• 전자공학회논문지CI
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• 제49권3호
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• pp.8-14
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• 2012

최근 3D TV나 영화, 증강현실과 같은 대용량 고화질의 영상 응용분야가 확산됨에 따라 빠른속도로 영상을 처리하는 것이 요구되고 있다. 여러개의 프로세서로 구성되어 병렬처리 성능을 극대화 시킬 수 있는 SIMD구조의 컴퓨터는 다양하고 많은 양의 데이터들을 처리하는 것을 가속화한다. 다중접근기억장치인 MAMS는 여러개의 PE와 고성능 SIMD 구조에 최적화된 시스템으로 MAMS는 메모리 모듈을 $M{\times}N$의 2-D array 개념을 적용하여 X, Y 좌표 및 임의의 간격으로 pq개의 데이터 각각에 수평, 수직, 대각선, 역대각선, 블록의 다양한 방식으로 충돌없이 접근하며, 이 메모리모듈(MM)의 개수 m은 pq 개수보다 큰 소수이다. MAMS-PP4는 4개의 PE와 5개의 MM로 구성되어 기존에 구현된 바 있다. 이 논문에서는 MAMS-PP4의 확장으로 16개의 PE와 17개의 MM으로 구성된 MAMS-PP16에 대한 영상처리 알고리즘의 구현과 그에 따른 성능평가에 대해 소개한다. MAMS-PP16의 인스트럭션 포맷은 64비트로 확장되어 새로 설계 되었으며 특정 어플리케이션의 추가와 새로운 인스트럭션이 포함되어 있다. 본 논문에서는 구현된 알고리즘이 수행될 수 있도록 MAMS-PP16의 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 구현된 영상처리 알고리즘을 수행함으로서 MAMS-PP16의 성능이 향상되었음을 확인하였다. 영상처리 알고리즘 중 피라미드 기법을 적용하여 수행한 결과, 캐시를 사용하는 Serial processor에서는 랜덤한 응답인 반면, 캐시를 사용하지 않는 MAMS-PP16에서 일정한 응답을 확인하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 춘계학술대회논문집
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• pp.203-211
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• 1997

본 연구는 기온$15^{\circ}C{\pm}1^{\circ}C$ $26^{\circ}C{\pm}1^{\circ}C$,습도$55%{\pm}5%$ 환경조건에서 손가락 끝마디 부분을 얼음물에 침지시킨후 구강온과 4부위 피부온, 손가락끝 피부온, 전신온냉감, 전신쾌적감, 손가락 끝 동통감의 변화를 젊은 남자 피험자와 노인남자 피험자를 대상으로 비교측정하고자 하였다. 본 학회에서는 젊은 남자피험자 그룹에 대하여 보고하고자 한다. 결과는 다 음과 같다. $15^{\circ}C{\pm}1^{\circ}C$에서 4부위 피부온을 보면 가슴과 상완은 손가락끝 침지시 약간 하강하고 다시 상승하지만 대퇴와 하퇴에서는 하강하고 그 상태가 유지된다. 특히 하퇴의 경우는 급격히 하강하는 경향을 보이고 있다. 손가락끝 피부온은 손가락 침지와 동시에 급격한 하강을 나타내나 손가락을 꺼낸후에 손가락 침지전의 온도로 회복되지는 않았다. 평균피부온을 보면 손가락 침지시 하강하는 경향을 보이고 있다. 전신 쾌적감은 약간 불쾌하게 나타났고, 전신온냉감은 서늘하다고나타났고 손가락끝의 동통 감은 매우 아프다고 나타났다. $26^{\circ}C{\pm}1^{\circ}C$에서 4부위 피부온을 보면 가슴 상완대퇴 하퇴 모두 손가락끝 침지시 약간 하강하고 낮은 상태로 유지되는 경향을 보이고 있다. 손가락끝 피부온은 손가락 침지시 급격한 하강을 나타내었고 손가락을 꺼낸후에도 침지의 온도로 회복이 되었다. 평균피부온은 손가락 침지후에 약간 하강하였지만 큰 차이는 없었다. 전신쾌적감은 약간 쾌적하게 나타났고 전신온냉감은 약간 따뜻하다라고 나타났으며 손가락끝의 동통감은 약간 아프다고쪽으로 나타났다.때문에 이를 디자인에 곧바로 적용시키기 어려운 점이 있다. 이에 본 연구는 기존의 바용성 평가를 위한 분석도구들이 갖는 문제 점들 해결하여 제품의 사용자 인터페이스 디자인 개발과정에서 활용할 수 있는 평가 분석도구를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 첫째, 다양한 유형의 정보를 포함하는 비디오 정보를 선정하였따. 둘째, 데이터를 다양한 측면에서 추출할 수 있는 Data logger를 개발하였다. 셋째, 데이터를 시각적으로 정리하고 분석할 수 있는 도구를 제안한다. 마지막으로 인터페이스 디자인에서 여러 가지 디자인안을 도출해 내는 작업에 이용할 수 있는 종합화과정을 개발한다. 이러한 일련의 과정이 통합된 컴퓨터 시스템 안에서 이루어지도록 프로그램을 개발하여 정보의 유용성을 높일 수 있도록 한다.at the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an depende

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.489-498
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• 2012

본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.253-257
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• 2007

최근 웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라, 사용자의 취향에 맞는 정보를 선별하여 제공하는 추천 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천시스템은 사용자의 관심정보를 기술한 사용자 프로파일을 기반으로 동작하기 때문에 정확한 사용자 프로파일의 생성은 매우 중요하다. 사용자의 암시적인 행동정보를 기반으로 취향을 분석하는 대표적인 연구로 사용자가 이용한 웹 문서를 분석하는 방법이 있다. 이는 사용자가 이용하는 웹 문서에 빈번하게 등장하는 단어를 기반으로 사용자의 프로파일을 생성하는 것이다. 그러나 최근 웹 문서는 사용자 취향과 관련 없는 많은 구성요소들(로고, 저작권정보 등)을 포함하고 있다. 따라서 이러한 내용들을 모두 포함하여 웹 문서를 분석한다면 생성되는 프로파일의 정확도는 낮아질 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기기에서 사용자의 웹 문서 이용내역을 분석하고, 동일한 사이트로부터 얻어진 문서들에서 반복적으로 등장하는 블록을 제거한 후, 정보블럭을 식별하여 사용자의 관심단어를 추출하는 새로운 프로파일 생성방법을 제안한다. 이를 통해 보다 정확하고 빠른 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 제안방법의 평가를 위해, 최근 구매활동이 있었던 사용자들이 이용한 웹 문서 데이터를 수집하였으며, TF-IDF 방법과 제안방법을 이용하여 사용자 프로파일을 각각 추출하였다. 그리고 생성된 사용자 프로파일과 구매데이터와의 연관성을 비교하였으며, 보다 정확한 프로파일이 추출되는 결과와 프로파일 분석시간이 단축되는 결과를 통해 제안방법의 유효성을 입증하였다.)으로 높은 점수를 보였으며 내장첨가량에 따른 관능특성에서는 온쌀죽은 내장 $2{\sim}5%$ 첨가, 반쌀죽은 내장 $3{\sim}5%$ 첨가구에서 유의적(p<0.05)으로 높은 점수를 보였으나 쌀가루죽은 내장 $1{\sim}2%$ 첨가구에서 유의적(p<0.05)으로 낮은 점수를 보였다. 이상의 연구 결과를 통해 온쌀은 2%, 반쌀은 3%, 쌀가루는 4%의 내장을 첨가하여 제조한 전복죽이 이화학적, 물성적 및 관능적으로 우수한 것으로 나타났다.n)방법의 결과와 비교하였다.다. 유비스크립트에서는 모바일 코드의 개념을 통해서 앞서 언급한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 문제점을 해결하고자 하였다. 모바일 코드에서는 프로그램 코드가 네트워크를 통해서 컴퓨터를 이동하면서 수행되는 개념인데, 이는 물리적으로 떨어져있으면서 네트워크로 연결되어 있는 다양한 컴퓨팅 장치가 서로 연동하기 위한 모델에 가장 적합하다. 이는 기본적으로 배포(deploy)라는 단계가 필요 없게 되고, 새로운 버전의 프로그램이 작성될지라도 런타임에 코드가 직접 이동하게 되므로 버전 관리의 문제도 해결된다. 게다가 원격 함수를 매번 호출하지 않고 한번 이동된 코드가 원격지에서 모두 수행을 하게 되므로 성능향상에도 도움이 된다. 장소 객체(Place Object)와 원격 스코프(Remote Scope)는 앞서 설명한 특징을 직접적으로 지원하는 언어 요소이다. 장소 객체는 모바일 코드가 이동해서 수행될 계산 환경(computational environment

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권4호
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• pp.95-103
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• 2009

본 논문에서는 기지국 간 협조적 전송을 통해 다중 사용자 MIMO 이동통신 시스템에서 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal-to-Interference plus Noise Ratio; SINR)를 최대화하기 위한 송수신 빔포밍 벡터를 생성하는 방법을 제안한다. 다중 사용자 MIMO 이동통신 시스템의 성능에 영향을 주는 간섭 신호로는 기지국 간 협조적 전송을 통해 신호를 전송하는 사용자 들 간 간섭 신호 성분 및 협조적 신호 전송에 참여하지 않는 기지국으로부터의 간섭 신호 성분이 있다. 제안하는 기법은 다중 사용자 간 간섭은 블록 대각화 기법(Block Diagonalization; BD)을 활용하여 제거하고, 협조적 신호전송에 참여하지 않는 기지국으로부터의 간섭 신호는 간섭 신호의 통계적 정보를 활용한 최적 결합(Optimal Combining; OC) 기반의 수신 빔포밍 벡터 및 송신 빔포밍 벡터를 생성함으로써 완화 시킨다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 협조적 신호 전송에 참여하지 않는 기지국 간섭 신호의 통계적 정보를 송수신단 빔포밍 벡터를 생성하는데 활용하는 제안 방식의 평균 SINR 측면에서의 성능이득을 기존의 통계적 정보를 활용하지 않거나 수신단에서만 활용하는 방식들과 비교하여 검증한다. 성능평가를 위해 안테나 간 독립적인 채널뿐만 아니라 상관도가 존재하는 채널에서도 실험을 수행하여 제안 방식이 실제 채널에서 사용될 때에 발생할 수 있는 성능열화에 대한 정량적인 수치를 제시며, 또한 제안 방식이 안테나 간 상관도가 존재하는 경우에 강건한 성능을 보임을 검증한다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제30권2호
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• pp.112-120
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• 2005

본 연구에서는 수복면의 위치와 와동의 크기에 따른 미세누출도의 차이를 확인하기 위해 3차원 재구성법에 의한 색소침투량과 주사전자현미경 검경을 통한 변연틈새의 비율을 측정하였다. 32개의 건전한 대구치의 협/설면과 인접면에 각기 $2\;{\times}\;2\;{\times}\;1.5\;mm$의 작은 와동과 $4\;{\times}\;2\;{\times}\;1.5\;mm$크기의 큰 5급 와동을 형성 한 다음, 자가부식형 접착시스템으로 치면 처리하고 혼합형 복합레진인 Esthet X로 단일 충전하였다. 5도와 55도 사이에서 1000회의 열순환을 시킨 다음, 레진 복제물을 제작하고 SEM 검경을 통해 전체 변연길이에 대한 변연틈새의 비율을 측정하였다. 또한 열순환된 치아에 $50\%$ 질산은 용액으로 색소를 침투시킨 후 자가중합형 레진에 포매하여 0.25 mm두께의 간격으로 연속적으로 갈아내면서 각각의 단면상을 채득하였다. 각 단면상을 3차원으로 재구성하여 미세누출도를 정량적으로 평가하였다. 3차원 색소 침투량의 유의성 검정에는 Two-way ANOVA와 independent T-test를, 변연틈새의 비율에는 Mann-Whitney U test를 사용하였으며 , 두 방법 사이의 Spearman's rho test로 평가하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1 미세누출도는 수복면의 위치와 와동의 크기에 의해 영향을 받았다. 즉 협/설면과 작은 와동보다는 인접면과 큰 와동에서 더 많은 미세누출을 보였다. 2. 두 방법 사이에는 높은 상관 관계를 보였다 (상관계수 = 0.614/P= 0.000). 이상의 연구 결과로 볼 때, 협/설면과 작은 와동의 수복물보다는 인접면과 큰 와동의 수복물에서 더 많은 미세누출을 보였으므로, 불필요한 치질 삭제를 줄임으로써 변연부의 노출이 커지는 것을 막아야 할 것이다.n-St/SS 군에서는 비표준화 medium 규격 master cone과 스테인레스 스틸 spreader를, 그리고 Non-St/NT 군에서는 비표준화 medium 크기 master cone과 니켈-티타늄 finger spreader를 각각 사용하였다. 충전된 근관은 $37^{\circ}C$, 상대습도 $100\%$하에서 24시간 보관한 후, 치근단 1, 3및 5 mm수준에서 횡절단하여 입체현미경 하에서 관찰하고 컴퓨터에 저장한 다음, $Auto^{(R)}$CAD 2000 프로그램을 이용하여, 형성된 근관 및 gutta-percha 충전물의 외형을 추적하여 근관내 gutta-percha 면적비를 계산하였다. Gutta-percha 면적비의 결과치는 two-way ANOVA를, 그리고 accessory cone 수는 one-way ANOVA 및 Duncan's multiple range test를 이용하여 통계 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 스테인레스 스틸 finger spreader를 사용한 경우 및 니켈-티타늄 finger spreader를 사용한 경우 공히, 모든 치근단 수준에서 비표준화 medium 크기 master cone 사용군이 ISO 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 높은 gutta-percha 면적비를 나타내었다 (p < 0.01). 비표준화 medium크기 master cone 사용군에서는 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 적은 수의 accessory cone이 사용되었다 (p < 0.01). 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\ulcorner}$적당하다${\lrcorner}$고 응답한 경우가 가장 많이 이러한 음식을 즐겨 먹었으며(49.5%), 그

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권4호
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• pp.271-280
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• 2014

최근에 디지털 유방촬영술(digital mammography, DM)의 해부학적 구조의 겹침 현상과 컴퓨터단층촬영영상(computed tomography, CT)의 높은 환자 선량을 해결하기 위해 디지털 유방단층영상합성장치(digital breast tomosynthesis, DBT)에 대한 연구 개발이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 DBT 시스템은 제한된 각도로 영상을 획득하면서 급격한 데이터 결핍으로 인해 다른 층의 간섭으로 인한 인공물(artifacts)이 발생한다. 이를 완화시키기 위해 적절한 필터가 필요하다. 본 논문에서는 DBT 시스템에서 FBP 알고리즘을 이용하여 영상재구성 시 발생되는 인공물을 줄이기 위해 적절한 필터조합을 찾는 것이 궁극적인 목적이다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 동일한 영상 획득조건에서 FBP 알고리즘을 이용해 재구성된 영상을 분석하여 다양한 필터 조합들의 특성을 조사했다. 필터 특성에 대한 평가를 하기 위해 영상 및 프로파일의 분석과 COV (coefficient of variation)를 이용하여 인공물과 잡음에 대한 평가를 하였다. 본 연구 결과를 통해 분광필터(spectral filter)의 파라미터 인자 값들을 조절하여 cut-off frequency를 설정함으로써 고주파 영역에 있는 영상의 잡음을 줄일 수 있었다. DBT 시스템에서 유방팬텀을 재구성한 영상들을 비교했을 때 분광필터의 파라미터 인자를 0.25로 적용한 영상의 결과는 분광필터를 적용하지 않았을 때보다 영상의 잡음을 10%로 감소시킬 수 있었다. 절편두께필터(slice thickness filter)의 파라미터 인자의 값들을 조절하여 정보들의 불균형을 줄임으로써 다른 층의 간섭으로 인한 인공물을 감소시킬 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 FBP 알고리즘으로 재구성했을 때 필터들의 기본 특성을 확인 할 수 있었으며, 적절한 필터 조합이 실제 화질 개선에 기여한 것으로 확인할 수 있었다. 이 연구 결과는 다양한 필터 조합에 따른 잡음과 데이터 결핍에 의한 인공물에 대한 정보를 제공하여 DBT 시스템의 개발 및 임상화적용 연구에 기반이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.872-893
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• 2006

음양오행사상의 관상학에 기반한 애니메이션 캐릭터 얼굴 설계 시스템은 애니메이션 캐릭터제작에 있어서 관상학적 형태를 이용한 성격을 이용해 캐릭터의 얼굴형을 자동으로 생성시켜 주는 시스템이다. 이 논문에서는 캐릭터의 관상학적 성격을 이해하고 그 성격을 얼굴형에 맞게 시각화하는 작업을 과학적이고도 편리한 Neural Network을 이용하여 누구나 손쉽게 구현할 수 있도록 제안 하였다. 본 연구에서는 관상학의 오행상에 기반한 성격을 가진 얼굴형을 애니메이션 캐릭터제작용 시각데이터로 설계하고, 설계한 데이터 중 일부를 설문조사를 통해 12가지 성격의 정도를 알아낸 후 이것을 컴퓨터에 입력시킨 후 Neural network시스템을 이용해 관상학 성격에 기반해 재조합 가능한 얼굴 데이터 511가지의 성격을 알아냈다. 성격을 알아낸 데이터 중 오행상에 대해서는 또 한번의 설문조사를 통해 사람이 시각적으로 느끼는 성격과 Neural Network에 의해 인식된 차이점을 재검토하였다. 2차 설문조사와 Neural Network 시스템의 결과는 목형상, 화형상, 토형상, 금형상, 수형상을 조사해 본 결과 각각 MSE가 0.3, 0.3, 0.2, 0.5, 0.2가 되는 것을 알 수 있었다. 이는 $0{\sim}5$ 점의 Scoring 시스템으로 얻어진 결과라는 것을 고려하면 매우 정밀한 결과라는 것을 알 수 있다. 이 연구를 통해 얻을 수 있는 결론은 성격을 설정해 Neural Network 시스템에 입력만 하면 그 성격을 가진 이미지 데이터를 얻을 수 있으며, 반대로 관상학적인 특징들만을 입력해도 성격을 알아낼 수가 있다. 이 실험을 통해 얻어진 얼굴형의 이미지 데이터와 성격 데이터는 앞으로 애니메이션 캐릭터를 설계할 때 많은 도움이 될 것이다.며, 암컷과 수컷의 차이는 거의 없다.EX>2당 100,000마리(720,000마리/7.2 m$^2$=$1\times10^9$마리/ha)가 다른 두 농도처리보다 높았다. 처리회수에서는 3회 처리가 1회와 2회 처리보다 높았고, 엽채류 종류에 따라서는 배추가 양배추나 케일보다 논았다.목적은 판매나 계약의 수단, 벤처기업 확인, 정부의 정책적 금융적 중소기업 지원 혜택을 기대하면서 출원하는 경우가 많았다. 따라서 기술의 진보성, 독창성 및 사업성이 높은 특허기술의 개발이 필요할 것으로 판단된다. 이용한 지각속도 구조에 대한 연구가 극히 제한적으로 이루어질 수밖에 없었다. 그러나 최근에 국내의 여러 지친관측망에서 축적된 지진기록과 반사 및 굴절 탄성파 탐사를 수행하여 종합적으로 지각 속도구조를 규명하기 시작하였다. 이와 같은 인공발파를 이용한 지각속도구조를 규명하기 위해서는 많은 인원과 예산을 필요로 하므로 관련분야의 전문가들의 적극적인 참여가 필요한 상황이다.[청소년과 소비 생활]이 4.22로 가장 높은 특성을 나타냈다. 6. 3학년 가정교과 내용의 요구도 평균은 3.65-4.16의 범위이며 평균 3.76으로 약간 높게 나타났다. 학부모 전체의 중단원 요구도는 [진로의 선택과 직업 윤리] 4.16으로 가장 높게 나타났으며 [실내 환경과 설비] 3.89, [생활 공간의 활용] 3.72, [상차림과 식사 예절] 3.71 순으로 나타났으며, [식사 준비와 평가]는 3.53으로 가장 낮았다. 이 중 여학생 학부모는 [진로의 선택과 직업윤리]가 4.06으로 가장 높았고, 남학생 학부모는 [진로의 선택과 직업 윤리] 4.26으로 가장 높은 특성을 나타냈다. 본 연구 결과로 가정교과의 시수를 증가시켜야 하고 실험 시설의 확충이 필요하다는