• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.751-770
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• 2019

Action recognition is an essential task in computer vision due to the variety of prospective applications, such as security surveillance, machine learning, and human-computer interaction. The availability of more video data than ever before and the lofty performance of deep convolutional neural networks also make it essential for action recognition in video. Unfortunately, limited crafted video features and the scarcity of benchmark datasets make it challenging to address the multi-person action recognition task in video data. In this work, we propose a deep convolutional neural network-based Effective Hybrid Learning (EHL) framework for two-person interaction classification in video data. Our approach exploits a pre-trained network model (the VGG16 from the University of Oxford Visual Geometry Group) and extends the Faster R-CNN (region-based convolutional neural network a state-of-the-art detector for image classification). We broaden a semi-supervised learning method combined with an active learning method to improve overall performance. Numerous types of two-person interactions exist in the real world, which makes this a challenging task. In our experiment, we consider a limited number of actions, such as hugging, fighting, linking arms, talking, and kidnapping in two environment such simple and complex. We show that our trained model with an active semi-supervised learning architecture gradually improves the performance. In a simple environment using an Intelligent Technology Laboratory (ITLab) dataset from Inha University, performance increased to 95.6% accuracy, and in a complex environment, performance reached 81% accuracy. Our method reduces data-labeling time, compared to supervised learning methods, for the ITLab dataset. We also conduct extensive experiment on Human Action Recognition benchmarks such as UT-Interaction dataset, HMDB51 dataset and obtain better performance than state-of-the-art approaches.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 경영과학
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• 제28권1호
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• pp.53-60
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• 2011

Time series analysis methods have been traditionally used in stock price prediction. However, most of the existing methods represent some methodological limitations in reflecting influence from external factors that affect the fluctuation of stock prices, such as oil prices, exchange rates, money interest rates, and the stock price indexes of other countries. To overcome the limitations, we propose a network based method incorporating the relations between the individual company stock prices and the external factors by using a graph-based semi-supervised learning algorithm. For verifying the significance of the proposed method, it was applied to the prediction problems of company stock prices listed in the KOSPI from January 2007 to August 2008.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.618-620
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• 2022

게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1239-1249
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• 2018

광학 위성영상은 레이더 영상에 비해 시각적으로 친숙한 영상을 제공한다. 하지만해빙종류에 대한 구분은 분광학적으로 쉽지 않아 기존 기계학습에서 주로 사용하는 분광정보를 이용한 분류기법을 이용했을 경우 광학영상에서 해빙종류의 구분은 매우 어렵다. 본 연구에서는 분광정보 기반의 분류모델이 아닌 딥러닝 기반 분류기법인 semantic segmentation을 이용하여 계층적, 공간적 패턴을 학습하여 해빙종류 분류를 수행하였다. 또한 주기적으로 획득되는 광학위성자료에 비해 감독분류에서 매우 중요한 양질의 레이블 자료는 수집하는데 있어 높은 시간 및 노동 비용이 소모된다. 본 연구에서는 부족한 레이블 자료로 인해 어려운 다중영상에 대한 감독분류 문제를 준지도학습과 능동학습의 결합을 통해 해결을 시도 하였다. 이를 통해 레이블 되지 않은 새로운 영상자료로부터 추가적인 레이블을 스스로 학습하여 분류모델을 강화할 수 있었으며, 이는 향후 광학영상 기반의 운영 가능한 해빙종류 산출물 개발에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.816-821
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• 2018

최근 감정 분석 및 질병 진단을 위한 뇌파 연구 분야에서 인공 신경망을 기반으로 한 기계학습 알고리즘이 분류기로 널리 사용되기 시작했다. 뇌파 데이터 분류를 위해 기계학습 모델을 사용하는 경우 유사한 특성을 가지는 데이터만으로 학습데이터가 구성되면 다른 그룹의 데이터에 적용했을 때 분류 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 준 지도학습 알고리즘을 사용해 여러 그룹의 데이터를 선택하여 학습데이터 세트를 구성하는 방법을 제안한다. 이후 제안하는 방법을 사용하여 구성한 학습데이터 세트와 유사한 특성을 가지는 데이터로 구성된 학습데이터 세트로 모델을 학습하여 두 모델의 성능을 비교하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.129-138
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• 2022

Collecting and labeling sufficient training data, which is essential to deep learning-based visual inspection, is difficult for manufacturers to perform because it is very expensive. This paper presents a steel plate surface defect detection system with industrial-grade detection performance by training a small amount of steel plate surface images consisting of labeled and non-labeled data. To overcome the problem of lack of training data, we propose two data augmentation techniques: program-based augmentation, which generates defect images in a geometric way, and generative model-based augmentation, which learns the distribution of labeled data. We also propose a 4-step semi-supervised learning using pseudo labels and consistency training with fixed-size augmentation in order to utilize unlabeled data for training. The proposed technique obtained about 99% defect detection performance for four defect types by using 100 real images including labeled and unlabeled data.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권2호
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• pp.112-121
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• 2013

The last years have seen a rise of interest in using electroencephalography-based brain computer interfacing methodology for investigating non-medical questions, beyond the purpose of communication and control. One of these novel applications is to examine how signal quality is being processed neurally, which is of particular interest for industry, besides providing neuroscientific insights. As for most behavioral experiments in the neurosciences, the assessment of a given stimulus by a subject is required. Based on an EEG study on speech quality of phonemes, we will first discuss the information contained in the neural correlate of this judgement. Typically, this is done by analyzing the data along behavioral responses/labels. However, participants in such complex experiments often guess at the threshold of perception. This leads to labels that are only partly correct, and oftentimes random, which is a problematic scenario for using supervised learning. Therefore, we propose a novel supervised-unsupervised learning scheme, which aims to differentiate true labels from random ones in a data-driven way. We show that this approach provides a more crisp view of the brain states that experimenters are looking for, besides discovering additional brain states to which the classical analysis is blind.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.45-49
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• 2013

기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.

• 감성과학
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• 제18권1호
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• pp.103-110
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• 2015

감성어휘는 텍스트로 감성을 표현하거나, 반대로 텍스트로부터 감성을 인식하기 위한 특징으로써 감성분류 연구에 필수요소이다. 본 연구는 감성어휘의 집합인 감성사전을 자동으로 구축하는 그래프 기반 준지도 학습 방법을 제안한다. 특히 감성어휘가 사용되어지는 분야에 따라 그 감성이 변하는 중의성 문제를 고려하여 분야 별 감성사전을 구축하고자 한다. 제안하는 방법은 어휘와 어휘들 간의 밀접도를 토대로 그래프를 구성하고, 사전에 학습 된 일부 소량의 감성어휘들의 감성을 구성된 그래프 전체에 전파하는 방식으로 모든 어휘의 감성을 추론한다. 감성어휘는 대표적으로 감성단어와 감성구문이 있으며, 본 연구에서는 이들 각각에 대한 그래프를 구성하고 감성을 추론하여 전체 감성사전을 구축하였다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 영화평 분야의 감성사전을 구축하고, 이를 이용한 영화평 감성분류 실험을 수행하였다. 그 결과 기존 범용 감성사전의 어휘들을 이용한 감성분류보다 더 높은 분류 성능을 확인하였다.