분야    
발행기관
간행물  
발행연도  
발행기관 : 한국정보처리학회 AND 간행물명 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 AND 발행연도 : 202124 개 논문이 검색 되었습니다.
자동화 균열 탐지 시스템을 위한 딥러닝 모델에 관한 연구
지홍근 ( Ji Honggeun ) , 김지나 ( Kim Jina ) , 황시정 ( Hwang Syjung ) , 김도건 ( Kim Dogun ) , 박은일 ( Park Eunil ) , 김영석 ( Kim Young Seok ) , 류승기 ( Ryu Seung Ki )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 161~168페이지(총8페이지)
균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능...
TAG Surface Inspection, Crack Detection, Computer Vision, Deep Learning, 표면 검사, 균열 탐지, 컴퓨터 비전, 딥러닝
공유자전거 시스템의 이용 예측을 위한 K-Means 기반의 군집 알고리즘
김경옥 ( Kyoungok Kim ) , 이창환 ( Chang Hwan Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 169~178페이지(총10페이지)
최근 들어 공유자전거 시스템은 대중교통 이용이 어렵거나 불가능한 마지막 목적지까지의 거리인 “라스트 마일”을 해소하는 방안으로 주목받고 있다. 공유자전거 시스템에서는 자전거의 대여와 반납의 불균형으로 인해서 사용자가 원하는 시간에 원하는 대여소에서 자전거를 빌리거나 반납할 수 있는 문제가 자주 발생한다. 이에 자전거 재배치는 공유자전거 시스템을 효율적으로 운영하는데 매우 중요한 이슈이다. 자전거 재배치를 효율적이고 효과적으로 진행하기 위해서는 무엇보다 정확한 수요 예측이 이뤄져야 한다. 최근에는 대여소의 수요를 보다 정확하게 예측하기 위해 군집 기반의 수요 예측 모델을 활용하는 방법이 개발되고 있는데, 여기서는 군집 분석 단계가 매우 중요하다. 이 연구에서는 비결정적이고 수렴이 어려운 기존의 공유자전거 수요 예측을 위한 군집 방법의 단점을 극복하는 k-mean...
TAG Bike Sharing System, Clustering, Demand Prediction, Random Forest, 공유자전거시스템, 군집분석, 수요 예측, 랜덤 포레스트
휴먼형 로봇 손의 사물 조작 수행을 이용한 사람 데모 결합 강화학습 정책 성능 평가
박나현 ( Na Hyeon Park ) , 오지헌 ( Ji Heon Oh ) , 류가현 ( Ga Hyun Ryu ) , ( Patricio Rivera Lopez ) , ( Edwin Valarezo Anazco ) , 김태성 ( Tae Seong Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 179~186페이지(총8페이지)
로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서는 휴먼형 로봇 손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇 손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합한 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합한 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient (DA-NPG)와 NPG의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PP...
TAG Anthropomorphic Robot Hand, Deep Reinforcement Learning, Human Demonstration, Policy Optimization, 휴먼형 로봇, 강화학습, 사람 데모, 최적화 방법
AlphaPose를 활용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반 이상행동인식
배현재 ( Hyun-jae Bae ) , 장규진 ( Gyu-jin Jang ) , 김영훈 ( Young-hun Kim ) , 김진평 ( Jin-pyung Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 187~194페이지(총8페이지)
사람의 행동인식(Action Recognition)은 사람의 관절 움직임에 따라 어떤 행동을 하는지 인식하는 것이다. 이를 위해서 영상처리에 활용되는 컴퓨터 비전 태스크를 활용하였다. 사람의 행동인식은 딥러닝과 CCTV를 결합한 안전사고 대응서비스로서 안전관리 현장 내에서도 적용될 수 있다. 기존연구는 딥러닝을 활용하여 사람의 관절 키포인트 추출을 통한 행동인식 연구가 상대적으로 부족한 상태이다. 또한 안전관리 현장에서 작업자를 지속적이고 체계적으로 관리하기 어려운 문제점도 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관절 키포인트와 관절 움직임 정보만을 이용하여 위험 행동을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 자세추정방법(Pose Estimation)의 하나인 AlphaPose를 활용하여 신체 부위의 관절 키포인트를 추출하였다. ...
TAG Safety Management, Action Recognition, Pose Estimation, LSTM, Deep Learning, 안전관리, 행동인식, 딥러닝
멜로디 라인의 변곡점을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘
이보현 ( Bo Hyun Lee ) , 김명 ( Myung Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 195~200페이지(총6페이지)
동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인...
TAG Music Search Algorithm, Inflection Point of Sequence, Sequence Similarity Calculation, Sequence Comparison, 음악 검색 알고리즘, 시퀀스의 변곡점, 시퀀스 유사도 계산, 시퀀스 비교
적응적 상관도를 이용한 주성분 변수 선정에 관한 연구
고명숙 ( Ko Myung-sook )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제3호, 79~84페이지(총6페이지)
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의...
TAG Principle Component Analysis, Correlation, Eigenvalue Graph, Eigenvector Coefficient, 주성분 분석, 상관도, 고윳값 그래프, 고유벡터 계수
1D CNN과 기계 학습을 사용한 낙상 검출
김인경 ( Inkyung Kim ) , 김대희 ( Daehee Kim ) , 노송 ( Song Noh ) , 이재구 ( Jaekoo Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제3호, 85~90페이지(총6페이지)
본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학...
TAG Machine Learning, Deep Learning, Fall Detection, 1D Convolutional Neural Network, 기계 학습, 심층 학습, 낙상 검출, 1차원 합성곱 신경망
LID-DS 데이터 세트를 사용한 기계학습 알고리즘 비교 연구
박대경 ( Park Daekyeong ) , 류경준 ( Ryu Kyungjoon ) , 신동일 ( Shin Dongil ) , 신동규 ( Shin Dongkyoo ) , 박정찬 ( Park Jeongchan ) , 김진국 ( Kim Jingoog )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제3호, 91~98페이지(총8페이지)
오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 ...
TAG Machine Learning, HIDS, NIDS, LID-DS, 기계학습, 호스트 기반 침입 탐지 시스템, 네트워크 기반 침입 탐지 시스템
적외선 카메라를 이용한 비제약적 환경에서의 얼굴 인증
기민송 ( Min Song Ki ) , 최영우 ( Yeong Woo Choi )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제3호, 99~108페이지(총10페이지)
차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 ...
TAG Face Identification, Near-infrared Image, Multi Support Vector Machine, Multi-SVM, Light Overexposure, 얼굴 인증, 적외선 이미지, 멀티 서포트 벡터 머신, 정면광 노출
eGAN 모델의 성능개선을 위한 에지 검출 기법
이초연 ( Lee Cho Youn ) , 박지수 ( Ji Su Park ) , 손진곤 ( Jin Gon Shon )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제3호, 109~114페이지(총6페이지)
GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 이미지 생성모델로서 생성기 네트워크와 판별기 네트워크로 구성되며 실제 같은 이미지를 생성한다. GAN에 의해 생성된 이미지는 실제 이미지와 유사해야 하므로 생성된 이미지와 실제 이미지의 손실 오차를 최소화하는 손실함수(loss function)를 사용한다. 그러나 GAN의 손실함수는 이미지를 생성하는 학습을 불안정하게 만들어 이미지의 품질을 떨어뜨린다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GAN 관련 연구를 분석하고 에지 검출(edge detection)을 이용한 eGAN(edge GAN)을 제안한다. 실험 결과 eGAN 모델이 기존의 GAN 모델보다 성능이 개선되었다.
TAG Generative Adversarial Network, Loss Function, Edge Detection, eGAN, 생성적 적대 신경망, 손실 함수, 에지 검출
 1  2  3