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14 posts tagged with "Deep learning"

딥러닝 - 다층 신경망을 이용한 표현 학습 및 패턴 인식 기술

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Deep learning-driven IoT solution for smart tomato farming

· 5 min read
Akshit Saxena
Aayushi Agarwal
Bhavya Nagrath
Carmel Sanjana Jayavanth
Shamita Thulasidoss
S. Maheswari
P. Sasikumar

논문 정보​

  • 제목: Deep learning-driven IoT solution for smart tomato farming
  • 저자: Akshit Saxena, Aayushi Agarwal, Bhavya Nagrath, Carmel Sanjana Jayavanth, Shamita Thulasidoss, S. Maheswari, P. Sasikumar (Vellore Institute of Technology)
  • 학회/저널: Scientific Reports
  • 발행일: 2025-08-24
  • DOI: 10.1038/s41598-025-15615-3
  • 주요 연구 내용: ESP32 기반 무선 센서 네트워크(토양 수분, 온도, 습도)를 사용하여 온실 환경 데이터를 실시간으로 수집하고, 라즈베리 파이와 YOLOv8 딥러닝 모델을 이용해 토마토의 숙성 단계를 이미지 기반으로 자동 분류하는 IoT 스마트 농업 플랫폼을 제안함.
  • 주요 결과 및 결론: 제안된 시스템은 실시간 모니터링 기능을 성공적으로 시연했으며, 양자화 및 가지치기 등 최적화된 YOLOv8 모델은 52.8%의 분류 정확도를 유지하면서 추론 속도를 35% 향상시켰음. 에너지 소비량 분석 결과, ESP32 센서는 일일 8.91Wh, 라즈베리 파이는 78Wh를 소모하는 것으로 나타남.
  • 기여점: 실제 온실 환경에서 수집한 이미지를 활용하여 IoT와 딥러닝을 통합한 실용적인 토마토 농업 모니터링 프로토타입을 구현함. 또한, 시스템 구성 요소의 상세한 에너지 소비 프로파일링을 제공하여 향후 엣지 AI 기반의 확장 가능한 시스템 설계에 기여함.

WHAT DOES IT MEAN TO BE A TRANSFORMER? INSIGHTS FROM A THEORETICAL HESSIAN ANALYSIS

· 5 min read
Weronika Ormaniec
Felix Dangel
Sidak Pal Singh

논문 정보​

  • 제목: WHAT DOES IT MEAN TO BE A TRANSFORMER? INSIGHTS FROM A THEORETICAL HESSIAN ANALYSIS
  • 저자: Weronika Ormaniec (ETH Zürich), Felix Dangel (Vector Institute), Sidak Pal Singh (ETH Zürich)
  • 학회/저널: ICLR 2025
  • 발행일: 2025-03-17
  • DOI: 해당 없음
  • 주요 연구 내용: 단일 셀프 어텐션 레이어의 손실 함수에 대한 헤시안 행렬을 이론적으로 완전히 유도하고, 이를 행렬 미분 형태로 표현함. 헤시안의 각 블록이 데이터, 가중치, 어텐션 모멘트(attention moments)에 어떻게 의존하는지 분석하여 기존 MLP나 CNN과의 구조적 차이점을 명확히 함.
  • 주요 결과 및 결론: 트랜스포머 헤시안은 파라미터 그룹(Query, Key, Value)에 따라 데이터와 가중치에 대한 의존성이 매우 비선형적이고 이질적(heterogeneous)임을 보임. Softmax 활성화 함수와 Query-Key 파라미터화와 같은 트랜스포머의 핵심 설계 요소가 이러한 이질성의 주요 원인임을 밝힘.
  • 기여점: 트랜스포머 학습에 통용되는 적응형 옵티마이저, 레이어 정규화, 학습률 워밍업 등의 기법이 필요한 이유를 헤시안의 복잡하고 이질적인 구조를 통해 설명함. 이는 트랜스포머의 독특한 최적화 환경과 그로 인한 문제들에 대한 깊은 이론적 토대를 제공함.

Large Language Models for Test-Free Fault Localization

· 5 min read
Aidan Z.H. Yang
Ruben Martins
Claire Le Goues
Vincent J. Hellendoorn

논문 정보​

  • 제목: Large Language Models for Test-Free Fault Localization
  • 저자: Aidan Z.H. Yang, Ruben Martins, Claire Le Goues, Vincent J. Hellendoorn (Carnegie Mellon University)
  • 학회/저널: 2024 IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering (ICSE '24)
  • 발행일: 2024-04-14
  • DOI: https://doi.org/10.1145/3597503.3623342
  • 주요 연구 내용: 기존 결함 위치 탐지(Fault Localization) 기술들이 테스트 커버리지에 의존하는 한계를 극복하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM)과 양방향 어댑터(Bidirectional Adapter)를 결합한 테스트 프리(Test-Free) 방식인 LLMAO를 제안한다.
  • 주요 결과 및 결론: Defects4J 벤치마크에서 기존의 최신 머신러닝 기반 결함 탐지(MLFL) 기술들보다 Top-1 정확도는 2.3%~54.4%, Top-5 정확도는 14.4%~35.6% 향상된 성능을 보였으며, 모델 크기가 커질수록 성능이 비례하여 증가함을 확인했다.
  • 기여점: 테스트 케이스 없이 소스 코드의 자연어적 특성만을 학습하여 결함을 탐지하는 최초의 LLM 기반 접근법을 제시했으며, 기능적 버그뿐만 아니라 보안 취약점 탐지까지 일반화 가능함을 입증했다.

Explainable AI for Material Property Prediction Based on Energy Cloud: A Shapley-Driven Approach

· 5 min read
Faiza Qayyum
Murad Ali Khan
Do-Hyeun Kim
Hyunseok Ko
Ga-Ae Ryu

논문 정보​

  • 제목: Explainable AI for Material Property Prediction Based on Energy Cloud: A Shapley-Driven Approach
  • 저자: Faiza Qayyum (Jeju National University), Murad Ali Khan (Jeju National University), Do-Hyeun Kim (Jeju National University), Hyunseok Ko (Korea Institute of Ceramic Engineering and Technology), Ga-Ae Ryu (Korea Institute of Ceramic Engineering and Technology)
  • 학회/저널: Materials
  • 발행일: 2023-11-24
  • DOI: 10.3390/ma16237322
  • 주요 연구 내용: TabNet 딥러닝 프레임워크를 활용하여 PZT(납 지르콘산 티탄산염) 세라믹의 조성 및 공정 데이터를 기반으로 유전율 특성을 예측하는 모델을 개발함. 모델의 예측 결과를 해석하고 입력 변수와 예측 사이의 관계를 이해하기 위해 설명가능 AI(XAI) 기법인 SHAP(Shapley additive explanations) 분석을 수행함.
  • 주요 결과 및 결론: 제안된 TabNet 모델은 기존 머신러닝 모델(XGBoost, Bi-Layered ANN)보다 우수한 성능을 보였으며, 평균 제곱 오차(MSE) 0.047, 평균 절대 오차(MAE) 0.042를 달성함. SHAP 분석을 통해 압전상수(d33), 유전 손실(tangent loss), 화학식이 유전율 예측에 중요한 기여를 하는 반면, 공정 시간은 상대적으로 영향이 적음을 확인함.
  • 기여점: PZT 세라믹 특성 예측을 위해 특화된 새로운 TabNet 기반 딥러닝 프레임워크를 개발함. SHAP 분석을 통해 모델의 예측에 대한 해석 가능성을 높이고, 다양한 입력 파라미터가 예측에 미치는 영향을 심층적으로 분석하여 압전 재료 특성 예측 분야의 신뢰성을 향상시킴.

Deep learning-based fabric defect detection: A review

· 5 min read
Yavuz Kahraman
Adiyaman University 연구원
Alptekin Durmuşoğlu

논문 정보​

  • 제목: Deep learning-based fabric defect detection: A review
  • 저자: Yavuz Kahraman (Adiyaman University), Alptekin Durmuşoğlu (Gaziantep University)
  • 학회/저널: Textile Research Journal
  • 발행일: 2022-10-17
  • DOI: 10.1177/00405175221130773
  • 주요 연구 내용: 2003년부터 현재까지 발표된 딥러닝 기반 직물 결함 검출 관련 논문 38개를 체계적으로 검토하고 분류함. 연구들은 주로 합성곱 신경망(CNN), 생성적 적대 신경망(GAN), 오토인코더(Autoencoder), 순환 신경망(LSTM)과 같은 주요 딥러닝 아키텍처를 기반으로 분석되었음.
  • 주요 결과 및 결론: 딥러닝, 특히 CNN 기반 방법론이 직물 결함 검출에서 95% 이상의 높은 성공률을 보이며 매우 효과적임을 확인함. 가장 많이 활용된 공개 데이터셋은 TILDA였으나, 연구의 일반화와 재현성을 위해 표준화된 대규모 데이터베이스 구축의 필요성을 제기함.
  • 기여점: 본 논문은 딥러닝 기반 직물 결함 검출 분야를 전문적으로 다룬 최초의 최신 리뷰 연구임. 주요 딥러닝 아키텍처의 장단점을 비교 분석하고, 사용된 데이터셋과 성능을 종합적으로 정리하여 해당 분야 연구자들에게 유용한 참고 자료와 향후 연구 방향을 제시함.

Quality Prediction and Abnormal Processing Parameter Identification in Polypropylene Fiber Melt Spinning Using Artificial Intelligence Machine Learning and Deep Learning Algorithms

· 5 min read
Amit Kumar Gope
Yu-Shu Liao
Chung-Feng Jeffrey Kuo

논문 정보​

  • 제목: Quality Prediction and Abnormal Processing Parameter Identification in Polypropylene Fiber Melt Spinning Using Artificial Intelligence Machine Learning and Deep Learning Algorithms
  • 저자: Amit Kumar Gope, Yu-Shu Liao, Chung-Feng Jeffrey Kuo (National Taiwan University of Science and Technology)
  • 학회/저널: Polymers
  • 발행일: 2022-07-04
  • DOI: 10.3390/polym14132739
  • 주요 연구 내용: 딥러닝 신경망을 사용하여 폴리프로필렌(PP) 용융 방사 공정의 다중 품질 특성을 예측하고 최적의 공정 파라미터를 탐색함. 이후, 품질 이상 데이터가 주어졌을 때 랜덤 포레스트를 포함한 여러 머신러닝 및 딥러닝 방법을 비교하여 이상 원인이 되는 공정 파라미터를 식별하는 2단계 진단 시스템을 개발.
  • 주요 결과 및 결론: 랜덤 포레스트 모델이 이상 공정 파라미터 식별에서 가장 우수한 성능을 보임. 단일/이중 요인 식별 정확도 100%, 단일 요인 분류 정확도 98.3%, 이중 요인 분류 정확도 96.0%를 달성하여 제안된 진단 방법의 효과를 입증.
  • 기여점: PP 용융 방사 공정에서 제품 품질 저하의 원인이 되는 공정 파라미터를 신속하고 정확하게 진단하는 인공지능 기반 시스템을 제안함. 이를 통해 기존의 전문가 의존적 분석 시간을 단축하고 공정 제어 안정성을 높여 생산 비용 절감에 기여.

딥러닝 기반 폴리에스터 섬유의 염색색상 결과예측 모형 개발

· 4 min read
이우창
손현식
이충권

논문 정보​

  • 제목: 딥러닝 기반 폴리에스터 섬유의 염색색상 결과예측 모형 개발 (Development of a model for predicting dyeing color results of polyester fibers based on deep learning)
  • 저자: 이우창(다이텍연구원), 손현식(다이텍연구원), 이충권(계명대학교 경영정보학전공 교수)
  • 학회/저널: 스마트미디어저널 (Smart Media Journal)
  • 발행일: 2022-04-18
  • DOI: 10.30693/SMJ.2022.11.3.74
  • 주요 연구 내용: 폴리에스터 섬유 염색 공정 최적화를 위해 376건의 실험 데이터를 수집하고, 이를 다층퍼셉트론(MLP), CNN, LSTM 딥러닝 모델에 학습시켜 최종 염색 색상(L*, a*, b*)을 예측함. 각 모델의 성능은 K-겹 교차 검증을 통해 평가 및 비교됨.
  • 주요 결과 및 결론: 세 가지 모델 중 염색 공정의 순차적 특성을 반영한 LSTM 모델이 가장 우수한 예측 성능을 보임. LSTM 모델은 CMC(2:1) 색차 평균이 0.6479로 가장 낮았고, L*, a*, b* 각 값에 대한 R-Square 값도 가장 높아 분산 설명력이 뛰어났음.
  • 기여점: 본 연구는 딥러닝 기술을 염색 공정에 적용하여 객관적인 색상 예측 모델을 개발함. 특히 LSTM 모델의 우수성을 입증함으로써, 작업자의 숙련도에 대한 의존도를 낮추고 재염 발생을 줄여 염색 공정의 효율성과 품질을 최적화할 수 있는 가능성을 제시함.

Fabric Defect Classification Using Combination of Deep Learning and Machine Learning

· 3 min read
Semih UTKU
Hakan ÖZDEMİR

논문 정보​

  • 제목: Fabric Defect Classification Using Combination of Deep Learning and Machine Learning
  • 저자: Fatma Günseli YAŞAR ÇIKLAÇANDIR (İzmir Katip Çelebi University), Semih UTKU (Dokuz Eylul University), Hakan ÖZDEMİR (Dokuz Eylul University)
  • 학회/저널: Journal of Artificial Intelligence and Data Science (JAIDA)
  • 발행일: 2021-08-12
  • DOI: 제공되지 않음
  • 주요 연구 내용: 딥러닝 모델(ResNet18, GoogLeNet)을 이용한 원단 불량 분류와, 이 모델들에서 특징만 추출하고 분류는 SVM(Support Vector Machines)으로 수행하는 하이브리드 방식의 성능을 비교 분석함. 딥러닝의 단점인 긴 처리 시간을 개선하는 것을 목표로 함.
  • 주요 결과 및 결론: 순수 ResNet18 모델이 가장 높은 분류 정확도(최대 87.5%)를 보였으나, ResNet18로 특징을 추출하고 SVM으로 분류하는 하이브리드 모델은 정확도 저하가 크지 않으면서도 분류 시간을 약 60배 단축시키는 결과를 보임.
  • 기여점: 딥러닝의 높은 특징 추출 능력과 머신러닝 분류기의 속도 이점을 결합하여, 원단 불량 검출 시스템에서 시간 효율성과 정확성 간의 균형을 맞춘 실용적인 접근법을 제시함. 이를 통해 속도가 중요한 실제 생산 환경에 적용 가능한 지능형 시스템의 가능성을 보임.

Improving Viewing Experiences of First-Person Shooter Gameplays with Automatically-Generated Motion Effects

· 6 min read
Gyeore Yun
POSTECH 연구원
Hyoseung Lee
Sangyoon Han
Seungmoon Choi
POSTECH 교수

논문 정보​

  • 제목: Improving Viewing Experiences of First-Person Shooter Gameplays with Automatically-Generated Motion Effects
  • 저자: Gyeore Yun, Sangyoon Han, Hyoseung Lee, Seungmoon Choi (Pohang University of Science and Technology)
  • 학회/저널: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '21)
  • 발행일: 2021-05-08
  • DOI: 10.1145/3411764.3445358
  • 주요 연구 내용: 1인칭 슈팅(FPS) 게임 시청 경험을 향상시키기 위해, 게임의 시청각(audiovisual) 스트림을 분석하여 자동으로 모션 효과를 생성하는 두 가지 알고리즘을 제안함. 첫 번째는 컴퓨터 비전 기술을 이용해 카메라 움직임을 추정하여 캐릭터의 이동을 표현, 두 번째는 딥러닝 모델로 총소리를 탐지하여 총기 반동 효과를 생성함.
  • 주요 결과 및 결론: 사용자 연구 결과, 제안된 모션 효과가 게임 시청의 즐거움과 몰입감을 유의미하게 향상시킴. 특히 캐릭터 움직임과 총기 발사 효과를 결합했을 때(ME-COM) 시너지 효과를 보이며 가장 높은 몰입감과 선호도를 얻음. 모션 효과는 시청자의 게임 집중력을 방해하지 않았으나, 피로도는 다소 증가시키는 것으로 나타남.
  • 기여점: FPS 게임에 특화된 두 가지 모션 합성 알고리즘을 설계하고 통합했으며, 자동으로 생성된 다감각 효과가 e스포츠 시청 경험에 실질적인 이점을 제공한다는 경험적 증거를 제시함. 이는 개발자의 수동 작업 없이 다양한 게임에 4D 효과를 적용할 수 있는 확장 가능한 방법을 제안한다는 점에서 의의가 있음.

Fault Localization with Code Coverage Representation Learning

· 5 min read
Yi Li
Shaohua Wang
Tien N. Nguyen

논문 정보​

  • 제목: Fault Localization with Code Coverage Representation Learning
  • 저자: Yi Li, Shaohua Wang, Tien N. Nguyen (New Jersey Institute of Technology, The University of Texas at Dallas)
  • 학회/저널: arXiv:2103.00270v1 (ICSE 2021 등재 연구 기반)
  • 발행일: 2021-02-27
  • 주요 연구 내용: 결함 위치 추정(FL)을 이미지 패턴 인식 문제로 접근하여, 코드 커버리지 행렬(Code Coverage Matrix)의 테스트 케이스를 시각적 패턴이 드러나도록 재정렬하고, 문장 간 데이터 의존성을 학습하여 CNN으로 결함을 탐지하는 DEEPRL4FL 모델을 제안함.
  • 주요 결과 및 결론: Defects4J 벤치마크에서 기존 최고 성능의 Statement-level FL 모델 대비 Top-1 정확도를 173.1%에서 491.7%까지 향상시켰으며, Method-level에서도 기존 기법들을 크게 상회하는 성능을 입증함.
  • 기여점: 단순한 통계적 점수 계산을 넘어 코드 커버리지 행렬의 전체 정보를 활용하는 새로운 표현 학습(Representation Learning) 방식을 제시하고, 테스트 케이스 정렬 알고리즘과 데이터 의존성 통합을 통해 딥러닝 모델의 FL 성능을 극대화함.