• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.427-438
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• 2023

Plenty of works have indicated that single image super-resolution (SISR) models relying on synthetic datasets are difficult to be applied to real scene text image super-resolution (STISR) for its more complex degradation. The up-to-date dataset for realistic STISR is called TextZoom, while the current methods trained on this dataset have not considered the effect of multi-scale features of text images. In this paper, a multi-scale and attention fusion model for realistic STISR is proposed. The multi-scale learning mechanism is introduced to acquire sophisticated feature representations of text images; The spatial and channel attentions are introduced to capture the local information and inter-channel interaction information of text images; At last, this paper designs a multi-scale residual attention module by skillfully fusing multi-scale learning and attention mechanisms. The experiments on TextZoom demonstrate that the model proposed increases scene text recognition's (ASTER) average recognition accuracy by 1.2% compared to text super-resolution network.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권6호
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• pp.449-463
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• 2024

Automated crack detection is crucial for structural health monitoring and post-earthquake rapid damage detection. However, realizing high precision automatic crack detection in the absence of corresponding manual labeling presents a formidable challenge. This paper presents a novel crack segmentation transfer learning method and a novel crack segmentation model called Swin-CrackFormer. The proposed method facilitates efficient crack image style transfer through a meticulously designed data preprocessing technique, followed by the utilization of a GAN model for image style transfer. Moreover, the proposed Swin-CrackFormer combines the advantages of Transformer and convolution operations to achieve effective local and global feature extraction. To verify the effectiveness of the proposed method, this study validates the proposed method on three unlabeled crack datasets and evaluates the Swin-CrackFormer model on the METU dataset. Experimental results demonstrate that the crack transfer learning method significantly improves the crack segmentation performance on unlabeled crack datasets. Moreover, the Swin-CrackFormer model achieved the best detection result on the METU dataset, surpassing existing crack segmentation models.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권4호
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• pp.558-573
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• 2024

Considering factors such as illumination, camera quality variations, and background-specific variations, identifying a face using a smartphone-based facial image capture application is challenging. Face Image Quality Assessment refers to the process of taking a face image as input and producing some form of "quality" estimate as an output. Typically, quality assessment techniques use deep learning methods to categorize images. The models used in deep learning are shown as black boxes. This raises the question of the trustworthiness of the models. Several explainability techniques have gained importance in building this trust. Explainability techniques provide visual evidence of the active regions within an image on which the deep learning model makes a prediction. Here, we developed a technique for reliable prediction of facial images before medical analysis and security operations. A combination of gradient-weighted class activation mapping and local interpretable model-agnostic explanations were used to explain the model. This approach has been implemented in the preselection of facial images for skin feature extraction, which is important in critical medical science applications. We demonstrate that the use of combined explanations provides better visual explanations for the model, where both the saliency map and perturbation-based explainability techniques verify predictions.

• 생태와환경
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• 제49권3호
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• pp.236-243
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• 2016

본 논문은 국립공원 아고산대 침엽수림을 효과적으로 보전하고 관리하는 데 기초자료로 활용하고자 진행된 사례연구로서 지리산국립공원과 속리산국립공원의 아고산대에서 현지 조사된 구상나무 (Abies koreana Wilson) 210개체의 서식실태 자료를 바탕으로, 입지환경의 기본이 되는 지리적 위치와 지형적 특성이 구상나무의 생장에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해서 구상나무의 생장과 관련된 변수는 수고 및 흉고직경으로 하고, 지형적 특성은 GIS 공간분석을 이용하여 추출된 지리적 위도, 해발고도, 산지경사, 사면향 그리고 지형습윤지수로 하였다. 두 변수군의 연관성의 유무와 정도를 평가하기 위해서 정준상관분석을 이용하고, 다중회귀분석을 이용하여 지리 지형적 특성이 구상나무의 생장구조에 미치는 영향을 평가하였다. 구상나무 생장구조를 나타내는 흉고직경 및 수고는 지형의 수직적인 분포보다 지리 위도적인 분포와 연관성이 더 크고, 지리 지형요소는 수고보다 흉고직경과 연관성이 더 큰 것으로 나타났다. 구상나무의 생장구조변수와 지리 지형변수는 유의한 상관관계가 있고, 지리 지형변수가 생장구조변수를 18.1% 정도 설명하는 것으로 나타났다. 구상나무의 흉고직경에 영향을 주는 변수는 지리적 위도, 지형습윤지수, 사면향 그리고 해발고도의 순으로 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다. 위도가 높아질수록 흉고직경은 작아지고 지형적 요소에 따라서는 커지는 것으로 나타났다. 수고에 영향을 주는 변수는 지형습윤지수만이 유의미한 것으로 나타났다. 전반적으로, 구상나무의 생장구조와 관련된 수고와 흉고직경은 지리적인 특성의 영향이 가장 클 것으로 나타났다. 특히 지형적 특성 중에서 수분상태의 영향이 다른 지형요소에 비해서 더 클 것으로 예측되었다. 이러한 결과로 볼 때, 지리 지형적인 특성은 구상나무의 생장에 중요한 요인이 될 것으로 추측된다. 비록 지리 지형적 특성만을 고려하고 GIS를 이용하여 제작된 공간분석 자료를 사용한 한계가 있다고 해도, 본 연구결과는 향후 국립공원 아고산대에서 서식하고 있는 침엽수림의 생장환경을 조사하고 연구하는 데 유용하고, 구상나무 등 상록침엽교목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서 대책을 수립하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.63-70
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• 2014

주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권1호
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• pp.92-100
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• 2018

난류경계층이 유지되기 위한 에너지 공급은 경계층 내 구조물인 와류들의 상호작용으로 끊임없이 이루어진다. 이러한 난류 유동은 수송분야의 마찰저항 및 해양구조물의 침식 및 진동을 유발하기 때문에 유동 제어를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 제어의 극대화를 위해서는 난류 에너지 전달이 어떻게 이루어지는지에 대한 메카니즘 규명이 필수적이고, 이를 위해서는 층류경계층 내 유동현상으로 파악하는 것이 명확하고 용이하다는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 층류경계층 내 평판에 반구를 설치하여 역압력구배을 발생시킴으로써 교란된 유동현상의 상호작용을 분석하였다. 즉, 반구를 둘러싼 목걸이 와류와 반구 표면의 유동 박리에 의한 후류영역에서 머리핀 와류가 생성되어 상호 유기적으로 영향을 주고받는다. 이 과정에서 목걸이 와류는 후류영역으로 높은 운동량의 유체를 유입시켜 머리핀 와류의 발생 주파수를 증가시킨다. 반구 전방에 구멍을 뚫어 국부적인 흡입제어로 목걸이 와류의 와도를 감소시킴으로써 그 영향이 완화되는 과정을 유동 가시화 및 열선유속계로 측정하여 정성 및 정량적으로 분석하였다.

• 기술혁신연구
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• 제22권2호
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• pp.51-75
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• 2014

네덜란드 등 많은 유럽 국가들은 다양한 영역에서 지속가능한 사회 기술시스템으로의 전환을 시도하고 있다. 우리나라에서도 2000년대 들어 "저탄소 녹색성장", "창조경제" 등을 새로운 국가발전 패러다임으로 제시하고, 경제 사회 혁신 전반과 관련된 시스템 전환을 강조하고 있다. 우리나라를 비롯해 시스템 전환을 시도하는 많은 국가들은 공통적으로 다양한 소규모의 전환 실험을 통해 성공의 가능성을 탐색하고 이를 확산시켜 나가는 전략적 니치 전략을 취하고 있으며, 전환 실험의 공간으로서 도시 지역 마을의 역할을 강조하고 있다. 본 연구는 지속가능한 사회 기술시스템을 위한 국내외 전환 실험 사례를 비교 분석하였다. 국외 사례로는 MUSIC 프로젝트를, 국내 사례로는 저탄소 녹색마을과 서울시 햇빛발전을 살펴보았다. 이들 3개 사업의 내용과 전환 과정, 그 의의와 평가를 살펴보고 지속가능한 시스템으로의 전환을 위한 정책적 시사점을 도출하였다. 분석 결과 국내외 전환 실험 사례는 지향 가치 비전 목표는 유사하나 실제 전환 내용 및 과정은 차이를 보였다. 이는 각 국가 및 도시가 가진 제도적 특성과 사회적 경제적 맥락의 차이가 반영된 것으로 볼 수 있다. MUSIC 프로젝트의 경우 정부와 민간 간의 협력뿐만 아니라 사회주체들의 활발한 연계 협력을 통해 전환의 추동성을 확보하고자 했다는 점에서 주목할 필요가 있다. 국내 외 사례 모두 시스템 전환이 성공하기 위해서는 위로부터의 적극적인 관심과 지원, 아래로부터의 인식 전환과 신뢰 구축뿐만 아니라 실험 학습을 이끌어낼 수 있는 관련 주체 간의 개방적 협력적 거버넌스 구축이 중요하다는 것을 보여주고 있다.

• 대한정형외과학회지
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• 제54권5호
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• pp.440-446
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• 2019

목적: 본 연구의 목적은 사지에 발생한 점액성 지방육종 환자의 치료 결과를 후향적으로 분석하여 생존율과 재발 및 전이의 양상 등 치료 결과를 알아보고, 예후에 영향을 미치는 인자를 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 2001년 1월부터 2015년 12월까지 원자력병원에서 점액성 지방육종으로 치료 받은 91명의 환자(일차성 83명, 재발성 8명)를 대상으로 하였다. 치료 후 재발 및 전이 발생 및 생존율 및 생존의 예후 인자를 조사하였다. 평균 추시 기간은 84개월(범위, 5-196)개월이었다. 결과: 전체 환자의 5년 및 10년 생존율은 82%, 10년 생존율은 74%였다. 일차성 환자에서 생존율에 영향을 미치는 인자는 종양의 크기(p=0.04), 원형 세포 분포 정도(p<0.0001), 병리적 등급(p=0.0002), 국소 재발(p=0.006)이었다. 폐외 전이는 전이 환자의 75.0%(18/24)에서 나타났으며 전이 후 평균 생존 기간은 26개월(범위, 2-72개월)이었다. 결론: 점액성 지방육종은 주로 하지에 발생하며 종양의 크기, 병리적 등급, 원형 세포의 분포, 국소 재발 여부가 예후에 영향을 미치고, 다른 일반적인 육종과 달리 폐 이외의 전이를 많이 하는 특징이 있음을 치료 또는 추시중 유의해야 할 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권3호
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• pp.207-220
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• 2008

자연 환경을 이용한 관광은 많은 열대 지역 국가에서 활성화되고 있으며 중요한 국가의 수익이 되고 있다. 그럼에도 불구하고 환경과 문화 자원에 미치는 관광의 영향은 관광산업의 지속 가능성과 경쟁력을 위협하고 있다. 그러므로 환경과 문화적으로 민감한 관광 지역에 대한 적합한 계획과 관리는 지역의 경제적 수익과 더불어 지역 문화와 환경을 균형 있게 유지하기 위해서 필수적인 사항이다. 이 논문의 목적은 사화문화자원과 자연 자원을 결정하기 위한 관광사업의 관행을 탐구하는 것이다. 또한 문화 경관에 대한 주민 인식을 평가함과 더불어 지속 가능한 관광을 성취하기 위한 적절한 전략을 수립하기 위하여 미래의 관광자원 개발에 대한 논의를 하는 것이다. 본 연구는 인도네시아 East Java지역의 Bromo Tengger Semeru국립공원(BTSNP)에 있는 Tengger 고산 마을에서 진행되었다. 문헌 자료와 주민 인터뷰를 통하여 최근 관광 현황과 자원 활용에 관한 내용을 파악하였다. 관광 개발에 대한 주민의 관점, 문화 보전, 문화 경관 보호에 관한 사항을 주민 인터뷰와 설문지를 이용하여 얻었다. 식생 정보를 이용하여 최근 환경의 상황도 파악하였다. 조사 결과 BTSNP와 지역 주민의 정신적 문화 자원인 Tengger Caldera지역의 관광은 현저하게 증가하고 있었다. 문화와 자연 자원의 풍부성은 지속 가능한 관광을 위한 중요한 자본이다. 주민들은 관광 사업이 주민들에게 이익을 주고, 자연을 보전하고, 마을 주민들의 지속 가능한 전통적 생활을 보장하도록 계획되어야 함을 주장하고 있다. 이 연구에서는 문화 경관의 지속 가능한 관광을 위한 전략을 수립하기 위해서는 긍정적인 사회적 인식과 자연 문화자원에 대한 고유적인 특성의 보전이 필요함을 설명하고 있다. 끝으로 이러한 관점에서 지역 주민의 이익을 높이고 문화와 문화 경관을 균형 있게 보호하기 위한 생태적 장치가 필요하다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.