• Current Optics and Photonics
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• 제7권6호
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• pp.655-664
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• 2023

Ghost imaging (GI) technology is developing rapidly, but there are inevitably some limitations such as the influence of atmospheric turbulence. In this paper, we study a ghost imaging system in atmospheric turbulence and use a gamma-gamma (GG) model to simulate the medium to strong range of turbulence distribution. With a compressed sensing (CS) algorithm and generative adversarial network (GAN), the image can be restored well. We analyze the performance of correlation imaging, the influence of atmospheric turbulence and the restoration algorithm's effects. The restored image's peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index map (SSIM) increased to 21.9 dB and 0.67 dB, respectively. This proves that deep learning (DL) methods can restore a distorted image well, and it has specific significance for computational imaging in noisy and fuzzy environments.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.50.1-50.1
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• 2020

In this topic, I will introduce a recent work on reconstructing the cosmic density field based on the GAN. I will show the performance of the GAN compared to the traditional Unet architecture. I'd also like to discuss a 3-channels-based 2D datasets for the training to recover the 3D density field. Finally, I will present some performance tests based on the test datasets.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.79-82
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• 2019

본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.179-181
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• 2023

본 논문에서는 GAN 기반의 영상 생성 방법론을 이용해 delayed PET 영상을 생성하는 연구를 수행하였다. PET은 양전자를 방출하는 방사성 동위원소를 표지한 방사성의약품의 체내 분포를 시각화함으로서 암 세포 진단에 이용되는 의료영상 기법이다. 하지만 PET의 스캔 과정에서 방사성의약품이 체내에 분포하는 데에 걸리는 시간이 오래 걸린다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 방사성의약품이 충분히 분포되지 않은 상태에서 얻은 PET 영상을 통해 목표로 하는 충분히 시간이 지난 후에 얻은 PET 영상을 생성하는 모델을 GAN (generative adversarial network)에 기반한 image-to-image translation(I2I)를 통해 수행했다. 특히, 생성 전후의 영상 간의 영상 쌍을 고려한 paired I2I인 Pix2pix와 이를 고려하지 않은 unpaired I2I인 CycleGAN 두 가지의 방법론을 비교하였다. 연구 결과, Pix2pix에 기반해 생성한 delayed PET 영상이 CycleGAN을 통해 생성한 영상에 비해 영상 품질이 좋음을 확인했으며, 또한 실제 획득한 ground-truth delayed PET 영상과의 유사도 또한 더 높음을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 딥러닝에 기반해 early PET을 통해 delayed PET을 생성할 수 있었으며, paired I2I를 적용할 경우 보다 높은 성능을 기대할 수 있었다. 이를 통해 PET 영상 획득 과정에서 방사성의약품의 체내 분포에 소요되는 시간을 딥러닝 모델을 통해 줄여 PET 이미징 과정의 시간적 비용을 절감하는 데에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1357-1369
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• 2022

구름 제거는 식생 모니터링, 변화 탐지 등과 같은 광학 영상이 필요한 모든 작업에서 필수적인 영상 처리 과정이다. 이 논문에서는 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks, cGANs)과 회귀 기반 보정을 결합하여 구름이 없는 시계열 광학 영상 세트를 구성하는 2단계의 구름 제거 기법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 광학 영상과 synthetic aperture radar 영상 간 정량적 관계를 이용하는 cGANs을 이용하여 초기 예측 결과를 생성한다. 두 번째 단계에서는 구름이 아닌 영역에서 예측 결과와 실제 값과의 관계를 random forest 기반 회귀 모델링을 통해 정량화한 후에 cGANs 기반 예측 결과를 보정한다. 제안 기법은 김제의 벼 재배지에서 Sentinel-2 영상과 COSMO-SkyMed 영상을 이용한 구름 제거 실험을 통해 적용 가능성을 평가하였다. cGAN 모델은 구름 영역에서 지표면 상태의 급격한 변화가 발생하는 논 재배지를 대상으로 반사율 값을 효과적으로 예측할 수 있었다. 또한 두 번째 단계의 회귀 기반 보정은 예측 대상 영상에서 시간적으로 떨어진 보조 영상을 이용하는 회귀 기반 구름 제거 기법에 비해 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 실험 결과는 구름이 없는 광학 영상을 환경 모니터링에 이용할 수 없는 경우 제안된 방법이 구름 오염 지역을 복원하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-12
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• 2020

의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.942-945
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• 2019

현재 딥러닝은 컴퓨터 분야에서 이미지 처리 방법으로 활용도가 높아지면서 딥러닝 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 이미지 생성모델은 대표적으로 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망) 모델을 활용하고 있다. GAN은 생성기 네트워크와 판별기 네트워크를 이용하여 진짜 같은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 실제 이미지와의 오차를 최소화해야 하며 이때 사용하는 함수를 손실함수라고 한다. GAN에서 손실함수는 이미지를 생성하는 학습이 불안정하여 이미지 품질이 떨어지는 문제가 있다. 개선된 GAN 관련 연구가 진행되고 있지만 완전한 문제 해결에는 부족하다. 본 논문은 7개의 GAN 모델에서 사용하는 손실함수를 분류하고 특징을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.544-546
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• 2020

의료 데이터를 이용하여 인공지능 기계학습 연구를 수행할 때 자주 마주하는 문제는 데이터 불균형, 데이터 부족 등이며 특히 정제된 충분한 데이터를 구하기 힘들다는 것이 큰 문제이다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network) 기반 고해상도 의료 영상을 생성하는 프레임워크를 개발하고자 한다. 각 해상도 마다 Scale 의 Gradient 를 동시에 학습하여 빠르게 고해상도 이미지를 생성해낼 수 있도록 했다. 고해상도 이미지를 생성하는 Neural Network 를 고안하였으며, PGGAN, Style-GAN 과의 성능 비교를 통해 제안된 모델이 양질의 고해상도 의료영상 이미지를 더 빠르게 생성할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 인공지능 기계학습 연구에 있어서 의료 영상의 데이터 부족, 데이터 불균형 문제를 해결할 수 있는 Data augmentation 이나, Anomaly detection 등의 연구에 적용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.842-848
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• 2020

아이튠즈, 스포티파이, 멜론 등 음악시장은 바야흐로 스트리밍의 시대로 접어들었고, 음악 소비자의 취향에 맞는 음악 선곡과 제안을 위해 음악장르 자동 구분 시스템에 대한 요구와 연구가 활발하다. 이전 논문에서 제안한 소프트 맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템을 더욱 발전시켜 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 이전 시스템의 미흡한 점이었던 장르 미분류 곡들에 대한 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 이전 연구에서는 전체 곡을 작은 샘플 로 나누고 각각의 샘플을 CNN 분석하여 그 결과들의 총합으로 장르 구분을 하는 투표 시스템으로 곡 장르분류 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 곡의 스펙트로그램이 곡의 장르를 파악하기에 모호한 곡의 경우에는 미분류 곡으로 남겨놓을 수밖에 없었다. 이 논문에서는 생성적 적대 신경망을 이용하여 미분류 곡의 스펙트로그램을 판독하기 쉬운 장르의 스펙트로그램으로 바꾸어 미분류 곡의 장르 구분 정확도를 높이는 시스템을 제안하고 그 실험결과 기존 방식에 비해 우수한 결과를 도출해낼 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.370-370
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• 2021

태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.