• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.703-704
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• 2018

본 논문은 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 눈동자를 추적하여 의사소통 시스템에 필요한 눈동자의 위치를 파악해주는 인공신경망 설계에 대해 소개한다. Tensorflow를 이용해 신경망 생성 및 학습하고 학습된 신경망을 통하여 눈동자의 위치를 파악한다. 본 논문에서는 컨볼루션계층 2단계와 완전연결계층 2단계로 구성된 Convolution Neural Network(CNN)을 사용해서 구현했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.249-251
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• 2021

본 논문에서는 노령층 인구가 도보시 일어날 수 있는 낙상상황을 텐서플로워를 이용하여 인지하기 위한 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 착용한 가속센서 데이터에 대해서 텐서플로워를 이용하여 학습된 LSTM(long short-term memory)을 기반하여 낙상과 일상생활을 판별한다. 각각 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습을 실행하며, 4가지는 일상생활에서 일어나는 행동 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상시의 패턴에 대하여 학습한다. 3축 가속도 센서의 가공하지 않은 데이터와 가공한 SVM(Sum Vector Magnitude)를 이용하여 LSTM에 적용해서 학습하였다. 이 두 가지 경우에 대해서 테스트한 결과 데이터를 혼합하여 학습하면 더 좋은 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-70
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• 2019

최근 딥 러닝(Deep leaning)을 이용한 이미지 인식 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 육안으로 관찰하여 분류하기 어려운 암석을 이미지만으로 분류하기 위해 딥 러닝 오픈 소스 프레임워크인 Tensorflow 기반의 CNN모델을 사용하여 고등학교 교육과정에서 다루는 암석 18종(화성암 6종, 변성암 6종, 퇴적암 6종)의 이미지를 통해 암석을 분류하는 시스템을 제안한다. 암석의 이미지를 학습시켜 암석을 구별하는 분류기를 개발하여 분류 성능을 확인하였으며 최종적으로 구현한 모바일 어플리케이션을 통해 교실 내 학습 또는 현장체험학습 등에서 학생들의 학습 보조도구로서 사용할 수 있다.

• 전산구조공학
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• 제36권4호
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• pp.14-17
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• 2023

• 대한조선학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.473-479
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• 2019

Welding is one of the most popular joining methods and most welding quality estimation methods are executed using joined material. This paper propose welding quality estimation methods using dynamic current, voltage and resistance which are obtained during welding in real time. There are many kinds of welding method. Among them, we focused on the projection welding and gathered dynamic characteristics from two different types of projection welding. For image learning, graphs are drawn using obtained current, voltage and resistance, and the graphs are converted to images. The images are labeled with two sub-categories - normal and defect. For deep learning of images obtained from welding, Convolutional Neural Network (CNN) is applied, and Tensorflow was used as a framework for deep learning. With two resistance welding test datasets, we conclude that the Convolutional Neural Network helps in predicting the welding quality.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.88-91
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• 2020

Image segmentation is the task of partitioning an image into multiple sets of pixels based on some characteristics. The objective is to simplify the image into a representation that is more meaningful and easier to analyze. In this paper, we apply deep-learning to pre-train the learning model, and implement an algorithm that performs image segmentation in real time by extracting frames for the stream input from the Android device. Based on the open source of DeepLab-v3+ implemented in Tensorflow, some convolution filters are modified to improve real-time operation on the Android platform.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.562-563
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• 2019

본 연구는 한국 프로 야구 선수 개인의 수치화된 데이터를 바탕으로 타석의 결과를 예측하고자 하는데 목적을 두고 있다. 연구의 방법은 2015시즌부터 2018시즌에 활약한 한국 프로 야구 소속의 투수와 타자의 유형을 군집화 하여 지도학습 모델을 만든다. 지도학습 모델과 현재까지 진행된 2019시즌의 결과를 비교·대조한다. 본 연구결과는 한국 프로 야구 10개 구단의 감독의 선수 선발 결정에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.267-270
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• 2019

Through this research, the rating data of shops were analyzed. The model was designed for discrete multiple classification as to the corresponding data, and the following experiments were initiated to observe the learned machine. By comparing each benchmarks in the experiments, which contains different setting variables for the machine model, the hit ratio was measured which indicates how much it is matched with the expected label. By analyzing those results from each benchmarks, the model was redesigned one time during the research and the effects of each setting variables on this machine were clarified. Furthermore, the research result left the future works, which are related with how the learning could be improved and what should be designed in the further research.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.35-36
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• 2020

본 연구는 TA-50 항공기 임무컴퓨터에서 JDAM을 가상으로 운용하는데 필요한 소프트웨어 개선 내용 중 가상 JDAM 무장 투하 구역 계산 방법을 제안한다. 이 연구에서 제안한 무장투하구역 알고리즘은 FA-50 JDAM DLZ에서 추출한 무장투하구역 입/출력값을 tensorflow를 사용하여 학습한 알고리즘이다. 이 연구를 통해 제안한 가상 JDAM DLZ 알고리즘을 사용할 경우 실제 무장을 장착하지 않은 항공기에서 가상으로 JDAM 무장 투하 구역 표시가 가능하고, 조종사는 가상의 JDAM DLZ를 참고하여 무장 투하 훈련을 수행할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.625-631
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• 2017

과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.