• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2253-2272
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• 2018

We propose a deep learning method for multi-focus image fusion. Unlike most existing pixel-level fusion methods, either in spatial domain or in transform domain, our method directly learns an end-to-end fully convolutional two-stream network. The framework maps a pair of different focus images to a clean version, with a chain of convolutional layers, fusion layer and deconvolutional layers. Our deep fusion model has advantages of efficiency and robustness, yet demonstrates state-of-art fusion quality. We explore different parameter settings to achieve trade-offs between performance and speed. Moreover, the experiment results on our training dataset show that our network can achieve good performance with subjective visual perception and objective assessment metrics.

• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.60-65
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• 2018

본 논문에서는 양서류 울음소리 구별을 CNN(Convolutional Neural Network)에 적용하기 위한 방법으로 공분산 행렬과 모듈로그램(modulogram)을 제안한다. 먼저, 멸종 위기 종을 포함한 양서류 9종의 울음소리를 자연 환경에서 추출하여 데이터베이스를 구축했다. 구축된 데이터를 CNN에 적용하기 위해서는 길이가 다른 음향신호를 정형화하는 과정이 필요하다. 음향신호를 정형화하기 위해서 분포에 대한 정보를 나타내는 공분산 행렬과 시간에 대한 변화를 내포하는 모듈로그램을 추출하여, CNN의 입력으로 사용했다. CNN은 convolutional layer와 fully-connected layer의 수를 변경해 가며 실험하였다. 추가적으로, CNN의 성능을 비교하기 위해 기존에 음향 신호 분석에서 쓰이는 알고리즘과 비교해보았다. 그 결과, convolutional layer가 fully-connected layer보다 성능에 큰 영향을 끼치는 것을 확인했다. 또한 CNN을 사용하였을 때 99.07 % 인식률로, 기존에 음향분석에 쓰이는 알고리즘 보다 높은 성능을 보인 것을 확인했다.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권4호
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• pp.183-188
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• 2021

Collaborative filtering is one of the commonly used methods in the web recommendation system. Numerous researches on the collaborative filtering proposed the numbers of measures for enhancing the accuracy. This study suggests the movie recommendation system applied with Word2Vec and ensemble convolutional neural networks. First, user sentences and movie sentences are made from the user, movie, and rating information. Then, the user sentences and movie sentences are input into Word2Vec to figure out the user vector and movie vector. The user vector is input on the user convolutional model while the movie vector is input on the movie convolutional model. These user and movie convolutional models are connected to the fully-connected neural network model. Ultimately, the output layer of the fully-connected neural network model outputs the forecasts for user, movie, and rating. The test result showed that the system proposed in this study showed higher accuracy than the conventional cooperative filtering system and Word2Vec and deep neural network-based system suggested in the similar researches. The Word2Vec and deep neural network-based recommendation system is expected to help in enhancing the satisfaction while considering about the characteristics of users.

• Advances in robotics research
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• 제2권2호
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• pp.129-140
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• 2018

With the increasing demand for the development of human pose estimation, such as human-computer interaction and human activity recognition, there have been numerous approaches to detect the 2D poses of people in images more efficiently. Despite many years of human pose estimation research, the estimation of human poses with images remains difficult to produce satisfactory results. In this study, we propose a robust 2D human body pose estimation method using an RGB camera sensor. Our pose estimation method is efficient and cost-effective since the use of RGB camera sensor is economically beneficial compared to more commonly used high-priced sensors. For the estimation of upper-body joint positions, semantic segmentation with a fully convolutional network was exploited. From acquired RGB images, joint heatmaps accurately estimate the coordinates of the location of each joint. The network architecture was designed to learn and detect the locations of joints via the sequential prediction processing method. Our proposed method was tested and validated for efficient estimation of the human upper-body pose. The obtained results reveal the potential of a simple RGB camera sensor for human pose estimation applications.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.861-868
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• 2023

보안을 유지하는 가운데 딥 러닝을 이용하여 데이터 분석 결과를 제공하는 서비스의 핵심적인 기술 중의 하나로 완전 동형 암호가 있다. 완전 동형 암호화된 데이터 간의 연산의 제약으로 인해 딥 러닝에 사용되는 비산술 함수를 다항식으로 근사해야 한다. 현재까지는 합성 미니맥스 다항식을 사용하여 비산술 함수를 근사한 다항식을 컨볼루션 뉴럴 네트워크에 적용했을 때 계층별로 같은 차수의 다항식만 적용하였는데, 이는 완전 동형 암호를 위한 효과적인 네트워크의 설계에 어려움을 준다. 본 연구는 합성 미니맥스 다항식으로 설계한 근사 다항식의 차수를 계층별로 서로 다르게 설정하여도 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서 데이터의 분석에 문제가 없음을 이론적으로 증명하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.162-172
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• 2017

본 논문에서는 딥러닝 기술 중의 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 얼굴 표정 인식 기법을 제안한다. 기존의 얼굴 표정 데이터베이스의 단점을 보완하고자 질 좋은 다양한 데이터베이스를 이용한다. 제안한 기법에서는 '무표정', '행복', '슬픔', '화남', '놀람', 그리고 '역겨움' 등의 여섯 가지 얼굴 표정 data-set을 구축한다. 효율적인 학습 및 분류 성능을 향상시키기 위해서 전처리 및 데이터 증대 기법(data augmentation)도 적용한다. 기존의 CNN 구조에서 convolutional layer의 특징지도의 수와 fully-connected layer의 node의 수를 조정하면서 여섯 가지 얼굴 표정의 특징을 가장 잘 표현하는 최적의 CNN 구조를 찾는다. 실험 결과 제안하는 구조가 다른 모델에 비해 CNN 구조를 통과하는 시간이 가장 적게 걸리면서도 96.88%의 가장 높은 분류 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.322-325
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• 2018

영상의 관심 영역 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 꾸준하게 사용되고 있는 기법이다. 특히, 근래 심층신경망 연구의 급격한 발전에 힘입어 심층신경망을 이용한 관심 영역 검출 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한편 Fully Convolutional Network(이하 FCN)은 본래 심층 예측(Dense Prediction)을 통한 의미론적 영상 분할(Semantic Segmentation)을 수행하기 위해 제안된 심층신경망 구조이다. FCN을 영상의 관심 영역 검출에 활용하여도 기존 관심 영역 검출 기법과 비교하여 충분히 좋은 성능을 발휘할 수 있다. 그러나 FCN에 사용되는 convolution 층의 수가 많고, 이에 따른 가중치(weight)의 개수도 기하급수적으로 늘어나 검출에 필요한 시간 복잡도가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 FCN이 가진 검출 시간 복잡도의 문제점을 convolution 층의 가중치 관점에서 해결하고자 이를 조절하여 FCN의 관심 영역 검출 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 적절한 convolution 층의 가중치를 조절함으로써, MSRA10K 데이터셋 환경에서 검출 정확도를 크게 저하시키지 않고도 최대 약 20.5%만큼 검출 속도를 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.81-83
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• 2021

본 논문에서는 주로 이미지 분할의 목적으로 활용되고 있는 end-to-end 방식의 fully convolutional network 기반의 모델인 U-Net을 사용하여 식물이 포함된 이미지에서 식물과 배경을 분할하는 방법을 제안한다. 네트워크의 훈련을 위해 수동으로 식물을 배경과 분할시킨 이진 영상들을 사용하였다. 다양한 실험을 통하여 U-Net은 식물 영상에서 식물을 정확하게 분할 가능한 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1081-1088
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망을 기반으로 CCTV 이미지를 통한 해무 탐지 방법을 제안한다. 학습에 필요한 자료로 시정 1km 기준으로 총 11개의 항만 또는 해수욕장(부산항, 부산신항, 평택항, 인천항, 군산항, 대산항, 목포항, 여수광양항, 울산항, 포항항, 해운대해수욕장)에서 수집된 해무와 해무가 아닌 이미지 10004장을 랜덤 추출하였다. 전체 10004장의 데이터셋 중에 80%를 추출하여 합성곱 신경망 모델 학습에 사용하였다. 사용된 모델은 16개의 합성곱층과 3개의 완전 연결층을 가지고 있으며, 마지막 완전 연결층에서 Softmax 분류를 수행하는 합성곱 신경망을 활용하였다. 나머지 20%를 이용하여 모델 정확도 평가를 수행하였고 정확도 평가 결과 약 96%의 분류 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권7호
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• pp.213-220
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• 2020

합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되어 있다. 합성곱층과 완전연결층의 각 층에서는 비선형 활성함수를 사용하고 있다. 활성함수는 뉴런 간에 신호를 전달할 때 입력신호가 일정 기준 이상이면 신호를 전달하고 기준에 도달하지 못하면 신호를 보내지 않을 수 있는 뉴런의 정보전달 방법을 모사하는 함수이다. 기존의 활성함수는 손실함수와 관계성을 가지고 있지 않아 최적해를 찾아가는 과정이 늦어지는 점을 개선하기 위해 활성함수를 일반화한 민첩한 활성함수를 제안하였다. 민첩한 활성함수의 매개변수는 역전파 과정에서, 매개변수에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 최적의 매개변수를 선택하는 방법으로 손실함수를 감소시킴으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류문제를 통하여 민첩한 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.