• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.22-27
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• 2020

최근 1인 가구의 증가로 반려동물을 키우는 가구가 많아짐에 따라, 주인의 부재 시에도 반려동물의 상태나 행동을 모니터링하는 시스템에 대한 필요성이 요구되고 있다. 가정용 CCTV를 이용한 반려동물의 모니터링에는 지역적 한계가 있어, 다수의 CCTV를 필요로 하거나 반려동물의 행동반경을 제한하는 방법을 사용하게 된다. 본 논문에서는 반려동물 모니터링의 지역적 한계를 해결하고자 딥러닝을 이용하여 고양이를 검출하고 추적하는 이동식 시스템을 제안한다. 객체 검출 신경망 모델의 하나인 YOLO(You Look Only Once)를 이용하여 데이터셋을 학습하고, 이를 기반으로 라즈베리파이에 적용하여 영상에서 검출된 객체를 추적한다. 라즈베리파이와 노트북을 무선 랜으로 연결하고 고양이의 움직임과 상태를 실시간으로 확인이 가능한 이동식 모니터링 시스템을 설계하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.47-53
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• 2021

Autoregressive한 TTS 모델은 불안정성과 속도 저하라는 본질적인 문제를 안고 있다. 모델이 time step t의 데이터를 잘못 예측했을 때, 그 뒤의 데이터도 모두 잘못 예측하는 것이 불안정성 문제이다. 음성 출력 속도 저하 문제는 모델이 time step t의 데이터를 예측하려면 time step 1부터 t-1까지의 예측이 선행해야 한다는 조건에서 발생한다. 본 연구는 autoregression이 야기하는 문제의 대안으로 end-to-end non-autoregressive 가속 TTS 모델을 제안한다. 본 연구의 모델은 Tacotron 2 - WaveNet 모델과 근사한 MOS, 더 높은 안정성 및 출력 속도를 보였다. 본 연구는 제안한 모델을 토대로 non-autoregressive한 TTS 모델 개선에 시사점을 제공하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2390-2406
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• 2022

Scene text recognition has important application value and attracted the interest of plenty of researchers. At present, many methods have achieved good results, but most of the existing approaches attempt to improve the performance of scene text recognition from the image level. They have a good effect on reading regular scene texts. However, there are still many obstacles to recognizing text on low-quality images such as curved, occlusion, and blur. This exacerbates the difficulty of feature extraction because the image quality is uneven. In addition, the results of model testing are highly dependent on training data, so there is still room for improvement in scene text recognition methods. In this work, we present a natural scene text recognizer to improve the recognition performance from the feature level, which contains feature representation and feature enhancement. In terms of feature representation, we propose an efficient feature extractor combined with Representative Batch Normalization and ResNet. It reduces the dependence of the model on training data and improves the feature representation ability of different instances. In terms of feature enhancement, we use a feature enhancement network to expand the receptive field of feature maps, so that feature maps contain rich feature information. Enhanced feature representation capability helps to improve the recognition performance of the model. We conducted experiments on 7 benchmarks, which shows that this method is highly competitive in recognizing both regular and irregular texts. The method achieved top1 recognition accuracy on four benchmarks of IC03, IC13, IC15, and SVTP.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.34-40
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• 2023

고객이 온라인으로 요청한 명함을 자동으로 명함을 인쇄하는 스마트 명함 인쇄 시스템이 활성화되고 있다. 이때, 문제는 고객이 시스템에 제출한 명함이 비정상일 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 인공 지능 기술을 도입하여 명함의 이미지가 비정상적으로 회전됐는지 여부를 판정하는 문제를 다룬다. 명함은 0도, 90도, 180도, 270도 회전한다고 가정하였다. 특별한 인공신경망을 설계하지 않고 기존의 VGG, ResNet, DenseNet 인공신경망을 적용하여 실험하였는데 모든 신경망이 97% 정도의 정확도로 이미지 회전을 분별할 수 있었다. DenseNet161은 97.9%의 정확도를 보였고 ResNet34도 97.2%의 정밀도를 보였다. 이는 문제가 단순할 경우, 복잡한 인공신경망이 아니어도 충분히 좋은 결과를 낼 수 있음을 시사한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권3호
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• pp.63-73
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• 2022

A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levels in an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims to apply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal's CCTV (Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun, Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using the Natural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and 8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predicted water levels showed R² of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automatic gate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonic water gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1272-1278
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• 2022

정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 이 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년 동기 대비 10.7% 증가하였다. 따라서, 산업 현장에서는 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 고위험 산업현장의 안전관리를 위하여 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합 센서 AIoT 디바이스로 가스 센싱값, 음성, 모션값을 실시간으로 수집하여, 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값을 분석하여 위험 상황을 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서는 전송 받은 위험정보를 실시간으로 모니터링 하여 즉각적인 구호조치가 수행되도록 한다. 본 연구에서 제안하는 AIoT 디바이스와 안전관리 시스템을 고위험군 산업 현장에 적용함으로써, 산업재해를 최소화하고 사회안전망 확대에도 기여할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.817-826
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• 2022

AI 기술이 여러 분야에 성공적으로 도입되는 추세이며, 서비스로 환경에 배포된 모델들은 지적 재산권과 데이터를 보호하기 위해 모델의 정보를 노출시키지 않는 블랙 박스 상태로 배포된다. 블랙 박스 환경에서 공격자들은 모델 출력을 이용해 학습에 쓰인 데이터나 파라미터를 훔치려고 한다. 본 논문은 딥러닝 모델을 대상으로 모델 종류에 대한 정보를 추론하는 공격이 없다는 점에서 착안하여, 모델의 구성 레이어 정보를 직접 알아내기 위해 모델의 종류를 추론하는 공격 방법을 제안한다. MNIST 데이터셋으로 학습된 ResNet, VGGNet, AlexNet과 간단한 컨볼루션 신경망 모델까지 네 가지 모델의 그레이 박스 및 블랙 박스 환경에서의 출력값을 이용해 모델의 종류가 추론될 수 있다는 것을 보였다. 또한 본 논문이 제안하는 방식인 대소 관계 피쳐를 딥러닝 모델에 함께 학습시킨 경우 블랙 박스 환경에서 약 83%의 정확도로 모델의 종류를 추론했으며, 그 결과를 통해 공격자에게 확률 벡터가 아닌 제한된 정보만 제공되는 상황에서도 모델 종류가 추론될 수 있음을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2068-2082
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• 2023

With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.129-132
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• 2022

초해상화란 저화질의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하는 과정이다. 본 연구에서는 ESPCN 을 이용하여 연구를 진행하였다. 초해상화 심층 신경망에서 각 노드를 거칠 때 가중치를 결정하는 활성화 함수에 따라 같은 입력 데이터를 받더라도 다른 품질의 이미지가 출력될 수 있다. 따라서 활성화 함수 ReLU, ELU, Swish를 적용시켜 같은 입력 이미지에 대한 출력 이미지의 품질을 비교하여 초해상화에 가장 적합한 활성화 함수를 찾는 것이 이 연구의 목적이다. 초해상화를 위한 Dataset은 BSDS500 Dataset을 사용하였으며, 전처리 과정에서 이미지를 정사각형으로 자른 뒤 저화질화 하였다. 저화질화된 이미지는 모델의 입력 이미지에 사용되었고, 원본 이미지는 이후 출력 이미지와 비교하여 평가하는데 사용되었다. 학습 결과 머신 러닝에 주로 쓰이는 ReLU보다는 그 단점이 개선된 ELU, swish가 훈련 시간은 오래 걸렸지만 좋은 성능을 보였다.