• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권6호
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• pp.797-805
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• 2019

Threats targeting cyberspace are becoming more intelligent and increasing day by day. To cope with such cyber threats, it is essential to improve the coping ability of system security officers. In this paper, we propose a simulated threat generator that automatically generates cyber threats for cyber defense training. The proposed Simulated Threat Generator is designed with MITRE ATT & CK(Adversarial Tactics, Techniques and Common Knowledge) framework to easily add an evolving cyber threat and select the next threat based on the threat execution result.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.50.1-50.1
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• 2020

In this topic, I will introduce a recent work on reconstructing the cosmic density field based on the GAN. I will show the performance of the GAN compared to the traditional Unet architecture. I'd also like to discuss a 3-channels-based 2D datasets for the training to recover the 3D density field. Finally, I will present some performance tests based on the test datasets.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.447-453
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• 2020

본 논문은 딥러닝 기법을 활용하여 음성신호로부터 효율적인 화자 벡터를 추출하는 시스템을 제안한다. 음성신호에는 발화내용, 감정, 배경잡음 등과 같이 화자의 특징과는 관련이 없는 정보들이 포함되어 있다는 점에 착안하여 제안 방법에서는 추출된 화자 벡터에 화자의 특징과 관련된 정보는 가능한 많이 포함되고, 그렇지 않은 비화자 정보는 최소화될 수 있도록 학습을 진행한다. 특히, 오토-인코더 구조의 부호화 기가 두 개의 임베딩 벡터를 추정하도록 하고, 효과적인 손실 함수 조건을 두어 각 임베딩이 화자 및 비화자 특징만 각각 포함할 수 있도록 하는 효과적인 화자 정보 분리(disentanglement)방법을 제안한다. 또한, 화자 정보를 유지하는데 도움이 되는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)에서 활용되는 판별기 구조를 도입함으로써, 디코더의 성능을 향상시킴으로써 화자 인식 성능을 보다 향상시킨다. 제안된 방법에 대한 적절성과 효율성은 벤치마크 데이터로 사용되고 있는 Voxceleb1에 대한 동일오류율(Equal Error Rate, EER) 개선 실험을 통하여 규명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1919-1925
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• 2022

본 논문에서는 시맨틱 분할을 위한 조건부 생성적 적대 신경망 기반의 이미지 대 이미지 변환 접근법을 제안한다. 시맨틱 분할은 동일한 개체 클래스에 속하는 이미지 부분을 함께 클러스터링하는 작업이다. 기존의 픽셀별 분류 방식과 달리 제안하는 방식은 픽셀 회귀 방식을 사용하여 입력 RGB 이미지를 해당 시맨틱 분할 마스크로 구문 분석한다. 제안하는 방법은 Pix2Pix 이미지 합성 방식을 기반으로 하였다. 잔차 연결이 훈련 프로세스를 가속화하고 더 정확한 결과를 생성하므로 생성기 및 판별기 아키텍처 모두에 대해 잔여 연결 기반 컨볼루션 신경망 아키텍처를 사용하였다. 제안하는 방법은 NYU-depthV2 데이터셋를 이용하여 학습 및 테스트 되었으며 우수한 mIOU 값(49.5%)을 달성할 수 있었다. 또한 시맨틱 객체분할 실험에서 제안한 방법과 현재 방법을 비교하여 제안한 방법이 기존의 대부분의 방법들보다 성능이 우수함을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.29-36
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• 2019

When dealing with outdoor images in a variety of computer vision applications, the presence of shadow degrades performance. In order to understand the information occluded by shadow, it is essential to remove the shadow. To solve this problem, in many studies, involves a two-step process of shadow detection and removal. However, the field of shadow detection based on CNN has greatly improved, but the field of shadow removal has been difficult because it needs to be restored after removing the shadow. In this paper, it is assumed that shadow is detected, and shadow-less image is generated by using original image and shadow mask. In previous methods, based on CGAN, the image created by the generator was learned from only the aspect of the image patch in the adversarial learning through the discriminator. In the contrast, we propose a novel method using a discriminator that judges both the whole image and the local patch at the same time. We not only use the residual generator to produce high quality images, but we also use joint loss, which combines reconstruction loss and GAN loss for training stability. To evaluate our approach, we used an ISTD datasets consisting of a single image. The images generated by our approach show sharp and restored detailed information compared to previous methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1588-1594
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• 2020

본 논문에서는 심층신경망(deep neural network, DNN)을 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하는 신경망의 학습을 위한 데이터 균형 조정 방법에 대하여 논의 한다. 심층신경망은 딥러닝(deep learning, DL) 기술에 기반을 두고 있고, 생성형 적대적 네트워크(generative adversarial network, GAN)계열을 이용한다. 심층 신경망을 통하여 생성 하고자하는 홀로그램의 기본 단위인 프린지 패턴은 홀로그램 평면과 객체의 위치에 따라 데이터의 형태가 매우 다르다. 하지만 데이터의 분류 기준이 명확하지 않기 때문에 학습 데이터의 불균형이 생길 수 있다. 학습 데이터의 불균형은 곧 학습의 불안정 요소로 작용한다. 따라서 분류 기준이 명확하지 않은 데이터를 분류하고 균형을 맞추는 방법을 제시한다. 그리고 이를 통하여 학습이 안정화됨을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.465-472
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• 2022

본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.459-460
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• 2018

In this paper, we present a data augmentation method that generates synthetic plant disease images using Generative Adversarial Networks (GANs). We propose a training scheme that first uses classical data augmentation techniques to enlarge the training set and then further enlarges the data size and its diversity by applying GAN techniques for synthetic data augmentation. Our method is demonstrated on a limited dataset of 2789 images of tomato plant diseases (Gray mold, Canker, Leaf mold, Plague, Leaf miner, Whitefly etc.).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1486-1501
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• 2021

The removal of accessories from the face is one of the essential pre-processing stages in the field of face recognition. However, despite its importance, a robust solution has not yet been provided. This paper proposes a network and dataset construction methodology to remove only the glasses from facial images effectively. To obtain an image with the glasses removed from an image with glasses by the supervised learning method, a network that converts them and a set of paired data for training is required. To this end, we created a large number of synthetic images of glasses being worn using facial attribute transformation networks. We adopted the conditional GAN (cGAN) frameworks for training. The trained network converts the in-the-wild face image with glasses into an image without glasses and operates stably even in situations wherein the faces are of diverse races and ages and having different styles of glasses.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.