교수활동
강연제목: Deep Convolutional Neural Networks for Image Processing and Computer Vision
지난 7월 12일 한국화상학회에서 딥러닝을 주제로 초청강연을 했다. 최근 심층 합성곱 신경망(Deep convolutional neural networks) 기법이 영상 복원이나 영상 인식 문제에서 탁월한 성능을 입증하고 있다. 따라서 본인도 이러한 기술 변화에 대응하기 위해 많은 시간을 할애해서 심층 합성곱 신경망에 관해 연구를 진행중에 있다. 어떻게 보면 이번 초청강연은 지금까지의 연구결과를 요약정리해서 발표한 것으로 볼 수 있다.
이번 초청강연에서는 심층 합성곱 신경망의 구조, 복잡한 노드와 에지에서 미분 계산을 위한 역전파 알고리즘, 그리고 최적의 해를 찾기 위해 파라미터를 갱신하기 위한 내리막 경사법에 대해 소개하는 시간을 가졌다. 그리고 각 계층의 특성, 즉 국부 필터를 적용해서 특징을 추출하기 위한 합성곱 계층, 고수준 객체 특징 추출을 위한 샘플링 과정과 국부 영역에서 미소한 회전에 불변한 최대 특징 추출을 위한 풀링 계층, 그리고 회귀 문제나 분류 문제의 총 손실을 예측하기 위한 손실 계층에 대해 설명하는 시간을 가졌다. 끝으로 이러한 심층 합성곱 신경망 기법에 기반한 "제안한 멀티스케일 기반의 가로수종 분류 기법"과 "구조 인식 기반의 잡음 제거 기법"을 간략히 소개하였다.
향후 연구계획으로는 지금 개발중인 구조 인식 기반의 영상 복원 기법의 응용 분야를 확대해 갈 예정이며 또한 작물의 질병 진단을 위한 멀티스케일 및 영상 분할 기반의 심층 합성곱 신경망의 구조를 개발할 계획이다.
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