• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-12
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• 2009

올바른 피부색 검출은 사람의 얼굴 검출 및 동작 분석에서 매우 중요한 전처리과정에 속한다. 피부 검출은 일반적으로 화소의 칼라 공간을 Non-RGB로 변형하고, 피부색의 조명 요소를 제거한 다음 피부색 분포 모델에 의해 Skin과 Non-Skin으로 분류하는 3단계로 진행된다. 이는 피부색 검출이 칼라 공간, 조명 요소의 존재 여부, 피부 모델링 방법에 따라 수행 성능에 많은 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 조명 조건에 따라 피부색 모델의 범위에 차이가 있다는 사실에 기초하여 다양한 조명 조건과 복잡한 배경을 가진 영상에서 효과적으로 다인종의 피부색을 분류해내 기 위한 3차원 피부색 모델을 제시하고자 한다. 제안된 피부색 모델은 화소의 칼라 공간을 YCbCr공간으로 변형하고, 각 요소(Y, Cb, Cr) 값에 의한 3차원 피부색 모델을 형성한다. 다인종의 피부색을 함께 분할하기 위해 인종(백인, 흑인, 황인)별 피부색 모델을 먼저 생성한 후 각각의 모델에서 피부색 확률에 따라 결합한 다인종을 위한 통합 모델을 생성하였다. 또한 우리는 적은 양의 훈련 데이터로 피부색 영역을 올바르게 검출할 수 있도록 여러 단계의 피부색 영역을 설정하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.383-388
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• 2006

축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징벡터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징벡터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징벡터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.279-289
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• 2011

시각 장애인을 위한 실시간 보행보조 시스템의 안전한 보행안내와 편리한 서비스를 제공하기 위해 최신 하드웨어 기술과 소프트웨어 기술이 결합되고 있다. 이 시스템은 보행자가 원하는 목적지까지 보행할 수 있도록 장애물 검출 및 인지와 장소인식, 기호인식으로 구성된다. 본 논문에서는 보행보조 시스템의 중요한 요소 중 하나인 기호인식을 위해 지하철 역 내부에서의 기호 객체 검출 시스템을 개발하였다. 본 논문은 조명과 잡음이 존재하는 복잡한 환경으로부터 기호 객체 영역을 강건하게 검출할 수 있는 적응적인 특징맵을 제안하였다. 그리고 보행 시 객체의 이동, 회전 및 크기에 불변하도록 고속 제르니케 모멘트 특징을 이용하여 기호를 인식한다. 화살표, 화장실, 출구번호 3개의 기호를 대상으로 하며, 에이다부스트 분류기를 이용하여 기호를 학습 및 인식한다. 실험결과에서는 5000장의 기호영상 데이터 베이스의 3개의 기호에 대해 평균 87.16%의 검출율과 20 frame/sec의 처리속도를 통해 안정적이며 실시간 시스템에 적합함을 입증한다.

• 미생물과산업
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• 제27권1호
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• pp.2-17
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• 2001

Cyclomaltodextrinase(CDase, EC 3.2.1.54), maltogenic amylase(EC 3.2.1.133). neopullulanase(EC 3.2.1.135)는 cyclomaltodextrin(CD), pullulan 및 전분을 가수분해하는 효소들이다. 이 효소들은 $\alpha$-1,4-Ο-glycosidic 결합에 작용하여 CD와 전분을 말토오스로 pullulan을 panose로 가수분해할 뿐만 아니라 올리고당들을 다양한 당 수용체 분자들의 C-3, C-4. C-6 수산기로 전이시키는 활성도 갖고 있다. 이러한 특성들은 기존의 $\alpha$-amylase를 비롯한 판수화물 분해효소들과 뚜렷이 구별되는 것으로 전분 분해효소들의 분류체계에 새로운 기준점을 제시한다고 하겠다. 본 총설에서는 CDase, maltogenic amylase, neopullulanase처럼 pullulan이나 전분보다 CD를 훨씬 더 잘 분해하는 효소들과 Thermoactinomyces vulgaris amylase II(TVA II)처럼 CD를 분해하기는 하나 pullulan을 더 잘 분해하는 효소들의 생화학적, 효소적, 구조적 특성들을 종합하여 소개하고자 하였다. 이 효소들은 40~60% 정도로 아미노산 서열이 동일하고, 세포 내에 존재하며, 분자량이 62~90 kDa로 $\alpha$-amylase보다 다소 크다. 아미노산 서열 비교분석 및 maltogenic amylase와 TVA II 등의 3차구조 분석 결과, 이 효소들은 아미노 말단에 보통 $\alpha$-amylase에는 존재하지 않는 약 130개 아미노산으로된 영역을 갖고 있어 이를 매개로 이합체를 형성할 수 있는 것으로 나타났다. 이합체-단위체 평형은 염 농도, 효소 농도, 산도 등에 의해 조절되고 단위체와 이합체 모두 효소환성을 갖고 있으나, 기질 특이성이 다르며 단위체는 전분을, 이합체는 CD를 선호하는데 이는 이합체 형성 시 활성부위의 구조적 변화에 따른 것으로 분석되었다. 본 총설에서는 CD 분해효소들의 다양한 기질 특이성을 올리고머 형성 등의 구조적 특성과 관련하여 논함으로써 관련 효소들의 분류체계를 보다 명확히 할 수 있는 자료를 제공하고자 하였으며, 이러한 효소들의 생리적 기능 및 산업적 이용에 대해 제안하고자 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1113-1121
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• 2019

본 논문에서는 얼굴의 밝기와 색상 정보를 함께 이용한 합성곱 신경망 기반의 얼굴 위변조 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 적층된 합성곱 신경망과 보조 신경망을 이용하여 실제 얼굴과 위변조된 얼굴의 밝기 특징과 색상 특징을 독립적으로 추출한다. 기존의 방법과는 달리, 본 논문에서는 추출된 특징을 단순 결합(Concatenation)하는 것이 아니라 주의 모듈(Attention Module)을 이용하여 적응적(Adaptively)으로 조합할 수 있도록 하였다. 또한, 효과적인 분류기 학습을 위하여 대비 손실함수(Contrast Loss Function)를 새롭게 제안하였는데, 대비 손실함수는 동일 클래스 내의 특징 간의 차이는 최소화 시키고 서로 다른 클래스의 특징 간의 차이는 최대화 시킴으로써 특징의 분별력을 높인다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 얼굴 위변조 검출 방법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.

• 대한치과교정학회지
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• 제39권4호
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• pp.234-247
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• 2009

본 연구의 목적은 세라믹 브라켓 제거 후 재접착 시에 브라켓의 종류, 브라켓의 제거 방법, 브라켓 베이스의 처리 방법에 따른 전단 결합 강도를 평가하여 임상에서 적절한 전단 결합 강도를 얻을 수 있는 세라믹 브라켓의 재접착 방법을 찾고자 하는 것이었다. 총 312개의 치아로, 144개는 재접착을 위한 브라켓을 만들기 위해 이용되었고, 나머지 168개는 재생 브라켓의 베이스 처리 후 접착을 위해 사용되었다. 브라켓의 종류(단결정 세라믹 브라켓, 다결정 세라믹 브라켓), 브라켓의 제거 방법(만능 시험기를 이용한 전단력에 의한 제거, 레이저에 의한 제거), 브라켓 베이스의 처리 방법(저속 라운드 버로 선택적 삭제, 샌드블라스팅 처리, 샌드블라스팅 후 실란 처리)에 따라 12개의 실험군과 2개의 대조군(단결정, 다결정 새 브라켓)으로 분류하여 각 군당 12개의 치아를 할당하였다. 각 실험군의 조건에 따라 브라켓을 재접착한 후에 전단 결합 강도와 접착제 잔류 지수를 평가하고 베이스 처리 방법에 따른 브라켓 베이스의 변화를 관찰하였다. 연구 결과, 단결정 세라믹 브라켓군은 샌드블라스팅 처리하고 재접착한 군에서만 다결정 세라믹 브라켓군보다 전단 결합 강도가 유의하게 높았다 (p < 0.05). 전단력으로 브라켓을 제거하고 재접착한 군과 레이저로 브라켓을 제거하고 재접착한 군 간에 전단 결합 강도는 유의한 차이가 없었다. 브라켓 종류와 제거 방법에 관계없이 샌드블라스팅 후 실란 처리하고 재접착한 군은 저속 라운드 버로 선택적 삭제하고 재접착한 군과 샌드블라스팅 처리하고 재접착한 군보다 전단 결합 강도가 유의하게 높았다 (p < 0.001). 베이스 형태는 전단력으로 제거한 군보다 레이저로 제거한 군에서 더 잘 유지되었으며, 재접착을 위해 베이스 처리된 모든 브라켓에서 새 브라켓보다 부드러운 표면을 나타내었다. 이상의 결과를 토대로, 제거된 세라믹 브라켓에 샌드블라스팅 후 실란을 처리하고 재접착하는 것이 전단 결합 강도를 증가시켰으며, 저속 라운드 버를 이용한 선택적 삭제나 샌드블라스팅만 처리하여 재접착하는 방법도 임상적으로 수용 가능한 결합 강도를 보였다고 할 수 있다.

• 공업화학
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• 제8권6호
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• pp.1014-1021
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• 1997

수세미외 그물 섬유를 크라프트법, 알카리 아황산법, 아황산법, 알카리 과산화 수소법과 소오다법으로 펄프화하고, 안트라퀴논의 첨가와 미첨가 조건으로 구분하여 증해하였다. 이들의 고해와 미고해분에 대하여 주사 전자현미경(SEM), 섬유 품질 분석기(FQA), 섬유길이 분류기(Clark 4-Screen Classifier), 화상 분석기(Image Analyzer)를 이용하여 특성과 섬유의 구조를 비교 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 수세미의 섬유의 증해후 해섬 가능 기준의 Pulping 조건은 KP계($160^{\circ}C$, 2시간), ASP계($155^{\circ}C$, 4시간), PAP계($160^{\circ}C$, 1시간)에서 Kappa값이 각각 12, 25, 10 수준으로 비교적 낮은 Total Alkali(약 20%) 조건에서 적정 증해가 가능했다. 2) 각 펄프화별 펄프의 총 증해수율은 KP 50~55, ASP계 60~70, PAP계 45~50%로 SP계의 수율은 매우 높고, KP나 PAP는 일반 비목재나 목재와 비슷한 수준을 나타냈다. 3)NaOH의 투입량의 증가는 해섬능을 촉진하고, 섬유길이, Curl, Kink Index 등에서 품질의 형태 변화를 보였다. 4) 수세미외 섬유의 펄프화 공정에서 AQ첨가는 탈리그닌 촉진으로 해섬능이 현격하게 향상되고 섬유의 산화 분해를 방지하며, 고해 속도 상승과 피브릴화를 촉진하였다. 5) ASP계는 KP나 PAP보다 Bulk density가 높고, 섬유간 결합이 치밀하고, 섬유의 세포 손상이 감소되었다. 6) 수세미외 섬유는 "C" Stain에 의한 정색 반응으로 청색 또는 청회색의 맑고 투명한 세포벽을 갖는 정색 특성을 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 전기의세계
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• 제24권4호
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• pp.6-10
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• 1975

반도체와 그의 응용소자는 지난 20여년간 눈부식 발전을 이룩하였다. 이는 주로 단결정의 제작기술 진보에 의한 것으로 본다. 그러나 최근 단결정과는 전연 다른 유리질반도체가 국제회의에서도 그 우수성을 의논하기에 이르렀다. 유리질 반도체가 주목을 끌게 된겻은 1968년 Ovshinsky가 "무질서 구조에 있어서 가역적 스위칭현상"이라는 논문이 발표되고 유리질 반도체를 사용한 Ovonic 스위칭 소자의 출현에 기인된다. 유리질 반도체가 전기스위칭 작용, 기억작용을 나타낸다고 하는 Ovshinsky의 발표는 전자제치로서의 응용에 대해 찬반되는 의견이 있었지만 물성적 연구의 교량적인 역할을했다고 할 수 있다. 이런 반도체에 속하는 재료는 호칭도 여러가지로 유리질반도체, 비정질반도체 무정형반도체등으로 불리어진다. 단결정체가 각 격자간에 장거리질서를 갖는 반면 유리질 반도체는 무질서한 구조로 각 격자간에 단거리 질서를 갖는 것이 단결정과는 본질적으로 다른 점이라 본다. 유리 반도체의 종류는 첫째, 원소성 유리반도체로서 Ge, Si, Se, Te 들과 같이 단일원소로 된 겻과, 둘째 IV, V, VI족 원소로 된 공유결합 합금인 As$_{2}$Se$_{3}$-As$_{2}$Te$_{3}$ 계 Ge Si As Te계등의 칼코게나이드 유리등으로 금지대는 어느 것이나 2eV이하이다. 셋째 이론결합인 SiO $Al_{2}$O$_{3}$ Ta$_{2}$O$_{3}$Si$_{3}$N$_{4}$등의 산화물 및 질화물로 대표되는 분자성 비정질 물질로서 금지대는 2eV보다 큰 세종류로 크게 분류할 수 있다. 분류할 수 있다. 한다. 단 개개의 문제에 관한 구체적인 해석 또는 검토에 관하여는 다음 기회에 미루기로하고, 우선 여기서는 당면문제로서 대처하지 않으면 안될 자동주파수제어문제및 계통의 경제운용문제만에 한정하여, 이것을 우리나라의 현상과 관련시켜 개설하고, 이들의 자동화에 관한 기본적인 문제를 간단히 적어 보겠다. 가능하다. 제작완료된 ASIC은 기능시험을 완료했으며 실제 line-of-sight(LOS) 시스템 구현에 적용중이다. 시대를 살아 갈 회원들이다. '컨텐츠의 시대'가 개막되는 것이며, 신세기통신과 SK텔레콤은 선의의 경쟁 과 협력을 통해 이동인터넷 서비스의 컨텐츠를 개발해 나가게 될 것이다. 3배가 높았다. 효소 활성에 필수적인 물의 양에 따른 DIAION WA30의 라세미화 효율에 관하여 실험한 결과, 물의 양이 증가할수록 그 효율은 감소하였다. DIAION WA30을 라세미화 촉매로 사용하여 아이소옥탄 내에서 라세믹 나프록센 2,2,2-트리플로로에틸 씨오에스터의 효소적 DKR 반응을 수행해 보았다. 그 결과 DIAION WA30을 사용하지 않은 경우에 비해 반응 전환율과 생성물의 광학 순도는 급격히 향상되었다. 전통적 광학분할 반응의 최대 50%라는 전환율의 제한이 본 연구에서 찾은 DIAION WA30을 첨가함으로써 성공적으로 극복되었다. 또한 고체 염기촉매인 DIAION WA30의 사용은 라세미화 촉매의 회수 및 재사용이 가능하게 해준다.해준다.다. TN5 세포주를 0.2 L 규모 (1 L spinner flask)oJl에서 세포간의 응집현상 없이 부유배양에 적응,배양시킨 후 세포성장 시기에 따른 발현을 조사한 결과 1 MOI의 감염조건 하에서는 $0.6\times10^6$cell/mL의 early exponential시기의 세포밀도에서 72시간 배양하였을 대 최대 발현양을

• 말소리와 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.35-43
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• 2022

본 논문은 후두 장애음성 데이터의 식별률을 CNN과 기계학습 앙상블 학습 방법에 의해 개선하는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 후두 장애음성 데이터는 그 수가 적으므로 통계적 방법에 의해 식별기가 구성되더라도, 훈련 방식에 따라 과적합으로 인해 일어나는 현상으로 인해 외부 데이터에 노출될 시 식별률의 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 정확도를 갖도록 훈련된 CNN 모델과 기계학습 모델로부터 도출된 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 원래의 훈련된 모델에 비해 향상된 분류 효율을 갖도록 하는 방법과 함께, 기존의 기계학습 중 앙상블 방법을 적용해 보고 그 결과를 확인하였다. 알고리즘을 훈련하고 검증하기 위해 PNUH(Pusan National University Hospital) 데이터셋을 이용하였다. 데이터셋에는 정상음성과 양성종양 및 악성 종양의 음성 데이터가 포함되어 있다. 실험에서는 정상 및 양성 종양과 악성종양을 구분하는 시도를 하였다. 실험결과 random forest 방법이 가장 우수한 앙상블 방법으로 나타났으며 85%의 식별률을 보였다.