• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.104-107
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• 2022

오토인코더 딥러닝 모델은 이상 데이터도 정상 데이터로 복원하는 능력이 우수하여 이상탐지에 적절하지 못한 경우가 발생한다. 그리고 데이터의 일부를 가린(마스킹) 후 가린 데이터를 복원하는 방식인 Inpainting 방식은 잡음이 많은 이미지에 대해서는 복원능력이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MLP-Mixer 모델을 수정·개선하여 이미지를 일정 비율로 마스킹하고 마스킹된 이미지의 압축된 정보를 모델에 전달해 이미지를 재구성하는 방식을 사용하였다. MVTec AD 데이터 셋의 정상 데이터로 학습한 모델을 구축한 뒤, 정상과 이상 이미지를 각각 입력하여 재구성 오류를 구하고 이를 통해 이상탐지를 수행하였다. 성능 평가 결과 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 이상탐지 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.827-829
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• 2021

현대사회의 시설물 중 다수가 콘크리트를 사용하여 건설되었고, 재료적 성질로 인해 균열, 박락, 백태 등의 손상이 발생하고 있고 시설물 관리가 요구되고 있다. 하지만, 현재 시설물 관리는 사람의 육안 점검을 정기적으로 수행하고 있으나, 높은 시설물이나 맨눈으로 확인할 수 없는 시설물의 경우 관리가 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 영상장비를 활용해 시설물의 이미지에서 균열을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 균열 분류 알고리즘은 산업 이상 감지 데이터 세트인 MVTec AD 데이터 세트를 사전 학습하고 L2 auto-encoder를 사용하여 균열을 분류한다. MVTec AD 데이터 세트를 사전학습시킴으로써 균열, 박락, 백태 등의 특징을 학습시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.41-43
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• 2024

본 연구에서는 Vision Transformer 기반의 Anomaly Detection and Localization (VT-ADL) 모델에 초점을 맞추고, 손실 함수의 변경이 MVTec 데이터셋에 대한 이상 검출 및 지역화 성능에 미치는 영향을 비교 분석한다. 기존의 손실 함수를 KL Divergence와 Log-Likelihood Loss의 조합인 VAE Loss로 대체하여, 성능 변화를 심층적으로 조사했다. 실험을 통해 VAE Loss로의 전환은 VT-ADL 모델의 이상 검출 능력을 현저히 향상시키며, 특히 PRO-score에서 기존 대비 약 5%의 개선을 보였다는 점을 확인하였다. 이러한 결과는 손실 함수의 최적화가 VT-ADL 모델의 전반적인 성능에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 또한, 이 연구는 Vision Transformer 기반 모델의 이상 검출과 지역화 작업에 있어서 손실 함수 선택의 중요성을 강조하며, 향후 관련 연구에 유용한 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.45-46
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• 2024

본 논문에서는 Self-Attention 기반 딥러닝 기법인 Dense Prediction Transformer(DPT) 모델을 MVTec Anomaly Detection(MVTec AD) 데이터셋에 적용하여 실제 산업 제품 이미지 내 이상 부분을 분할하는 연구를 진행하였다. DPT 모델의 적용을 통해 기존 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 이상 탐지기법의 한계점인 지역적 Feature 추출 및 고정된 수용영역으로 인한 문제를 개선하였으며, 실제 산업 제품 데이터에서의 이상 분할 시 기존 주력 기법인 U-Net의 구조를 적용한 최고 성능의 모델보다 1.14%만큼의 성능 향상을 보임에 따라 Self-Attention 기반 딥러닝 기법의 적용이 산업 제품 이상 분할에 효과적임을 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.157-163
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• 2022

최근 산업 분야 자동화의 발전에 따라 이상 징후 검출에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 공장 자동화에 사용되는 이상 징후 검출의 응용분야로 카메라를 사용한 결함 검사가 있다. 비전 카메라 검사는 공장 자동화에서 높은 성능과 효율성을 보이지만, 조명과 환경조건의 불안정성을 극복하기가 어렵다. 딥러닝을 이용한 카메라 검사가 훨씬 더 높은 성능을 보이면서 비전 카메라 검사의 문제를 해결할 수 있지만 학습을 위해 엄청난 양의 정상 데이터 및 비정상 데이터를 요구하기 때문에 실제 산업 분야에 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 정상 데이터만을 사용한 72개의 기하학적 변환 딥러닝 방법으로 비정상 데이터 수집 문제를 극복하고, 성능 개선을 위한 특이치 노출 방법을 추가한 네트워크를 제안한다. 이를 자동차 부품 데이터 및 이상치 검출용 데이터베이스인 MVTec 데이터 셋에 적용하고 검증함에 의해 실제 산업 현장에서 적용할 수 있음을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.369-377
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• 2023

산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.95-97
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• 2022

본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 불량품 탐지 분야에서 효율적으로 생산품의 불량을 탐지할 수 있는 PaDiM 구조의 Backbone 모델을 단일 Wide-ResNet 대신 두 개의 Wide-ResNet을 사용함으로써, 단일 모델에서 추출된 저차원의 Feature를 앙상블을 통해 성능 향상을 일으킬 수 있는 것을 증명하였다. 단일 Wide-ResNet 환경에서는 MVTec 데이터셋에서 생성된 다변량 가우시안 분포가 데이터셋의 적은 샘플수로 인하여 각 클래스 간 불균형이 발생하는 문제를 동종 앙상블을 통해 해결할 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 동종 모델의 앙상블을 사용함으로써 기존의 One-class classification 환경에서 불량품 탐지환경에서 적은 수의 데이터 샘플 환경에서 성능 향상을 나타낼 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.8-14
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• 2023

기존의 자기지도 학습 기반의 CutPaste 기법은 정상 이미지에서 특정 패치를 자르고 붙이는 방법으로 합성 데이터를 생성한 뒤 이상탐지를 수행하였다. 그러나 이런 방식으로 생성된 합성데이터는 패치의 경계에 뚜렷한 차이가 나타나는 문제가 발생된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 NSA 기법은 Poisson Blending을 통해 자연스러운 합성 데이터를 생성하여 더 높은 이상탐지 성능을 달성하였다. 그러나 NSA 기법은 클래스마다 조정해야하는 하이퍼 파라미터가 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 합성 패치의 크기를 매우 작게 하는 단순한 방법으로 정상과 유사한 합성 데이터를 생성하였다. 이 때 패치가 매우 지역적으로 합성되기 때문에, 지역적인 특징을 학습하는 모델을 사용하면 합성 데이터에 쉽게 과적합 될 수 있다. 따라서 전역적인 특징을 학습하는 gMLP를 사용하여 이상탐지를 수행하였고, 단순한 합성 방법으로도 기존 자기 지도 학습 기법보다 더 높은 성능을 달성할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.81-84
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• 2022

제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.