• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-9
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• 2022

Ship detection in synthetic aperture radar (SAR) images is an important application in marine monitoring for the military and civilian domains. Over the past decade, object detection has achieved significant progress with the development of convolutional neural networks (CNNs) and lot of labeled databases. However, due to difficulty in collecting and labeling SAR images, it is still a challenging task to solve SAR ship detection CNNs. To overcome the problem, some methods have employed conventional data augmentation techniques such as flipping, cropping, and affine transformation, but it is insufficient to achieve robust performance to handle a wide variety of types of ships. In this paper, we present a novel and effective approach for deep SAR ship detection, that exploits label-rich Electro-Optical (EO) images. The proposed method consists of two components: a data augmentation network and a ship detection network. First, we train the data augmentation network based on conditional generative adversarial network (cGAN), which aims to generate additional SAR images from EO images. Since it is trained using unpaired EO and SAR images, we impose the cycle-consistency loss to preserve the structural information while translating the characteristics of the images. After training the data augmentation network, we leverage the augmented dataset constituted with real and translated SAR images to train the ship detection network. The experimental results include qualitative evaluation of the translated SAR images and the comparison of detection performance of the networks, trained with non-augmented and augmented dataset, which demonstrates the effectiveness of the proposed framework.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.81-89
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• 2022

본 연구는 <데이비드 호크니>전의 인스타그램 게시물의 이미지를 분석하고, 이에 대한 시사점을 도출하는데 목적을 두었다. 본 연구는 인스타그램 게시물로부터 24,295개의 이미지를 크롤링했으며, 구글 클라우드 비전 API를 활용해서 라벨링을 진행했다. Word2Vec을 통해 총 212,567개의 라벨이 9개로 유형화되었으며, 사람 라벨 유형과 함께 미술관 공간, 포토존, 건축물 등의 빈도수가 높게 제시되었다. 결론적으로 관람객은 전시를 경험하면서 물리적 장소와 공간에 대한 경험과 기억을 큐레이팅했다. 이 결과는 사회적 현존감과 장소 만들기를 강조했던 선행 연구의 결과를 재 입증해 주었다. 본 연구에서 사용된 예술경영과 예술 공학의 융합적 접근방법론은 실무적 차원에서 박물관 및 미술관 전문 인력이 빅 데이터 기반 관람객 연구에 대한 통찰력을 획득하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 대한본초학회지
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• 제28권3호
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• pp.7-15
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• 2013

Objectives : Interruption and subsequent restoration of blood flow into the kidney result in renal injury. As an approach to preventing the renal injury, we determined the optimal conditions and the underlying mechanisms by which supernatant of hot water extract of ground Triticum aestivum L. (extract) attenuated ischemia/reperfusion (I/R) injury. Methods : One hour after administration of the extract (400 mg/kg) by intraperitoneal injection, renal I/R injury was generated by clamping the left renal artery in rats after surgical removal of the right kidney, followed by reperfusion. The maximal difference between the vehicle-treated and the extract-treated group under ketamine/xylazine or enflurane anesthetization was assessed at varying periods of ischemia (30-45 min) and reperfusion (3-48 hr), based on the renal function assessed with serum creatinine levels, tissue injury with hematoxylin/eosin staining, and apoptosis with terminal deoxynucleotidyltransferase-mediated dUTP nick-end labeling staining. Results : Enflurane anesthetization with 40 min of ischemia and 24 hr of reperfusion was identified to be the optimal condition, under which condition serum creatinine levels and tubular damage in the extract-treated group were significantly reduced compared with those in the vehicle-treated group ($1.3{\pm}0.2$ versus $2.7{\pm}0.3$ mg/dL, P < 0.01, and average score $1.8{\pm}0.1$ versus $3.5{\pm}0.3$, P < 0.01, respectively). These beneficial effects were mediated by inhibition of apoptotic cascades through attenuation of renal tissue malondialdehyde levels, Bax/Bcl-2 ratio and caspase-3 levels. Conclusions : The extract conferred renal protection against ischemia/reperfusion injury in rats by scavenging reactive oxygen species and consequently blocking apoptotic cascades, plausibly augmented by enflurane protection.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.177-187
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• 2023

준지도 학습(Semi-supervised learning)은 소량의 라벨이 있는 데이터와 다량의 라벨이 없는 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 효과적인 방법이다. 그러나 많은 논문에서 준지도 학습시 하나의 고정된 임계값을 사용하여 각 클래스별 서로 다른 이미지들의 특징별 차이를 고려하지 않고 임의 라벨을 만든다. 본 논문에서는 합성개구 레이더(SAR) 이미지 분류 준지도 학습시 모든 클래스가 하나의 고정된 임계값을 사용하는 대신 각 클래스에 대해 서로 다른 임계값을 적용한다. 모델에 임계값 학습 모듈을 추가하여 임계값을 학습하여 클래스별로 학습되는 차이를 고려하여 클래스별로 서로 다른 임계값을 얻는다. 서로 다른 임계값을 사용한 준지도 학습기반의 SAR 이미지 분류 방법을 적용유무를 비교하여 클래스별 임계값을 사용하는 이점에 대해 고찰하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권2호
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• pp.147-158
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• 1999

지표면에 대한 다양한 정보를 제공해 주는 원격탐사기법은 수 십년 동안 우리의 환경을 관찰하고 이해하는데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 원격탐사 자료를 이용하는데 다양한 디지털 영상처리기법이 도입되어 자료에서 관찰되는 여러 가지 특성을 모형화하고 처리하는데 매우 유용하게 활용되어져 왔다. 화소들 간의 공간적 관계를 고려하는 Markov Random Field (MRF) 모형은 텍스처 모델링이나 영상분할 및 분류와 같은 여러 분야에서 많이 이용되는 모형으로 이것에 기초한 다양한 알고리즘이 발표되었다. 보통 원격탐사 자료는 그 크기가 매우 크고 시간적 간격을 두고 변화를 관측해 가는 경우에는 분석해야할 자료의 양이 매우 방대하다. 이러한 자료를 처리하는데 걸리는 시간은 처리해야할 자료의 양과는 비선형적 관계에 있다. 본 논문에서는 MRF를 이용하여 원격탐사 자료를 처리할 때 걸리는 시간을 단축하기 위한 방법론이 연구되었다. 이를 위해 논리적 구조로 영상을 피라미드형태로 감소하는 크기로 분석하는 multiresolution 구조가 고려되었는데 이는 연상의 거시적 특징과 미세한 특징을 효율적으로 분석할 수 있는 방법을 제공해 준다. 영상의 크기가 커질수록 파라미터 추정 또한 복잡하고 많은 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 Bayesian 방법을 이용하여 원격탐사 영상과 같은 크기가 큰 영상의 MRF 모형의 파라미터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법에 제안되어 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제41권6호
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• pp.561-572
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• 2008

최근 우리나라는 어린이를 중심으로 급격한 식생활 변화(nutrition transition)를 겪고 있으며, 이로 인해 나트륨, 당류, 지방 및 포화지방산의 섭취 증가로 인한 질병 발생 위험이 높아질 것으로 우려되고 있다. 현재의 영양표시가 어린이들이 이해하기에 어려운 측면이 있어 건강에 좋은 식품의 섭취를 진작시키기 어려운 상황이다. 본 연구는 어린이들이 보다 건강에 좋은 식품을 선택하는 정보를 쉽게 제공하기 위하여 어린이 기호식품의 영양위해성분(당, 나트륨 및 지방류)의 함량에 따라 고, 중, 저로 표시하는 영양기준(안)을 설정하는데 목표를 두었다. 국내는 물론 제외국의 영양섭취기준, 영양표시를 위한 일일 영양소 기준치, 영양소함량강조 표시, 영국의 GDA(guideline daily amounts)와 신호등표시제, 식사지침 및 영양소섭취량 자료들을 검토 및 비교하였고, 제외국 어린이의 기호식품과 가공식품의 영양위해성분 영양기준 자료를 수집 및 평가하였다. 이를 바탕으로 하여 어린이 기호식품과 가공식품 중의 영양위해성분을 선정하고 고, 중, 저로 표시하는 영양기준 근거를 마련하였다. 또한 서울지역 11개 중학교와 10개 고등학교 내 판매식품 가공식품에 대한 현황 조사와 1,812명의 청소년을 대상으로 한 섭취실태 조사를 통해 다소비가공식품을 선정하였으며, 145개의 대표 가공식품을 본 연구에서 제안하는 영양기준안에 따라 분류하였다. 그 중 85개가 고지방식품으로 분류된 반면에 11개만이 고나트륨식품으로 분류되었다. 그러나 본 연구에서 제시한 영양기준안과 분량의 기준단위에 대한 타당성을 검증하기 위하여 더 많은 식품들에 대해 시뮬레이션 등의 검토가 필요하며, 산업체 등 이해당사자들의 의견 수렴 과정을 거쳐 현실적인 영양기준안으로 다듬어져야 할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.50-58
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• 2011

린은 고객이 정하는 가치를 정의하고 가치의 흐름에 방해되는 불필요하고 낭비되는 요소를 없애는 과정을 기본으로 하는 경영철학이다. 생산관리에서 출발한 린이라는 경영철학은 건설 산업에서“린 건설”이라는 이름으로 건설단계에서 시작되었으며 이제는 생산성 향상을 효과적으로 이룰 수 있는 설계단계로의 확장이 필요한 시점이다. 현재 국내의 구조설계업무방식은 순차적 공학 개념의 Point-based Design 방식으로 설계자의 경험과 판단에 의존하여 초기 설계안을 결정하고 이후 상세설계를 진행하는 과정으로 설계업무가 진행되었다. 이에 반해 동시공학 개념의 Set-based Design 방식은 전체 프로젝트 관점에서 낭비요소를 없애고 프로젝트 생산성 향상을 위해 다양한 설계안을 제한된 범위 내에서 바로 선택하지 않고 더 확실한 정보가 나올 때까지 설계안의 선택을 유보하여 합리적이고 경제적인 설계안을 결정하는 린 기반의 설계 프로세스이다. 본 연구에서는 전통적인 구조설계방식에 대해 SBD방식을 도입하고, SBD프로세스의 의사결정기법으로 계층화분석법(AHP)을 적용하여, 후행업무단계들에 대한 사전 고려로 프로젝트 전체 관점에서의 낭비를 최소화하고 생산성을 향상할 수 있는 설계 방법론을 제안하고 하고자 한다. 이를 위해 PBD와 SBD방식에 대한 분석 및 의사결정방안을 모색하였고, 제안된 SBD프로세스의 사례연구를 통해 실무에서의 활용방안을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.157-163
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• 2017

객체 분할 방식은 객체를 먼저 분할한 후, 검출된 객체에 대해 해충 검출 알고리즘을 적용하므로 해충 개체를 검출하는 데 필요한 처리 비용이 줄어드는 장점이 있다. 본 논문에서는 페로몬 트랩 영상에서 해충 검출을 위한 객체 분할 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전처리, 문턱치 처리, 형태학적 필터링, 레이블링 처리로 구성된다. 이들 과정 중 문턱치 처리는 객체 분할의 성능을 좌우하는 매우 중요한 처리 과정이다. 제안한 방법은 문턱치 처리 과정에서 해충 영상의 국소적 특성을 반영하므로 매우 정교한 문턱치 처리를 할 수 있다. 과수원에 설치된 페로몬 트랩에서 수집된 복숭아심식나방 영상에 대해 Otsu의 방법의 전역적 방식과 국소적 방식, 그리고 제안한 방법으로 처리한 결과, 제안한 방법이 조명과 배경의 특성을 잘 반영함을 알 수 있었다. 페로몬 트랩에 수집된 복숭아심식나방 영상에 대해 객체 분할과 개체 분류를 수행하였다. 개체 분류는 SVM 분류기로 학습하여 사용하였다. 실험에서 제안한 방법으로 10개의 해충 영상에 대해 복숭아심식나방 검출 결과 95%의 평균 검출율을 보임으로써 과수원의 복숭아심식나방의 개체 모니터링 방법으로서 효과적임을 보였다.