• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.409-418
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• 2021

항공사진 촬영량이 증가함에 따라 품질검사 자동화의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기법으로 항공사진 내 구름을 분류 또는 탐지하는 실험을 수행하였고, 또한 위성영상을 학습자료에 포함시켜 분류 및 탐지를 수행하였다. 실험에 사용한 알고리즘으로는 GoogLeNet, VGG16, Faster R-CNN과 YOLOv3을 적용하여 결과를 비교하였다. 또한 구름이 포함된 오류영상 확보의 현실적 제한을 고려하여 항공영상만 존재하는 학습 데이터세트에서 위성영상을 활용한 추가학습이 분류 및 탐지정확도에 영향을 미치는지도 분석하였다. 실험결과, 항공사진의 구름 분류와 탐지에서 각각 GoogLeNet과 YOLOv3 알고리즘이 상대적으로 우월한 정확도를 나타냈고, GoogLeNet은 구름에 대한 생산자정확도 83.8% 그리고 YOLOv3는 구름에 대한 생산자정확도 84.0%를 보여주었다. 또한, 위성영상 학습자료 추가가 항공사진 자료의 부족 시 대안으로 적용가능 함을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.728-733
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• 2018

단백질을 구성하는 아미노산의 서열 정보만으로 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 심층 학습이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 다양한 구조의 합성곱 신경망의 성능을 비교하였다. 단백질 이차 구조의 예측에 적합한 신경망의 층의 깊이를 알아내기 위하여 층의 개수에 따른 성능을 조사하였다. 또한 이미지 분류 분야의 많은 방법들이 기반 하는 GoogLeNet과 ResNet의 구조를 적용하였는데, 이러한 방법은 입력 자료에서 다양한 특성을 추출하거나, 깊은 층을 사용하여도 학습과정에서 그래디언트 전달을 원활하게 한다. 합성곱 신경망의 여러 구조를 단백질 자료의 특성에 적합하게 변경하여 성능을 향상시켰다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제45권6호
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• pp.797-808
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• 2017

Automatic wood species identification systems have enabled fast and accurate identification of wood species outside of specialized laboratories with well-trained experts on wood species identification. Conventional automatic wood species identification systems consist of two major parts: a feature extractor and a classifier. Feature extractors require hand-engineering to obtain optimal features to quantify the content of an image. A Convolutional Neural Network (CNN), which is one of the Deep Learning methods, trained for wood species can extract intrinsic feature representations and classify them correctly. It usually outperforms classifiers built on top of extracted features with a hand-tuning process. We developed an automatic wood species identification system utilizing CNN models such as LeNet, MiniVGGNet, and their variants. A smartphone camera was used for obtaining macroscopic images of rough sawn surfaces from cross sections of woods. Five Korean softwood species (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch) were under classification by the CNN models. The highest and most stable CNN model was LeNet3 that is two additional layers added to the original LeNet architecture. The accuracy of species identification by LeNet3 architecture for the five Korean softwood species was 99.3%. The result showed the automatic wood species identification system is sufficiently fast and accurate as well as small to be deployed to a mobile device such as a smartphone.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.99-103
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)이 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능으로 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원을 가지는 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기존의 학습된 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 크기를 줄이는 인공신경망 경량화 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 압축 기술 중 하나인 프루닝(Pruning)의 문턱값을 동적으로 조정하는 CNN 압축 기법을 제안한다. 프루닝될 가중치를 결정하는 문턱값을 실험적, 경험적으로 정하는 기존의 기술과 달리 정확도의 저하를 방지하는 최적의 문턱값을 동적으로 찾을 수 있으며, 경량화된 신경망을 얻는 시간을 단축할 수 있다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 MNIST 데이터 셋을 사용하여 LeNet을 훈련시켰으며, 정확도 손실 없이 약 1.3 ~ 3배의 시간을 단축하여 경량화된 LeNet을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.676-677
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• 2022

본 논문에서는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화된 동적 붕괴 학습률과 개선된 모델 구조를 가진 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안한다. Fashion-MNIST 데이터 셋에서 제안된 모델을 사용하여 실험을 수행하고 CNN, LeNet, LSTM 및 BiLSTM의 방법과 비교한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.53-59
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• 2017

Optical character recognition (OCR) automatically recognizes text in an image. OCR is still a challenging problem in computer vision. A successful solution to OCR has important device applications, such as text-to-speech conversion and automatic document classification. In this work, we analyze character recognition performance using the current state-of-the-art deep-learning structures. One is the AlexNet structure, another is the LeNet structure, and the other one is the SPNet structure. For this, we have built our own dataset that contains digits and upper- and lower-case characters. We experiment in the presence of salt-and-pepper noise or Gaussian noise, and report the performance comparison in terms of recognition error. Experimental results indicate by five-fold cross-validation that the SPNet structure (our approach) outperforms AlexNet and LeNet in recognition error.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권10호
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• pp.3943-3948
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• 2022

Single-photon emission computed tomography is one of the reliable pin-by-pin verification techniques for spent-fuel assemblies. One of the challenges with this technique is to increase the total fuel assembly verification speed while maintaining high verification accuracy. The aim of the present study, therefore, was to develop an artificial intelligence (AI) algorithm-based tomographic image analysis technique for partial-defect verification of fuel assemblies. With the Monte Carlo (MC) simulation technique, a tomographic image dataset consisting of 511 fuel-rod patterns of a 3 × 3 fuel assembly was generated, and with these images, the VGG16, GoogLeNet, and ResNet models were trained. According to an evaluation of these models for different training dataset sizes, the ResNet model showed 100% pattern estimation accuracy. And, based on the different tomographic image qualities, all of the models showed almost 100% pattern estimation accuracy, even for low-quality images with unrecognizable fuel patterns. This study verified that an AI model can be effectively employed for accurate and fast partial-defect verification of fuel assemblies.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.769-781
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• 2017

Deep learning networks like Convolutional Neural Networks (CNNs) show successful performances in many computer vision applications such as image classification, object detection, and so on. For implementation of deep learning networks in embedded system with limited processing power and memory, deep learning network may need to be simplified. However, simplified deep learning network cannot learn every possible scene. One realistic strategy for embedded deep learning network is to construct a simplified deep learning network model optimized for the scene images of the installation place. Then, automatic training will be necessitated for commercialization. In this paper, as an intermediate step toward automatic training under fisheye camera environments, we study more precise human localization in fisheye images, and propose an accurate human localization method, Automatic Ground-Truth Labelling Method (AGTLM). AGTLM first localizes candidate human object bounding boxes by utilizing GoogLeNet-LSTM approach, and after reassurance process by GoogLeNet-based CNN network, finally refines them more correctly and precisely(tightly) by applying saliency object detection technique. The performance improvement of the proposed human localization method, AGTLM with respect to accuracy and tightness is shown through several experiments.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.531-536
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• 2023

본 논문에서는 차량 내 네트워크에서 즉각적인 공격 탐지를 위해 프레임 피처 삽입이 적용된 슬라이딩 윈도우 기법을 제안한다. 이 방법은 현재 프레임의 공격 여부에 따라 라벨링을 진행하기 때문에 공격 탐지의 실시간성을 보장할 수 있다. 또한 이 방법이 CNN 연산에서 현재 프레임에 대한 가중치를 주어 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 제안하는 모델은 경량화된 LeNet-5 구조 기반으로 설계되었으며 DoS 공격 탐지 성능에서 100%를 달성하였다. 또한 기존 연구의 모델들과 복잡성을 비교했을 때 제안하는 모델이 ECU와 같이 리소스가 제한된 장치에 더 적합함을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권1호
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• pp.53-57
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• 2018

독버섯 중독 사건이 종종 발생한다. 본 논문은 딥러닝 기술을 활용한 버섯 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 기법 중 하나인 컨볼루션 신경망을 사용하였다. 컨볼루션 신경망을 학습하기 위해 이미지 크롤링을 이용하여 38종의 버섯에 대해 1478장의 영상을 수집하였다. 수집한 데이터셋을 가지고 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet을 비교 실험하였으며, 클래스 수 확장에 따른 비교 실험, 전이 학습을 사용한 비교실험을 하였다. 실험 결과 1순위 정확도는 82.63%, 5순위 정확도는 96.84%라는 성능을 얻었다.