• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.549-557
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• 2013

본 논문에서는 컨테이너 식별자 영상 인식 시스템의 전처리 과정에 다중 임계 영역을 사용하는 방안을 제안한다. 컨테이너 영상의 특징을 이용해서, 설정된 여러 개의 후보 임계 영역들을 사용해서 영상을 각각 이진화하고, 각각의 이진 영상에 대해서 라벨링, 패널링 등을 함께 진행하면서 최종적으로 최적의 문자 영역을 추출한다. 또한 유사한 방법을 적용해서 잡음을 제거하고 개별 문자를 분리한다. 영상 162장을 사용한 실험에서 문자 영역 분리와 개별 문자 분리의 성공률이 각각 99.04%와 98.09%가 되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.10-17
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• 2012

이미지 기반 3차원 장면은 비전 시스템, 게임, 가상현실 체험 등의 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 본 논문은 단일 영상으로부터 자동으로 3차원 가상 장면을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 어린이용 도서의 팝업 이미지의 생성과 유사하다. 특히, 단일 외부 영상으로부터 장면의 3차원 기하학적 구조를 평가하기 위한 과분할 영상을 얻기 위해 텐서 보팅을 적용하였다. 텐서 보팅은 이미지의 균질 영역을 더욱더 부드러운 영역에 가깝게 만들며 영역 중심의 토큰은 매우 큰 saliency 값을 갖게 된다. 그리고 각 분할된 영역을 지면, 하늘, 수직성분 등의 대략적인 카테고리로 분류하고 라벨을 부여한다. 이 라벨은 간단한 가정 하에서 이미지를 팝업 모델로 변환시키기 위한 "잘라내기"와 "접기" 로 이용된다. 실험결과 제안된 방법은 복잡한 자연 영상에서도 성공적으로 영역 분할을 수행하였으며 분할된 영역 정보를 기반으로 구조 정보를 추론하여 3차원 팝업 영상으로 모델링하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.465-472
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• 2015

본 논문에서는 시차공간상의 평면검출 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 다양한 표면을 평면으로 근사하고 검출함으로써 시차공간에 나타난 장면을 간소화하고 수식화하여 다루기 쉽도록 한다. 또한 시차공간에서 근사적으로 구한 평면은 3차원 공간상에서 실측 크기로 표현 가능하고 장애물 검출 및 카메라 위치 추정에 활용할 수 있다. 먼저 스테레오 매칭 기술을 이용해 두 개의 영상으로부터 2차원 공간상에 좌표쌍마다 시차값을 가지는 시차공간을 생성한다. x 또는 y축의 전체적인 추이를 반영하도록 돕는 선 단순화 기법을 이용하여 시차값의 접선 기울기를 추정한다. 기울기 쌍의 조합에 따라 10개의 라벨을 시차공간의 좌표쌍에 부여한다. 상하좌우 방향으로 인접하고 동일한 라벨을 가지는 좌표쌍을 연결하여 군집을 생성하고 최소자승법을 이용해 각 군집에 대한 평면식을 추정한다. 시차공간 내에서 평면식을 만족하는 점들이 가장 많은 평면을 검출하고 이를 시차공간을 가장 잘 간소화한 N개의 평면으로 선택한다. 평면검출의 성능을 정량적으로 평가하였고 그 결과는 3차원 원뿔과 원통에서 각각 97.9%, 86.6% 품질을 보였다. 스테레오 비전 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 대표적으로 이용되는 Middlebury와 KITTI 실험데이터로부터 제안된 평면검출 방법은 훌륭하게 평면을 검출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1407-1422
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• 2022

본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F₁은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.269-282
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• 2023

본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.326-331
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• 2008

대형 디스플레이를 갖는 IPTV 에서 일정거리 떨어진 사용자가 무선 마우스와 같은 포인팅 디바이스를 이용해 웹 브라우저를 사용할 경우 하이퍼링크의 정확한 선택 및 빠른 내용 파악에 어려움이 있다. 일반적으로 사용자는 하이퍼링크의 라벨이나 제목과 같은 불충분한 정보를 기반으로 실제 하이퍼링크의 내용을 추측한 후에 링크를 방문하기 때문에 정확한 내용을 미리 알 수 없다. 또한 TV 와 같은 큰 화면에서 웹 포탈을 이용할 경우 하이퍼링크 크기가 작고 수가 많아서 포인팅 디바이스를 이용해 정확하게 선택하기 어렵고, 여러 개의 별도 창을 사용하여 하이퍼링크를 탐색하는 것은 TV 에서 적합하지 않다. 본 논문에서는 하이퍼링크 미리 보기를 사용해 정보 검색 속도를 빠르게 하고 포인터로부터 가까운 하이퍼링크를 실시간으로 찾아내는 방법을 통해 하이퍼링크의 빠른 추출 및 선택을 가능하게 한다. 또한 하나의 창에서 웹 탐색을 하기 위해 새로운 ZUI(Zoomable User Interaction)를 제시해 문제점을 해결하고 실험을 통해 웹 페이지 탐색 성능이 개선된 것을 검증한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.98-106
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• 2013

본 논문에서는 다시점 카메라 환경에서 비디오 압축 도메인의 이동체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 비디오 압축 비트열로부터 추출된 움직임 벡터와 블록 모드를 기반으로 이동블록 검증 및 라벨링, 이웃 blob 결합 알고리즘을 제안한다. 또한, 단일시점 및 다시점 환경에서 이동체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 추적이 가능한 일정 시간 구간내 이동체 정보 갱신 기법을 제안한다. 기준 카메라 화면에 나타나지 않는 이동체는 다른 카메라 화면의 이동체 위치로부터 기준 카메라 화면상 좌표로 변환하여 참조하였다. 제안 기법의 성능은 부호기의 움직임 벡터 정밀도에 의존적인데, 두 대의 카메라 환경에서 H.264 JM15.1 압축 비트열로부터 복호화 없이 평균 89%와 84%의 검출률과 추적률을 보였다. 또한, 물체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 이동체 검출 및 추적이 가능하며, 단일시점 환경에 비해 다시점 환경에서 평균 6%의 검출률과 7%의 추적률 개선을 확인할 수 있었다.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.79-79
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• 1997

자연계에 존재하는 수은중 유기수은은 생태계 먹이사슬을 통하여 체내의 여러장기에 축적되어 조직손상을 일으키는 것으로 잘 알려져 있다. 그러나 이러한 세포독성에 대한 정확한 생화학적 기전에 대해서는 자세히 알려진 바가 없다. 포스포리파아제 $A_2$(PLA$_2$)는 세포막의 인지질로부터 Arachidonic acid (AA)와 Lysophospholipid를 유리시키는 효소로 최근 세포손상과 관련하여 그 역할이 주목되고 있으며, 극히 최근, 일차배양 소뇌신경세포를 이용한 연구에서 메칠수은처리에 의해 세포독성의 지표인 Lactate dehydrogenase (LDH)의 유리와 함께 AA 유리가 증가되는 것이 관찰되었으나 여러형태의 PLA$_2$중 어느형태의 효소가 관련되어 있는지, 또한, 그 자세한 기전에 대해서는 불분명한 점이 많다. 본 연구에서는 신장세포의 일종인 MDCK세포를 이용하여 메칠수은의 처리에 의한 PLA$_2$의 활성화 및 그 생화학적인 기전을 구명하고자 하였다. [$^3$H]AA를 MDCK세포의 배양액에 첨가하여 라벨링한 후 메칠수은을 처리하였을때 [$^3$H]AA가 대조군에 비해 농도의존적 및 경시적으로 현저하게 증가하였으며 동시에 LDH의 유리도 함께 관찰되었다. 이러한 [$^3$H]AA의 유리 증가는 세포질 PLA$_2$에 특이적인 저해제로 알려진 AACOCF$_3$의 전처리에 의해 거의 완전히 억제되었으나 LDH의 유리는 오히려 증가하였다. 또한, 글루타치온(GSH)의 전구체인 NAC (N-Acetyl Cysteine)에 의해 [$^3$H]AA의 유리는 부분적으로 감소하였으나, LDH의 유리는 변함이 없었다. 돼지비장이나 MDCK 세포에서 얻어진 세포질 PLA$_2$에 메칠수은을 직접 처리하였을때는 오히려 PLA$_2$의 활성은 감소되었다. 위의 결과들로부터 메칠수은에 의한 [$^3$H]AA의 유리 증가는 세포질 PLA$_2$효소에 대한 직접적인 작용이 아니라 세포내 -SH기의 차단이나 Oxidative Stress에 의해 간접적으로 활성화되는 것으로 예상되며, 세포질 PLA$_2$에 의해 유리된 AA의 세포독설과 관련된 세포내의 역할에 대해 의문이 제기되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.206-219
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• 2011

본 연구는 전시서비스 혁신을 위한 ICT기반 서비스모델 개발의 첫 단계로 문헌연구 및 개방형 설문조사, 그리고 전문가 그룹 인터뷰를 통하여 현재 전시산업 서비스의 핵심적 문제 요인을 도출하고, 정책적 지원순위 도출을 위한 6가지 항목(중요도, 중복성, 시급성, 실행용이성, 파급도, 공공성)의 평가를 통하여 12가지 미래 신규서비스의 우선순위를 제시하였다. 4가지 평가항목(중요도/시급성, 실행용이성/파급도)을 축으로 구성해본 2가지 포트폴리오를 구성하여 미래서비스의 우선순위를 비교해 본 결과, 공통적으로 도출된 서비스는 '작품 방지막 설치 서비스'와 '전시 이력관리 및 추천 서비스', 그리고 'AR을 이용한 전시라벨 및 설명문 안내서비스'로 나타났다. 특히 '작품 방지막 설치 서비스'는 전체 측정 항목별 점수평가에서도 1위를 차지하였고 중복성이나 공공성 영역에서도 높은 점수를 기록하며, 미래 전시서비스에서 가장 우선적으로 도입되어야할 서비스로 평가되었다.