• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.11-19
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• 2019

영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.

• Applied Microscopy
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• 제11권1호
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• pp.39-50
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• 1981

성숙하고 정상인 포유류 6종의 동물들을 이용하여 위에 분포하는 비만세포의 형태와, 세포내 과립의 구조적 형태의 종간차이를 비교하고자 전자현미경으로 관찰을 하였다. 저자는 특히 관찰된 세포질내 과립을 편의상 다음과 같이 분류하였다. 1) 동질성 과립 (homogeneous granule, GR1) 2) 미세 입자과립 (particulate granule, GR2) a. 고전자밀도 미세 입자과립 (dark dense particulate granule, GR2-1) b. 중전자밀도 미세 입자과립 (less dense particulate graunle, GR2-2) 3) 망상구조과립 (reticular granule, GR5) a, 고전자말도 망상구조과립(dark dense reticular granule, GR5-1) b. 저전자밀도 망상구조과립(light dense reticular granule, GR5-2) 포유류인 염소, 개, 고양이, 햄스터에서는 대부분 세포질내 소기관중 골지체 및 사립체가 나타났으며 세포질내 과립의 대부분이 전자밀도가 높은 동질성인 것 (GR1)과 미세입자형으로 된 것 (GR2)이 나타났다. 그러나 Guinea pig에서는 망상구조형의 과립들 (GR5-1, GR5-2)이 나타났다. 또한 개와 Guinea pig 에서 과립의 한쪽이 함몰되었거나 반월형인 것이 나타났다. 위 결과로 보아 표유류 각 종 간의 비만세포, 세포내 과립은 형태학적으로 차이가 있음을 알 수 있으며, 이러한 차이는 아마도 종 간의 기능에 따른 과립의 구조적 차이와 구성성분 및 성숙도등과 상관관계가 있는 것으로 추측된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.429-440
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• 2021

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한수학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.1061-1066
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• 1996

We will give an example which is a normal Hausdorff countable dense homogeneous space but not a densely homogeneous space. Next, we will give a proof for the fact that every nondegenerate component of densely homogenous spaces is open and densely homogeneous.

• 대한수학회보
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• 제51권2호
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• pp.539-545
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• 2014

We show that roots of log-concave Alexander knot polynomials are dense in C. This in particular implies that the log-concavity and Hoste's conjecture on the Alexander polynomial of alternating knots are (essentially) independent.

• 한국세라믹학회:학술대회논문집
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• 한국세라믹학회 2003년도 춘계총회 및 연구발표회 초록집
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• pp.209.2-209
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• 2003

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제6권1호
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• pp.13-16
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• 1999

We introduce the notion of the $\omega$-derived set and $\omega$-dense, and investigate some of their properties.

• Applied Microscopy
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• 제25권2호
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• pp.39-52
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• 1995

Pinealocytes in the lower vertebrate are known to have photoreceptive function. These photoreceptor cells have been characterized morphologically in various species of lower vertebrates. No such ultrastructural studies, however, were reported in fresh water turtle. The purpose of this study is to characterize the pinealocytes and the phylogenetic evoluton of these cells is discussed in terms of functional analogy. I. Light microscopy: The pineal body was divided into incomplete lobules by connective tissue septa containing blood vessels, and parenchymal cells were arranged as irregular cords or follicular pattern. In the lobules, glandular lumina were present and contained often densely stained materials. II. Electron microscopy: The pineal parenchyma had three categories of cells: photoreceptor cells, supportive cells and nerve cells. The photoreceptor cells had darker cytoplasm compared to the supportive cells, and the enlarged apical cytoplasm(inner segment) containing abundant mitochondria and dense cored vescles protruded into the glandular lumen in which lamellar membrane stacks(outer segment), dense membranous materials, and cilia were present. Some of these lamellated membrane stacks appeared to be dege-nerating while others were apparently newly formed. Constricted neck portion of the photoreceptor cells contained longitudinally arranged abundant microtubules. centrioles and cross-striated rootlets. Cell body had well developed Golgi apparatus, abundant mitochondria, dense granules($0.5{\sim}1{\mu}m$), dense cored vesicles($70{\sim}100nm$), and rough endoplasmic reticulum occasionally with dense material within its cisterna. Basal portion of the photoreceptor cells had basal processes often with synaptic ribbons, which terminate in the complicated zone of cellular and neuronal processes. Synatpic ribbons often made contact with the nerve processes and the cell processes of neighboring cells. In some instances, these ribbons were noted free within the basal process and were also present at the basal cell mem-brane facing the basal lamina. Obvious nerve endings with clear and dense cored vesicles were observed among the parenchymal cells. Photoreceptor cells of the snapping turtle pineal body were generally similar in fine structure to those of other lower verterbrates reported previously, and suggested to have both photoreceptive and secretory functions which were modulated by pinealofugal and pinealopedal nerves. The supportive cells were characterized by having large dense granules($0.3{\sim}1{\mu}m$), abundant ribosomes, well developed Golgi apparatus and rough endoplasmic reticulum. These cells were furnished with microvilli on the luminal cell surfaces, and often had centrioles, striated rootlets, abundant filaments especially around the nucleus, and scattered microtubules. Some supportive cells had cell body close to the lumen and extended a long process reaching to basal lamina, which appeared to be a glial cell. Nerve cells within the parenchyma were difficult to identify, but some large cells located basally were suspected to be nerve cells, since they had synaptic ribbon contact with photoreceptor cells.

• Applied Microscopy
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• 제30권3호
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• pp.265-272
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• 2000

낙지 Octopus minor의 상완 신경절을 광학현미경과 전자현미경을 통해 관찰한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 낙지의 상완신경절은 각각의 흡반 밑에서 둥근 형태로 관찰되었는데 그들의 크기는 흡반의 크기에 비례하였다. 둥근 형태의 상완신경절은 피질부와 수질부 두 부분으로 구분되었던 바, 피질부에서는 신경세포의 집단이, 수질부에는 신경망이 위치해 있었다. 신경세포의 집단에서는 3종류(소, 중, 대형)의 신경세포들이 관찰되었는데 소신경세포는 직경이 $0.9{\mu}m$정도인 둥근 형태의 작은 세포인데 비해 중신경세포는 직경 $1.6\times1.3{\mu}m$정도인 타원형세포였다. 대신경세포는 직경이 $2.8{\mu}m$정도 크기의 난원형의 큰 세포로 확인되었고 이들 3종류의 세포들은 모두 전자밀도가 낮아서 밝게 관찰되었으며 세포소기관의 발달은 미진하였다. 또한 중신경세포인 경우에는 $0.6\times0.4{\mu}m$정도 크기의 전자밀도가 중등도인 방추형 신경교세포에 의해 둘러싸여 있었다. 수질부의 신경망에서는 다양한 크기의 수상돌기와 축색돌기들이 복잡한 그물형태를 하고 있었다. 이들은 돌기내에서 4종류의 화학연접소포 (chemical synaptic vesicle)들을 소지하고 있었는데, 전자밀도가 매우 높고 직경이 100 nm 정도인 electron-dense synaptic vesicle과 전자밀도가 중등도이며 직경이 90nm 정도인 median electron-dense synaptic vesicle 그리고 중앙에 전자밀도가 높은 둥근 핵을 포함하는 직경 90nm정도의 electron-dense cored synaptic vesicle등이 관찰되었다. 그러나 전자밀도가 투명한 연접소포(electron-lucent synaptic vesicle)는 직경이 50nm정도로 가장 작은 형태를 하고 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.823-833
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• 2020

안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.