• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.326-334
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• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-26
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• 2023

본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.13-23
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• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.171-182
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• 2022

구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.375-380
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• 2022

고속철도 교량은 열차 하중에 의한 공진으로 인한 동적응답 증폭의 위험이 존재하므로 설계기준에 따른 동적해석을 통한 주행안전성 및 승차감 검토를 반드시 수행하여야 한다. 그러나 주행안전성 및 승차감 산정 절차는 열차의 종류별로 임계속도를 포함하여 설계속도의 110km/h까지 10km/h 간격으로 동적해석을 일일이 수행해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 별도의 동적해석 없이 주행안전성 및 승차감을 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 기반 예측 시스템 개발하였다. 제안된 시스템은 철도교량의 열차별, 속도별 동적해석 결과를 학습한 후 학습 완료된 신경망을 기반으로 한 예측 시스템이며, 열차속도, 교량 특성 등의 입력파라미터에 따른 주행안전성 및 승차감 산정 결과를 사전에 예측할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 단경간 직선 단순보 교량을 대상으로 한 주행안전성 및 승차감 예측을 수행하였고, 주행안전성 및 승차감 산정을 위한 상판 연직변위 및 상판 연직가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.1-13
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• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.