필기체 숫자 데이터 차원 감소를 위한 선분 특징 분석 알고리즘

김창민 ( Chang-min Kim ) , 이우범 ( Woo-beom Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제4호, 125~132페이지(총8페이지)

인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검...

TAG MLP, Line-Segment Feature Analysis, Eigenvalue, Data Dimension Reduction, Handwritten-Digits Recognition, 신경망, 선분특징분석, 고유값, 데이터 차원 감소, 필기체 숫자 인식

신뢰성있는 딥러닝 기반 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어

문종혁 ( Jong Hyeok Mun ) , 김도형 ( Do Hyung Kim ) , 최종선 ( Jong Sun Choi ) , 최재영 ( Jae Young Choi )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제4호, 133~142페이지(총10페이지)

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 ...

TAG Trusted Deep Learning, Model Reference, Deep Learning Description Language, Traffic Situation Analysis Model, 신뢰성있는 딥러닝, 모델 참조, 딥러닝 기술 언어, 교통상황 분석 모델

C-COMA: 동적 다중 에이전트 환경을 위한 지속적인 강화 학습 모델

정규열 ( Kyueyeol Jung ) , 김인철 ( Incheol Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제4호, 143~152페이지(총10페이지)

다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 ...

TAG Multiagent Reinforcement Learning, Dynamic Environment, Continual Learning, Starcraft II, 다중 에어전트 강화 학습, 동적 환경, 지속 학습

영상 콘텐츠의 신뢰도 평가를 위한 언어와 비언어 통합 감성 분석 시스템

신희원 ( Hee Won Shin ) , 이소정 ( So Jeong Lee ) , 손규진 ( Gyu Jin Son ) , 김혜린 ( Hye Rin Kim ) , 김윤희 ( Yoonhee Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제4호, 153~160페이지(총8페이지)

IT 기술 발달에 따른 영상 콘텐츠 생산과 소비가 증가함에 따라 영상 콘텐츠를 통한 제품 리뷰 정보로 구매의사 결정이 빈번해졌다. 따라서, 리뷰 영상에 대한 신뢰성을 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 리뷰 영상을 얼굴 표정 분석과 텍스트 마이닝을 통해 리뷰어의 표정과 음성을 분석하여 영상의 신뢰도를 분석한다. 영상 내 인물 표정의 감성 값을 추출하는 알고리즘을 활용하여 비언어 감성을 정량화하고, 유의미한 감정변화 구간을 추출한다. 유의미한 감정 변화 구간의 리뷰어 음성을 텍스트화하여 표준어 및 비표준어 감성 사전 활용을 통해 긍정과 부정으로 리뷰에 대한 언어 감성 분석 후 수치화 한다. 비언어 감성 분석과 언어 감성 분석의 결과를 통합하여 일치 여부에 따라 신뢰도를 도출한다. 본 연구를 통해 영상 콘텐츠의 신뢰성 평가 방법을 제시한다.

TAG Verbal Sentiment Analysis, Nonverbal Sentiment Analysis, Youtube, Natural Language Processing, 언어 감성 분석, 비언어 감성 분석, 유튜브, 자연어 처리

자동차 개발 프로세스에서의 보안 내재화 방법론

정승연 ( Seungyeon Jeong ) , 강수영 ( Sooyoung Kang ) , 김승주 ( Seungjoo Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제12호, 387~402페이지(총16페이지)

기존의 자동차 개발은 주로 정확성(Correctness) 및 안전성(Safety) 확보에 초점을 맞추어 왔으며, 이에 반해 보안성(Security)은 비교적 소홀하게 다루어져 왔다. 하지만 최근 자동차의 인터넷 연결성이 높아짐에 따라 자동차 해킹 사례가 증가하면서, 유엔유럽경제위원회(United Nations Economic Commission for Europe, UNECE)와 같은 국제기관은 자동차 개발에 대한 보안성을 확보하기 위해 사이버보안 규제를 준비하고 있다. 다른 IT 제품과 마찬가지로 자동차 사이버보안 규제에서 또한 개발 초기부터 보안성을 고려하는 “보안 내재화(Security by Design)”의 개념을 강조한다. 특히 자동차 개발은 생명주기가 길고 공급망이 복잡하기 때문에 개발 ...

TAG Automotive Development, Evidence-based Standards, Secure SDLC, UNECE Cybersecurity Regulation, 자동차 개발, 증거 기반 표준, UNECE 사이버보안 규제

스킵연결이 적용된 오토인코더 모델의 클러스터링 성능 분석

조인수 ( In-su Jo ) , 강윤희 ( Yunhee Kang ) , 최동빈 ( Dong-bin Choi ) , 박용범 ( Young B. Park )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제12호, 403~410페이지(총8페이지)

오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 ...

TAG Skip Connection, Autoencoder, Clustering, Superresolution, 스킵연결, 오토인코더, 클러스터링, 초해상도

네트워크 트래픽 데이터의 희소 클래스 분류 문제 해결을 위한 전처리 연구

류경준 ( Ryu Kyung Joon ) , 신동일 ( Shin Dongil ) , 신동규 ( Shin Dongkyoo ) , 박정찬 ( Park Jeongchan ) , 김진국 ( Kim Jingoog )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제12호, 411~418페이지(총8페이지)

정보보안을 위한 IDS(Intrusion Detection Systems)는 통상적으로 서명기반(signature based) 침입탐지시스템과 이상기반(anomaly-based) 침입탐지시스템으로 분류한다. 이 중에서도 네트워크에서 발생하는 트래픽 데이터를 기계학습으로 분석하는 이상기반 IDS 연구가 활발하게 진행됐다. 본 논문에서는 공격 유형 학습에 사용되는 데이터에 존재하는 희소 클래스 문제로 인한 성능 저하를 해결하기 위한 전처리 방안에 대해 연구했다. 희소 클래스(Rare Class)와 준 희소 클래스(Semi Rare Class)를 기준으로 데이터를 재구성하여 기계학습의 분류 성능의 개선에 대하여 실험했다. 재구성된 3종의 데이터 세트에 대하여 Wrapper와 Filter 방식을 연이어 적용하는 하이브...

TAG Machine Learning, Rare Class, Semi Rare Class, Pre-processing, Feature Selection, 기계학습, 희소 클래스, 준 희소 클래스, 전처리, 특징 선택

제조업 전력량 예측 정확성 향상을 위한 Double Encoder-Decoder 모델

조영창 ( Yeongchang Cho ) , 고병길 ( Byung Gill Go ) , 성종훈 ( Jong Hoon Sung ) , 조영식 ( Yeong Sik Cho )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제12호, 419~430페이지(총12페이지)

본 연구는 기존 전력량 예측 모델의 구조를 변경하여 모델의 예측 능력을 향상 시킬 수 있는 방법에 관하여 연구하였다. 전기에 대한 수요는 그 어느 때보다 증가하고 있다. 산업 부문에서는 그 어느 부문 보다 전기 소모량이 많음으로, 더욱 정확한 공장 지역의 전력량 소모 예측 모델이 잉여 에너지 생산을 줄이기 위해 주목을 받고 있다. 우리는 2개의 개별 encoder와 한개의 decoder를 사용하여, 장기와 단기 데이터를 모두 사용하는 double encoder-decoder 모델을 제안한다. 우리는 제안된 모델을 세홍(주)의 생산 구역에서 2019년 1월 1일부터 2019년 6월 30일 까지 모집된 전력 소모량 데이터에서 평가 하였다. double encoder-decoder 모델은 기존의 encoder-decoder 모델을 사용했을 때와 비교하여...

TAG Time-Series Forecasting, Deep Learning, Machine Learning, 시계열 예측, 딥러닝, 머신러닝

다중 문턱치를 이용한 입술 윤곽 검출 방법

김정엽 ( Kim Jeong Yeop )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제12호, 431~438페이지(총8페이지)

본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데...

TAG Lip Contour, Lip Detection, Lip Segmentation, 입술 윤곽, 입술 검출, 입술 영역분할

4차 산업혁명 시대의 에듀테크

박지수 ( Ji Su Park ) , 길준민 ( Joon-min Gil )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2020] 제9권 제11호, 329~331페이지(총3페이지)

에듀테크는 교육(Education)과 기술(Technology)의 합성된 단어로서, 4차 산업혁명 시대의 교육 패러다임이다. 이는 4차 산업혁명의 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI), 로봇, 가상현실(Virtual reality; VR) 등 정보통신기술(ICT)을 활용한 차세대 교육을 의미한다. ICT에서의 교육은 온라인 강의로 이러닝(e-Learning)이 사용되고 있으나, 코로나-19로 인해 비대면 교육에 대한 수유가 급증함에 따라 이러닝과 함께 에듀테크가 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 배지서비스 플랫폼, 시뮬레이션 기반 협동형 이러닝 시스템, 동영상 영어사전, 그리고 블록체인 기반의 접근제어 감사시스템에 대한 심사 완료된 논문들을 분석한다.

TAG Edutech, E-Learning, Blockchain, Simulation, 에듀테크, 이러닝, 블록체인, 시뮬레이션

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