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임베디드 보드 환경에서 실시간 객체 탐지를 위한 필터 프루닝 연구
서종웅 ( Jongwoong Seo ),안한세 ( Hanse Ahn ),손승욱 ( Seungwook Son ),정용화 ( Yongwha Chung ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
딥러닝 기술은 더 많은 분야와 과제에 적용되기 위해서 네트워크는 더 복잡하고 거대한 형태로 발전해왔다. YOLOv7-tiny과 같은 객체탐지 네트워크는 다양한 객체와 환경에서 활용하기 위해 COCO 데이터 세트를 대상으로 발전해왔다. 그러나 본 논문에서 적용할 모델은 임베디드 보드 환경에서 실시간으로 1개의 Class를 대상으로 객체를 탐지하는 네트워크 모델이 찾고자 프루닝을 적용하였다. 모델의 프루닝을 할 필터를 찾기 위해 본 논문에서는 클러스터링을 통한 필터 프루닝 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용했을 때 기준 모델보다 정확도가 7.6% 감소하였으나, 파라미터가 1% 미만으로 남고, 속도는 2.1배 증가함을 확인하였다.
이경준(Kyeongjun Lee),강한세(Hanse Kang),정소윤(Soyun Jeong),홍준기(Junki Hong) 한국데이터정보과학회 2021 한국데이터정보과학회지 Vol.32 No.6
일반적으로 신뢰성 시험에서 모든 자료는 하나의 위험 요인에 의해서 결정되지 않는다. 또한, 모든 자료가 제대로 관측되어 기록되지 않을 가능성이 매우 높다. 이러한 중도절단 상황 중 점진적 중도절단 (progressive censoring scheme)을 최근 연구에서 많이 고려하고 있다. 하지만 점진적 중도절단 상황에서 관측되는 시점의 자료들 사이에는 관측원의 실수 혹은 관측 기계의 오류로 인하여 또 다른 중도절단이 발생할 수 있다. 이에 다중 점진적 중도절단 (multiply progressive censoring scheme)을 새롭게 제안되었다. 따라서 본 연구는 다중 점진적 중도절단의 경쟁적 위험 모형에서 지수 분포의 모수를 최대우도추정량 및 좌우 대칭인 손실함수 (squared error loss function, SELF)와 좌우 비대칭인 손실함수 (precautionary loss function, PrL; DeGroot loss function, DeL)를 이용한 베이즈 추정량을 구하였다. 또한, 베이즈 추정량 계산을 위해 Lindley의 근사 방법을 사용하였다. 그리고 제안된 추정량들을 비교하기 위하여 평균제곱 오차와 편의를 이용하였다. In lifetime data analysis, it is generally known that more than one cause or risk factor may be present at the same time. Also, generally, it is known that the lifetimes of test items may not be recorded exactly. Recently, progressive censoring schemes have become quite popular in a lifetime data analysis. But, there are many situation in life testing experiments in which units are lost or removed from experimentation before failure. In this reason, multiply progressive censoring scheme was introduced. Therefore, in this paper, we derive the maximum likelihood estimators and Bayes estimators of parameters for competing risks exponential data under multiply progressive censoring scheme. The Bayes estimators of parameters for the competing risks exponential distribution with multiply progressive censoring under the squared error loss function (SELF), precautionary loss function (PrL) and DeGroot loss function (DeL) are provided. Lindley’s approximate method is used to compute Bayes estimators. To know the performance of proposed estimators of parameters for competing risks exponentlai data under multiply progressive censoring scheme, a numerical study is conducted.
손승욱 ( Seungwook Son ),안한세 ( Hanse Ahn ),이나연 ( Nayeon Lee ),안윤호 ( Yunho An ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
CNN 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 영상에서 돈사의 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제점은 싱글 모델로서는 정확도 개선의 한계가 있어, 복수개의 모델을 이용한 모델 앙상블 기법을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 영상 처리 기법을 사용하여 생성된 상호 보안적인 데이터를 통해 학습된 두 개의 TinyYOLOv4 모델을 결합하면, 돼지 객체 탐지의 정확도가 하나의 TinyYOLOv4 모델에 비하여 획기적으로 개선되었음을 확인하였다.
홍민기 ( Minki Hong ),안한세 ( Hanse Ahn ),이종욱 ( Jonguk Lee ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
전염성이 매우 강한 돼지 호흡기 질병을 빠른 시간 내에 정확하게 탐지하지 못한다면 해당 돈사는 물론 타지역으로 전파되어 심각한 경제적 손실이 발생한다. 본 논문은 이와 같은 돼지 호흡기 질병을 저가격의 임베디드 보드에서도 탐지가 가능한 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 돈사에 설치한 소리센서로부터 돼지의 이상 소리를 자동으로 탐지한 후, 탐지한 소리 시그널을 스펙트로그램으로 변환한다. 마지막으로, 스펙트로그램은 딥러닝 알고리즘에 적용되어 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 식별한다. 이 때, 일반 컴퓨터 환경에 비해 비용 부담이 적은 임베디드 환경에서 실행되기 위하여 경량 딥러닝 모델인 MnasNet 을 사용하였으며, 임베디드 보드인 NVIDIA TX-2 에서 해당 시스템의 호흡기 질병 식별 성능을 확인한 결과 높은 탐지 성능과 실시간 탐지가 가능함을 확인하였다.
자율주행 트랙터 환경에서 쓰러진 사람에 대한 데이터 증강
백화평 ( Hwapyeong Baek ),안한세 ( Hanse Ahn ),채희성 ( Heesung Chae ),정용화 ( Yongwha Chung ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
데이터 증강은 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 일반화 성능을 향상시킨다. 이는 과적합 문제를 해결하고 정확도를 높이는 데 도움을 준다. 과적합을 해결하기 위해서 본 논문에서는 분할 마스크 라벨링을 자동화하여 효율성을 높이고, RoI를 활용한 분할 Copy-Paste 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용한 결과 YOLOv8 모델에서 기존의 분할, 박스 Copy-Paste 데이터 증강 기법과 비교해서 쓰러진 사람 객체에 대한 정확도가 10.2% 증가함으로써 제안한 방법이 일반화 성능을 높이는 데 효과가 있음을 확인하였다.