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의료 영상 분류 작업에 딥뉴럴 네트워크 해석 기반 정규화의 적용에 관한 연구
전준하(Junha Jeon),주성환,문태섭(Taesup Moon) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
딥뉴럴 네트워크는 의료분야에서 질병 진단의 자동화에 유용하게 쓰일 것으로 기대된다. 하지만 딥뉴럴 네트워크는 해석기법을 사용해서 예측의 근거를 확인했을 때 그것이 타당하지 않은 경우가 많다. 최근에 연구되고 있는 Interpretation Regularization(IR)기술이 이를 보완해 줄 수 있을 것으로 기대되지만 실제 적용되기 위해서는 의료데이터셋에서 다양한 해석 기법들 중 어떤 것이 효율적인지 알아내는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이를 보완하는 연구를 진행했고 그 결과 여러 해석 기법들 중 LRP과 Grad-CAM이 IR에 사용됐을 때 분류 정확도와 신뢰도가 상승했다. 또한 적은 분할 라벨로도 이 장점을 유지하는 것을 확인하였다. 분할 라벨을 만드는데 시간과 비용이 많이 필요하므로 이는 중요한 의미를 갖는다.
Neural network based robust binary sequence denoising using iterative channel estimation
Hongjoon Ahn(안홍준),Taesup Moon(문태섭) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6
In may fields, we often use binary signals for communications. However, since devices that generate signals do not provide a perfectly clean signal, they sometimes provide binary signals mixed with noise, so we must remove noise to get clean signals. In this paper, we introduce a robust algorithm that can reconstruct clean signal from its noisy observation that is corrupted by discrete memoryless channel. The existing methods remove noise while knowing the probability of memoryless channel or assuming some prior model on the clean signal. In constrast, our algorithm can first predict the probability of the channel before removing the noise and is shown to achieve almost the equivalent denoising performance as the known noise counterpart, whithout making any assumptions on the clean signal.
Fair Feature Distillation Using Teacher Models of Larger Architecture
Sangwon Jung(정상원),Taesup Moon(문태섭) 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.11
다양한 비전 어플리케이션에서 알고리즘의 공정성을 달성하는 것은 중요해지고 있다. MMD 기반 공정한 특징 증류(MFD)라는 최신 공정성 기법은 Maximum Mean Discrepancy (MMD) 를 사용한 특징 증류 방법을 통해 기존 방법들과 비교했을 때 정확도와 공정성을 상당히 개선시켰지만, 그들은 교사 모델의 구조가 학생 모델과 같을 때만 적용될 수 있었다. 본 논문에서는, MFD를 기반으로, 더 큰 구조를 가진 교사 모델에서의 특징 증류를 통해 불공정한 편향성을 완화하는 체계적 접근법인 MFD-R을 제안한다. 광범위한 실험을 통해 우리는 MFD-R이 다른 기준 방법이나 MFD와 비교했을 때, 더 큰 교사 모델을 사용하는 이점이 있다는 것을 보인다. Achieving algorithmic fairness is becoming increasingly essential for various vision applications. Although a state-of-the-art fairness method, dubbed as MMD-based Fair feature Distillation (MFD), significantly improved accuracy and fairness via feature distillation based on Maximum Mean Discrepancy (MMD) compared to previous works, MFD could be limitedly applied into when a teacher model has the same architecture as a student model. In this paper, based on MFD, we propose a systematic approach that mitigates unfair biases via feature distillation of a teacher model of larger architecture, dubbed as MMD-based Fair feature Distillation with a regressor (MFD-R). Throughout the extensive experiments, we showed that our MFD-R benefits from the use of the larger teacher compared to MFD as well as other baseline methods.
다차원 데이터를 이용한 DCNN 기반의 미국 전역 PM2.5 농도 추정
박용비(Yongbee Park),문태섭(Taesup Moon) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6
Estimating PM2.5 concentration of unmeasurable region is an important issue in environmental studies because PM2.5 is not measurable in most region unless costly physical ground monitoring sensors are deployed. This paper proposes a deep convolutional neural network model to estimate the PM2.5 concentration of overall region of US using various data such as nearby PM2.5 measurements, AOD, meteorological fields, land-use variable and regional and temporal dummy variables. This model uses not only the target point data but also the surrounding points data as input and convolutional neural network is used to reflect on the spatial characteristic. The model suggested in this paper gives more accurate estimations compared to other state-of-the-art models and the visualization of estimated values in overall US region shows plausible estimation results.
곱셈노이즈 제거를 위한 뉴럴 이미지 디노이징 알고리즘의 정규화
주성환(Sunghwan Joo),문태섭(Taesup Moon) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6
Multiplicative noise is a noise that degrade the quality of images. Despeckling, which also called denoising, is recovering process from noised images to original images. One of the recent approach for despeckling is neural network with unbiased estimator that network can be trained by only noise image. However, during fine tuning neural network by unbiased estimator, it usually fall in to overfitting. This paper suggest unbiased estimator for multiplicative noise and three biased estimator to overcome overfitting problem of fine tuning. This paper showed that three approaches are experimentally better than unbiased estimator.