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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14
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AI 기반 컴퓨터 비전 기술을 활용한 의료 서비스 평준화2025.01.021. AI 기반 컴퓨터 비전 기술의 의료 적용 고령화 사회에서 건강과 의료에 대한 관심이 높아지고 있지만, 실질적으로 양질의 의료 서비스를 받기 위해서는 특정 병원에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 이에 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 지역과 관계없이 동일한 진료 기준으로 질환을 판정할 수 있는 시스템을 구축하여 모두가 평등한 의료 서비스를 받을 수 있는 환경을 만드는 것이 필요합니다. 1. AI 기반 컴퓨터 비전 기술의 의료 적용 AI 기반 컴퓨터 비전 기술은 의료 분야에서 매우 유망한 기술로 주목받고 있습니다. 이 기술은 의료 영...2025.01.02
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텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
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VQGAN 논문 (인공지능) 발표 및 대본2025.05.071. VQGAN 모델 VQGAN은 VQ-VAE 구조를 따르며 CNN과 Transformer의 장점을 결합한 모델입니다. CNN으로 Locality를 잘 반영하는 codebook을 학습하고, Transformer의 풍부한 표현력으로 Image Synthesis를 이룹니다. VQGAN은 2-stage 모델로, 첫번째 stage에서 codebook을 학습하여 Transformer에 사용하기 위한 이미지의 구성요소를 학습하고, 두번째 stage에서 이러한 codebook을 바탕으로 Transformer를 이용하여 이미지를 구성합니다. 2....2025.05.07
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CNN을 이용한 이미지 분류-일반 농산물과 GMO의 구분2025.01.281. GMO 농산물 구분 연구에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 일반 농산물과 GMO 농산물을 구분하는 방법을 제안하고 있습니다. 연구자는 샤인머스캣 잎과 포도 잎의 이미지를 수집하여 CNN 모델을 학습시켰고, 이를 통해 약 68%의 정확도로 GMO와 일반 농산물을 구분할 수 있었습니다. 이를 통해 소비자들이 GMO 식품 여부를 쉽게 확인할 수 있도록 하고자 하였습니다. 2. 딥러닝을 이용한 이미지 분류 연구에서는 딥러닝 기술 중 하나인 CNN을 활용하여 이미지 분류 문제를 해결하고자 하였...2025.01.28
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트랜스포머 모델링2025.05.061. 트랜스포머 모델 트랜스포머는 어텐션만으로 구성된 신경망 모델로, RNN이나 CNN의 단점을 보완한 모델입니다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 사용하며, 단어를 동시에 고려할 수 있고 입력에 순서 정보가 없다는 특징이 있습니다. 트랜스포머 인코더는 멀티헤드 셀프 어텐션으로 구성되어 있으며, 트랜스포머 디코더는 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션을 사용합니다. 2. CNN의 문제점 CNN은 커널을 이용하기 때문에 이미지의 특징을 추출하는데 있어 국소적인 부분만을 고려하는 문제점이 있습니다. 3. RNN의 문제점 RNN은 시간의 흐름에 ...2025.05.06