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한국정보처리학회> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학> 학습 성능 향상을 위한 차원 축소 기법 기반 재난 시뮬레이션 강화학습 환경 구성 및 활용

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학습 성능 향상을 위한 차원 축소 기법 기반 재난 시뮬레이션 강화학습 환경 구성 및 활용

The Design and Practice of Disaster Response RL Environment Using Dimension Reduction Method for Training Performance Enhancement

여상호 ( Sangho Yeo ) , 이승준 ( Seungjun Lee ) , 오상윤 ( Sangyoon Oh )
  • : 한국정보처리학회
  • : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권7호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 07월
  • : 263-270(8pages)
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학

DOI


목차

1. 서 론
2. 관련 연구
3. 차원 축소 기법을 활용한 재난 대응 시뮬레이션 기반 강화학습 환경 구성
4. 실 험
5. 결론 및 향후 계획
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강화학습은 학습을 통해 최적의 행동정책을 탐색하는 기법으로써, 재난 상황에서 효과적인 인명 구조 및 재난 대응 문제 해결을 위해 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존 재난 대응을 위한 강화학습 기법은 상대적으로 단순한 그리드, 그래프와 같은 환경 혹은 자체 개발한 강화학습 환경을 통해 평가를 수행함에 따라 그 실용성이 충분히 검증되지 않았다. 본 논문에서는 강화학습 기법을 실세계 환경에서 사용하기 위해 기존 개발된 재난 시뮬레이션 환경의 복잡한 프로퍼티를 활용하는 강화학습 환경 구성과 활용 결과를 제시하고자 한다. 본 제안 강화학습 환경의 구성을 위하여 재난 시뮬레이션과 강화학습 에이전트 간 강화학습 커뮤니케이션 채널 및 인터페이스를 구축하였으며, 시뮬레이션 환경이 제공하는 고차원의 프로퍼티 정보의 활용을 위해 비-이미지 피쳐 벡터(non-image feature vector)에 이미지 변환방식을 적용하였다. 실험을 통해 본 제안 방식이 건물 화재 피해도를 기준으로 한 평가에서 기존 방식 대비 가장 낮은 건물 화재 피해를 기록한 것을 확인하였다.
Reinforcement learning(RL) is the method to find an optimal policy through training. and it is one of popular methods for solving lifesaving and disaster response problems effectively. However, the conventional reinforcement learning method for disaster response utilizes either simple environment such as. grid and graph or a self-developed environment that are hard to verify the practical effectiveness. In this paper, we propose the design of a disaster response RL environment which utilizes the detailed property information of the disaster simulation in order to utilize the reinforcement learning method in the real world. For the RL environment, we design and build the reinforcement learning communication as well as the interface between the RL agent and the disaster simulation. Also, we apply the dimension reduction method for converting non-image feature vectors into image format which is effectively utilized with convolution layer to utilize the high-dimensional and detailed property of the disaster simulation. To verify the effectiveness of our proposed method, we conducted empirical evaluations and it shows that our proposed method outperformed conventional methods in the building fire damage.

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  • : 공학분야  > 전자공학
  • : KCI등재
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  • : 월간
  • : 2287-5905
  • : 2734-0503
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2012-2021
  • : 670


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10권12호(2021년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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1개인별 유전자 네트워크 구축 및 페이지랭크를 이용한 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법

저자 : 정희원 ( Jung Hee Won ) , 박지우 ( Park Ji Woo ) , 안재균 ( Ahn Jae Gyoon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 547-554 (8 pages)

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암을 유발하는 유전자는 모든 암 환자에게 공통적인 것은 아니며, 이러한 환자 특이적 암 유발 유전자의 탐색은 개인 맟춤형 암 치료 및 항암제 개발에 있어서 매우 중요하다. 환자 특이적 암 유발 유전자를 찾기 위한 생물 정보학 연구들이 있어왔지만, 아직 정확도 면에서는 발전의 여지가 있다. 본 논문에서는 환자 특이적 암 유발 유전자를 탐색하기 위하여 NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification)라는 방법을 제안한다. NPD는 환자 특이적 유전자 네트워크를 구축하고, 여기에 수정된 PageRank 알고리즘을 적용하여 유전자에 점수를 부여한 후, 유전적 변이 데이터를 사용한 승률 계산 방법을 통하여 암 유발 유전자를 찾는 세 단계로 이루어진다. TCGA 데이터베이스의 여섯 개의 암 데이터에 NPD를 적용한 결과, NPD가 기존의 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법들보다 전체적으로 높은 F1 점수를 보여줌을 확인할 수 있었다.


Cancer patients can have different kinds of cancer driver genes, and identification of these patient-specific cancer driver genes is an important step in the development of personalized cancer treatment and drug development. Several bioinformatic methods have been proposed for this purpose, but there is room for improvement in terms of accuracy. In this paper, we propose NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification) for identifying patient-specific cancer driver genes. NPD consists of three steps, constructing a patient-specific gene network, applying the modified PageRank algorithm to assign scores to genes, and identifying cancer driver genes through a score comparison method. We applied NPD on six cancer types of TCGA data, and found that NPD showed generally higher F1 score compared to existing patient-specific cancer driver gene identification methods.

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2다중 레이블 분류를 활용한 안면 피부 질환 인식에 관한 연구

저자 : 임채현 ( Chae Hyun Lim ) , 손민지 ( Son Min Ji ) , 김명호 ( Kim Myung Ho )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 555-560 (6 pages)

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최근 안면 피부 미용에 대한 사람들의 관심이 높아짐에 따라 딥 러닝을 활용한 안면 피부 미용을 위한 피부 질환 인식 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여드름을 비롯한 다양한 피부 질환을 인식한다. 기존의 연구들은 단일 피부 질환만을 인식하지만, 안면에 발생하는 피부질환은 더 다양하고 복합적으로 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Inception-ResNet V2 모델을 활용하여 다중 레이블 분류 방법으로 여드름, 블랙헤드, 주근깨, 검버섯, 일반 피부, 화이트헤드에 관한 복합적인 피부 질환을 인식한다. 사용한 평가 지표 중 정확도는 98.8%, 해밍손실은 0.003을 달성하였고, 단일 클래스별 정밀도, 재현율, F1-점수는 모두 96.6% 이상을 달성하였다.


Recently, as people's interest in facial skin beauty has increased, research on skin disease recognition for facial skin beauty is being conducted by using deep learning. These studies recognized a variety of skin diseases, including acne. Existing studies can recognize only the single skin diseases, but skin diseases that occur on the face can enact in a more diverse and complex manner. Therefore, in this paper, complex skin diseases such as acne, blackheads, freckles, age spots, normal skin, and whiteheads are identified using the Inception-ResNet V2 deep learning mode with multi-label classification. The accuracy was 98.8%, hamming loss was 0.003, and precision, recall, F1-Score achieved 96.6% or more for each single class.

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3YOLOv5와 모션벡터를 활용한 트램-보행자 충돌 예측 방법 연구

저자 : 김영민 ( Young-min Kim ) , 안현욱 ( Hyeon-uk An ) , 전희균 ( Hee-gyun Jeon ) , 김진평 ( Jin-pyeong Kim ) , 장규진 ( Gyu-jin Jang ) , 황현철 ( Hyeon-chyeol Hwang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 561-568 (8 pages)

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최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.


In recent years, autonomous driving technologies have become a high-value-added technology that attracts attention in the fields of science and industry. For smooth Self-driving, it is necessary to accurately detect an object and estimate its movement speed in real time. CNN-based deep learning algorithms and conventional dense optical flows have a large consumption time, making it difficult to detect objects and estimate its movement speed in real time. In this paper, using a single camera image, fast object detection was performed using the YOLOv5 algorithm, a deep learning algorithm, and fast estimation of the speed of the object was performed by using a local dense optical flow modified from the existing dense optical flow based on the detected object. Based on this algorithm, we present a system that can predict the collision time and probability, and through this system, we intend to contribute to prevent tram accidents.

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4검증 자료를 활용한 가짜뉴스 탐지 자동화 연구

저자 : 한윤진 ( Yoon-jin Han ) , 김근형 ( Geun-hyung Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 569-578 (10 pages)

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오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.


Thanks to web development today, we can easily access online news via various media. As much as it is easy to access online news, we often face fake news pretending to be true. As fake news items have become a global problem, fact-checking services are provided domestically, too. However, these are based on expert-based manual detection, and research to provide technologies that automate the detection of fake news is being actively conducted. As for the existing research, detection is made available based on contextual characteristics of an article and the comparison of a title and the main article. However, there is a limit to such an attempt making detection difficult when manipulation precision has become high. Therefore, this study suggests using a verifying article to decide whether a news item is genuine or not to be affected by article manipulation. Also, to improve the precision of fake news detection, the study added a process to summarize a subject article and a verifying article through the summarization model. In order to verify the suggested algorithm, this study conducted verification for summarization method of documents, verification for search method of verification articles, and verification for the precision of fake news detection in the finally suggested algorithm. The algorithm suggested in this study can be helpful to identify the truth of an article before it is applied to media sources and made available online via various media sources.

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5시계열 예측을 위한 스타일 기반 트랜스포머

저자 : 김동건 ( Dong-keon Kim ) , 김광수 ( Kwangsu Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 579-586 (8 pages)

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시계열 예측은 과거 시점의 정보를 토대로 미래 시점의 정보를 예측하는 것을 말한다. 향후 시점의 정보를 정확하게 예측하는 것은 다양한 분야 전략 수립, 정책 결정 등을 위해 활용되기 때문에 매우 중요하다. 최근에는 트랜스포머 모델이 시계열 예측 모델로서 주로 연구되고 있다. 그러나 기존의 트랜스포머의 모델은 예측 순차를 출력할 때 출력 결과를 다시 입력하는 자가회귀 구조로 되어 있다는 한계점이 있다. 이 한계점은 멀리 떨어진 시점을 예측할 때 정확도가 떨어진다는 문제점을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고 더 정확한 시계열 예측을 위해 스타일 변환 기법에 착안한 순차 디코딩 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 트랜스포머-인코더에서 과거 정보의 특성을 추출하고, 이를 스타일-기반디코더에 반영하여 예측 시계열을 생성하는 구조로 되어 있다. 이 구조는 자가회귀 방식의 기존의 트랜스포머의 디코더 구조와 다르게, 예측 순차를 한꺼번에 출력하기 때문에 더 먼 시점의 정보를 좀 더 정확히 예측할 수 있다는 장점이 있다. 서로 다른 데이터 특성을 가지는 다양한 시계열 데이터셋으로 예측 실험을 진행한 결과, 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 다른 시계열 예측 모델보다 예측 정확도가 우수하다는 것을 보인다.


Time series forecasting refers to predicting future time information based on past time information. Accurately predicting future information is crucial because it is used for establishing strategies or making policy decisions in various fields. Recently, a transformer model has been mainly studied for a time series prediction model. However, the existing transformer model has a limitation in that it has an auto-regressive structure in which the output result is input again when the prediction sequence is output. This limitation causes a problem in that accuracy is lowered when predicting a distant time point. This paper proposes a sequential decoding model focusing on the style transformation technique to handle these problems and make more precise time series forecasting. The proposed model has a structure in which the contents of past data are extracted from the transformer-encoder and reflected in the style-based decoder to generate the predictive sequence. Unlike the decoder structure of the conventional auto-regressive transformer, this structure has the advantage of being able to more accurately predict information from a distant view because the prediction sequence is output all at once. As a result of conducting a prediction experiment with various time series datasets with different data characteristics, it was shown that the model presented in this paper has better prediction accuracy than other existing time series prediction models.

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6뇌파의 중첩 분할에 기반한 CNN 앙상블 모델을 이용한 뇌전증 발작 검출

저자 : 김민기 ( Min-ki Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 587-594 (8 pages)

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뇌파(electroencephalogram, EEG)를 이용한 진단이 확대되면서 EEG 신호를 자동으로 분류하기 위한 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 일반인과 뇌전증 환자에게서 추출한 EEG 신호를 효과적으로 식별할 수 있는 CNN 모델을 제안한다. CNN의 학습에 필요한 데이터를 확장하기 위하여 EEG 신호를 낮은 차원의 신호로 분할하고, 이것을 다시 여러 개의 세그먼트로 중첩 분할하여 CNN 학습에 이용한다. 이와 더불어 CNN의 성능을 개선하기 위하여 CNN 앙상블 전략을 제안한다. 공개된 Bonn 데이터세트로 실험을 수행한 결과 뇌전증 발작을 99.0% 이상의 정확도로 검출하였고, 앙상블 방식에 의해 3-클래스와 5-클래스의 EEG 분류에서 정확도가 향상되었다.


As the diagnosis using encephalography(EEG) has been expanded, various studies have been actively performed for classifying EEG automatically. This paper proposes a CNN model that can effectively classify EEG signals acquired from healthy persons and patients with epilepsy. We segment the EEG signals into sub-signals with smaller dimension to augment the EEG data that is necessary to train the CNN model. Then the sub-signals are segmented again with overlap and they are used for training the CNN model. We also propose ensemble strategy in order to improve the classification accuracy. Experimental result using public Bonn dataset shows that the CNN can detect the epileptic seizure with the accuracy above 99.0%. It also shows that the ensemble method improves the accuracy of 3-class and 5-class EEG classification.

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7Cloud Robotics Platform 환경에서 Node간 안전한 통신 기법

저자 : 김형주 ( Hyungjoo Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 595-602 (8 pages)

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로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.


The robot is developing into a software-oriented shape that recognizes the surrounding situation and is given a task. Cloud Robotics Platform is a method to support Service Oriented Architecture shape for robots, and it is a cloud-based method to provide necessary tasks and motion controllers depending on the situation. As it evolves into a humanoid robot, the robot will be used to help humans in generalized daily life according to the three robot principles. Therefore, in addition to robots for specific individuals, robots as public goods that can help all humans depending on the situation will be universal. Therefore, the importance of information security in the Cloud Robotics Computing environment is analyzed to be composed of people, robots, service applications on the cloud that give intelligence to robots, and a cloud bridge that connects robots and clouds. It will become an indispensable element for In this paper, we propose a Security Scheme that can provide security for communication between people, robots, cloud bridges, and cloud systems in the Cloud Robotics Computing environment for intelligent robots, enabling robot services that are safe from hacking and protect personal information.

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1관성항법소프트웨어 SPL(Software Product Line) 구현을 위한 플랫폼 범위결정 기법

저자 : 박삼준 ( Samjoon Park ) , 노성규 ( Sungkyu Noh ) , 이관우 ( Kwanwoo Lee ) , 박병수 ( Byungsu Park ) , 남성호 ( Seongho Nam )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 7호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 251-256 (6 pages)

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SPLE (Software Product Line Engineering)는 소프트웨어 재사용 방법론 중의 하나이다. SPLE의 핵심적인 활동 중 하나는 재사용 가능한 자산 개발에 필요한 피처의 범위를 결정하는 활동이다. 기존 범위결정 방법은 국방 분야에 적용하는데 한계가 있어서, 본 논문에서는 무기체계 항법시스템에 적용 가능한 범위결정 방법을 제안하고, 그 적용 사례를 제시한다. 제안된 방법은 먼저 피처 이익 관점에서 플랫폼 적용 대상 피처의 범위를 결정한다. 그런 다음 제품 이익 관점에서 피처의 범위를 조정하고, 총 비용 관점에서 플랫폼 대상 피처와 제품라인에 포함될 피처의 최종 범위를 결정한다. 본 논문에서는 항법소프트웨어 제품라인에 대해 엔지니어링 할 피처의 범위를 결정하는 방법을 보여줌으로써 제안된 방법의 적용 가능성을 입증하고 평가한다.

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2국토 교통 공공데이터 기반 블랙아이스 발생 구간 예측 모델

저자 : 나정호 ( Jeong Ho Na ) , 윤성호 ( Sung-ho Yoon ) , 오효정 ( Hyo-jung Oh )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 7호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 257-262 (6 pages)

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매년 동절기 블랙아이스(Black Ice)로 인한 사고는 빈번하게 발생하고 있으며, 치사율은 다른 교통사고에 비해 매우 높다. 따라서 블랙아이스 발생 구간을 사전에 예측하기 위한 체계화된 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 이질(heterogeneous)·다형(diverse)의 데이터를 활용한 블랙아이스 발생 구간 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 국토 교통 공공데이터와 기상 공공데이터 42종의 12,574,630건을 수집하여, 결측값을 처리하고 정규화하는 등의 전처리 과정을 수행한 뒤 최종 약 60만여 건의 정제 데이터셋을 구축하였다. 수집된 요인들의 상관관계를 분석하여 블랙아이스 예측에 유효한 영향을 주는 21개 요인을 선별, 다양한 학습모델을 조합하는 방법을 통해 블랙아이스 발생 예측 모델을 구현하였다. 이를 통해 개발된 예측 모델은 최종적으로 노선별 블랙아이스 위험지수 도출에 사용되어 블랙아이스 발생 경고 서비스를 위한 사전 연구로 활용될 것이다.

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3학습 성능 향상을 위한 차원 축소 기법 기반 재난 시뮬레이션 강화학습 환경 구성 및 활용

저자 : 여상호 ( Sangho Yeo ) , 이승준 ( Seungjun Lee ) , 오상윤 ( Sangyoon Oh )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 7호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 263-270 (8 pages)

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강화학습은 학습을 통해 최적의 행동정책을 탐색하는 기법으로써, 재난 상황에서 효과적인 인명 구조 및 재난 대응 문제 해결을 위해 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존 재난 대응을 위한 강화학습 기법은 상대적으로 단순한 그리드, 그래프와 같은 환경 혹은 자체 개발한 강화학습 환경을 통해 평가를 수행함에 따라 그 실용성이 충분히 검증되지 않았다. 본 논문에서는 강화학습 기법을 실세계 환경에서 사용하기 위해 기존 개발된 재난 시뮬레이션 환경의 복잡한 프로퍼티를 활용하는 강화학습 환경 구성과 활용 결과를 제시하고자 한다. 본 제안 강화학습 환경의 구성을 위하여 재난 시뮬레이션과 강화학습 에이전트 간 강화학습 커뮤니케이션 채널 및 인터페이스를 구축하였으며, 시뮬레이션 환경이 제공하는 고차원의 프로퍼티 정보의 활용을 위해 비-이미지 피쳐 벡터(non-image feature vector)에 이미지 변환방식을 적용하였다. 실험을 통해 본 제안 방식이 건물 화재 피해도를 기준으로 한 평가에서 기존 방식 대비 가장 낮은 건물 화재 피해를 기록한 것을 확인하였다.

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4Few-Shot Learning을 사용한 호스트 기반 침입 탐지 모델

저자 : 박대경 ( Park Daekyeong ) , 신동일 ( Shin Dongil ) , 신동규 ( Shin Dongkyoo ) , 김상수 ( Kim Sangsoo )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 7호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 271-278 (8 pages)

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현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.

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5Stereo Vision과 AlphaPose를 이용한 다중 객체 거리 추정 방법에 관한 연구

저자 : 이주민 ( Ju-min Lee ) , 배현재 ( Hyeon-jae Bae ) , 장규진 ( Gyu-jin Jang ) , 김진평 ( Jin-pyeong Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 7호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 279-286 (8 pages)

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최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

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