• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1298-1311
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• 2022

목적 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단 할 수 있는 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어를 준지도학습(semi-supervised generative adversarial network; 이하 GAN) 방법을 이용하여 개발하고자 하였다. 대상과 방법 두 곳의 상급종합병원에서 촬영된 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단할 수 있는 스크리닝 소프트웨어를 개발하기 위하여 GAN 방법이 이용되었다. GAN의 훈련과정에서 경증에서 중증의 척추측만증을 보이는 흉부 X선 사진들을 사용하였으며 upstream task에서 척추측만증의 특징을 학습하고, downstream task에서 정상과 척추측만증을 분류하도록 훈련하였다. 결과 수신자 조작 특성 곡선의 곡선하면적(area under the receiver operating characteristic curve), 음성예측도, 양성예측도, 민감도 및 특이도는 각각 0.856, 0.950, 0.579, 0.985, 0.285이었다. 결론 우리가 GAN 방법을 이용하여 개발한 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어는 청소년의 흉부 X선에서 척추측만증을 진단하는데 있어서 높은 음성예측도와 민감도를 보였다. 이 소프트웨어가 건강검진을 목적으로 촬영한 청소년의 흉부 X선 사진에 진단 스크리닝 도구로써 이용된다면 영상의학과 의사의 부담을 덜어주며, 척추측만증의 조기진단에 기여할 것으로 생각된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.204-205
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• 2023

본 연구는 준지도학습(SSL)을 기반한 소형 어선의 충돌 경보 송출 예측 모델에 관한 연구이다. 지도학습(SL) 방법은 레이블링된 다수의 데이터가 필요하지만 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 소요된다. 본 연구는 '지능형 해상교통정보 서비스'와 연계한 데이터 파이프 라인을 통해 수집된 서비스 데이터와 실해역 시험에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실제 사용자 만족도 기반으로 레이블이 결정된 실해역 시험 데이터만 아니라 레이블이 결정되지 않은 서비스 데이터를 함께 학습시킨 결과, 모델 정확도가 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.351-360
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• 2018

인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.91-98
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• 2023

오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.107-113
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• 2020

매우 많은 소프트웨어 결함 예측에 관한 연구들이 수행되어왔지만 대부분은 라벨 데이터를 훈련 데이터로 사용하는 감독형 모델들이었다. 언라벨 데이터만을 사용하는 비감독형 모델이나 언라벨 데이터와 매우 적은 라벨 데이터 정보를 함께 사용하는 세미감독형 모델에 관한 연구는 극소수에 불과하다. 본 논문은 Self-training 기법에 트리 알고리즘들을 사용하여 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 세미감독형 기법인 Self-training 모델에 트리 기법들을 사용하는 새로운 세미감독형 모델들을 제작하였다. 모델 평가 실험 결과 새롭게 제작한 트리 모델들이 기존 모델들보다 더 나은 성능을 보였으며, 특히 CollectiveWoods는 타 모델들에 비해 압도적으로 우월한 성능을 보였다. 또한 매우 적은 라벨 데이터 보유 상황에서도 매우 안정적인 성능을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.55-62
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• 2021

광주광역시의 3대 주력산업인 자동차 산업, 에너지 산업, 그리고 AI/헬스케어 산업 등에 응용 가능한 AI 활용 사례로 준지도 학습, 전이 학습, 그리고 연합 학습의 머신러닝을 적용하며, 더불어 주력산업을 위한 AI 서비스를 위한 ML 전략을 정립하였다. AI 서비스의 ML 전략을 기반으로 실용적 접근 사례들을 제시하고자 하며, 준지도 학습의 접근 사례는 자동차 영상 인식 기술에 활용하며, 전이 학습의 접근 사례는 헬스케어 분야의 당뇨병성 망막병증 검출에 활용하고자 하며, 마지막으로 연합 학습의 접근 사례는 전력 수요 예측에 활용하고자 한다. 이러한 접근 사례들을 싱글보드 Raspberry Pi, Jaetson Nano, Intel i-7 등의 하드웨어를 기반으로 성능 테스트를 진행함과 동시에 실용적인 접근 사례들의 유효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.125-139
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• 2014

본 논문에서는 준지도 지지 벡터 회귀 모델(semi-supervised support vector regression)을 이용한 반응 모델링(response modeling)을 제안한다. 반응 모델링의 성능 및 수익성을 높이기 위해, 고객 데이터 셋의 대부분을 차지하는 레이블이 존재하지 않는 데이터를 기존 레이블이 존재하는 데이터와 함께 학습에 이용한다. 제안하는 알고리즘은 학습 복잡도를 낮은 수준으로 유지하기 위해 일괄 학습(batch learning) 방식을 사용한다. 레이블 없는 데이터의 레이블 추정에서 불확실성(uncertainty)을 고려하기 위해, 분포추정(distribution estimation)을 하여 레이블이 존재할 수 있는 영역을 정의한다. 그리고 추정된 레이블 영역으로부터 오버샘플링(oversampling)을 통해 각 레이블이 없는 데이터에 대한 레이블을 복수 개 추출하여 학습 데이터 셋을 구성한다. 이 때, 불확실성의 정도에 따라 샘플링 비율을 다르게 함으로써, 불확실한 영역에 대해 더 많은 정보를 발생시킨다. 마지막으로 지능적 학습 데이터 선택 기법을 적용하여 학습 복잡도를 최종적으로 감소시킨다. 제안된 반응 모델링의 성능 평가를 위해, 실제 마케팅 데이터 셋에 대해 다양한 레이블 데이터 비율로 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 준지도 지지 벡터 회귀 모델을 이용한 반응 모델이 기존 모델에 비해 더 높은 정확도 및 수익을 가질 수 있다는 점을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.358-366
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• 2023

본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.197-206
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• 2021

GPR(Ground Penetrating Radar)에서 수집된 데이터는 지하 탐사를 위해 사용된다. 이 때, 지반 아래의 시설물들이 GPR을 반사하는 경우가 종종 발생하여 수집된 데이터는 전문가에 경험에 의존하여 해석된다. 또한, GPR 데이터는 수집 장비, 환경 등에 따라 데이터의 노이즈, 특성 등이 다르게 나타난다. 이로 인해 정확한 레이블을 가지는 데이터가 충분히 확보되지 못하는 경우가 많다. 일반적으로 이미지 분류 문제에서 높은 성능을 보이는 인공신경망 모델을 적용하기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 확보되어야 한다. 그러나 GPR 데이터의 특성 상 데이터에 정확한 레이블을 붙이는 것은 많은 비용을 필요로 하여 충분한 데이터를 확보하기가 어렵다. 이는 결국 일반적으로 활용되는 지도학습 방법을 기반으로 인공신경망을 적절히 학습시킬 수 없게 한다. 본 논문에서는 각 레이블의 정확도가 유사한 수준을 갖도록 하는 것을 목표로 데이터 특성을 바탕으로 하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 제안 방법은 준지도학습을 기반으로 하고 있으며, 인공신경망으로부터 이미지의 특징값을 추출한 후 클러스터링 기법을 활용하여 이미지를 분류한다. 이 방법은 라벨링 된 데이터가 충분하지 않은 경우 라벨링할 때 뿐 만 아니라 데이터에 달린 레이블의 신뢰도가 높지 않은 경우에도 활용할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.185-192
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• 2022

본 연구는 P2P(Peer-to-Peer) 대출의 부도위험 예측을 위하여 준지도학습(SSL) 기반의 모델을 개발하고자 한다. 검증된 성능에도 불구하고 지도학습(SL) 방법은 완전 지불 또는 채무불이행과 같이 레이블이 결정된 다수의 데이터가 필요한데 충분한 수의 레이블 데이터를 수집하려면 많은 자원과 시간이 필요하다. P2P 플랫폼이 급성장하면서 대출 건수도 매해 급증하였고, 레이블이 없는 데이터도 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구는 P2P 대출 플랫폼인 LendingClub에서 수집한 데이터를 사용하였다. P2P 대출 중 레이블이 결정된 대출에서 추출한 정보뿐만 아니라 레이블이 결정되지 않은 대출에서 추출한 정보도 사용하여 부도 위험을 예측하는 SSL 모델을 개발하여 연구를 수행한 결과, 적은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용함에도 불구하고 SSL 방법으로 구축된 모델이 많은 수의 레이블이 결정된 데이터를 사용하여 학습시킨 SL 방법으로 구축된 모델보다 부도 위험 예측성과가 향상되었다.