• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.3-9
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• 2018

DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)알고리즘은 인공신경망과 강화학습을 사용하여 학습하는 알고리즘이다. 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 강화학습과 관련된 연구 중에서도 DDPG 알고리즘은 오프폴리시로 학습하기 때문에 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하는 장점이 있다. 본 연구에서는 DDPG 알고리즘을 응용하여 자전거를 자율주행 하도록 제어하는 실험을 진행하였다. 다양한 환경을 설정하여 시뮬레이션을 진행하였고 실험을 통해서 사용된 방법이 시뮬레이션 상에서 안정적으로 동작함을 보였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.63-68
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 프레임워크 기반의 얼굴인증 시스템에 대하여 제안한다. 제안 시스템은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴영역 검출과 얼굴 특징 추출을 수행하고, 결합베이시안 학습 모델을 이용하여 얼굴인증을 수행한다. 제안 얼굴인증 알고리즘에 대한 성능 평가는 다양한 얼굴 사진들로 구성된 데이터베이스를 이용하여 수행하였으며, 한 명에 대한 얼굴 영상은 2장으로 구성하였다. 또한 얼굴인증 실험은 딥 뉴럴 네트워크를 통한 2048차원의 특징과 그 유사성을 측정하기 위해 결합베이시안 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴인증에 실패한 동일오율을 계산함으로써 성능평가를 수행하였다. 실험 결과, 딥러닝 특징과 결합베이시안 알고리즘을 사용한 제안 방법은 1.2%의 동일오율을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1129-1138
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• 2020

The performance of convolutional deep learning networks is generally determined according to parameters of target dataset, structure of network, convolution kernel, activation function, and optimization algorithm. In this paper, a genetic algorithm is used to select the appropriate deep learning model and parameters for Alzheimer's classification and to compare the learning results with preliminary experiment. We compare and analyze the Alzheimer's disease classification performance of VGG-16, GoogLeNet, and ResNet to select an effective network for detecting AD and MCI. The simulation results show that the network structure is ResNet, the activation function is ReLU, the optimization algorithm is Adam, and the convolution kernel has a 3-dilated convolution filter for the accuracy of dementia medical images.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.85-94
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• 2021

The LPR system's trigger sensor makes problem occasionally due to the heave weight of vehicle or the obsolescence equipment. If we replace the hardware sensor to the deep-learning based software sensor in order to generate the trigger signal, LPR system maintenance would be a lot easier. In this paper we proposed the deep-learning sliding window based object detection and tracking algorithm for the LPR system's trigger signal generation. The gate passing vehicle's license plate recognition results are combined into the normal tracking algorithm to catch the position of the vehicle on the trigger line. The experimental results show that the deep learning sliding window based trigger signal generating performance was 100% for the gate passing vehicles including the 5.5% trigger signal position errors due to the minimum bounding box location errors in the vehicle detection process.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.313-319
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• 2018

We propose a post-processing algorithm to improve the quality of the RGB image generated by deep learning based colorization from the gray-scale image of an infrared camera. Wavelet fusion is used to generate a new luminance component of the RGB image luminance component from the deep learning model and the luminance component of the infrared camera. PSNR is increased for all experimental images by applying the proposed algorithm to RGB images generated by two deep learning models of SegNet and DCGAN. For the SegNet model, the average PSNR is improved by 1.3906dB at level 1 of the Haar wavelet method. For the DCGAN model, PSNR is improved 0.0759dB on the average at level 5 of the Daubechies wavelet method. It is also confirmed that the edge components are emphasized by the post-processing and the visibility is improved.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2017년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.83-84
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• 2017

In the construction site, it is necessary to estimate the compressive strength of concrete in order to adjust the demolding time of the form, and establish and adjust the construction schedule. The compressive strength of concrete is determined by various influencing factors. However, the conventional method for estimating the compressive strength of concrete has been suggested by considering only 1 to 3 specific influential factors as variables. In this study, seven influential factors (W/B ratio, Water, Cement, Fly ash, Blast furnace slag, Curing temperature, and humidity) of papers opened for 10 years were collected at three conferences in order to know the various correlations among data and the tendency of data. The purpose of this paper is to estimate compressive strength more accurately by applying it to algorithm of the Deep learning.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.169-175
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• 2021

최근 입자 조작, 신경 자극 등을 위해 초음파 홀로그램과 그 응용에 대해 연구가 활발히 되고 있다. 하지만 홀로그램을 생성할 송신 신호 위상의 결정은 이전의 시간 소모적인 반복 최적화 방법에서 크게 벗어나지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 홀로그램 생성을 위해 활용된 바 있는 딥러닝 기법을 초음파 홀로그램 생성을 위해 적용하여 소개한다. U-Net을 기반으로 알고리즘을 구성하였으며 원 모양의 데이터셋에 대해 학습하고 영어 알파벳에 대해 평가함으로써 그 일반화 가능성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 기존 알고리즘과 계산속도, 정확도, 균일도 측면에서 비교하였다. 결과적으로 정확도와 균일도는 기존에 비해 다소 떨어지지만 계산속도가 약 190배 빨라졌다. 따라서, 이 결과를 통해 딥러닝 기반 초음파 홀로그램 생성 알고리즘은 기존 방법보다 초음파 홀로그램을 빠르게 형성할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.163-169
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• 2021

In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.136-141
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• 2017

본 논문에서는 딥러닝을 PC에 적용하기 위한 메모리 최적화에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반 PC에서 기존의 딥러닝 구조에서 요구되는 연산처리 과정과 데이터 량을 감소시켜 메모리 및 연산처리 시간을 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정, PCA를 이용한 데이터 축소 과정, SVM을 사용한 CNN 구조 생성 등의 3과정으로 이루어진다. 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정에서는 학습과정이 필요치 않아서 전체적인 딥러닝의 학습시간을 단축시킨다. PCA를 이용한 데이터 축소 과정에서는 메모리량과 연산처리량을 감소시킨다. SVM을 사용한 CNN 구조 생성에서는 필요로 하는 메모리량과 연산 처리량의 감소 효과를 극대화 시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 예일 대학교의 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 CNN 알고리즘과 비교하여 비슷한 성능의 인식률을 보이면서 연산 소요시간과 메모리 점유율에 있어 우수함이 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 바탕으로 하여 일반 PC에서도 많은 데이터와 연산처리를 가진 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있으리라 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1001-1007
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• 2020

In recent years, machine learning algorithms are continuously being used and expanded in various fields, such as facial recognition, signal processing, personal authentication, and stock prediction. In particular, various algorithms, such as deep learning, reinforcement learning, and Q-learning, are continuously being improved. Among these algorithms, the expansion of deep learning is rapidly changing. Nevertheless, machine learning algorithms have not yet been applied in several fields, such as personal authentication technology. This technology is an essential tool in the digital information era, walking recognition technology as promising biometrics, and technology for solving state-space problems. Therefore, algorithm technologies of deep learning, reinforcement learning, and Q-learning, which are typical machine learning algorithms in various fields, such as agricultural technology, personal authentication, wireless network, game, biometric recognition, and image recognition, are being improved and expanded in this paper.