• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.565-575
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• 2022

최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권3호
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• pp.193-199
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• 2017

Instead of using only spatial features from a single frame for person re-identification, a combination of spatial and temporal factors boosts the performance of the system. A recurrent neural network (RNN) shows its effectiveness in generating highly discriminative sequence-level human representations. In this work, we implement RNN, three Long Short Term Memory (LSTM) network variants, and Gated Recurrent Unit (GRU) on Caffe deep learning framework, and we then conduct experiments to compare performance in terms of size and accuracy for person re-identification. We propose using GRU for the optimized choice as the experimental results show that the GRU achieves the highest accuracy despite having fewer parameters than the others.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.89-90
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• 2019

본 논문에서는, 에너지 인터넷에서 정밀한 수요반응을 위한 인공지능 알고리즘 모델을 제안한다. 제안하는 인공지능 모델은 시계열 전력사용량 데이터 처리를 위해 딥러닝 기반 long-short term memory (LSTM) 네트워크를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 시스템 모델의 전력사용량 예측 정확도를 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권11호
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• pp.1536-1541
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• 2018

For effective electricity consumption in urban railway station such as peak load shaving, it is important to know each electrical load pattern by various usage. The total electricity consumption in the urban railway substation is already measured in Korea, but the electricity consumption for each usage is not measured. The author proposed the deep learning method to estimate the electrical load pattern for each usage in the urban railway substation with public data such as weather data. GRU (gated recurrent unit), a variation on the LSTM (long short-term memory), was used, which aims to solve the vanishing gradient problem of standard a RNN (recursive neural networks). The optimal model was found and the estimation results with that were assessed.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.242-252
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• 2021

Following the intuition that the local information in time instances is hardly incorporated into the posterior sequence in long short-term memory (LSTM), this paper proposes an attention augmented mechanism for fault diagnosis of the complex chemical process data. Unlike conventional fault diagnosis and classification methods, an attention mechanism layer architecture is introduced to detect and focus on local temporal information. The augmented deep network results preserve each local instance's importance and contribution and allow the interpretable feature representation and classification simultaneously. The comprehensive comparative analyses demonstrate that the developed model has a high-quality fault classification rate of 95.49%, on average. The results are comparable to those obtained using various other techniques for the Tennessee Eastman benchmark process.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권4호
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• pp.01-23
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• 2022

Purpose This study aims to propose a deep learning-based fake review detection model by combining authors' linguistic features and semantic information of reviews. Design/methodology/approach This study used 358,071 review data of Yelp to develop fake review detection model. We employed linguistic inquiry and word count (LIWC) to extract 24 linguistic features of authors. Then we used deep learning architectures such as multilayer perceptron(MLP), long short-term memory(LSTM) and transformer to learn linguistic features and semantic features for fake review detection. Findings The results of our study show that detection models using both linguistic and semantic features outperformed other models using single type of features. In addition, this study confirmed that differences in linguistic features between fake reviewer and authentic reviewer are significant. That is, we found that linguistic features complement semantic information of reviews and further enhance predictive power of fake detection model.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.172-180
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• 2022

Crypto-mining malware (known as crypto-jacking) is a novel cyber-attack that exploits the victim's computing resources such as CPU and GPU to generate illegal cryptocurrency. The attacker get benefit from crypto-jacking by using someone else's mining hardware and their electricity power. This research focused on the possibility of detecting the potential crypto-mining malware in an environment by analyzing both static and dynamic approaches of deep learning. The Program Executable (PE) files were utilized with deep learning methods which are Long Short-Term Memory (LSTM). The finding revealed that LTSM outperformed both SVM and RF in static and dynamic approaches with percentage of 98% and 96%, respectively. Future studies will focus on detecting the malware using larger dataset to have more accurate and realistic results.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.641-642
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• 2022

단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.201-203
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• 2022

최근 5년간 당뇨병으로 진료받은 환자가 322만 명으로 27.7% 증가하였으며 여전히 손가락 채혈을 통해 혈당을 확인하므로 연속적인 혈당 측정과 혈당 피크 확인이 어렵고 고통스러워한다. 이를 해결하기 위해 14일 간 측정한 혈당 데이터를 기반으로 인공지능 기술을 사용하여 3개월간의 혈당 예측 데이터를 당뇨 환자들에게 제공해준다.