• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1282-1289
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• 2017

최근 심층 컨볼루션 신경망을 활용한 이미지 분할과 물체 위치감지 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 네트워크의 최상위 단에서 추출한 특징 지도뿐만 아니라, 중간 은닉 층들에서 추출한 특징 지도를 활용하면 더욱 정확한 물체 감지를 수행할 수 있고 이에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이에 밝혀진 경험적 특성 중 하나로 중간 은닉 층마다 추출되는 특징 지도는 각기 다른 특성을 가지고 있다는 것이다. 그러나 모델이 깊어질수록 가능한 중간 연결과 이용할 수 있는 중간 층 특징 지도가 많아지는 반면, 어떠한 중간 층 연결이 물체 분할에 더욱 효과적일지에 대한 연구는 미비한 상황이다. 또한 중간층 연결 방식 및 중간층의 특징 지도에 대한 정확한 분석 또한 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서 최신 깊은 신경망에서 중간층 연결의 특성을 파악하고, 어떠한 중간 층 연결이 물체 감지에 최적의 성능을 보이는지, 그리고 중간 층 연결마다 특징은 어떠한지 밝혀내고자 한다. 그리고 이전 방식에 비해 더 깊은 신경망을 활용하는 물체 분할의 방법과 중간 연결의 방향을 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.183-190
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• 2017

본 논문에서는 깊은 신경망을 이용한 오디오 이벤트 검출 방법을 제안한다. 오디오 입력의 매 프레임에 대한 오디오 이벤트 확률을 feed-forward 신경망을 적용하여 생성한다. 매 프레임에 대하여 멜 스케일 필터 뱅크 특징을 추출한 후, 해당 프레임의 전후 프레임으로부터의 특징벡터들을 하나의 특징벡터로 결합하고 이를 feed-forward 신경망의 입력으로 사용한다. 깊은 신경망의 출력층은 입력 프레임 특징값에 대한 오디오 이벤트 확률값을 나타낸다. 연속된 5개 이상의 프레임에서의 이벤트 확률값이 임계값을 넘을 경우 해당 구간이 오디오 이벤트로 검출된다. 검출된 오디오 이벤트는 1초 이내에 동일 이벤트로 검출되는 동안 하나의 오디오 이벤트로 유지된다. 제안된 방법으로 구현된 오디오 이벤트 검출기는 UrbanSound8K와 BBC Sound FX자료에서의 20개 오디오 이벤트에 대하여 71.8%의 검출 정확도를 보였다.

• 광학세계
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• 제13권2호통권72호
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• pp.49-55
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• 2001

레이저 용접은 매우 작은 점으로 집속된 높은 밀도의 에너지로 재료를 용융시키는 용접방법으로, 좁고 깊은 용접부를 얻을 수 있으며 출력만 충분하면 단 1회의 용접으로도 상당히 깊은 용접부를 쉽게 얻는다는 장점이 있다. 레이저 용접의 원리와 특징, 레이저 용접 공정 변수, 레이저 용접공정의 관리, 산업현장에서의 레이저 용접기술 적용 현황을 알아본다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 전기의세계
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• 제41권4호
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• pp.7-12
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• 1992

전기 절연에 관한 학문과 기술은 전기 공학 분야가 태동한 시기부터 타분야와 더불어 진보되어온 깊은 역사를 갖고 있다. 그러나 그 내용면에서 다른 기술 분야와는 다른 독특한 특징을 갖고 있다. 이들 특징에 대한 정확한 이해와 아울러 산적한 문제들의 올바른 인식이 현재 당면한 문제 및 앞으로 다가올 문제를 해결하기 위해서 필요하다고 생각된다.

• 한국어류학회지
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• 제25권1호
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• pp.38-41
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• 2013

제주도 남부 외해에서 채집된 3개체의 표본(체장 30.3~47.0 mm)에 근거해 깊은 바다에 서식하는 망둑어과 Obliquogobius yamadai를 한국미기록종으로 보고한다. 본 종은 체측에 황색 띠가 있는 점, 제2등지느러미 기조수가 1극조 9연조인 점, 후두부 측면에 비늘이 있는 점, 머리가 작고 눈이 비교적 큰 점, 꼬리지느러미가 상하로 비대칭인 점 등의 특징이 있다. 본 종의 신한국명으로 "깊은바다노란띠망둑"을 제안한다.

• 동굴
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• 제21권22호
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• pp.57-66
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• 1990

동굴의 습도는 년중 거의가 일정한 것이 특징이다. 그리고 캄캄한 암흑의 세계라는 점도 특색의 하나이다. 대체로 동굴의 대기는 그 기류의 움직임이 매우 느린 관계로 동구부근에는 대기온도와 동벽의 온도가 크게 달리 나타나지만 차차 거의가 비슷하게 나타난다. 이 때문에 종유석속 깊은 지점의 온도는 석회암의 온도와 관계되고 있으며 그 온도는 대체로 지표의 년간 평균기온과 비슷하다.(중략)

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.305-312
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• 2014

콘크리트 깊은 보의 전단강도 산정을 위해 현행 미국콘크리트학회(ACI) 및 캐나다표준규격협회(CSA), 유럽콘크리트위원회(CEB-FIP)의 설계기준은 스트럿-타이 모델을 이용할 것을 제안하고 있지만 설계의 품질이 설계자가 구성한 트러스 모델 적합성에 크게 좌우된다는 특징을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부 트러스 모델에 따른 현행 ACI, CSA 및 CEB-FIP의 콘크리트 깊은 보 설계기준의 타당성을 홍성걸 등에 의해 제안된 콘크리트 소성학에 근거한 전단강도식의 예측치와 비교함으로써 평가한다. 비교 결과 ACI, CSA 및 CEB-FIP의 스트럿-타이 모델에 의해 설계된 깊은 보의 경우 내부 트러스 모델이 전단강도 예측에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 CEB-FIP의 경우 가장 높은 스트럿 강도 예측치를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.619-626
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• 1998

본 논문에서는 화상처리 기법을 이용하여 의료용 화상의 정량적 평가 특징에 관하여 기술한 것이다. 의사들로부터 조언을 구하여, 병의 진전과 관련이 깊은 세 가지 특징을 구하고, 각 특징과 의사가 행한 평가치의 비교에 의하여 가슴 X선 사진상의 폐병의 정량적인 평가에 대한 타당성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.443-444
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• 2017

본 연구는 윌리엄 포사이드(William Forsythe)의 "One Flat Thing Reproduced"를 바르테니에프 펀더멘탈(Bartenieff Fundamentals)을 통해 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 분석하였다. 본 연구 목적은 윌리엄 포사이드의 대표적인 안무적 특징인 역동성, 강인함과 공간적 조화로움을 가능하게 하는 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 알아보기 위함이다. 연구결과 윌리엄 포사이드는 호흡을 안무의 요소로 사용하였고, 상-하체분리패턴은 포사이드 움직임의 특징적인 요소로 관찰되었으며, 서포트(Support)가 있는 듀엣(Duet) 움직임에서는 신체반쪽연결패턴을 사용하는 것으로 나타났다. 이는 역동성, 강인함과 공간적 조화로움이 깊은 관련이 있을 것으로 보여 진다. 더 많은 사례를 통해 움직임 패턴을 연구한다면 에너지 표현에 직접 적용 가능한 패턴들을 구체적으로 밝혀내어 안무를 하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.