• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.75-82
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• 2021

젖소에 있어 유방염은 농가의 낙농 생산성을 저해하는 주된 요인이며 이를 해결하기 위해 지난동안 폭넓은 연구가 이루어졌다. 하지만 유방염에 대한 연구는 사후 진단에 국한되어왔으며 이마저도 단일 센서를 활용하는 것이 주류이다. 본 연구에서는 생체 데이터와 환경 데이터를 이용하여 다음 날의 유방염 발병여부를 예측하는 모델을 개발하였다. 데이터는 충청남도 농가에 설치된 착유기와 센서들로부터 수집되었으며 3주간의 데이터를 다변량 데이터로 구성하였다. 유방염 진단예측을 위해 순환 신경망 모델을 사용하였고, 그 결과 유방염을 82.9%의 정확도로 예측하였다. 데이터 수집 기간을 다양하게 하여 예측 성능을 비교하였고 여러 모델과 성능을 비교하여 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.75-81
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• 2021

식물의 생육은 수분에 의해서 크게 좌우되기 때문에 토양이 재배하는 식물에 최적의 수분을 가지도록 조절하는 것은 중요하다. 최근 초분광영상을 통하여 식물의 생육정보를 자동으로 분석하는 연구가 진행되고 있으며 토양의 수분함량을 측정하는 것도 포함한다. 그러나 초분광의 경우 많은 분광밴드에서 나타나는 방대한 데이터로 인하여 분석과정이 복잡하기 때문에 사용이 어렵다. 본 논문에서는 초분광영상의 복잡도를 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN)을 통하여 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대상 초분광의 전체 대역을 심층학습방법을 사용하여 자동 분석하기 때문에 각 영상에 대해 인식에 필요한 특정 대역을 찾는 노력을 할 필요가 없다. 제안 시스템의 유효성을 보이기 위해서 토양에서 얻은 초분광영상을 이용한 수분함량분석 실험을 수행하고 결과를 보인다.

• Advances in nano research
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• 제12권2호
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• pp.197-212
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• 2022

The purpose of this study is to develop an automatic software system for bone age evaluation and to evaluate its accuracy in testing and feasibility in clinical practice. 20394 left-hand radiographs of healthy children (2-18 years old) were collected from China Skeletal Development Survey data of 1998 and China Skeletal Development Survey data of 2005. Three experienced radiologists and China-05 standard maker jointly evaluate the stages of bone development and the reference bone age was determined by consensus. 1020 from 20394 radiographs were picked randomly as test set and the remaining 19374 radiographs as training set and validation set. Accuracy of the automatic software system for bone age assessment is evaluated in test set and two clinical test sets. Compared with the reference standard, the automatic software system based on RUS-CHN for bone age assessment has a 0.04 years old mean difference, ±0.40 years old in 95% confidence interval by single reading, a 85.6% percentage agreement of ratings, a 93.7% bone age accuracy rate, 0.17 years old of MAD, 0.29 years old of RMS; Compared with the reference standard, the automatic software system based on TW3-C RUS has a 0.04 years old mean difference, a ±0.38 years old in 95% confidence interval by single reading, a 90.9% percentage agreement of ratings, a 93.2% bone age accuracy rate, a 0.16 years of MAD, and a 0.28 years of RMS. Automatic software system, AI-China-05 showed reliably accuracy in bone age estimation and steady determination in different clinical test sets.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.175-182
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• 2022

In our daily life, we come across different types of information, for example in the format of multimedia and text. We all need different types of information for our common routines as watching/reading the news, listening to the radio, and watching different types of videos. However, sometimes we could run into problems when a certain type of information is required. For example, someone is listening to the radio and wants to listen to jazz, and unfortunately, all the radio channels play pop music mixed with advertisements. The listener gets stuck with pop music and gives up searching for jazz. So, the above example can be solved with an automatic audio classification system. Deep Learning (DL) models could make human life easy by using audio classifications, but it is expensive and difficult to deploy such models at edge devices like nano BLE sense raspberry pi, because these models require huge computational power like graphics processing unit (G.P.U), to solve the problem, we proposed DL model. In our proposed work, we had gone for a low complexity model for Audio Event Detection (AED), we extracted Mel-spectrograms of dimension 128×431×1 from audio signals and applied normalization. A total of 3 data augmentation methods were applied as follows: frequency masking, time masking, and mixup. In addition, we designed Convolutional Neural Network (CNN) with spatial dropout, batch normalization, and separable 2D inspired by VGGnet [1]. In addition, we reduced the model size by using model quantization of float16 to the trained model. Experiments were conducted on the updated dataset provided by the Detection and Classification of Acoustic Events and Scenes (DCASE) 2020 challenge. We confirm that our model achieved a val_loss of 0.33 and an accuracy of 90.34% within the 132.50KB model size.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1272-1278
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• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 이 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년 동기 대비 10.7% 증가하였다. 따라서, 산업 현장에서는 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 고위험 산업현장의 안전관리를 위하여 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합 센서 AIoT 디바이스로 가스 센싱값, 음성, 모션값을 실시간으로 수집하여, 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값을 분석하여 위험 상황을 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서는 전송 받은 위험정보를 실시간으로 모니터링 하여 즉각적인 구호조치가 수행되도록 한다. 본 연구에서 제안하는 AIoT 디바이스와 안전관리 시스템을 고위험군 산업 현장에 적용함으로써, 산업재해를 최소화하고 사회안전망 확대에도 기여할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.33-40
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• 2022

본 연구는 판넬형 공장 지붕의 드론 촬영 이미지를 분석해 볼트의 이상 탐지를 수행하는 시스템을 제안한다. 지붕의 점검은 현재 점검자가 직접 지붕 위로 올라가 점검을 진행한다. 하지만 고소 작업 환경으로 인한 안전사고가 지속해서 발생하고 있어 새로운 대안이 필요하다. 이에, 최근 위험 환경의 점검 방안의 대안으로 대두되는 드론 촬영의 결과물을 딥러닝을 이용해 이상 볼트의 위치를 찾아내는 방안을 통해 손쉽게 점검할 수 있도록 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 시스템은 촬영된 드론 이미지를 볼트캡이 풀려있는 상황에 대한 샘플 이미지를 사용해 스캐닝을 진행한다. 더 나아가 스캔 된 위치에 대해 AI를 사용해 판별해 정확하게 볼트 이상 여부를 판별한다. 본 연구에서 사용한 AI는 VGGNet 기반으로 정확도 99%의 테스트 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.81-94
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• 2022

최근 고액의 실물자산이나 채권을 분할하여 여러 투자자가 공동으로 투자하는 이른바 조각투자가 인기를 얻고 있다. 2016년 설립된 뮤직카우는 음원 유통에 따른 저작권료 참여 청구권을 조각투자할 수 있는 서비스를 세계 최초로 시작하였다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 하나인 LSTM 모델을 사용하여 뮤직카우에서 거래되는 저작권료 참여 청구권의 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 청구권의 이전 가격과 거래량, 저작권료와 같은 청구권과 관련된 변수 외에도, 음악저작권료 참여 청구권 시장 상황을 나타내는 종합 지표와 경제 상황을 반영하는 환율, 국고채 금리, 한국종합주가지수도 변수로 사용하였다. 연구 결과 상대적으로 거래량이 낮은 조각투자의 사례에서도 LSTM 모델이 거래가격을 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1171-1181
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• 2022

전방충돌 방지 보조 또는 지능형 주행 제어 기능 등이 현대의 자동차에 탑재됨에 따라 차에서 교환되는 데이터 양이 급증하고 있다. 따라서, 기존의 CAN 통신으로는 전송속도의 한계가 있어 넓은 대역폭과 양방향 통신을 지원하는 오토모티브 이더넷, 특히 SOME/IP가 널리 채택되고 있다. SOME/IP는 다양한 자동차 운영체제와 호환되는 표준 프로토콜로 차내 구성 요소간의 연결성을 높여준다. 하지만 SOME/IP 자체에는 암호화나 인증이 구현되어 있지 않아 악의적인 패킷 주입, 프로토콜 위반과 같은 공격에 취약한 문제가 있다. 본 논문에서는, 이러한 공격들을 효과적으로 탐지하기 위해 SOME/IP에서 딥러닝 기반의 침입탐지 시스템을 제안하였다. 제안된 침입탐지시스템의 성능을 6가지 공격 패턴을 활용하여 테스트 하였고 정확도 94%, 6가지 공격의 평균 F1-score은 0.94로 높은 성능을 달성할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1081-1090
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• 2022

얼굴 인식 모델은 스마트폰의 신원 인식에 활용되는 등 많은 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 이에 따라 DNN 모델의 보안성 검토가 중요해지고 있는데 DNN 모델의 잘 알려진 취약점으로 적대적 공격이 존재한다. 적대적 공격은 현재 DNN 모델의 인식 결과만을 이용하여 공격을 수행하는 의사결정 공격기법까지 발전하였다. 그러나 기존 의사결정 기반 공격기법[14]은 적대적 예제 생성 시 많은 질의 수가 필요한 문제점이 있다. 특히, 기울기를 근사하는데 많은 질의 수가 소모되는데 정확한 기울기를 구할 수 없는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 의사결정 공격기법의 기울기를 근사할 때 소모되는 질의 수 낭비를 막기 위해서 직교 공간 샘플링과 차원 축소 샘플링 방법을 제안한다. 실험 결과 섭동의 크기가 L2 distance 기준 약 2.4 적은 적대적 예제를 생성할 수 있었고 공격 성공률의 경우 약 14% 향상할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 적대적 예제 생성방법의 같은 질의 수 대비 공격 성능이 우수함을 입증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1127-1137
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• 2022

GPU의 병렬 연산을 활용한 암호 분석 및 해독 기술은 암호 분석 시스템의 연산 시간을 단축하는 방향으로 연구되었다. 해당 연구들은 하나의 GPU에서 암호 분석 연산의 속도를 향상시키기 위해 코드를 최적화하거나 또는 단순히 GPU의 수를 늘려 병렬 연산을 강화하는 것에 집중되어 있다. 하지만 다량의 GPU를 데이터 전송에 대한 최적화 없이 사용하는 것은 하나의 GPU를 사용하는 것보다 더 긴 데이터 전송 지연 문제를 발생시키고, 암호 분석 시스템의 전체적인 연산 시간 증가를 야기한다. 이에, 본 논문은 딥러닝 또는 HPC 연구 분야의 GPU Clustering 환경에서 고성능 데이터 처리를 위해 활용되는 GPUDirect RDMA 및 관련 제반 기술들을 조사 및 분석한다. 그리고 해당 기술들을 활용한 고성능 암호 분석 시스템 설계 방법들을 제안한다. 더 나아가, 해당 설계를 기반으로 Password Cracking, GPU Reduction을 활용한 암호 분석 시스템 구현 방법에 대해 제시한다. 최종적으로, GPUDirect RDMA 기술 적용으로 구현된 암호 분석 시스템에 대해서 암호 분석 작업 성능 향상의 실증을 통해 제안한 시스템에 대한 기대효과를 제시한다.