• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.297-299
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• 2021

치밀오일 미래 생산성 예측은 잔류오일 회수량 및 저류층 거동 분석을 위해 중요한 작업이다. 일반적으로 석유공학적 관점에서 감퇴곡선법을 이용하여 생산성 예측이 이루어지는데, 최근에는 데이터기반의 머신러닝 기법을 이용한 연구도 수행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 순환신경망과 LSTM, GRU 알고리즘을 이용하여 미래 생산량 예측을 위한 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 입력변수로는 치밀오일 생산 시 산출되는 오일, 가스, 물과 이와 더불어 다양한 군집분석을 통해 산출된 표준곡선이 주요 매개변수이고, 출력변수는 월별 오일 생산량이다. 기존의 경험적 모델인 감퇴곡선법과 순환신경망 모델들을 비교하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적 모델을 도출하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.17-27
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• 2023

최근 사용자에게 의미있는 정보만을 자동으로 간추리는 텍스트 자동 요약이 꾸준히 연구되고 있으며, 특히 인공신경망 모델인 트랜스포머를 활용한 텍스트 요약 연구가 주로 수행되고 있다. 다양한 연구 중 특히 문장 단위 마스킹을 통해 모델을 학습시키는 GSG 방식이 가장 주목을 받고 있지만, 전통적인 GSG는 문장의 의미가 아닌 토큰의 중복 정도에 기반을 두어 마스킹 대상 문장을 선정한다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 요약의 품질을 향상시키기 위해, 문장의 의미를 고려하여 GSG의 마스킹 대상 문장을 선정하는 SbGSG(Semantic-based GSG) 방법론을 제안한다. 뉴스기사 370,000건과 요약문 및 레포트 21,600건을 사용하여 실험을 수행한 결과, ROUGE와 BERT Score 측면에서 제안 방법론인 SbGSG가 전통적인 GSG에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.81-84
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• 2022

제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.1-7
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• 2023

딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권4호
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• pp.271-281
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• 2023

Purpose: The objective of this scoping review was to investigate the applicability and performance of various convolutional neural network (CNN) models in tooth numbering on panoramic radiographs, achieved through classification, detection, and segmentation tasks. Materials and Methods: An online search was performed of the PubMed, Science Direct, and Scopus databases. Based on the selection process, 12 studies were included in this review. Results: Eleven studies utilized a CNN model for detection tasks, 5 for classification tasks, and 3 for segmentation tasks in the context of tooth numbering on panoramic radiographs. Most of these studies revealed high performance of various CNN models in automating tooth numbering. However, several studies also highlighted limitations of CNNs, such as the presence of false positives and false negatives in identifying decayed teeth, teeth with crown prosthetics, teeth adjacent to edentulous areas, dental implants, root remnants, wisdom teeth, and root canal-treated teeth. These limitations can be overcome by ensuring both the quality and quantity of datasets, as well as optimizing the CNN architecture. Conclusion: CNNs have demonstrated high performance in automated tooth numbering on panoramic radiographs. Future development of CNN-based models for this purpose should also consider different stages of dentition, such as the primary and mixed dentition stages, as well as the presence of various tooth conditions. Ultimately, an optimized CNN architecture can serve as the foundation for an automated tooth numbering system and for further artificial intelligence research on panoramic radiographs for a variety of purposes.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.143-149
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• 2024

이미지 분석을 통한 재료의 상 구분은 재료의 미세구조 분석을 위해 필수적이다. 이미지 분석에 주로 사용되는 마이크로-CT 이미지는 대체로 재료를 구성하고 있는 상에 따라 회색조 값이 다르게 나타나므로 이미지의 회색조 값 비교를 통해 상을 구분한다. 순환골재의 고체상은 수화된 시멘트풀과 천연골재로 구분되는데, 시멘트풀과 천연골재는 CT이미지 상에서 유사한 회색조 분포를 보여 상을 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 Unet-VGG16 네트워크를 활용하여 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재를 분할하는 자동화 방법을 제안하였다. 딥러닝 네트워크를 활용하여 2차원 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재 영역을 분할하는 방법과 이를 3차원으로 적층하여 3차원 천연골재 이미지를 얻는 방법을 제시하였다. 선별된 3차원 천연골재 이미지에서 각각의 골재 입자를 분할하기 위해 이미지 필터링을 사용하였다. 골재 영역 분할 성능을 정확도, 정밀도, 재현율 F1 스코어를 통해 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1283-1297
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• 2023

중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권2호
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• pp.344-359
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• 2022

목적 깊은 컨볼루션 신경망 기법을 결합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하고 이를 응용하여 저선량 유방 촬영 영상으로 유방암을 진단하는 데 그 효능을 조사하고자 한다. 대상과 방법 6명의 유방 영상 전문의가 전향적 연구에 참여하였다. 모든 영상 전문의는 병변 감지를 위해 저선량 영상을 독립적으로 평가하고 정성적 척도를 사용하여 진단 품질을 평가하였다. 영상 잡음 제거 알고리즘을 적용한 후, 동일한 영상 전문의가 병변 감지 가능성과 영상 품질에 대한 평가를 하였다. 임상 적용을 위해 동일한 영상 전문의가 병변 유형과 위치에 대한 합의 결정 후, 저선량 영상, 재구성된 영상, 기존 선량 영상을 무작위 순서로 제시하여 평가하였다. 결과 전 절제 표본의 저선량 영상을 참조로 40% 재구성된 영상에서 병변이 더 잘 인식되었다. 임상 적용단계에서 40% 재구성된 영상과 비교하여, 기존 선량 영상이 해상도(p < 0.001), 석회에 대한 진단 품질(p < 0.001), 유방 종괴, 비대칭, 구조왜곡의 진단 품질(p = 0.037)에 대해 더 높은 평균값을 보였다. 40% 재구성된 영상은 100% 영상과 비교 시 전반적 화질(p = 0.547), 병변의 가시성(p = 0.120), 대조도(p = 0.083)에서 비슷한 성적을 보였으며 유의미한 차이도 보이지 않았다. 결론 깊은 컨볼루션 신경망 기법을 결합한 효과적인 잡음 제거 및 영상 재구성 처리 알고리즘은 유방 촬영의 상당한 선량 감소를 위한 길을 열어 유방암 진단을 가능하게 할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.129-137
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• 2020

현재 자율주행 차량 시장은 3레벨 자율주행 차량의 상용화를 넘어 4레벨 자율주행 차량을 연구, 개발하고 있다. 4레벨 자율주행 차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨의 자율주행 차량은 긴급상황을 차량이 직접 대처해야 하기 때문이다. 본 논문에서는 긴급상황에서의 즉각적인 반응보다는 차량의 목적지가 정해진 순간 사고 가능성이 가장 낮은 경로를 결정하는 Optimized Vehicle Routing System (OVRS)을 제안한다. OVRS는 RSU 통신으로 수집한 도로와 주변 차량 정보를 분석하여 도로의 위험성을 예측하여 주행 중인 차량이 더 안전하고 빠른 길로 주행할 수 있도록 경로를 설정한다. OVRS는 네트워크 라우팅 방식처럼 도로에 있는 RSU를 통하여 도로 상황에 따른 경로 안내를 실행하기 때문에 차량의 안정성을 더욱 높일 수 있다. 실험 결과, OVRS모듈 중 하나인 ASICM의 RPNN은 CNN보다 약 17%, LSTM보다 약 40% 더 좋은 연산 시간을 보였다. 그러나 해당 연구가 PC를 이용한 가상환경에서 실행되었기 때문에, VPDM의 사고 가능성을 실제로 검증하지 못했다. 따라서 향후 사고 데이터 수집으로 인한 VPDM의 정확도 높은 실험과 실제 차량 및 RSU에서 실제 도로를 대상으로 한 실험이 진행되어야 한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.