• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국식품과학회지
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• 제38권1호
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• pp.75-81
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• 2006

한약재 및 천연 propolis를 직접 음식으로 이용하여 재료과학화 및 저장성 향상을 통하여 돼지고기용 기능성 한방양념소스 개발을 위한 기초 자료로서 품질특성을 규명 하고자 하였다. 한약재 추출조건 및 특성에 따라 기존 양념소스(formula A), 표준화된 양념소스로 propolis를 첨가한 것(formula B), propolis를 첨가하지 않는 것(formula C)으로 제조하였으며, 저장조건은 20일 동안 $4{\pm}1^{\circ}C$에서 실시하였다. 저장기간이 증가함에 따라 한방양념 돼지고기의 pH의 변화는 대체로 비슷한 경향으로 증가하였으나 formula B가 약간 우수하였으며 각 formula 간의 큰 변화는 보이지 않았다. 저장기간별 품질을 평가하는데 pH 보다는 총균수 및 대장균군수 변화가 보다 예민한 지표로서 작용하였다. 육제품의 신선도를 평가하는데 지표가 되고 있는 POV와 TBA가는 저장기간이 증가할수록 증가하는 경향을 보여 propolis를 첨가한 formula B에서 다른 formula 보다 현저하게 감소하여 지질산화 효과를 나타냈다. VBN값도 formula B가 formula A와 C 보다 낮은 수준으로 증가하여 propolis의 단백질 분해억제 효과를 나타냈다. 관능적 특성을 조사한 결과 각 formula별로 유의성은 없었으나 formula B군에서 특유의 향이 어우러져 부드러운 질감과 독특한 향취가 느껴졌다는 의견이 관능평가표 참고란을 통해 알 수 있었다. 이상의 결괴를 종합해 보면, 한방양념돼지고기의 품질특성은 전체적으로 formula B > formula C > formula A순으로 나타났다. 그러므로 한약재 및 propolis 첨가가 저장기간을 연장하고 식품의 보존제로서의 가치를 부여해 줄 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.45-51
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• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권12호
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• pp.3025-3035
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• 1998

본 연구에서는 개념 기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-Based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용기반 이미지 검색 시스템들과 다르다. 즉, 사용자는 개념적으로 관련이 있는 이미지를 검색할 수 있다. 본 논문에서 개념은 기본적으로 한 이미지 내에 있는 단순 객체들의 복합 형태를 의미한다. COIRS에서 한 이미지는 대상 객체들과 그들 사이의 공간관계로 이루어지는 트리플들에 의해 표현되며, 트리플 시소러스에 의해 개념이 유추된다. COIRS는 가시적 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 역화일, 사용자 질의기로 구성되어 있다. 가시적 이미지 색인기는 객체의 이름 명시를 통한 객체의 인식과 그들간의 상대적 위치를 명시함으로써 색인시 수작업을 최소화하기 위한 도구이다. 트리플 시소러스는 트리플을 분석하여 개념을 유추함으로T 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있게 한다. 이미지를 색인할 경우와 질의를 정형화 할 때 모두 공통적으로 트리플이 사용되므로 질의의 평가는 사용자 질의기를 통해 주어진 트리플들과 역화일내의 트리플간의 부합에 의해 수행된다. COIRS의 주된 장점은 1)기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 정보에 의해 검색을 수행하는데 비해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 한 단계 더 진보된 이미지 정보 검색 시스템이며, 2)개념에 기반한 검색 기능과 더불어 기존의 이미지 정보 검색기술도 모두 균일한 환경안에서 수용할 수 있는 통합된 구조를 지원한다는 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.34-44
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• 2024

최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.

• 한국조리학회지
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• 제21권6호
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• pp.120-132
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• 2015

본 연구는 초석잠을 기능성 소재로서 식품 개발에 이용을 확대하기 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 초석잠 분말의 첨가량을 0, 3, 6, 9, 12%로 달리하여 식빵을 제조하고, 페놀성 화합물의 함량과 항산화 활성을 분석하고 기호도 검사를 실시하였다. 초석잠 분말의 총 폴리페놀, 총 플라보노이드 및 총 탄닌의 함량은 각각 $139.09{\pm}1.97mg\;GAE/g\;dw$, $74.33{\pm}2.69mg\;QE/g\;dw$, $40.41{\pm}2.54mg\;TAE/g\;dw$로 분석되었다. 초석잠 분말의 첨가량이 많아질수록 식빵의 페놀성 화합물 함량은 유의적으로 증가하여 초석잠 분말을 12% 첨가한 식빵의 총 폴리페놀, 총 플라보노이드과 총 탄닌의 함량은 각각 $104.27{\pm}0.13mg\;GAE/g\;dw$, $71.03{\pm}1.75mg\;QE/g\;dw$와 $8.76{\pm}0.12mg\;TAE/g\;dw$이었다(각각 p<0.001, p<0.001, p<0.001). 초석잠 추출물의 DPPH 라디칼과 ABTS 라디칼 소거능의 $IC_{50}$은 각각 1.42 mg/mL와 1.57 mg/mL로 분석되었으며, 초석잠 분말의 첨가량이 많아질수록 식빵의 항산화 활성은 유의적으로 높아졌다(각각 p<0.001과 p<0.001). 초석잠 분말을 9% 첨가한 식빵은 외관, 향미, 맛, 질감 및 전반적인 기호도가 가장 높게 평가되어 소비자의 기호도를 충족시키면서 항산화 활성을 지닌 기능성 식빵의 제조에 적합한 것으로 생각된다.

• 한국식품영양학회지
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• 제11권1호
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• pp.61-67
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• 1998

복숭아 황도(Prunus persica L.)를 과육과 과즙 전부를 이용한 것과 복숭아 즙만 추출한 것을 한천 농도별, 설탕 농도별로 젤리를 제조한 후 색도 측정 및 기계적 측정과 관능검사를 통한 기호도를 비교 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 복숭아 과육과 과즙을 혼합한 것과 과즙의 pH는 3.95∼4.31이었으며 과즙의 pH는 4.21이고 당도는 13.0%와 11.5%로 나타났다. 2. 관능검사는 복숭아 과육과 과즙을 혼합한 젤리에서 외관(appearance), 견고성(hardness), 탄력성(springiness), 전반적인 기호도(acceptability)에서 한천농도 3%, 설탕농도 30% 가장 높았고 시료간 유의성이 나타났다.(p<0.001) 과즙만 이용한 젤리는 전반적인 기호도(acceptability)에서 과육과 과즙을 혼합한 젤리보다 낮았으며 시료간에 유의한 차이는 없었다. 3. 기계적 측정은 과육과 과즙을 혼합한 젤리와 과즙 젤리에서 모두 한천농도와 설탕농가가 증가할수록 높게 나타났으며 각 시료간 유의성(p<0.001)이 있었다. 또한 과육과 과즙을 혼합한 젤리가 과즙젤리보다 기계적 측정가가 높았다. 4. 과육과 과즙을 혼합한 젤리와 과즙 젤리의 색도는 L(명도)값, a(적색도)값, b(황색도)값 모두 한천 2%, 설탕농도 10%일 때 가장 높았으며, 과육과 과즙을 혼합한 젤리가 과즙젤리보다 L, a, b값 모두 높게 나타났다. 5. 기계적 검사와 관능검사의 상관관례에서 복숭아 과육과 과즙을 혼합한 젤리는 탄력성(Springiness)과 전반적인 기호도(acceptability)에서 기계적 검사 L값(명도)과 부의 관계를 나타내고 유의성(p<0.05)이 있었고 과즙젤리에서는 전반적인 기호도(acceptability)와 탄력성(springiness)에서 부의 관계를 나타내었고 유의성이 (p<0.05) 있었다. 그룹이 전체의 43.6%(72명)에 해당하였으며, 여학생의 식습관 점수(9.3$\pm$3.6)가 남학생(8.4$\pm$2.5)보다 유의적으로 높았다. 이상의 결과를 종합하여 보면, 농촌 초등학교에 학교급식이 이루어지고 있지만 영양소 섭취량은 권장량보다 훨씬 미달이었고, 식습관 점수도 매우 낮아서 학교급식의 양적 확대와 더불어 질적 개선 및 지속적인 효과를 얻기 위한 체계적인 운영이 필요하리라 생각된다. 또한 아동들의 올바른 식품 선택 및 식습관 형성을 위한 실질적인 영양교육 지도가 필요하며 영양에 관한 지식, 태도 및 행동의 변화를 유도할 수 잇는 영양교육 program의 개발, 보급이 시급하다고 사료된다.별을 위한 음향산란신호를 정량적으로 수집 및 평가하는 것이 가능하다고 판단된다.n A was 11 ug.이, 0.9 ug/g and 3.7 ug/g in the blood, liver and kidney, respectively.sional-managerial who secure the higher autonomy and stability in their work have the highest life chance in the labor and health, and leisure life. Next, professional-technical, white-collar, sales-service occupants have the higher life chance after the professional-managerial. However, these 3 occupation groups are partially inconsistent in the two sectors of the life chance. Specifically, the professional-technical, despite their

• 한국식품저장유통학회지
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• 제19권5호
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• pp.672-680
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• 2012

본 연구에서는 단호박 품종 4종(미나맘, 보짱, 아지구로이, 구리지망)의 특징을 살펴보고, 이를 이용한 음료의 기본적인 특징을 살펴보았다. 카로티노이드는 과피 보다 과육에 1.5~2배의 높았으며 4품종 중 미니맘 과육에 가장 높은 함량을 보였다. 비타민 A는 과육에서 보다 과피에서 높은 함량을 보였으며, 미니맘 과피가 2,016.57 IU/100 g으로 가장 높고, 구리지망 과육이 998.83 IU/100 g으로 가장 낮았다. 비타민 C의 함량은 43.21~82.35 mg% 수준으로 과육과 과피에서 비슷한 수준의 함량을 보여 유의적인 차이는 없는 것으로 나타났으며, 구리지망 품종이 높은 것으로 나타났다. 단호박의 무기질 함량은 칼륨이 가장 높았으며 다음으로 인의 순이었으며, 아지구로이의 과육에 칼륨 함량이 가장 높은 것으로 나타났다. 과육과 과피 물 추출물의 항산화 활성은 과육보다 과피에서 활성이 높은 것으로 나타났으며 미니맘 과피의 $EC_{50}$이 4.01 mg/mL로 가장 활성이 높았으며, 아지구로이 과육의 활성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 착즙 수율은 69.5~89.4% 수준으로 품종에 따른 착즙 수율에 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났으며, 아지구로이가 가장 높았다. 착즙액의 pH는 7.17~7.83으로 박피하지 않은 단호박이 박피 과육을 이용한 것보다 높았다. 당도는 $12.5{\sim}16.6^{\circ}brix$로 보짱이 $16.1^{\circ}brix$로 가장 높았고 아지구로이가 $12.7^{\circ}brix$로 가장 낮은 것으로 나타났다. 착즙액으로 단맛과 pH를 조정한 단호박 음료는 박피 과육을 사용한 경우 단기간 부유 안정성을 나타내었다. 단호박 음료는 특유의 향과 약간의 미끈거리는 질감이 있었으며, 색상 기호도는 보짱과 아지구로이가 좋은 것으로 평가하였다. 종합적인 맛 평가에서는 미니맘과 보짱이 좋은 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.81-96
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• 2013

웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.