서 80% 이상의 예측 정확도를 보였으며, 특히 ResNet152V2 기반의 예측 모델에서 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 인력에 의존하던 기존의 묘삼 선별 작업을 자동화하여 새싹삼의 품질을 높이고 생산량을 증대시켜 농가의 수익창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-6
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• 2022

딥러닝은 다량의 데이터 속에서 핵심적인 내용을 요약해 학습하는 알고리즘의 집합으로 의료영상 분야에서 병변을 진단하는 목적으로 사용되기 위해 발전하고 있다. 본 논문에서는 뇌출혈 진단 정확성을 평가하기 위해 CNN을 이용해 뇌실질 CT 영상과 뇌출혈이 의심되는 뇌실질 CT의 진단 정확도를 도출하였다. 은닉층 수에 따른 정확도를 비교한 결과 은닉층이 증가할수록 정확도가 높아졌다. 본 연구에서 도출된 CT 뇌출혈 유무 분석 결과는 앞으로 의료영상 분야와 인공지능 접목에 관한 연구에서 기초 자료로 사용될 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-9
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• 2022

비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암 중 85%의 높은 비중을 차지하며 사망률(22.7%)이 다른 암에 비해 현저히 높은 암으로 비소세포폐암 환자의 수술 후 예후에 대한 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 종양을 관심영역으로 갖는 비소세포폐암 환자의 수술 전 흉부 CT 영상 패치의 종류를 종양 관련 정보에 따라 총 다섯 가지로 다양화하고, 이를 입력데이터로 갖는 사전 학습 된 ResNet 과 EfficientNet CNN 네트워크를 사용하여 단일 모델과 간접 투표 방식을 이용한 앙상블 모델, 그리고 3 개의 입력 채널을 활용한 앙상블 모델에서의 실험 결과 및 성능을 오분류의 사례와 Grad-CAM 시각화를 통해 비교 분석한다. 실험 결과, 종양 주변부 패치를 학습한 ResNet152 단일 모델과 EfficientNet-b7 단일 모델은 각각 87.93%와 81.03%의 정확도를 보였다. 또한 ResNet152 에서 총 3 개의 입력 채널에 각각 영상 패치, 종양 주변부 패치, 형상 집중 종양 내부 패치를 넣어 앙상블 모델을 구성한 경우에는 정확도 87.93%를, EfficientNet-b7 에서 간접 투표 방식으로 영상 패치와 종양 주변부 패치 학습 모델을 앙상블 한 경우에는 정확도 84.48%를 도출하며 안정적인 성능을 보였다.

• 한국작물학회지
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• 제66권2호
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• pp.105-111
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• 2021

해마다, 강한 바람을 동반한 태풍 및 집중호우로 인해 벼도복이 발생하고 있으며, 이삭이 여무는 등숙기에 도복으로 인한 수발아와 관련된 피해를 발생시키고 있다. 따라서,신속한 피해 대응을 위해 신속한 벼 도복 피해 면적 산정은 필수적이다. 벼 도복과 관련된 이미지들은 도복이 발생된 김제, 부안, 군산일대에서 드론을 이용하여 수집하였고, 수집한 이미지들을 128 × 128 픽셀로 분할하였다. 벼 도복을 예측하기 위해 이미지 기반 딥 러닝 모델인 CNN을 이용하였다. 분할한 이미지들은 도복 이미지(lodging)와 정상 이미지(non-lodging) 2가지로 라벨로 분류하였고, 자료들은 학습을 위한 training-set과 검증을 위한 vali-se을 8:2의 비율로 구분하였다. CNN의 층을 간단하게 구성하여, 3개의 optimizer (Adam, Rmsprop, and SGD)로 모델을 학습하였다. 벼 도복 면적 평가는 training-set과 vali-set에 포함되지 않은 자료를 이용하였으며, 이미지들을 methshape 프로그램으로 전체 농지로 결합하여 총 3개의 농지를 평가하였다. 도복 면적 추정은 필지 전체의 이미지를 모델의 학습 입력 크기(128 × 128)로 분할하여 학습된 CNN 모델로 각각 예측한 후, 전체 분할 이미지 개수 대비 도복 이미지 개수의 비율을 전체 농지의 면적에 곱하여 산정하였다. training-set과 vali-set에 대한 학습 결과, 3개의 optimizer 모두 학습이 진행됨에 따라 정확도가 높아졌으며, 0.919 이상의 높은 정확도를 보였다. 평가를 위한 3개의 농지에 대한 결과는 모든 optimizer에서 높은 정확도를 보였으며, Adam이 가장 높은 정확도를 보였다(RMSE: 52.80 m², NRMSE: 2.73%). 따라서 딥 러닝을 이용하여 신속하게 벼 도복 면적을 추정할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.187-201
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• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권2호
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• pp.344-359
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• 2022

목적 깊은 컨볼루션 신경망 기법을 결합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하고 이를 응용하여 저선량 유방 촬영 영상으로 유방암을 진단하는 데 그 효능을 조사하고자 한다. 대상과 방법 6명의 유방 영상 전문의가 전향적 연구에 참여하였다. 모든 영상 전문의는 병변 감지를 위해 저선량 영상을 독립적으로 평가하고 정성적 척도를 사용하여 진단 품질을 평가하였다. 영상 잡음 제거 알고리즘을 적용한 후, 동일한 영상 전문의가 병변 감지 가능성과 영상 품질에 대한 평가를 하였다. 임상 적용을 위해 동일한 영상 전문의가 병변 유형과 위치에 대한 합의 결정 후, 저선량 영상, 재구성된 영상, 기존 선량 영상을 무작위 순서로 제시하여 평가하였다. 결과 전 절제 표본의 저선량 영상을 참조로 40% 재구성된 영상에서 병변이 더 잘 인식되었다. 임상 적용단계에서 40% 재구성된 영상과 비교하여, 기존 선량 영상이 해상도(p < 0.001), 석회에 대한 진단 품질(p < 0.001), 유방 종괴, 비대칭, 구조왜곡의 진단 품질(p = 0.037)에 대해 더 높은 평균값을 보였다. 40% 재구성된 영상은 100% 영상과 비교 시 전반적 화질(p = 0.547), 병변의 가시성(p = 0.120), 대조도(p = 0.083)에서 비슷한 성적을 보였으며 유의미한 차이도 보이지 않았다. 결론 깊은 컨볼루션 신경망 기법을 결합한 효과적인 잡음 제거 및 영상 재구성 처리 알고리즘은 유방 촬영의 상당한 선량 감소를 위한 길을 열어 유방암 진단을 가능하게 할 것이다.