• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.667-669
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• 2022

2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.600-602
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• 2022

2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제26권2호
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• pp.104-128
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• 2024

More consumers are choosing pro-consumption for social change, but scholars know little about why and how consumers engage in pro-consumption behaviors. A newly emerged pro-consumption behavior called "Don-jjul," which appeared during the COVID-19 pandemic in South Korea, refers to compensating businesses that have engaged in altruistic actions by boosting their sales. This study used Latent Dirichlet Allocation (LDA) of topic modeling, sentiment analysis, and in-depth interviews to investigate the perceptions, motivations, and emotions regarding Don-jjul. As a result, the study revealed pro-consumers' perceptions of Don-jjul as "collective pro-consumption for contributing to social well-being." Don-jjul has two main motives: "supporting underdogs with difficulties" and "compensating good businesses economically." We also found two ambivalent emotions evoked by Don-jjul: "respect for good business owners" and "concerns regarding the misuse of Don-jjul." The results contribute to pro-consumption research for social well-being, providing business opportunities for retailers and CSR managers with a deep understanding of pro-consumers.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제21권5호
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• pp.676-687
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• 2014

본 연구에서는 천일염, 정제염, 해양심층수염을 사용하여 제조한 절임배추의 냉장저장($0^{\circ}C$) 중 품질변화 및 시판제품과의 품질특성을 비교 조사하였다. pH의 경우 저장기간 전반적으로 S, R, D 구가 CS, CR, CD 구에 비해 높았고, 적정산도는 저장기간 전반적으로 CS, CR, CD 구가 S, R, D 구에 비해 높았다. 수분함량은 저장기간이 경과할수록 삼투압 작용에 의하여 모든 실험군에서 감소하였고, 염도는 S, R, D 구가 2.0~2.6%로 CS, CR, CD 구(0.9~1.8%)에 비해 저장기간 동안 유의적으로 높았다. 총균수 및 유산균수는 CS, CR, CD 구가 저장 1주 이후부터 급격히 증가하여 저장기간 동안 S, R, D 구에 비해 유의적으로 높게 나타나 pH 및 적정산도의 변화에 영향을 주었다. 경도와 씸힘성의 경우 모든 실험군에서 저장기간이 경과함에 따라 감소하였고 저장기간 동안 해양심층수염으로 제조한 절임배추(D)의 경도가 다른 실험군에 비해 유의적으로 높게 나타났다. 유리아미노산 총량은 CD 구가 가장 높았고 D 구가 가장 낮았으며, 필수아미노산의 비율은 소금의 종류에 따른 큰 차이를 보이지 않았지만, 비필수아미노산의 비율은 해양심층수염으로 제조 된 시판제품이 가장 높았다. 유기산 총량은 CD 구가 가장 높았고 해양심층수염으로 제조한 D와 정제염으로 제조한 R 구가 가장 낮았다. 무기질 총함량의 경우에도 CD 구가 실험군 중 가장 높았고, D, S, R, CR, CS 순으로 낮게 나타났다. K와 Mg 함량은 해양심층수염으로 제조한 D 구가 실험군 중 가장 높았고, Na 함량은 CD구가 가장 높았다. 관능적 외관, 산미 및 전체적 기호도는 모든 실험군에서 저장기간이 경과함에 따라 감소하였으나 해양심층수염으로 제조한 절임배추(D)의 외관, 산미 및 전체적 기호도는 저장기간 동안 다른 실험군에 비해 유의적으로 높은 평가를 받았다. 즉, 해양심층수염으로 절임배추를 제조할 경우 천일염이나 정제염으로 절임한 배추에 비해 관능적으로 우수하고 무기질, 유기산 함량이 높은 양질의 절임배추를 제조할 수 있을 것으로 사료되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제24권5호
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• pp.440-448
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• 2003

기존의 연구에서 제안된 한반도내의 전도성 구조를 정량적으로 해석하기 위해 전도성 구조를 고려한 3차원 지자기 모델링을 수행하였다. 모델링 결과는 관측 유도 지시자를 잘 설명하며, 모델에서 설정된 임진강 벨트와 옥천대의 전도도 구조에 대한 가정이 유의미함을 보여주고 있다. 한반도의 서중부 관측점들(YIN, ICHN)은 임진강 벨트의 영향을 반영하는 것으로 보이며, 한반도 서남부의 관측점들(HNS, CHY, DZN, MWN)은 옥천대의 영향을 반영하는 것으로 보인다. 관측 유도 지시자로부터 해양효과를 제거한 차이 지시자를 계산하였는데, 한반도 서부의 관측점들은 주기 60분에서 관측 유도 지시자와 큰 차이를 보이지 않았고 특히 YIN, ICHN은 주기 10분부터 동일한 양상을 보여 주고 있는데 이러한 결과는 옥천대와 임진강 벨트가 심부까지 확장된 전도성 구조라는 가설을 지지한다.

• 대한화장품학회지
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• 제45권3호
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• pp.307-317
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• 2019

본 연구에서는 국내 자생식물로부터 지속가능한 천연 항노화 화장품 신소재 개발을 위해 수생식물인 어리연꽃의 친환경 아쿠아포닉스 시스템 적용 가능성 및 항노화 효능을 검증하였다. 어리연꽃은 아쿠아포닉스 시스템내에서 부엽형태의 담액식 방식에서 성장 가능하고, 근경번식을 통해 증식됨이 확인되었다. 또한, 어리연꽃의 재배에 질산염, 칼륨 및 수온이 크게 영향을 미치며, 최적 조건은 각각 $80{\mu}g/mL$, $63.5{\mu}g/mL$ 및 $25^{\circ}C$로 확인되었다. 특히 주성분 2종(3,7-di-O-methylquercetin-4'-O-${\beta}$-glucoside 및 sweroside)이 약 $5{\mu}g/mL$ 이상 함께 존재 시 시너지 유효성이 있었다. 어리연꽃 추출물은 환경 유해물질 $benzo[{\alpha}]pyrene$, ammonium nitrate, formaldehyde에 의해 손상된 피부 세포의 회복에 유의미한 효과가 있으며, 염증성 조절 인자인 $PGE_2$, $TNF-{\alpha}$ 및 COX-2를 억제하고, 콜라겐 분해 효소인 MMP-1의 생성을 억제함으로써 항염 및 항노화 효과가 있음이 확인되었다. 따라서 아쿠아포닉스 기술 기반 어리연꽃 추출물의 원료 표준화는 화장품 분야에서 신규 항노화 기능성 소재로서의 활용 가능성이 있을 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-6
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• 2019

현대사회는 생활과 개성이 중요시 되면서 개인화된 생활습관 및 패턴이 생기고 있으며, 잘못된 생활습관으로 인해 관절질환자가 증가하고 있다. 또한 1인 가구가 점점 증가하면서 응급상황이 발생할 경우 알맞은 시간에 응급처치를 받지 못하는 경우가 생긴다. 건강과 질병관리에 필요한 개인의 상태에 따른 정확한 분석을 통해 스스로 관리할 수 있는 정보와 응급상황에 맞는 케어가 필요하다. 딥러닝 중에서 CNN은 데이터의 분류 및 예측에 효율적으로 사용된다. CNN은 데이터 특징에 따라 정확도 및 처리 속도에 차이를 보인다. 따라서 실시간 헬스케어를 위해 처리속도 향상과 정확도 개선이 필요하다. 본 논문에서는 관절질환 관리를 위한 Mask R-CNN을 이용한 모션 모니터링을 제안한다. 제안하는 방법은 Mask R-CNN을 이용하여 CNN의 정확도와 처리 속도를 개선하는 방법이다. 사용자의 모션을 신경망에 학습시킨 후 사용자의 모션이 학습된 데이터와 차이가 있을 경우 사용자에게 관리법을 피드백 해주고 보호자에게 응급상황을 알릴 수 있으며 상황에 맞는 적절한 조치를 취할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1266-1271
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• 2022

반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.165-167
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• 2022

반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반료묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다음(물 많이 마심), 다뇨(소변의 양이 많음), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 서버에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient버전, 2) 객체 검출 yolov4, 3) 행동 예측은 LSTM을 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.