• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권9호
• /
• pp.1034-1042
• /
• 2016

영역기반 영상정합은 미리 정의된 특징의 도움 없이 영상을 정합할 수 있기 때문에, 기계학습과 접목된다면 이론 상 다양한 영상정합 문제에 적용 가능하다. 그러나 신속한 정합을 위하여, 미리 정의된 특징을 탐지하여 패치 쌍 후보를 선정에 사용하는데, 이는 영역기반 방법의 적용성에 제약을 준다. 이를 해소하기 위하여 본 연구에서는 단순히 두 패치의 관련도 뿐만 아니라 두 패치가 어느 정도 공간 상 떨어져 있는지에 대한 정보를 제공하는 ConvNet Dart를 개발하였다. 이러한 정보를 기반으로 효율적으로 패치 쌍 탐색공간을 줄일 수 있었다. 추가로 Dart가 제대로 작동할 수 없는 영역을 식별하는 ConvNet Fad를 개발하여 정합의 정밀도를 높였다. 본 연구에서는 이들을 딥러닝으로 학습하였으며, 이를 위해 소수의 정합된 영상에서 다량의 예제를 생성하는 방법을 개발하였다. 마지막으로 단순한 영상정합 문제에 성공적으로 적용하여, 이러한 방법론이 작동하는 것을 보였다.

• 한국공간구조학회논문집
• /
• 제23권2호
• /
• pp.29-36
• /
• 2023

Reinforcement learning (RL) is widely applied to various engineering fields. Especially, RL has shown successful performance for control problems, such as vehicles, robotics, and active structural control system. However, little research on application of RL to optimal structural design has conducted to date. In this study, the possibility of application of RL to structural design of reinforced concrete (RC) beam was investigated. The example of RC beam structural design problem introduced in previous study was used for comparative study. Deep q-network (DQN) is a famous RL algorithm presenting good performance in the discrete action space and thus it was used in this study. The action of DQN agent is required to represent design variables of RC beam. However, the number of design variables of RC beam is too many to represent by the action of conventional DQN. To solve this problem, multi-agent DQN was used in this study. For more effective reinforcement learning process, DDQN (Double Q-Learning) that is an advanced version of a conventional DQN was employed. The multi-agent of DDQN was trained for optimal structural design of RC beam to satisfy American Concrete Institute (318) without any hand-labeled dataset. Five agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, main rebar size, number of main rebar, and shear stirrup size, respectively. Five agents of DDQN were trained for 10,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases. This study shows that the multi-agent DDQN algorithm can provide successfully structural design results of RC beam.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.59-66
• /
• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.42-49
• /
• 2017

지연/분열 허용 네트워크는 간헐적인 통신링크 단절, 높은 전송 에러율와 같은 행성 간 통신에서 마주하는 주된 문제점들을 해결할 주된 기술로 여겨진다. 행성 간 통신에서 종단간 연결성이 보장되지 않아 간헐적으로 통신링크가 단절되면 길고 일정하지 않은 시간 지연과 정보 손실이 발생하고, 따라서 종단간 연결성을 요구하는 인터넷 프로토콜은 행성 간 통신에 적합하지 않다. Store-and-forward 메시지 전송 방식을 따르는 지연/분열 허용 네트워크는 행성 간 통신에서 종단간 연결성이 보장되지 않아 발생하는 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 지구 기지국-지구 위성-달궤도선-달탐사체로 구성된 3-hop 릴레이 우주통신 환경에 지연/분열 허용 네트워크 개념을 적용한 통신 모델을 제시하며, ONE 시뮬레이터를 이용한 실제 우주통신환경 모델링 및 성능 분석을 통해, 안정적인 메시지 전송을 보장하는 최적의 메시지 수명, 버퍼 공간 및 메시지 분할 방법을 제시한다.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.134-142
• /
• 2022

기존의 시행착오를 거쳐 소재를 개발하는 방법은 조금씩 한계를 보이고 있는데, 왜냐하면 산업과 기술이 고도화되고 기능성 소재가 가져야 하는 특성은 복잡해지면서 그 요구치가 높아지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 데이터 기반의 인공신경망으로 복잡한 소재 공간을 빠르게 탐색하여 소재 개발을 가속화하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 결정그래프 합성곱 인공신경망은 결정 소재의 구조에 따른 특성을 학습하는 인공신경망으로 소재의 특성(생성 에너지, 밴드갭, 부피 탄성 계수 등)을 양자역학 기반의 제일원리 계산보다 빠르게 예측한다. 본 논문에서는 46,629개의 결정구조 데이터와 그 생성 에너지를 공공데이터베이스에서 불러와 결정그래프 합성곱 인공신경망 모델을 학습시키고 이를 특성 예측에 적용해 보는 예제를 설명한다. 이를 통해 간단한 프로그래밍 지식으로 소재 특성 예측 모델을 재현해 보고 원하는 데이터 셋과 연구 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 모델의 개발은 앞으로 더 복잡한 특성을 가져야만 하는 소재의 개발을 위해 넓은 범위의 소재를 탐색해야만 하는 과정을 획기적으로 단축시켜 소재 개발의 가속화를 촉진시킬 것으로 생각된다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
• /
• 제9권3호
• /
• pp.151-156
• /
• 2020

A technology for calculating the position of a device is very important for users who receive positioning services, regardless of various indoor/outdoor or with/without any positioning infrastructure existence environments. One of the positioning resources widely used at present, LTE, is a typical infrastructure that can overcome the space limitation, however its positioning method based on the position of the LTE base station has low accuracy. A method of constructing a radio wave map of an LTE signal has been proposed as a method for overcoming the accuracy, but it takes a lot of time and cost to perform high-density collection in a wide area. In this paper, we describe a method of creating a high-density DB for the entire region by using vehicle-based partial collection data. To create a positioning database, we applied the idea of Generative Adversarial Network (GAN), which has recently been in the spotlight in the field of deep learning, and learned the collected data. Then, a virtually generated map which having the smallest error from the actual data is selected as the optimum DB. We verified the effectiveness of the positioning DB generation algorithm using the positioning data obtained from un-collected area.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
• /
• pp.2000-2003
• /
• 2002

In this paper, an IC chip of a cell- network type circuit constructed with 1-dimensional chaos circuits is reported. The circuit, is designed by sing switched-current (Sl) techniques. In the proposed circuit, by controlling connections of cells, an S- dimensional circuit (S ＝ 1, 2, 3,…) and a synchronization system can be constructed easily. Furthermore, in spite of faults of a few cells, the circuit can reconstruct above-mentioned systems only to change connections of cells. This feature will open up new vista for engineering applications which are used in a distance place such as space, deep sea, etc. since it is difficult to repair faults of these application systems. To investigate the characteristics of the circuit, SPICE simulations are performed. The VLSI chip is fabricated from the layout design using a CAD tool, MAGIC. The proposed circuit is integrable by a standard 1.2 $\mu\textrm{m}$ CMOS technology.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권9호
• /
• pp.47-54
• /
• 2023

For Bengali music emotion classification, deep learning models, particularly CNN and RNN are frequently used. But previous researches had the flaws of low accuracy and overfitting problem. In this research, attention-based Conv1D and BiGRU model is designed for music emotion classification and comparative experimentation shows that the proposed model is classifying emotions more accurate. We have proposed a Conv1D and Bi-GRU with the attention-based model for emotion classification of our Bengali music dataset. The model integrates attention-based. Wav preprocessing makes use of MFCCs. To reduce the dimensionality of the feature space, contextual features were extracted from two Conv1D layers. In order to solve the overfitting problems, dropouts are utilized. Two bidirectional GRUs networks are used to update previous and future emotion representation of the output from the Conv1D layers. Two BiGRU layers are conntected to an attention mechanism to give various MFCC feature vectors more attention. Moreover, the attention mechanism has increased the accuracy of the proposed classification model. The vector is finally classified into four emotion classes: Angry, Happy, Relax, Sad; using a dense, fully connected layer with softmax activation. The proposed Conv1D+BiGRU+Attention model is efficient at classifying emotions in the Bengali music dataset than baseline methods. For our Bengali music dataset, the performance of our proposed model is 95%.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.540-542
• /
• 2023

Due to the serious issues posed by facial manipulation technologies, many researchers are becoming increasingly interested in the identification of face forgeries. The majority of existing face forgery detection methods leverage powerful data adaptation ability of neural network to derive distinguishing traits. These deep learning-based detection methods frequently treat the detection of fake faces as a binary classification problem and employ softmax loss to track CNN network training. However, acquired traits observed by softmax loss are insufficient for discriminating. To get over these limitations, in this study, we introduce a novel discriminative feature learning based on Vision Transformer architecture. Additionally, a separation-center loss is created to simply compress intra-class variation of original faces while enhancing inter-class differences in the embedding space.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.57-65
• /
• 2018

BLE 또는 Wi-Fi 기반 지문인식과 같은 기존의 RF 신호 기반 실내 위치인식 기술은 RF 신호의 불안정한 수신 신호 세기로 인해 소규모 실내 환경에서도 작지 않은 오차를 발생시키며 공항, 백화점과 같은 대규모 실내 환경에 적용하기가 어렵다. 이 논문에서는 RF 신호보다 안정적인 신호 강도를 갖는 자기장 신호를 이용한 실내측위 시스템을 제안한다. 유사한 자기장 값이 같은 실내 공간에 여럿 존재하지만, 사용자의 이동이 계속됨에 따라 자기장 신호는 고유 시퀀스를 가지게 된다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 센서 데이터 시퀀스를 인식하는 데 효과적인 순환 신경망 (Recurrent neural network, RNN)이라 불리는 심층 신경망 모델을 사용하여 사용자의 현재 위치와 이동 경로를 추적한다. 제안된 신경망 기반의 지자기 실내측위시스템의 평가를 위해 약 $94m{\times}26$ 크기의 교내 테스트베드에서 자기장 맵을 구축하고 자기장맵으로부터 추출한 다양한 이동 경로와 위치 정보를 이용하여 RNN을 학습한 결과, 테스트베드에서 제안된 시스템은 평균 1.20 미터의 테스트 측위 오차를 달성할 수 있었다.