• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.51.3-51.3
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• 2019

Solar magnetograms are important for studying solar activity and predicting space weather disturbances1. Farside magnetograms can be constructed from local helioseismology without any farside data2-4, but their quality is lower than that of typical frontside magnetograms. Here we generate farside solar magnetograms from STEREO/Extreme UltraViolet Imager (EUVI) $304-{\AA}$ images using a deep learning model based on conditional generative adversarial networks (cGANs). We train the model using pairs of Solar Dynamics Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) $304-{\AA}$ images and SDO/Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) magnetograms taken from 2011 to 2017 except for September and October each year. We evaluate the model by comparing pairs of SDO/HMI magnetograms and cGAN-generated magnetograms in September and October. Our method successfully generates frontside solar magnetograms from SDO/AIA $304-{\AA}$ images and these are similar to those of the SDO/HMI, with Hale-patterned active regions being well replicated. Thus we can monitor the temporal evolution of magnetic fields from the farside to the frontside of the Sun using SDO/HMI and farside magnetograms generated by our model when farside extreme-ultraviolet data are available. This study presents an application of image-to-image translation based on cGANs to scientific data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.77-84
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• 2021

오늘날 문화재 복원은, 기존 자료와 전문가에 의존하는 것과 더불어 최신 IT 기술을 적용하여 복원하고 있다. 하지만 새로운 자료가 나와서 기존 복원이 틀리게 되는 경우, 복원하는데 너무 오랜 시간이 걸릴 때도 있다. 그리고 예상과 다른 결과가 나올 가능성도 있다. 이에 우리는 중요 문화재의 복원을 인공지능을 이용하여 빠르게 복원을 해 보고자 한다. 최근에 Generative Adversarial Networks(GANs) 알고리즘에서 DcGAN[2] 알고리즘이 나오면서 이미지 생성, 복원 분야가 지속해서 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 GAN 알고리즘을 문화재 복원에 GAN 알고리즘을 적용해 보았다. DcGAN과 StyleGAN을 적용하였으며, 유의미한 결과를 얻었다. GAN 알고리즘 중 DCGAN과 Style GAN 알고리즘을 실험한 결과 DCGAN 알고리즘은 학습이 진행되었으며, 낮은 해상도로 탑 이미지가 생성되는 것을 확인했다. 그리고 Style GAN 알고리즘에서도 역시 학습이 진행 되었으며, 탑 이미지가 생성되었다. 결론적으로 GAN 알고리즘을 사용하여 높은 해상도의 탑 이미지를 구할 수 있게 되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1-7
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• 2019

네트워크 공격을 탐지하기 위하여 기계학습을 이용한 다양한 연구가 최근 급격히 증가하고 있다. 이러한 기계학습 방법은 많은 데이터에 의존적이며 연구를 위해 다양한 실험 데이터가 공개되어 사용되고 있다. 하지만 실험 데이터 및 실제 환경에서 수집되는 데이터는 class간의 수량이 불균형하다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기계 학습을 이용한 침입탐지시스템의 한계점 중 학습데이터의 class간 불균형으로 인한 분류 성능 저하를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 네트워크 트래픽 데이터를 처리하고 seqGAN를 이용하여 부족한 데이터를 생성하였다. 제안된 방법은 NSL-KDD, UNSW-NB15 데이터 셋을 대상으로 Text-CNN을 이용하여 분류하는 테스트를 실행한 결과 정밀도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.173-185
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• 2022

현재 한국의 웹툰은 세계 디지털 만화 시장을 선도하고 있다. 웹툰은 세계 각국 다양한 언어로 서비스되고 있으며 웹툰의 IP(지식재산권)를 이용해 제작된 드라마와 영화가 크게 흥행하면서 웹툰의 영상화 작업도 점점 많아지고 있다. 그러나 이러한 웹툰의 성공과 함께 웹툰 작가의 노동 환경이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 「2021년 만화 이용자 실태조사」에 따르면, 웹툰 작가의 하루 평균 작업시간은 10.5시간이며 일주일 평균 5.9일을 창작활동에 사용한다. 작가들은 매주 많은 분량의 그림을 그려야 하는데, 웹툰 간의 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며 회 당 작가가 그려야 할 분량은 점점 늘어가고 있다. 따라서, 이 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 웹툰 배경 이미지를 생성하고 웹툰 제작에 활용할 것을 제안한다. 웹툰의 주요 인물은 작가의 독창성이 상당 부분 포함되는 영역이지만, 배경 그림은 비교적 반복적이며 독창성이 필요하지 않은 영역이기 때문에, 작가의 작화 스타일과 유사한 배경 그림을 생성할 수 있다면 웹툰 제작에 유용하게 사용될 수 있다. 배경 생성은 image-to-image translation에서 좋은 성능을 보여주고 있는 CycleGAN과 카툰(cartoon) 스타일에 특화된 CartoonGAN을 이용한다. 이러한 생성은 과도한 업무환경에 처한 작가들의 노동 시간을 단축하고 웹툰과 기술의 융합에 기여할 것으로 기대된다.