• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.11-14
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• 2020

The importance of data in the development of deep learning is very high. Data with high morphological features are usually utilized in the domains where careful lens calibrations are needed by a human to capture those data. Synthesis of high morphological data for that domain can be a great asset to improve the classification accuracy of systems in the field. Unsupervised learning can be employed for this task. Generating photo-realistic objects of interest has been massively studied after Generative Adversarial Network (GAN) was introduced. In this paper, we propose Morpho-GAN, a method that unifies several GAN techniques to generate quality data of high morphology. Our method introduces a new suitable training objective in the discriminator of GAN to synthesize images that follow the distribution of the original dataset. The results demonstrate that the proposed method can generate plausible data as good as other modern baseline models while taking a less complex during training.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.603-605
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• 2023

최근 SNS 의 발달로 인해 자신의 감정을 빠르고 효과적으로 전달할 수 있는 이모지의 중요성이 커지고 있다. 하지만 이모지를 수동으로 생성하기 위해서 시간과 비용이 많이 들고 자신의 감정에 맞는 이모지를 찾아야 하며 해당 이모지가 없을 수 있다. 기존 DCGAN 을 활용한 이모지 자동 생성연구에서는 부족한 데이터셋으로 인해 G(Generator)와 D(Discriminator)가 동등하게 학습하지 못해서 두 모델 간 성능 차이가 발생한다. D 가 G 보다 최적해에 빠르게 수렴하여 G 가 학습이 되지 않아 낮은 품질의 이모지를 생성하는 불안정 문제가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Latent vector 분포를 데이터셋에 맞게 조정하여 적은 데이터로 G 에서 안정적으로 학습할 수 있게 하는 G 구조와 다양한 이모지 생성을 위한 Latent vector 평균 조정 기법을 제안한다. 비교 실험 결과 불안정 문제를 개선하였고 FID 와 IS 수치를 통해 성능 개선 효과를 검증했다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.27-35
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• 2024

본 연구는 GAN(Generative Adversarial Network)을 기반으로 한 Semi Supervised Learning을 활용하여 이미지 생성과 ResNet50을 이용한 이미지 분류를 결합하는 방법에 대해 다루고 있다. 이를 통해 새로운 접근법을 제시하여 이미지 생성과 분류를 통합함으로써 더 정확하고 다양한 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 생성자와 판별자를 학습시켜 생성된 이미지와 실제 이미지를 구별하고, ResNet50을 활용하여 이미지 분류를 수행한다. 실험 결과에서는 생성된 이미지의 품질이 epoch에 따라 변화함을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 산업재해 예측 정확성을 향상하고자 한다. 또한, GAN과 ResNet50의 결합을 통해 이미지 생성의 품질을 향상시키고 이미지 분류의 정확도를 높이는 효율적인 방법을 제시하고자 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.73-81
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• 2024

Recently, mobile manipulators have been utilized in agriculture industry for weed removal and harvest automation. This paper proposes a domain adaptive fruit detection method for harvest automation, by utilizing OWL-ViT model which is an open-vocabulary object detection model. The vision-language model can detect objects based on text prompt, and therefore, it can be extended to detect objects of undefined categories. In the development of deep learning models for real-world problems, constructing a large-scale labeled dataset is a time-consuming task and heavily relies on human effort. To reduce the labor-intensive workload, we utilized a large-scale public dataset as a source domain data and employed a domain adaptation method. Adversarial learning was conducted between a domain discriminator and feature extractor to reduce the gap between the distribution of feature vectors from the source domain and our target domain data. We collected a target domain dataset in a real-like environment and conducted experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method. In experiments, the domain adaptation method improved the AP50 metric from 38.88% to 78.59% for detecting objects within the range of 2m, and we achieved 81.7% of manipulation success rate.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권6호
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• pp.81-93
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• 2022

As deep learning technology in natural language and visual processing has rapidly developed, collaborative filtering-based recommendation systems using deep learning technology are being actively introduced in the recommendation field. In this study, OCF-GAN, a hybrid collaborative filtering model using GAN, was proposed to solve the one-class and cold-start problems, and its usefulness was verified through performance evaluation. OCF-GAN based on conditional GAN consists of a generator that generates a pattern similar to the actual user preference pattern and a discriminator that tries to distinguish the actual preference pattern from the generated preference pattern. When the training is completed, user preference vectors are generated based on the actual distribution of preferred items. In addition, the cold-start problem was solved by using a hybrid collaborative filtering recommendation method that additionally utilizes user and item profiles. As a result of the performance evaluation, it was found that the performance of the OCF-GAN with additional information was superior in all indicators of the Top 5 and Top 20 recommendations compared to the existing GAN-based recommender. This phenomenon was more clearly revealed in experiments with cold-start users and items.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.503-510
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• 2018

손상된 영상의 복원은 디지털 영상 처리기술이 등장하기 이전부터 시도되었던 근원적 문제이다. 컴퓨터의 연산 능력과 다양한 기술의 발전에 따라 손상된 영상을 복원하는 다양한 연구가 소개되었으나 그 결과는 사람에 의한 수동적 결과물과 비교하여 낮은 복원 결과를 보여 왔다. 최근 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network)의 발전으로 이미지 복원에 이를 적용한 다양한 연구가 소개 되고 있지만, 광범위한 영역이 손상된 경우 근접한 화소를 활용하는 방법으로 해결이 어렵다. 이와 같은 경우는 주변의 영상의 문맥적 정보를 통해 손상된 영역을 추론을 통한 복원이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경망 기술 중 하나인 적대적 생성신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용한 이미지 복원 네트워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 이미지 생성 네트워크, 생성 결과 판별 네트워크로 구성 된다. 본 논문에서는 제안하는 방안을 통해 다양한 종류의 이미지를 복원함에 있어서 훼손된 영역의 추론을 통하여 자연스러운 영상 복원뿐 아니라 원본 영상의 질감까지 복원이 가능함을 실험을 통해 확인 하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.171-177
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• 2006

클락 유지 기능을 가지는 저가의 고성능 40 Gb/s 클락 복원기를 위상 고정 루프를 적용하여 설계 및 제작하였다. 클락 복원기는 클락 추출기, RF 믹서, 주파수 판별기, 위상 변환기, 클락 유지 회로로 구성되어 있다. 추출된 40 GHz 클락은 10 GHz 유전체 공진 발진기와 위상이 동기된다. 위상 고정 루프를 사용한 클락 복원기는 기존의 유전체 공진 필터를 사용한 개방형 클락 복원기에 비해 클락의 안정성과 지터 특성이 크게 향상되었다. 측정된 지터의 실효치는 230 fs였다. 또한 입력 신호가 끊어질 경우, 유지 회로에 의해 연속적인 클락 유지가 가능하였다.

• 센서학회지
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• 제4권4호
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• pp.62-69
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• 1995

1차원 MWPC(Multiwire Proportional Chamber)를 이용한 디지탈 X-선 사진촬영장치를 개발하였다. X-선의 입사위치 정보는 각각의 양극선에 증폭기, 판별기및 계수기를 연결하여 얻는다. 각각의 판별기에는 판별전압을 독립적으로 설정하여 검출기의 계수율 균일성을 향상시켰으며 미분형비선형값은 ${\pm}4%$이었다. 노화효과를 방지하기 위하여 기체유입형으로 제작하였으며 검출기체로는 비교적 값싼 P10기체를 사용하였다. 양극선 간격이 2mm일때 검출기체의 압력을 증가시킴으로써 위치분해능이 약 1.4mm인 우수한 특성을 얻었다. 피사체를 수직방향으로 스캐닝하여 $32{\times}32$화소의 영상을 었었다.

• 생물정신의학
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• 제12권2호
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• pp.165-172
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• 2005

Objectives:The purpose of this study is to 1) conduct a discrimination analysis of schizophrenia and bipolar affective disorder using MMPI profile through artificial neural network analysis and logistic regression analysis, 2) to make a comparison between advantages and disadvantages of the two methods, and 3) to demonstrate the usefulness of artificial neural network analysis of psychiatric data. Procedure:The MMPI profiles for 181 schizophrenia and bipolar affective disorder patients were selected. Of these profiles, 50 were randomly placed in the learning group and the remaining 131 were placed in the validation group. The artificial neural network was trained using the profiles of the learning group and the 131 profiles of the validation group were analyzed. A logistic regression analysis was then conducted in a similar manner. The results of the two analyses were compared and contrasted using sensitivity, specificity, ROC curves, and kappa index. Results:Logistic regression analysis and artificial neural network analysis both exhibited satisfactory discriminating ability at Kappa index of greater than 0.4. The comparison of the two methods revealed artificial neural network analysis is superior to logistic regression analysis in its discriminating capacity, displaying higher values of Kappa index, specificity, and AUC(Area Under the Curve) of ROC curve than those of logistic regression analysis. Conclusion:Artificial neural network analysis is a new tool whose frequency of use has been increasing for its superiority in nonlinear applications. However, it does possess insufficiencies such as difficulties in understanding the relationship between dependent and independent variables. Nevertheless, when used in conjunction with other analysis tools which supplement it, such as the logistic regression analysis, it may serve as a powerful tool for psychiatric data analysis.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.236-247
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• 2016

국내에서 모바일 기기와 모바일 인터넷의 광범위한 사용을 고려하면, 모바일 커머스 사이트에서의 만족도와 실제구매에 영향을 미치는 요인을 밝혀내는 것은 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 1) 모바일 커머스 사이트에서의 만족도에 영향을 미치는 변수와 2) 모바일 커머스에서의 구매자와 비구매자를 구분하는 결정변수를 알아보았다. 이 두 가지 종속변수에 영향을 미칠 것으로 기대되는 독립변수로 기술수용모델 (TAM; Technology Acceptance Model), 지각된 쇼핑 가치 (perceived shopping values), 상호작용성(interactivity)에서 제안된 변수들을 포함하였다. 본 연구 결과에 따르면, 모바일 커머스 사이트의 성능 (지각된 사용의 용이성 및 유용성, 속도, 풍부한 콘텐츠, 맥락적 서비스)이 모바일 커머스 사이트에서의 만족도에 영향을 미쳤다. 반면에, 모바일 사이트에서의 구매자와 비구매자를 결정하는 가장 큰 요인은 인간적 상호작용성, 특히 사용자간 소통으로 드러났다.