• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-630
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• 2022

Over the past few years, fake news has become one of the most significant problems. Since it is impossible to prevent people from spreading misinformation, people should analyze the news themselves. However, this process takes some time and effort, so the routine part of this analysis should be automated. There are many different approaches to this problem, but they only analyze the text and messages, ignoring the images. The fake news problem should be solved using a complex analysis tool to reach better performance. In this paper, we propose the approach of training an Artificial Intelligence using an unsupervised learning algorithm, combined with online data parsing tools, providing independence from subjective data set. Therefore it will be more difficult to spread fake news since people could quickly check if the news or article is trustworthy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.59-68
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• 2022

본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1300-1306
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• 2018

본 연구는 자연어 처리 문제 중 하나인 문장 유사도 판별 문제를 딥러닝으로 해결하는 데에 있어 Char2Vec기반으로 문장을 전 처리하고 학습시켜 그 성능을 확인하고 대표적인 Word Embedding 모델 Word2Vec를 대체할 수 있는 가능성이 있는지 파악하고자 한다. 임의의 두 문장을 비교할 때 쓰는 딥러닝 구조로 Siamese Ma-STM 네트워크를 사용하였다. Word2Vec와 Char2Vec를 각각 기반으로 한 문장 유사도 판별 모델을 학습시키고 그 결과를 분석하였다. 실험 결과 Char2Vec를 기반으로 학습시킨 모델이 validation accuracy 75.1%을 보였고 Word2Vec를 기반으로 학습시킨 모델은 validation accuracy 71.6%를 보였다. 따라서 고 사양을 요구하는 Word2Vec대신 임베딩 레이어를 활용한 Char2Vec 기반의 전처리 모델을 활용함으로 분석 환경을 최적화 할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.134-140
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• 2018

채팅 시스템은 사람의 말을 기계가 이해하고 적절한 응답을 하는 시스템이다. 채팅 시스템은 사용자의 간단한 정보 검색 질문에 대답해야 하는 경우가 있다. 그러나 기존의 생성 채팅 시스템들은 질의응답에 필요한 정보인 지식 개체(트리플 형태 지식에서의 주어와 목적어)의 임베딩을 고려하지 않아 발화에 나타나는 지식 개체가 다르더라도 같은 형태의 답변이 생성되었다. 본 논문에서는 생성 기반 채팅 시스템의 질의응답 정확도를 향상시키기 위한 지식 임베딩 방법을 제안한다. 개체와 유의어의 지식 임베딩을 위해 샴 순환 신경망을 사용하며 이를 이용해 주어와 술어를 인코딩 하고 목적어를 디코딩하는 sequence-to-sequence 모델의 성능을 향상 시켰다. 자체 구축한 채팅데이터를 통한 실험에서 제안된 임베딩 방법은 종래의 합성곱 신경망을 통한 임베딩 방법 보다 12.48% 높은 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-8
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• 2023

점점 더 복잡해지고 다양해지는 무기체계와 급격하게 변화하는 전장정보에 따라서, 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황을 분석하여 현재 상황에 적합한 가설을 추천해주는 분석결과 추천 학습모델의 학습 및 설계 방안을 제안한다. 학습 모델은 두 가설을 비교하여 결정되는 선호 여부를 레이블 데이터로 활용하여, 어떠한 가설이 현재 전장상황을 잘 분석하고 있는지 학습한다. 또한 후처리 랭킹 알고리즘을 통하여 각각의 가설에 대한 종합점수를 부여하고, 점수가 높은 상위 가설들을 지휘관에게 추천할 수 있음을 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.25-37
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• 2019

심층 학습 및 온라인 생체 인식 기반 인증의 급속한 개발에 영감을 받아, 본 논문에서는 심층 학습을 기반으로 필체 인식 및 작성자 검증을 수행하는 수기 일회성 암호 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 수기로 작성된 숫자를 인식할 수 있는 합성곱 신경망과, 입력된 필체와 실제 사용자의 필체 사이 유사성을 계산할 수 있는 Siamese 신경망을 설계한다. 본 논문에서는 작성자 검증을 위한 NIST Speical Database 19 제 2판의 첫 번째 응용 사례를 제시한다. 본 논문이 제안하는 시스템은 네 장의 입력 이미지를 기반으로 한 숫자 인식 작업에서 98.58%, 작성자 검증 작업에서 93%의 정확도를 달성했다. 본 논문의 저자들은 제안한 필체 기반 생체 인식기술이 FIDO 프레임워크 기반의 다양한 온라인 인증 서비스에 활용될 수 있을 것이라 예상한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.37-53
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• 2023

인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석 결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를 지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 '인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구'의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터 레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.617-620
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• 2018

딥러닝 기술에 있어서 대량의 학습 데이터가 필요하다는 한계점을 극복하기 위한 시도로서, 적은 데이터 만으로도 좋은 성능을 낼 수 있는 few-shot 학습 모델이 꾸준히 발전하고 있다. 하지만 few-shot 학습 모델의 가장 큰 단점인 적은 데이터로 인한 과적합 문제는 여전히 어려운 숙제로 남아있다. 본 논문에서는 모델 압축에 사용되는 distillation 기법을 사용하여 few-shot 학습 모델의 학습 문제를 개선하고자 한다. 이를 위해 대표적인 few-shot 모델인 Siamese Networks, Prototypical Networks, Matching Networks에 각각 distillation을 적용하였다. 본 논문의 실험결과로써 단순히 결과값에 대한 참/거짓 뿐만 아니라, 참/거짓에 대한 신뢰도까지 같이 학습함으로써 few-shot 모델의 학습 문제 개선에 도움이 된다는 것을 실험적으로 증명하였다.