• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.310-320
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• 2020

방탄소년단(BTS)은 전 세계 주류 음악 시장에서 한국의 대중음악을 선도하는 그룹으로 자리매김하고 있으며, BTS가 선보이는 다채로운 패션 스타일은 해외 매체나 대중들의 쇼셜 네트워크에 집중 조명될 정도로 큰 관심을 받고 있다. 본 연구는 BTS의 패션 스타일의 분석을 토대로 그들의 패션 경향을 파악하는데 목적이 있다. 연구방법 및 범위는 BTS 및 BTS의 패션이 미치는 영향력에 관련된 이론적 연구와 함께 최근 5년간 방탄소년단의 이미지 자료를 토대로 한 내용 분석 연구를 병행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 직선적인 실루엣이 강조된 슈트, 무채색의 활용, 간소화된 장식을 통하여 클래식하면서도 모던한 스타일을 추구하는 것으로 나타났다. 둘째, 둥근 어깨선이 강조된 봄버 재킷, 톤 다운된 스키니 진, 후드 티셔츠, 레터링 패턴, 비비드한 색상을 매치하여 자유분방하고 편안한 감성의 캐주얼 스타일을 선호하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 슬리브리스의 베스킷볼 셔츠, 라운드 네크라인의 베이스볼 셔츠와 반바지, 트레이닝팬츠, 레터링 패턴이 강조된 오버핏 맨투맨을 활용하여 역동적이고 활동적인 스포티한 스타일을 추구하는 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-6
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• 2001

고유얼굴 방법에 의한 얼굴인식은 얼굴 표정의 변화에 둔감한 유용한 인식기법이나 인식률이 낮아 지속적인 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 고유얼굴 특징을 이용한 얼굴인식에 있어서 인식률 개선을 위한 효과적인 방안을 제시한다. 이를 위해 본 연구에서는 고유얼굴 특징에 대해 세 종류의 분류기-단일원형 분류기, 최소거리 분류기, 신경회로망 분류기-를 사용하여 그 성능을 평가하고 분석함으로써 고유얼굴 특징의 분포 특성을 고찰하고, 분류기 및 학습용 샘플 영상의 선정이 인식률 제고에 큰 영향을 미침을 보인다. ORL 얼굴영상 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 최소거리 분류기가 가장 좋은 인식률을 나타내었으며, 학습용 샘플영상의 선정과 최소거리 분류기에 의해 91.0%의 인식률을 달성하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권5호
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• pp.195-202
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• 2020

Needle detection in ultrasound images is sometimes difficult due to obstruction of fat tissues. Accurate needle detection using continuous ultrasound (CUS) images is a vital stage of treatment planning for tissue biopsy and brachytherapy. The main goal of the study is classified into two categories. First, new detection model, i.e. D-Attention Unet, is developed by combining the context information of 3D medical data and CUS images. Second, the D-Attention Unet model was compared with other models to verify its usefulness for needle detection in continuous ultrasound images. The continuous needle images taken with ultrasonic waves were converted into still images for dataset to evaluate the performance of the D-Attention Unet. The dataset was used for training and testing. Based on the results, the proposed D-Attention Unet model showed the better performance than other 3 models (Unet, D-Unet and Attention Unet), with Dice Similarity Coefficient (DSC), Recall and Precision at 71.9%, 70.6% and 73.7%, respectively. In conclusion, the D-Attention Unet model provides accurate needle detection for US-guided biopsy or brachytherapy, facilitating the clinical workflow. Especially, this kind of research is enthusiastically being performed on how to add image processing techniques to learning techniques. Thus, the proposed method is applied in this manner, it will be more effective technique than before.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.157-168
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• 1993

본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.49-56
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• 2020

Detecting shadows in images and restoring or removing them was a very challenging task in computer vision. Traditional researches used color information, edges, and thresholds to detect shadows, but there were errors such as not considering the penumbra area of shadow or even detecting a black area that is not a shadow. Deep learning has been successful in various fields of computer vision, and research on applying deep learning has started in the field of shadow detection and removal. However, it was very difficult and time-consuming to collect data for network learning, and there were many limited conditions for shooting. In particular, it was more difficult to obtain shadow data from buildings and satellite images, which hindered the progress of the research. In this paper, we propose a method for generating shadow data from buildings and satellites using Unity3D. In the virtual Unity space, 3D objects existing in the real world were placed, and shadows were generated using lights effects to shoot. Through this, it is possible to get all three types of images (shadow-free, shadow image, shadow mask) necessary for shadow detection and removal when training deep learning networks. The method proposed in this paper contributes to helping the progress of the research by providing big data in the field of building or satellite shadow detection and removal research, which is difficult for learning deep learning networks due to the absence of data. And this can be a suboptimal method. We believe that we have contributed in that we can apply virtual data to test deep learning networks before applying real data.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.27-37
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• 2018

본 연구의 목적은 사범계 대학생들이 보편적인 소셜네트워크서비스 중 하나인 카카오톡 환경에서 나타나는 소통 행태와 활용에 대해 어떠한 인식을 갖고 있는지 알아보기 위함이다. 이를 위해서 86명의 사범계 대학생의 설문조사 결과를 분석하고 10명에게 심층면담조사를 병행한 혼합연구방법을 실시하였다. 주요 결과를 살펴보면, 첫째, 카카오톡은 대학생에게 공적 사적인 인적 네트워크를 유지하기 위한 필수적인 기능을 하고, 자신의 의견, 생각, 존재 자체를 표현하는 보편적인 도구이지만, 여전히 면대면 소통도 중요하게 인식하고 있었다. 둘째, 대학생들은 카카오톡 환경이 대학생의 삶, 즉 일상의 생태계에 포함되어 있으며, 자유롭게 자신의 이미지를 조정, 관리하고 자기 자신을 표현하는 소통의 공간으로 여기고 있었다. 셋째, 그들은 카카오톡을 통하여 심리적으로는 외로움을 해소하거나 자신을 지지하는 힘을 얻기도 하였으며, 공적 또는 사적 단톡방 용도에 따라 소통 내용에 차이가 있었다. 향후 후속연구에서는 세대간 소셜네트워크서비스 안에서 느끼는 인지심리학적 변인을 비교 분석하고 온라인 교육의 차원에서 디지털 문화 리터러시 지침 관련 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.622-627
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• 2014

본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.

• 가정과삶의질연구
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• 제32권2호
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• pp.27-40
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• 2014

The purpose of this study is to examine the motive of participating in the care work, the overall cognition survey for the care work and the infant care practice areas required in the care work for the child care helpers who activate in the care work, and search for methods of specializing infant care and care experiences on the results. Results of study showed that firstly, middle- or the late middle-age women participated in the care worker recognized care work as productive labor to create economic value and that secondly, the child care helpers' recognition degree of self-development and job satisfaction through performance of care work was wholly high level and that there was will of participation in training for self-development but actual participation rate was low due to restrictions by general conditions. Thirdly, the infant care practice areas and their particular contents that the child care helpers recognized in the care work necessary were highly shown in the whole. The requested level of education for safety management, play guidance, humanity guidance for infant and child was high. Point to discuss is that occupation stability and occupation image must be raised through the public job-hunting system for the child care helpers. In addition, a tailor-made education support suitable for the child care helpers' career stage is needed. Education support by the performance of infant care practice area and the educational requirements must be provided to major rearers to ensure that they can function as behavioral and emotional supporters. Finally, a support system for continuous self-management.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.97-100
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• 2016

CNN(Convolutinal Neural Network)을 사용하여 다양한 분야에 대한 심화 학습이 진행되고 있으며 이미지 인식 분야에서 특히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 5,000,000개 이상의 대규모 한글 문자 데이터베이스를 사용하여 한글을 Convolutional Neural Network에 학습 시킨 후 테스트 정확도를 확인한다. 실험에 사용된 CNN 구조는 AlexNet에 기반하여 새로 만들어진 KCR(Korean Character Recognition)-AlexNet 이며 학습 결과 98% 이상의 테스트 정확도를 보였다. 실험에 사용된 데이터베이스는 대규모 한글 데이터 데이터베이스인 PHD08로 총 2,350개의 한글 문자에 대해 각 문자마다 2,187개의 샘플을 가져 총 5,139,450 개의 데이터가 존재한다. 본 연구를 통해 KCR-AlexNet이 한글 데이터베이스인 PHD08을 학습하는데 우수한 구조임을 보인다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권4호
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• pp.197-201
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• 2004

뇌 신경계에 발생한 비정상조직 등 병소들을 수술적 방법으로 생체 조직검사 시 방사선 영상 공간과 실제 물리적 공간을 3 차원적으로 일치시키고 국재(localization)하는 영상지원 뇌 정위 수술은 혹시 발생할지도 모르는 후유증을 최소화할 수 있다. 본 연구는 대부분 고가의 대형 정위 수술 프로그램에 포함되어 있는 뇌수술을 영상 지원하는 정위적 국재 프로그램들 중 임상에서 수술 빈도가 높은 생체조직 검사 시술 시에 최소한의 기능으로 수술을 지원할 수 있는 프로그램을 개발하고 팬텀을 이용해 국재 정확도를 측정한 후 임상에서 사용 가능성을 평가하였다. 프로그램은 영상자료 입력, fiducial marker 등록, 목표점 좌표 지정 및 좌표 값 표시 등 3 부분으로 구성하였고 팬텀을 이용한 프로그램의 정확도를 측정결과 임상에서 요구되는 일반적인 국재 정확도 한계인 2 mm 이내였다. 이 프로그램은 고난도의 뇌 정위 생검 수술시 정확한 시술이 가능하도록 지원하여 수술의 위험도를 줄이고 수술 성공률 향상에 기여할 수 있으리라 생각된다.