• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4065-4083
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• 2021

Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.662-667
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• 2022

의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.21-29
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• 2022

본 논문은 방언 연구, 보존, 의사소통의 중요성을 바탕으로 소외될 수 있는 방언 사용자들을 위한 한국어 방언 기계번역 연구를 진행하였다. 사용한 방언 데이터는 최상위 행정구역을 기반으로 배포된 AIHUB 방언 데이터를 사용하였다. 방언 데이터를 바탕으로 Transformer 기반의 copy mechanism을 적용하여 방언 기계번역기의 성능 향상을 도모하는 모델링 연구와 모델 배포의 효율성을 도모하는 Many-to-one 기반의 방언 기계 번역기를 제안한다. 본 논문은 one-to-one 모델과 many-to-one 모델의 성능을 비교 분석하고 이를 다양한 언어학적 시각으로 분석하였다. 실험 결과 BLEU점수를 기준으로 본 논문이 제안하는 방법론을 적용한 one-to-one 기계번역기의 성능 향상과 many-to-one 기계번역기의 유의미한 성능을 도출하였다.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.751-776
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• 2022

Purpose: The purpose of this paper is to present implications by analyzing research trends on CSR, CSV and ESG by text analysis and visual analysis(Comprehensive/ Fields / Years-based) which are big data analyses, by collecting data based on previous studies on CSR, CSV and ESG. Methods: For the collection of analysis data, deep learning was used in the integrated search on the Academic Research Information Service (www.riss.kr) to search for "CSR", "CSV" and "ESG" as search terms, and the Korean abstracts and keyword were scrapped out of the extracted paper and they are organize into EXCEL. For the final step, CSR 2,847 papers, CSV 395 papers, ESG 555 papers derived were analyzed using the Rx64 4.0.2 program and Rstudio using text mining, one of the big data analysis techniques, and Word Cloud for visualization. Results: The results of this study are as follows; CSR, CSV, and ESG studies showed that research slowed down somewhat before 2010, but research increased rapidly until recently in 2019. Research have been found to be heavily researched in the fields of social science, art and physical education, and engineering. As a result of the study, there were many keyword of 'corporate', 'social', and 'responsibility', which were similar in the word cloud analysis. Looking at the frequent keyword and word cloud analysis by field and year, overall keyword were derived similar to all keyword by year. However, some differences appeared in each field. Conclusion: Government support and expert support for CSR, CSV and ESG should be activated, and researches on technology-based strategies are needed. In the future, it is necessary to take various approaches to them. If researches are conducted in consideration of the environment or energy, it is judged that bigger implications can be presented.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권11호
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• pp.87-95
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• 2022

국토지반정보 포털시스템이 구축된 지반정보는 최근 설계, 시공, 지하안전관리, 재해재난 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 전국적으로 기 구축된 약 30여만공의 지반정보는 누락되거나 잘못된 정보를 다수 포함하고 있어 데이터 활용시 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 따라서 분석 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해서는 지반정보를 활용하기 전 단계에서 지반정보의 정제(품질관리)가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 지반정보를 자동으로 품질관리 하는 방안에 대하여 제안하였다. 특히, 가장 일반적으로 사용되는 정보인 표준관입시험 결과와 지층정보를 이용하여 지반정보의 이상치를 탐지하였다. 서울시 지반정보 데이터를 이용하여 분석하였으며, 검증데이터에 대한 오분류 비율은 5.4%로 확인되었다. 신경망 모델에서 이상치 분류된 데이터만을 추후에 검사함으로써 효율적으로 이상치를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.69-75
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• 2023

사물인터넷에 사용되는 소형 통신 기기들은 적은 메모리 용량과 느린 연산 속도 때문에 고급 암호기법을 적용하지 못하기 때문에 각종 해킹에 취약하다. 본 논문은 433MHz 대역에서 동작하는 소형 송신기들의 인증 신뢰도를 높이기 위해 RF지문을 도입하고 분류 알고리즘으로 CNN (convolutional neural network) 을 사용한다. 각 송신기가 전송하는 프리엠블 신호를 소프트웨어정의라디오를 사용하여 추출하고 수집하여 학습 데이터 집합으로 만들고, 이를 신경망을 학습시키는 데에 사용한다. 네 가지의 시나리오에서 20개의 송신기의 식별을 테스트한 결과 높은 식별 정확도를 얻을 수 있었다. 특히 학습 데이터 수집 시의 위치와 다른 위치에서 테스트를 수행한 시나리오에서, 그리고 송신기가 걷는 속도로 이동하는 시나리오에서 각각 95.8%, 92.6%의 정확도를 산출함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.34-40
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• 2023

고객이 온라인으로 요청한 명함을 자동으로 명함을 인쇄하는 스마트 명함 인쇄 시스템이 활성화되고 있다. 이때, 문제는 고객이 시스템에 제출한 명함이 비정상일 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 인공 지능 기술을 도입하여 명함의 이미지가 비정상적으로 회전됐는지 여부를 판정하는 문제를 다룬다. 명함은 0도, 90도, 180도, 270도 회전한다고 가정하였다. 특별한 인공신경망을 설계하지 않고 기존의 VGG, ResNet, DenseNet 인공신경망을 적용하여 실험하였는데 모든 신경망이 97% 정도의 정확도로 이미지 회전을 분별할 수 있었다. DenseNet161은 97.9%의 정확도를 보였고 ResNet34도 97.2%의 정밀도를 보였다. 이는 문제가 단순할 경우, 복잡한 인공신경망이 아니어도 충분히 좋은 결과를 낼 수 있음을 시사한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.355-357
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 이동 경로의 예측을 위한 포지셔닝 기술로서 실내 환경에서 지역 경로 내의 이동 중인 차량의 경로 예측에 연속적인 위치 정보를 이용하여 현재 위치 결정의 오류를 낮출 수 있는 이동 경로 생성 기법을 제안한다. GPS 정보를 사용할 수 없는 실내 환경의 경우 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로 사용할 수 없다. 따라서 RNN 모델에 필요한 순차적 위치의 연속성을 부여하여 실내 환경의 지역 경로를 이동하는 차량의 이동 경로 생성 기법을 제안한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권3호
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• pp.63-73
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• 2022

A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levels in an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims to apply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal's CCTV (Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun, Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using the Natural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and 8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predicted water levels showed R² of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automatic gate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonic water gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.31-38
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• 2022

문서 추출 요약 연구에서는 문장 간 관계를 기반으로 중요한 문장을 선택하는 다양한 방법들이 제안되었다. 문장의 도합유사도를 이용한 한국어 문서 요약에서는 문장의 도합유사도를 문장 정보량으로 보고, 이를 기준으로 중요한 문장을 선택하여 요약문을 추출하였다. 그러나 이는 각 문장이 전체 문서에 기여하는 다양한 중요도를 고려하지 못한다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 문장의 정량적 정보량과 의미적 정보량을 기반으로 중요한 문장을 선택하여 요약문을 제공하는 문서 추출 요약 방법을 제안한다. 실험 결과, 추출 문장 일치도는 58.56%, ROUGE 점수가 34로 비교 연구보다 우수한 성능을 보였으며, 딥러닝 기반 방법과 비교해 추출 방법은 가볍지만 성능은 유사하였다. 이를 통해 문장 간 의미적 유사성을 기반으로 정보를 압축해 나가는 방식이 문서 추출 요약에서 중요한 접근 방법임을 확인하였다. 또한 빠르게 추출된 요약문을 기반으로 문서 생성요약단계를 효과적으로 수행할 수 있으리라 기대한다.