• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.725-732
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• 2020

본 논문은 소외계층 아동의 운동학습프로그램에서 체력 활동 중 나를 잘 따른다(0-9), 마음의 결정을 내리는데 많은 시간이 걸린다(0-9), 맥빠진(0-9) 등을 변수로 사용하여 '성별', '체육교실', 나이의 '상중하'를 분류하고 스포츠 재활치료를 통한 자아 탄력(ego-resiliency)과 자아 통제(self-control)의 변화를 관찰하여 정신 건강 변화를 알아본다. 이를 위해 취득한 데이터를 병합하고 Label encoder와 One-hot encoding을 사용하여 숫자의 크고 작음의 특성을 제거한 후 MLP, SVM, Dicesion tree, RNN, LSTM의 각각의 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하기 위해 Train, Test 데이터를 75%, 25% 스플릿 한 뒤 Train 데이터로 알고리즘을 학습하고 Test 데이터로 알고리즘의 정확성을 측정한다. 측정 결과 성별에서는 LSTM, 체육 교실은 MLP와 LSTM, 나이는 SVM이 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.735-742
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• 2019

본 논문에서는 스파이크그램을 기반으로 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 음소 인식에 널리 사용되는 푸리에 변환 기반의 특성은 청각 기관의 동작에 부합하는 과정으로 구해지지 않으며 프레임 단위로 추출되어 높은 시간 해상도를 가지지 못한다. 따라서 음소 인식의 성능 향상을 위해 높은 시간 해상도를 가지면서 인간의 청각기관을 모델링 하는 새로운 음성 특성 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 청각 기관의 특성 추출 및 전달 과정을 모델링 하는 기법인 스파이크그램을 사용하여 음성 신호를 분석하고, 이로부터 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 심층 신경망 기반의 음소 인식기를 사용하여 제안한 특성의 음소 인식 성능을 측정하였고, 짧은 음소에 대해 제안 특성이 기존 푸리에 변환 기반의 특성보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 청각 모델을 기반으로 추출된 새로운 음성 특성을 사용하여 음소 인식이 가능함을 확인할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.571-577
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• 2021

본 논문에서는 자율주행자동차의 안전성 및 보안성을 보장하기 위해서 설계하고 검증하는 방법을 규정한 국제 표준인 ISO/TR 4804에 대해 다룬다. ISO/TR 4804는 자율주행자동차가 (1) 인간 운전자보다 훨씬 더 안전하고 (2) 타당하지 않은 위험이 없도록 하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 12개의 안전성 및 보안성 원칙을 제시한다. 설계 과정에서는 (1) 안전성 및 보안성 원칙을 달성하는데 필요한 13개의 역량, (2) 이 역량을 수행하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 요소, (3) 이 요소를 결합한 논리적, 일반적인 아키텍쳐 등을 규정한다. 검증 과정에서는 (1) 안전성 및 보안성을 검증하기 위한 5개의 과업, (2) 이 과업을 완수하기 위한 테스트 목표, 플랫폼, 솔루션, (3) 시뮬레이션 방법 및 필드 운영 방법, (4) 하드웨어 및 소프트웨어 요소의 검증 방법 등을 규정한다. 특히 심층 신경망을 하나의 소프트웨어 요소로 간주하고, 심층 신경망이 적용된 자율주행자동차를 설계하고 검증하는 방법을 규정한다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.979-993
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• 2021

음향 장면 분류는 오디오 파일이 녹음된 환경이 어디인지 분류하는 문제이다. 이는 음향 장면 분류와 관련한 대회인 DCASE 대회에서 꾸준하게 연구되었던 분야이다. 실제 응용 분야에 음향 장면 분류 문제를 적용할 때, 모델의 복잡도를 고려하여야 한다. 특히 경량 기기에 적용하기 위해서는 경량 딥러닝 모델이 필요하다. 우리는 경량 기술이 적용된 여러 모델을 비교하였다. 먼저 log mel-spectrogram, deltas, delta-deltas 피쳐를 사용한 합성곱 신경망(CNN) 기반의 기본 모델을 제안하였다. 그리고 원래의 합성곱 층을 depthwise separable convolution block, linear bottleneck inverted residual block과 같은 효율적인 합성곱 블록으로 대체하고, 각 모델에 대하여 Quantization를 적용하여 경량 모델을 제안하였다. 경량화 기술을 고려한 모델은 기본 모델에 대비하여 성능이 비슷하거나 조금 낮은 성능을 보였지만, 모델 사이즈는 503KB에서 42.76KB로 작아진 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.71-78
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• 2019

본 연구는 P2P 대부 플랫폼에서 우수 대출자를 예측시 유용한 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 그 성과를 실증적으로 검증하고자 한다. P2P 대부 관련 우수 대출자를 추정할 때 일어나는 문제점중의 하나는 클래스 간 불균형이 심하여 이를 해결하지 않고서는 우수 대출자 예측이 쉽지 않다는 점이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 SMOTE, 즉 합성 소수집단 오버샘플링 기법을 제안하고 LendingClub 데이터셋에 적용하여 성과를 검증하였다. 검증결과 SMOTE 방법은 서포트 벡터머신, k-최근접이웃, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그리고 딥 뉴럴네트워크 분류기와 비교하여 통계적으로 우수한 성과를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.217-226
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• 2019

본 논문에서는 가이디드 영상 필터 (guided image filter: GIF)를 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network; CNN)을 이용한 역 톤 매핑 (inverse tone-mapping) 기법의 결과를 향상시킬 수 있는 필터링 기법을 제안한다. 저동적범위 (low dynamic range; LDR) 영상을 고동적범위 (high dynamic range; HDR) 디스플레이에서 표현할 수 있도록 변환하는 역 톤 매핑 기법은 지속적으로 제안되어왔다. 최근 들어 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상을 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 그 중엔 제한된 동적범위 (dynamic range)로 인해 화소가 포화되어 기존 화소 정보가 손실되는데 이를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬이 존재한다. 해당 알고리듬은 비포화 영역의 잡음까지는 억제하지 못하며 포화 영역의 디테일까지는 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중된 가이디드 영상 필터 (weighted guided image filter; WGIF)를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 억제하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 최종 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 HDR 정량적 화질평가 지표를 측정하였을 때 기존의 알고리듬에 비해 높은 화질평가 지수를 나타내었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.23-29
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• 2019

기존의 균열 검출 방법은 많은 인력과 시간, 비용이 소모되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 차량이나 드론을 이용하여 취득한 영상에서 균열 정보를 파악하고 정보화하는 자동검출시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영한 도로 영상에서의 균열 검출 연구를 진행한다. 획득한 항공영상은 전처리와 라벨링(Labeling) 작업을 통해 균열의 형태정보 데이터셋(data set)을 생성한다. 생성한 데이터셋을 Mask R-CNN(regions with convolution neural network) 딥러닝(deep learning) 모델에 적용하여 다양한 균열 정보가 학습된 새로운 모델을 획득하였다. 획득 모델을 이용한 실험 결과, 제시된 항공 영상에서 균열을 평균 73.5%의 정확도로 검출하였으며 특정 형태의 균열 영역도 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.515-526
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• 2019

특정 상품에 대한 사용자의 선호도는 상품의 질 외에도 많은 요소들에 의해 결정된다. 추천시스템에 있어 이러한 외적 요소들의 반영은 데이터의 부족을 포함한 여러 가지 근본적인 문제가 존재하여 지난한 일이었다. 그러나 공공데이터의 개방과 다양하고 방대한 양의 데이터를 가진 평가 플랫폼의 등장 등 기반 환경이 갖춰짐에 따라 외적 요소들의 접근이 용이해 졌다. 이러한 변화에 따라 본 논문은 상품의 품질 외에 사용자의 선호도에 영향을 주는 요소들을 반영할 수 있는 추천시스템 구조를 제안하고 사례를 적용하여 이러한 요소가 실제 선호도에 미치는 영향을 관찰하고자 한다. 제안하는 시스템의 구조는 크게 영향요소를 선정하고 추출하는 과정과 문장 분석을 활용하여 부족한 데이터를 보충하는 과정, 평가데이터와 영향요소를 결합하고 병합하는 과정으로 나눌 수 있으며 제안시스템의 결과 그룹과 실제 사용자 선호도 그룹 간 비교를 통해 구조 변수 설정의 적절성 등을 판단할 수 있는 검증 과정 또한 함께 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.67-76
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• 2019

본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류 기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.993-998
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• 2020

현재 인테리어의 기술은 세계적으로 발전하고 있다. 다양한 연구가 진행됨에 따라 가정 인테리어도 환경 조성을 위해 식물을 활용하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 활용되는 식물들의 증가에 비해 해당 식물들의 성질을 제대로 인지하지 못하여 예상치 못한 사고가 발생하고 있다. 이에 따라 특정 식물들의 위험성에 대해 다양한 매체를 통해 알리고 있지만 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 우리 주변에서 흔하게 접할 수 있는 대중적인 독성 식물을 판별하는 합성곱 신경망 모델 기반의 독성 식물 판별 시스템을 제안하였다. 이를 위해 독성 식물 판별을 진행하기 앞서 네 종류의 모델을 구축하였고 각 모델들을 비교 분석하였다. 분석한 모델들에 대해 높은 정확성을 갖는 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 이를 통하여 독성 식물들을 판별할 수 있으며, 독성 식물로 인한 안전사고를 줄일 수 있다고 사료된다.