• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.484-491
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• 2015

항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.

• 대한화장품학회지
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• 제47권4호
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• pp.289-296
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• 2021

본 연구에서는 국내 유통 중인 민감성 피부 대상 자외선 차단제의 안전성 조사를 위해 무기 자외선 차단제 27 건 및 어린이용 자외선 차단제 23 건을 수거하여 자외선 차단 성분 17 종, 보존제 13 종 및 중금속 5 종의 사용 및 혼입 실태을 조사하였다. 그 결과 자외선 차단 성분은 티타늄디옥사이드(41 건), 징크옥사이드(29 건), 비스-에칠헥실옥시페놀메톡시페닐트리아진(10 건) 에칠헥실살리실레이트(8 건) 및 에칠헥실메톡시신나메이트(8 건)순으로 검출되었으며, 보존제는 페녹시에탄올(6 건), 안식향산(1 건), 디히드로초산(1 건) 순으로 검출되었다. 확인된 자외선 차단성분은 모두 표시 사항에 적합 하였으나, 1 개 제품에서 표시사항 외 보존제 성분인 페녹시에탄올이 0.1% 농도로 검출되었다. 중금속 납, 카드뮴, 비소, 안티몬, 니켈은 불검출에서 3.6 ㎍/g로 다양한 농도로 검출되었다. 이번 연구에서 확인된 자외선 차단성분, 보존제 및 중금속은 화장품 안전기준 등에 관한 규정의 성분별 최대 배합한도 및 최대 허용량 기준에 적합하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.362-369
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• 2016

본 논문은 음절 단위 한국어 품사 태깅 방법의 성능 개선을 위해 기분석사전과 기계학습 방법을 결합하는 방법을 제안한다. 음절 단위 품사 태깅 방법은 형태소분석을 수행하지 않고 품사 태깅만을 수행하는 방법이며, 순차적 레이블링(Sequence Labeling) 문제로 형태소 태깅 문제를 접근한다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 기반 음절 단위 품사 태깅 방법의 전처리 단계로 품사 태깅말뭉치와 국어사전으로부터 구축된 복합명사 기분석사전과 약 1천만 어절의 세종 품사 태깅말뭉치로부터 자동 추출된 어절 사전을 적용함으로써 품사 태깅 성능을 개선시킨다. 성능 평가를 위해서 약 74만 어절의 세종 품사 태깅말 뭉치로부터 67만 어절을 학습 데이터로 사용하고 나머지 7만 4천 어절을 평가셋으로 사용하였다. 기계학습 방법만을 사용한 경우에 96.4%의 어절 정확도를 보였으며, 기분석사전을 결합한 경우에는 99.03%의 어절 정확도를 보여서 2.6%의 성능 개선을 달성하였다. 퀴즈 분야의 평가셋으로 실험한 경우에도 기계학습 엔진은 96.14% 성능을 보인 반면, 하이브리드 엔진은 97.24% 성능을 보여서 제안 방법이 다른 분야에도 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.227-232
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• 2020

본 논문은 의미역 주석(Semantic Role Labeling) 자원인 FrameNet을 준구어 말뭉치인 드라마 대본에 주석하는 과정과 주석 결과에 대해 서술한다. 본 논문에서는 프레임 - 프레임 논항 구조의 주석 범위를 한 문장에서 여러 발화로 이루어진 장면 (Scene) 단위의 대본으로 확장하여 문장 내에서 생략된 프레임 논항(Null-Instantiated Frame Elements)을 장면 단위 대본 내의 다른 발화에서 복원하였다. 본 논문은 프레임 자동 분석기를 통해 동일한 드라마의 한국어, 영어 대본에 FrameNet 주석을 한 드라마 대본을 선발된 주석자에 의해 대상 어휘 적합성 평가, 프레임 적합성 평가, 생략된 프레임 논항 복원을 실시하고, 자동 주석된 대본과 주석자 작업 후의 대본 결과를 비교한 결과와 예시를 제시한다. 주석자가 자동 주석된 대본 중 총 2,641개 주석 (한국어 1,200개, 영어 1,461개)에 대하여 대상 어휘 적합성 평가를 실시하여 한국어 190개 (15.83%), 영어 226개 (15.47%)의 부적합 대상 어휘를 삭제하였다. 프레임 적합성 평가에서는 대상 어휘에 자동 주석된 프레임의 적합성을 평가하여 한국어 622개 (61.68%), 영어 473개 (38.22%)의 어휘에 대하여 새로운 프레임을 부여하였다. 생략된 프레임 논항을 복원한 결과 작업된 평균 프레임 논항 개수가 한국어 0.780개에서 2.519개, 영어 1.290개에서 2.253개로 증가하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제23권1호
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• pp.113-141
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• 2011

본 연구의 목적은 중학교 기술 가정 교과의 식품표시와 관련된 수업을 ARCS 동기유발전략을 적용하여 개발한 후 이 수업이 학습동기와 식품표시에 대한 인식과 활용에 효과를 주는지 검증하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 ARCS 동기유발 전략을 적용한 식품표시 관련 가정과 수업의 교수 학습 과정안을 총 4차시 개발하였고, 사전-사후 실험설계를 사용하여, 실험집단 4학급은 ARCS 동기유발전략을 적용한 수업을, 비교집단 3학급은 강의식 수업을 적용하여 실험집단과 비교집단의 사전 점수와 사후 점수를 비교하였다. 불성실하게 응답한 7부를 제외한 203부를 대상으로 SPSS Win 12.0을 이용하여 공변량분석(ANCOVA)을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, ARCS 동기유발전략을 적용한 식품표시 관련 가정과 수업의 교수 학습 과정안과 학습자료, 교사용 참고자료를 4개의 학습주제(영양성분표시, 식품첨가물, 유전자조작과 방사선조사식품, 식품품질인증표시)별로 개발하였다. 둘째, 학습동기에 대한 실험에서 사전 학습동기를 통제한 공변량 분석을 실시한 결과, ARCS 동기유발수업을 받은 실험집단과 강의식 수업을 받은 비교집단의 학습동기와 동기유발요소(주의집중, 관련성, 자신감, 만족감) 모두에서 유의미한 차이를 보였다. 셋째, 사전 식품표시에 대한 인식을 통제한 공변량 분석을 실시한 결과, 사후 식품표시에 대한 인식 검사에서 식품표시에 대한 인식이 수업방법에 따라 실험집단과 비교집단 간에 유의한 차이를 보였다. 그리고 식품표시에 대한 인식 하위영역인 식품표시사항 이해도와 식품표시 실생활 도움 및 교육필요도에서도 모두 유의한 차이를 보였다. 넷째, 사전 식품표시 활용도를 통제한 공변량 분석을 실시한 결과, 식품표시 활용도에 대한 사후 식품표시 활용도는 수업방법에 따라 실험집단과 비교집단간에 유의한 차이를 보였다. 그리고 식품표시 활용도 하위영역인 식품표시사항 활용도와 식품선택시 활용도 모두에서도 유의한 차이를 보였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.180-185
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• 2015

Digital infrared thermal imaging is a non-invasive adjunctive diagnostic technique that allows an examiner to visualize and quantify changes in skin surface temperature. The asymmetry of temperature differences between the diseased and the contralateral healthy body parts can be automatically analyzed and has been studied in many areas of medical science. In this paper, we propose a method for intelligent automatic asymmetry detection based on a K-means analysis and a YCbCr color model. The implemented software successfully visualizes an asymmetric distribution of colors with respect to the patients’ health status.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권1호
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• pp.93-96
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• 2022

Natural language processing (NLP) is utilized to understand a natural text. Text analysis systems use natural language algorithms to find the meaning of large amounts of text. Text classification represents a basic task of NLP with a wide range of applications such as topic labeling, sentiment analysis, spam detection, and intent detection. The algorithm can transform user's unstructured thoughts into more structured data. In this work, a text classifier has been developed that uses academic admission and registration texts as input, analyzes its content, and then automatically assigns relevant tags such as admission, graduate school, and registration. In this work, the well-known algorithms support vector machine SVM and K-nearest neighbor (kNN) algorithms are used to develop the above-mentioned classifier. The obtained results showed that the SVM classifier outperformed the kNN classifier with an overall accuracy of 98.9%. in addition, the mean absolute error of SVM was 0.0064 while it was 0.0098 for kNN classifier. Based on the obtained results, the SVM is used to implement the academic text classification in this work.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권1호
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• pp.26-33
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• 2024

With the start of COVID-19 in 2020, the MBTI test became popular among Korean young generation and then developed into a nationwide hot topic. This paper aims to investigate the characteristics of the MBTI popularity in Korea and the public opinions toward this phenomenon. With the analysis of the reports contents, 231 news reports related to MBTI were selected from KINDS (Korea Integrated News Database System) as research samples. The general attitude of the media towards MBTI tests and the reasons for the formation of positive and negative evaluations will be discussed from three perspectives: media attention, media attitudes and cognitive sources. The research finds that the increasing interest in MBTI among the younger generation in Korea is driven by a post-epidemic desire for self-exploration, emotional planning, and online group affiliation. MBTI has gained quasi-scientific status, similar to horoscopes, influenced by celebrities and a substantial fan base in online communication. While widely used for entertainment and social currency, there are concerns that extensive labeling may unconsciously impact individuals' self-perception and hinder the development of a holistic and objective cognitive framework.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2132-2139
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• 2006

내포 병렬성을 포함하는 병렬 프로그램은 복잡한 수행 양상을 가지며, 태스크들은 병행적으로 수행되는 경향이 있다. 이러한 병행성은 대부분의 오류을 유발하는 근본적인 원인이 된다. 본 논문은 병렬 프로그램 수행양상을 영상화하여 두 태스크간의 병행성을 판별할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 전역적인 구조를 보이는데 제약이 있고 과다한 추상화로 인하여 수행양상의 직관성을 저해하는 경향이 있다. 본 논문에서 제안한 기법은 영상 가시화에 적합한 레이블링 기법을 제안하고, 제안한 레이블링 기법을 적용하여 산출된 각 태스크의 레이블정보를 2차원 평면상에서 분할된 영역으로 표현한다. 이를 토대로 각 태스크의 순서화 관계를 식별할 수 있는 독립된 영상을 생성한다. 결과로 생성된 영상은 관련 태스크의 의미론적 분석을 간소화하고 전체 프로그램의 전역적 수행 구조의 개요를 사용자에게 효과적으로 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.322-332
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• 2013

본 연구는 간호대학신입생의 정서인식, 정서표현, 정서표현양면성과 대학생활적응을 확인하고 대학생활 적응에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 수행되었다. 연구대상은 4년제 대학 2곳에 재학 중인 간호학과 신입생 159명이었고, 구조화된 설문지를 이용하여 2012년 5월 20일부터 6월10일까지 자료조사를 실시하였다. 대학생활적응은 정서주의와 정서명명과는 유의미한 양의 상관관계를 보였고, 긍정표현에 대한 양면성과 부정표현에 대한 양면성과는 유의미한 음의 상관관계를 나타냈다. 대학생활적응에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 정서주의였으며, 정서주의, 긍정표현에 대한 양면성, 부정표현에 대한 양면성, 정서명명은 대학생활 적응에 대해 31.8%의 설명력을 나타내었다. 간호대학신입생의 대학생활적응 향상을 위해서 정서인식 및 정서표현양면성을 돕는 교육 프로그램의 개발이 필요하다.