• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.501-507
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN)에 기반한 프레임 동기 기법을 제안한다. 기존의 프레임 동기 기법은 프리앰블과 수신 신호 사이의 상관을 통해 수신 신호와 프리앰블이 일치하는 지점을 찾는다. 제안하는 기법은 1차원 벡터로 이루어진 상관기 출력 신호를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬을 합성곱 신경망에 입력하고 합성곱 신경망은 프레임 도착 지점을 추정한다. 구체적으로 가산 백색 가우스 잡음(AWGN) 환경에서 무작위로 도착하는 수신 신호를 생성하여 학습 데이터를 만들고, 이 학습 데이터로 합성곱 신경망을 학습시킨다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 동기 기법과 제안하는 기법의 프레임 동기 오류 확률을 다양한 신호 대 잡음 비(SNR)에서 비교한다. 모의실험 결과는 제안하는 합성곱 신경망을 이용한 프레임 동기 기법이 기존 기법 대비 약 2dB 우수함을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.186-191
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• 2023

Neural Networks are widely used for huge variety of tasks solution. Machine Learning methods are used also for signal and time series analysis, including electrocardiograms. Contemporary wearable devices, both medical and non-medical type like smart watch, allow to gather the data in real time uninterruptedly. This allows us to transfer these data for analysis or make an analysis on the device, and thus provide preliminary diagnosis, or at least fix some serious deviations. Different methods are being used for this kind of analysis, ranging from medical-oriented using distinctive features of the signal to machine learning and deep learning approaches. Here we will demonstrate a neural network-based approach to this task by building an ensemble of 1D CNN classifiers and a final classifier of selection using logistic regression, random forest or support vector machine, and make the conclusions of the comparison with other approaches.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.183-191
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• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.49-59
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• 2019

Generative adversarial networks(GANs) have received great attention in the machine learning field for their capacity to model high-dimensional and complex data distribution implicitly and generate new data samples from the model distribution. This paper investigates the model training methodology, architecture, and various applications of generative adversarial networks. Experimental evaluation is also conducted for generating synthetic image dataset for defense using two types of GANs. The first one is for military image generation utilizing the deep convolutional generative adversarial networks(DCGAN). The other is for visible-to-infrared image translation utilizing the cycle-consistent generative adversarial networks(CycleGAN). Each model can yield a great diversity of high-fidelity synthetic images compared to training ones. This result opens up the possibility of using inexpensive synthetic images for training neural networks while avoiding the enormous expense of collecting large amounts of hand-annotated real dataset.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1122-1128
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• 2020

대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.91-98
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• 2018

집단으로 사육되는 돼지 농장에서 돼지 소모성 질환의 자동 탐지는 매우 중요한 문제이다. 특히, 밀집된 돈사에서 사육되는 돼지들의 호흡기 질환은 축산 농가의 막대한 경제적 손실을 야기하는 대표적 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 소리 신호 해석에 기반하여 돼지의 호흡기 질환을 조기 탐지 및 식별하는 잡음에도 강인한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은, 먼저 1차원의 소리 신호를 2차원의 회색조 영상으로 변환한 후, DNS기법으로 질감 특징 정보를 갖는 이미지를 생성한다. 마지막으로, 이를 CNN에 입력함으로써 잡음에도 강인한 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템을 구현하고자 한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지의 발성음을 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 소리 센서)과 시스템 정확도(96.0% 정확도)로 다양한 잡음 환경에서도 돼지의 호흡기 질병들을 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 제안된 시스템은 독자적인 혹은 기존 방법들의 보완책으로 사용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.424-431
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• 2019

In this paper, we propose a real-time hand gesture recognition algorithm to eliminate the inconvenience of using hand controllers in VR applications. The user's 3D hand coordinate information is detected by leap motion sensor and then the coordinates are generated into two dimensional image. We classify hand gestures in real-time by learning the imaged 3D hand coordinate information through SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of CNN(Convolutional Neural Networks) models. We propose to use all 3 channels rather than only one channel. A sliding window technique is also proposed to recognize the gesture in real time when the user actually makes a gesture. An experiment was conducted to measure the recognition rate and learning performance of the proposed model. Our proposed model showed 99.88% recognition accuracy and showed higher usability than the existing algorithm.

• Computers and Concrete
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• 제32권5호
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• pp.475-486
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• 2023

Nondestructive evaluation (NDE) is an important task of civil engineering structure monitoring and inspection, but minor damage such as small cracks in local structure is difficult to observe. If cracks continued expansion may cause partial or even overall damage to the structure. Therefore, monitoring and detecting the structure in the early stage of crack propagation is important. The crack detection technology based on machine vision has been widely studied, but there are still some problems such as bad recognition effect for small cracks. In this paper, we proposed a deep learning method based on sweep signals to evaluate concrete surface crack with a width less than 1 mm. Two convolutional neural networks (CNNs) are used to analyze the one-dimensional (1D) frequency sweep signal and the two-dimensional (2D) time-frequency image, respectively, and the probability value of average damage (ADPV) is proposed to evaluate the minor damage of structural. Finally, we use the standard deviation of energy ratio change (ERVSD) and infrared thermography (IRT) to compare with ADPV to verify the effectiveness of the method proposed in this paper. The experiment results show that the method proposed in this paper can effectively predict whether the concrete surface is damaged and the severity of damage.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.119-137
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• 2022

최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.