• 자원환경지질
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• 제38권4호
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• pp.369-380
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• 2005

영상을 기반으로 한 불연속면의 방향성 측정 및 거칠기 평가에 대한 효율적이고 객관적인 기법의 적용 가능성을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 현장조사 및 계측을 통한 암반사면 안정성 평가의 한계를 보완하기 위해 디지털 영상으로부터 3차원 수치 암반사면모델을 생성하여 암반사면에 대한 지형 공간적 분석을 위한 기초 정보를 도출하였다. 또한, 암반사면 내에 분포한 불연속선을 3차원적으로 추출하여 불연속면의 집중 방향성을 분석하고, 암반표면의 거칠기를 정량화할 수 있는 방법을 제시하였다. 연구결과 입체 디지털 영상으로부터 암반사면에 대한 다양한 정량적 정성적 분석이 가능한 정보를 효과적으로 추출할 수 있었으며, 이를 시각화하여 안정성 평가의 효율성과 편의성을 향상 시킬 수 있었다.

• 한국지형학회지
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• 제21권4호
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• pp.133-147
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• 2014

애추와 같이 인간의 접근이 쉽지 않은 지형의 현장조사에서는 시간과 비용을 절약하기 위해 실제 현장조사 전에 대상 지형자원의 범위를 줄이는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 대상 지형자원의 현장조사 범위를 줄이기 위해 기존 지형의 위치와 기타 GIS 정보 사이의 관계를 확률로 표현하는 자료유도형(target-driven) 공간통계기법인 Weight of Evidence 기법을 적용하였다. Weight of Evidence 기법을 적용하기 위해 애추와 관련된 지형요소를 선정한 후 지형요소와 GIS 정보의 상관관계 분석 결과를 근거로 우도비를 산출하였다. 각각의 주제도에 대한 경우의 수를 산정한 후, SRC 및 AUC 방법을 이용하여 애추 분포 가능지수가 가장 큰 조합을 찾았다. 애추 분포 가능지수가 가장 큰 주제도의 조합은 사면향도와 지질도, 경사도, 토지피복도, 유효토심도, 토양배수도의 조합으로, 애추 분포 가능지 면적비가 74.47%로 나타나 상당히 높은 정확도를 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.98-105
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• 2021

The sensory stimulation of a cosmetic product has been deemed to be an ancillary aspect until a decade ago. That point of view has drastically changed on different levels in just a decade. Nowadays cosmetic formulators should unavoidably meet the needs of consumers who want sensory satisfaction, although they do not have much time for new product development. The selection of new products from candidate products largely depend on the panel of human sensory experts. As new product development cycle time decreases, the formulators wanted to find systematic tools that are required to filter candidate products into a short list. Traditional statistical analysis on most physical property tests for the products including tribology tests and rheology tests, do not give any sound foundation for filtering candidate products. In this paper, we suggest a deep learning-based analysis method to identify hand cream products by raw electric signals from tribological sliding test. We compare the result of the deep learning-based method using raw data as input with the results of several machine learning-based analysis methods using manually extracted features as input. Among them, ResNet that is a deep learning model proved to be the best method to identify hand cream used in the test. According to our search in the scientific reported papers, this is the first attempt for predicting test cosmetic product with only raw time-series friction data without any manual feature extraction. Automatic product identification capability without manually extracted features can be used to narrow down the list of the newly developed candidate products.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.193-202
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• 2022

The classification of hyperspectral imagery (HSI) is essential in the surface of earth observation. Due to the continuous large number of bands, HSI data provide rich information about the object of study; however, it suffers from the curse of dimensionality. Dimensionality reduction is an essential aspect of Machine learning classification. The algorithms based on feature extraction can overcome the data dimensionality issue, thereby allowing the classifiers to utilize comprehensive models to reduce computational costs. This paper assesses and compares two HSI classification techniques. The first is based on the Joint Spatial-Spectral Stacked Autoencoder (JSSSA) method, the second is based on a shallow Artificial Neural Network (SNN), and the third is used the SVM model. The performance of the JSSSA technique is better than the SNN classification technique based on the overall accuracy and Kappa coefficient values. We observed that the JSSSA based method surpasses the SNN technique with an overall accuracy of 96.13% and Kappa coefficient value of 0.95. SNN also achieved a good accuracy of 92.40% and a Kappa coefficient value of 0.90, and SVM achieved an accuracy of 82.87%. The current study suggests that both JSSSA and SNN based techniques prove to be efficient methods for hyperspectral classification of snow features. This work classified the labeled/ground-truth datasets of snow in multiple classes. The labeled/ground-truth data can be valuable for applying deep neural networks such as CNN, hybrid CNN, RNN for glaciology, and snow-related hazard applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1433-1449
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• 2023

In recent years, the rapid development of social networks has led to a rapid increase in the amount of information available on the Internet, which contains a large amount of sensitive information related to pornography, politics, and terrorism. In the aspect of sensitive image detection, the existing machine learning algorithms are confronted with problems such as large model size, long training time, and slow detection speed when auditing and supervising. In order to detect sensitive images more accurately and quickly, this paper proposes a multiclassification sensitive image detection method based on lightweight Convolutional Neural Network. On the basis of the EfficientNet model, this method combines the Ghost Module idea of the GhostNet model and adds the SE channel attention mechanism in the Ghost Module for feature extraction training. The experimental results on the sensitive image data set constructed in this paper show that the accuracy of the proposed method in sensitive information detection is 94.46% higher than that of the similar methods. Then, the model is pruned through an ablation experiment, and the activation function is replaced by Hard-Swish, which reduces the parameters of the original model by 54.67%. Under the condition of ensuring accuracy, the detection time of a single image is reduced from 8.88ms to 6.37ms. The results of the experiment demonstrate that the method put forward has successfully enhanced the precision of identifying multi-class sensitive images, significantly decreased the number of parameters in the model, and achieved higher accuracy than comparable algorithms while using a more lightweight model design.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.1-12
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• 2006

공간분석에서는 사용되는 공간데이터 종류에 따라, 각각의 특징있는 분석법을 요구하므로, 다양한 접근법을 필요로 한다. 특히, 두 종류의 상이한 공간데이터 집합이 공존하는 경우, 어느 한 공간객체의 분포에 영향을 끼치는 다른 공간객체 집합에 대한 부분집합을 추출하여, 공간객체간의 관계성을 규명할 수가 있다. 지리정보시스템 등의 공간객체 분석기술의 발달로, 시각적으로도 간단히 공간객체간의 관계성을 파악할 수 있으나, 데이터의 양이 방대해지는 추세에서는, 지리정보시스템 (geographical information system)상에서 시각화된 공간객체 정보만으로는 서로 다른 공간객체간의 분포에서 상호관계성을 정량적으로 분석하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 기준을 통해, 서로 다른 두 공간객체 간의 관계성 분석을 주목적으로 한다. 모델화된 정량적 기준의 평가를 위해 분석에 사용되는 실제 데이터는, 소규모 소매점포의 매출데이터를 사례로 들기로 한다. 데이터 수집에 제한이 있다는 특수환경으로 인해, 본 연구에서 사용되는 모델은 로짓모델을 기반으로 한 미지파라미터 추정이 가능하도록 구성되어있다. 제안된 모델을 사용하여, 대상점포의 매출분포에 큰 영향을 끼치는 것으로 판단되는 경쟁점포를 일련의 경쟁점포 집합에서 추출하며, 그 결과의 타당성을 검증하도록 한다.

• 구강회복응용과학지
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• 제32권1호
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• pp.47-59
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• 2016

목적: 하악 제1대구치 상실 시 인접 및 대합 치아들의 경사 및 정출 정도에 따른 교합력의 변화를 스트레인게이지를 이용하여 측정 및 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 인접 및 대합 치아들의 경사 및 정출이 심화되는 정도를 점진적으로 네 개의 다이에 표현 후, CAD/CAM 제작 맞춤형 다이 시스템을 통하여 주모형에 부착 및 교체 가능하도록 하였다. 치아에 스트레인게이지를 부착 후, 만능물성시험기로 저작력을 가하면서 상하악 치아의 교합력을 측정하였다. 통계처리는 독립표본 t검증과 일원배치 분산분석을 시행하였다(${\alpha}=.05$). 결과: 대구치 상실 후 치아이동에 따른 교합력의 양상은, 네 단계의 모형에 대한 교합력의 차이가 통계적으로 유의하였고, 감소 추세였다. 음식물 저작 시 인접 치아들의 이동에 따라 상악 제1, 2소구치, 하악 제2대구치에서 점차 교합력이 감소되었다. 음식물의 경도가 감소함에 따라 치아의 교합력이 점차적으로 감소하였다. 육포 저작 시 하악 제2대구치의 교합력이 가장 높게 측정되었다(P < 0.05). 결론: 하악 제1대구치가 상실되고 치아 이동이 일어나기 전에는 저작 시 치아가 상실되지 않았을 때에 비해 인접 및 대합 치아들의 교합력이 높은 반면, 치아 이동이 진행됨에 따라 교합력은 정량적으로 감소하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.53-63
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• 2020

인터넷과 스마트 디바이스, IoT와 같은 정보통신매체의 급격한 보급으로 전자금융거래 또한 활발히 증가하고 있지만 이에 따른 파생적 부산물로써 각종 개인정보 유출, 해킹과 같은 금융보안의 위협 또한 증가하고 있다. 따라서 이에 대비한 금융보안의 중요성은 높아지고 있지만 국내의 경우 아직 Active-X를 사용하고 있는 등 금융보안 분야의 선진국에 비해서는 상대적으로 금융보안 기술력이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내·외 금융보안 관련 특허데이터를 토대로 IPC 분류 빈도분석, 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크 분석으로 주요기술 동향을 비교하여 국내의 금융보안 분야의 주요 발전 방향성을 제시하고자 한다. 결론적으로는 최근 국내외 동향은 스마트 디바이스 기반 전자금융서비스 개발에 따른 관련 기술 개발에 초점이 맞춰진 것으로 판단된다. 이에 향후 상용화 단계의 기술로 선행적인 측면의 연구를 반영하는 논문 데이터 분석을 통해 금융보안 연구동향과 기술동향 분석 결과를 매핑함으로써 금융보안의 기술개발을 위한 기반데이터로 활용될 수 있고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.559-573
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• 2018

최근 가상현실(VR, Virtual Reality) 등 가장 많은 분야에서 가장 활발히 응용되고 있는 영상매체 중 하나가 전방위 영상 또는 파노라마 영상이다. 이 영상은 다양한 방법으로 획득된 영상들을 스티칭하여 생성하는데, 그 과정에서 스티칭에 필요한 특징점들을 추출하는데 가장 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 현재 가장 널리 사용되고 있는 SIFT 특징점을 추출하는 연산시간을 감소하는 것에 목적을 두고 SIFT 특징점들을 추출에 관여하는 파라미터들을 분석한다. 본 논문에서 고려하는 파라미터는 가우시안 필터링에 사용되는 가우시안 커널의 초기 표준편차, 국소극점을 추출하기 위한 가우시안 차영상군의 수, 그리고 옥타브 수의 세 가지이다. SIFT 알고리즘으로는 이 알고리즘을 제안한 Lowe 방식과 컨볼루션 캐스캐이드(convolution cascade) 방식인 Hess 방식을 고려한다. 먼저 각 파라미터 값이 연산시간에 미치는 영향을 분석하고, 실제 스티칭 실험을 수행하여 각 파라미터가 스티칭 성능에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로 두 분석결과를 토대로 성능저하 없이 연산시간을 최소로 하는 파라미터 값들을 추출한다.

• 대한소아치과학회지
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• 제37권4호
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• pp.519-525
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• 2010

이소맹출(ectopic eruption)은 여러 가지 원인들에 의해 치아가 비정상적 위치로 맹출하는 경우를 말하며, 주로 상악 제1대구치, 하악 측절치 그리고 상악 견치에서 발생된다. 이소맹출 한 상악 제1대구치는 정상보다 근심방향으로 맹출하여, 동측상악 제2유구치의 원심협측 치근을 흡수시키며, 결국 상악 제1대구치는 상악 제2유구치 하방에 걸리게 된다. 상악 제1대구치는 저작기능 및 교합에 중요한 역할을 하고 있으므로, 이소맹출 한 상악 제1대구치는 적절한 위치로 이동이 필요하다. 상악 제1대구치를 적절한 위치로 이동하기 위한 치료방법으로는 brass wire 또는 elastic ring을 이용한 separation, 상악 제2유구치의 원심면 삭제, finger spring을 포함한 고정성 또는 가철성 장치, 상악 제2유구치를 발치한 후 공간유지장치 또는 공간회복장치의 이용 등이 있다. 본 증례들은 강릉대학교 치과병원에 내원한 환자들에서 이소맹출 한 상악 제1대구치를 기성금관의 재시적, brass wire의 적용, active plate를 이용하여 적절한 위치로 이동시켜 양호한 교합을 이루었기에 이를 보고하는 바이다.