• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.599-607
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• 2021

비활성 영역이란 특정 영상을 표현하기 위해 유효하지 않은 화소 값으로 채워지는 영역을 의미한다. 일반적으로 원본 영상의 형태가 사각형 형태가 아닌 경우 이를 사각형 형태로 변환하는 과정에서 주로 발생하며, 특히 3D 영상을 2D로 표현할 때 자주 발생한다. 이러한 비활성 영역은 압축 효율을 크게 저하시키기 때문에, 활성 영역과 비활성 영역의 경계 부분에 필터링 기술 등을 적용해 해결해 왔다. 하지만 일반적인 필터링 적용 기술은 영상의 특성을 적절하게 반영하지 못할 가능성이 크다. 제안하는 기법에서는 영상의 특성과 압축 과정을 고려한 강화학습을 통한 패딩을 진행하였다. 실험결과 제안한 기법이 기존 기법보다 평균 3.4% 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.

• 대한한의학회지
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• 제30권2호
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• pp.1-16
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• 2009

Objectives: This study investigated the effect of Yukmijihwangtang on cerebral ischemia-induced learning and memory impairment by middle cerebral artery (MCA) occlusion in rats. Methods: The ability of learning and memory of rats was measured using the eight-arm radial maze and the passive avoidance test, and profile of cholinergic neuron was assessed in the medial septum and hippocampus region by immuno-histochemistry. Results: 1. No differences were found between groups in the number of correct choices in acquisition performance during the eight-arm radial maze task. 2. No differences were found between groups on day 1 in the error rate in acquisition performance, which is defined as the number of enters into the same arm more than once within five minutes. After 5 to 6 days of test, the number of errors was significantly reduced in the Yukmijihwangtang group (forebrain ischemia group with Yukmijihwangtang treatment), compared with the ischemia group. 3. The memory processes significantly improved in the Yukmijihwangtang group according to results of the passive avoidance test. 4. The appearance of AchE (acetylcholinesterase) in the CA1 region of hippocampus significantly decreased in the ischemia group, compared with the sham group (untreated group). The appearance of AchE in the same region significantly increased in the Yukmijihwangtang group, compared with the ischemia group. 5. The appearance of ChAT (choline acetyltransferase) in the CA1 region of the hippocampus and medial septum decreased in the ischemia group, compared with the sham group. The appearance of ChAT in the same region significantly increased in the Yukmijihwangtang group, compared with the ischemia group Conclusions: This study provides evidence that Yukmijihwangtang is effective for reviving the ability of learning and memory and damaged neurons in rats with experimental cerebral ischemia.

• 한국지역지리학회지
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• 제14권6호
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• pp.752-766
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• 2008

지리학습의 기본단위인 지역에 대한 학습이 교육현장에서 충실히 이루어지지 못하고 있음은 실제 수업에 적용 가능하면서도 지리적 기본개념까지 발전할 수 있도록 개발된 지역학습 자료가 부족하기 때문이다. 이에 본 연구는 지역학습을 위한 자료개발의 선행단계로서 지역학습의 구성원리를 제시하고, 그에 따라 지역학습의 내용을 선정하는데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 지리교육의 기본개념, 즉 인간-환경, 입지, 지역, 상호작용, 변화, 스케일에 의거하여 지역학습의 구성원리를 제시하였다. 다음으로 지역학습의 내용을 선정하기 위하여 지리학의 연구성과를 바탕으로 지역이해의 필요성과 방법, 자연환경과 주민생활, 자원과 산업활동. 생활공간의 형성과 변화, 변화하는 세계와 지역 등 5개 대주제를 선정한 후, 대주제별로 학습자의 필요와 사회적 요구를 반영하고 지리학의 연구성과와 학습자의 일상생활을 결합할 수 있도록 하는 중주제와 소주제를 세분하여 제시하였다. 이들 주제들은 지역의 특성에 따라 적절한 최상의 지역학습이 되도록 교수자 또는 학습자가 주제 계층의 한 부분 또는 일부분들을 결합하여 적용할 수 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.213-225
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• 2018

3차원 공간정보 구축을 위해 건물 텍스처를 촬영하는 과정에서 폐색영역 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해선 폐색영역을 자동 인식하여 이를 검출하고 텍스처를 자동 보완하는 자동화 기법 연구가 필요하다. 현실적으로 매우 다양한 구조물 형상과 폐색을 발생시키는 경우가 있으므로 이를 극복하는 대안들이 고려되고 있다. 본 연구는 최근 대두되고 있는 딥러닝 기반의 알고리즘을 이용하여 폐색지역 패턴화하고, 학습기반 폐색영역 자동 검출하는 접근을 시도한다. 영상 내 객체 추출에서 우수한 성과를 발표하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기법의 향상된 알고리즘인 Faster Region-based Convolutional Network (R-CNN)과 Mask R-CNN 2가지를 이용하여, 건물 벽면 촬영 시 폐색을 유발하는 사람, 현수막, 차량, 신호등에 대한 자동 탐지하는 성능을 알아보기 위해 실험하고, Mask R-CNN의 미리 학습된 모델에 현수막을 학습시켜 자동탐지하는 실험을 통해 적용이 높은 결과를 확인할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권1호
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• pp.50-53
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• 2007

This paper presents face features detection and a new physiological neuro-fuzzy learning method by using two-dimensional variances based on variation of gray level and by learning for a statistical distribution of the detected face features. This paper reports a method to learn by not using partial face image but using global face image. Face detection process of this method is performed by describing differences of variance change between edge region and stationary region by gray-scale variation of global face having featured regions including nose, mouse, and couple of eyes. To process the learning stage, we use the input layer obtained by statistical distribution of the featured regions for performing the new physiological neuro-fuzzy algorithm.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권4호
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• pp.47-56
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• 2022

Recently bank card number recognition plays an important role in improving payment efficiency. In this paper we propose a new bank-card number identification algorithm. The proposed algorithm consists of three modules which include edge detection, candidate region generation, and recognition. The module of 'edge detection' is used to obtain the possible digital region. The module of 'candidate region generation' has the role to expand the length of the digital region to obtain the candidate card number regions, i.e. to obtain the final bank card number location. And the module of 'recognition' has Convolutional deep learning Neural Network (CNN) to identify the final bank card numbers. Experimental results show that the identification rate of the proposed algorithm is 95% for the card numbers, which shows 20% better than that of conventional algorithm or method.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.35-52
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• 2020

Purpose Local governments in each region actively hold local festivals for the purpose of promoting the region and revitalizing the local economy. Existing studies related to local festivals have been actively conducted in tourism and related academic fields. Empirical studies to understand the effects of latent variables on local festivals and studies to analyze the regional economic impacts of festivals occupy a large proportion. Despite of practical need, since few researches have been conducted to predict the number of visitors, one of the criteria for evaluating the performance of local festivals, this study developed a model for predicting the number of visitors through various observed variables using a machine learning algorithm and derived its implications. Design/methodology/approach For a total of 593 festivals held in 2018, 6 variables related to the region considering population size, administrative division, and accessibility, and 15 variables related to the festival such as the degree of publicity and word of mouth, invitation singer, weather and budget were set for the training data in machine learning algorithm. Since the number of visitors is a continuous numerical data, random forest, Adaboost, and linear regression that can perform regression analysis among the machine learning algorithms were used. Findings This study confirmed that a prediction of the number of visitors to local festivals is possible using a machine learning algorithm, and the possibility of using machine learning in research in the tourism and related academic fields, including the study of local festivals, was captured. From a practical point of view, the model developed in this study is used to predict the number of visitors to the festival to be held in the future, so that the festival can be evaluated in advance and the demand for related facilities, etc. can be utilized. In addition, the RReliefF rank result can be used. Considering this, it will be possible to improve the existing local festivals or refer to the planning of a new festival.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.167-175
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• 2011

본 연구는 노르웨이 Alesund 평생학습네트워크 사례분석을 통해 성공요인을 살펴보고 국내 지역단위 학습네트워트의 대표적인 형태인 중소기업 직업훈련 컨소시업의 성공적인 운영에 필요한 시사점을 제시한 것이다. Alesund 평생학습네트워크의 특징을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기업들의 자발적인 참여로 구성됨에 따라 참여기업의 요구를 적극적으로 반영할 수 있는 지배구조를 갖고 있다. 둘째, 참여기업이 경영환경 변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 조직변화와 혁신에 필요한 역량을 개발하고 이를 실행할 수 있는 변화관리프로그램 등이 포함되어 있다. 셋째, 조직학습 이론에 기초하여 평생학습네트워크가 설계되어 참여기업에게 필요한 지식을 공동으로 획득하고 실험하여 공유하는 프로세슬 갖고 있다. 이상의 논의를 바탕으로 국내 중소기업훈련컨소시엄의 성공적인 운영을 위한 시사점을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.350-356
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• 1997

It is desirable for autonomous robot systems to possess the ability to behave in a smooth and continuous fashion when interacting with an unknown environment. Although Q-learning requires a lot of memory and time to optimize a series of actions in a continuous state space, it may not be easy to apply the method to such a real environment. In this paper, for continuous state space applications, to solve problem and a triangular type Q-value model\ulcorner This sounds very ackward. What is it you want to solve about the Q-value model. Our learning method can estimate a current Q-value by its relationship with the neighboring states and has the ability to learn its actions similar to that of Q-learning. Thus, our method can enable robots to move smoothly in a real environment. To show the validity of our method, navigation comparison with Q-learning are given and visual tracking simulation results involving an 2-DOF SCARA robot are also presented.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권2호
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• pp.135-139
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• 2009

본 논문에서는 지역 전문가를 이용한 새로운 앙상블 방법을 제시하고자 한다. 이 앙상블 방법에서는 학습 데이타를 분할하여 속성 공간의 서로 다른 지역을 이용하여 전문가를 학습시킨다. 새로운 데이타를 분류할 때에는 그 데이타가 속한 지역을 담당하는 전문가들로 가중치 투표를 한다. UCI 기계 학습 데이타 저장소에 있는 10개의 데이타를 이용하여 단일 분류기, Bagging, Adaboost와 정확도를 비교하였다. 학습 알고리즘으로는 SVM, Naive Bayes, C4.5를 사용하였다. 그 결과 지역 전문가의 앙상블 학습 방법이 C4.5를 학습 알고리즘으로 사용한 Bagging, Adaboost와는 비슷한 성능을 보였으며 나머지 분류기보다는 좋은 성능을 보였다.