• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.31-39
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• 2018

최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.19-32
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• 2021

암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 비트코인의 가격은 등·하락을 거듭하며 높은 변동성을 보이고 있다. 높은 변동성은 투자자들에게 위험 요인으로 작용하며 무분별한 투자로 인한 사회적 문제를 야기시킨다. 비트코인의 가격은 세계의 환경변화에 영향을 받으며 신속하게 반응하기 때문에 실시간으로 다양한 정보를 제공하는 뉴스 정보는 비트코인 가격의 변동성 예측에 유용한 정보를 제공한다. 즉, 긍정적인 뉴스는 투자심리를 자극할 것이며 반대로 부정적인 뉴스는 투자심리를 위축시킬 것이다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 수익률 변동을 예측하기 위해 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 적용하였다. 로짓, 인공신경망, SVM, LSTM을 적용하여 단일 예측모형을 구축하였으며 예측성과를 향상시키기 위한 방법으로 통합모형을 제안하였다. 과거의 가격정보를 기반으로 구축한 예측모형과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과를 비교한 결과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수하게 나타났으며 통합모형의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구는 비트코인 수익률 변동에 대한 예측모형을 통해 무분별한 투자를 예방하고 투자자들의 현명한 투자가 이루어질 수 있도록 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• Animal Bioscience
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• 제34권8호
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• pp.1290-1302
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• 2021

Objective: Follicle selection is an important process in chicken egg laying. Among several small yellow (SY) follicles, the one exhibiting the highest expression of follicle stimulation hormone receptor (FSHR) will be selected to become a hierarchal follicle. The role of lncRNA, miRNA and other non-coding RNA in chicken follicle selection is unclear. Methods: In this study, the whole transcriptome sequencing of SY follicles with different expression levels of FSHR in Jining Bairi hens was performed, and the expression of 30 randomly selected mRNAs, lncRNAs and miRNAs was validated by quantitative real-time polymerase chain reaction. Preliminary studies and bioinformatics analysis were performed on the selected mRNA, lncRNA, miRNA and their target genes. The effect of identified gene was examined in the granulosa cells of chicken follicles. Results: Integrated transcriptomic analysis on chicken SY follicles differing in FSHR expression revealed 467 differentially expressed mRNA genes, 134 differentially expressed lncRNA genes and 34 differentially expressed miRNA genes, and sosondowah ankyrin repeat domain family member A (SOWAHA) was the common target gene of three miRNAs and one lncRNA. SOWAHA was mainly expressed in small white (SW) and SY follicles and was affected by follicle stimulation hormone (FSH) treatment in the granulosa cells. Knockdown of SOWAHA inhibited the expression of Wnt family member 4 (Wnt4) and steroidogenic acute regulatory protein (StAR) in the granulosa cells of prehierarchal follicles, while stimulated Wnt4 in hierarchal follicles. Overexpression of SOWAHA increased the expression of Wnt4 in the granulosa cells of prehierarchal follicles, decreased that of StAR and cytochrome P450 family 11 subfamily A member 1 in the granulosa cells of hierarchal follicles and inhibited the proliferation of granulosa cells. Conclusion: Integrated analysis of chicken SY follicle transcriptomes identified SOWAHA as a network gene that is affected by FSH in granulosa cells of ovarian follicles. SOWAHA affected the expression of genes involved in chicken follicle selection and inhibited the proliferation of granulosa cells, suggesting an inhibitory role in chicken follicle selection.

• 한국양봉학회지
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• 제34권1호
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• pp.47-55
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• 2019

다양한 농업 생산 분야에서 정보통신기술 (ICT, Information and Communications Technologies)이 융합하여 많은 발전을 이루어내고 있다. 꿀벌의 활동과 관련한 온·습도, 음파, 이산화탄소, 암모니아, 황화수소 등 다양한 봉군내·외의 요인들과 꿀벌의 활동 추적에 대한 ICT 융복합 시스템 개발연구가 최근 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이중 적외선 센서(QRE1113)를 이용하여 꿀벌 출입 자동 모니터링 시스템을 구현하여 실측 자료를 비교·분석하였다. 꿀벌의 방화행동을 연구하는 기존의 밀원식물 방화 개체 수 측정, 영상촬영을 통한 출입 활동 수 수동 분석, 해외 다양한 자동모니터링 시스템들과 비교하여 본 시스템은 모니터링 시간과 노력의 단축 및 외부 방화 활동과의 일치성, 수동 분석과 상대 오차 5% 미만으로 높은 실효성을 보였다. 또한, 저전력블루투스(BLE)모듈을 활용한 내·외부 온도 센서와 병행을 통해 시스템의 확장성을 확보하였으며, 이 시스템으로부터 확보한 한달간의 데이터 분석을 통해 온도와 방화행동 간 상관관계 분석 및 하루 평균 손실되는 꿀벌의 개체수(출역봉의 1.88%)를 측정할 수 있었다. 향후 복합적인 모니터링 시스템 확장과 빅데이터 축적을 통해 더욱 강력한 실시간 모니터링 도구 및 꿀벌 생태 교육자료로 양봉 산업 발전에 크게 기여할 수 있고, 과학적 분석 도구로 활용될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.222-230
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• 2022

최근 한국의 문화콘텐츠 산업이 발전하고 있는 가운데 전 세계적으로 인지도가 높아질 수 있는 배경에는 과학 기술의 발전으로 글로벌 네트워크 사용자들의 실시간 공유 서비스가 있다. 특히 유튜브의 경우에는 한정적인 사용자가 아닌 모든 사람이 잠재적인 영상 제공자가 될 수 있다는 점에서 그 전파력은 빠르고 강력하다. 국내에도 휴대폰 사용자의 약 80% 이상이 유튜브를 이용하고 있는 것으로 나타난 만큼 유튜브의 정보는 사용자의 심리적 요인이 반영되고 있다는 것을 의미한다. 예컨대 특정 성격을 갖고 있는 채널의 영상 조회 수, 좋아요 수 그리고 댓글 수와 같은 정보는 그 채널이 갖는 성격의 관심도에 대한 척도를 보여준다. 이는 포털 사이트의 키워드 검색 빈도와 같은 정보가 경제 심리학적으로 주가 시장과 밀접한 연관이 있다는 것과 관련성이 높다. 따라서 본 연구에서는 대표 엔터테이먼트 사의 유튜브 정보를 크롤링 알고리즘을 통해 수집하고 이를 주가와 관련된 주요 변수와 인과 관계에 대해서 분석한다. 그 결과 유튜브의 관심도는 주가, 주가 변동성 그리고 거래량에 선행적 인과 관계를 보인다는 것을 입증했다. 본 연구는 4차 산업 시대에 맞게 문화콘텐츠, IT 그리고 금융 분야를 접목해서 연구를 진행했다는 점에서 의의가 있다고 사료된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.123-135
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• 2021

본 연구의 자료처리는 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중'과 관련된 키워드를 중심으로 텍스톰(textom)프로그램의 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 활용해 문제점 도출 및 시청품질의 변인을 설정하는데 활용하였다. 정량적 분석을 위해 시청품질에 관한 설문지를 구성하였으며, 270부의 설문응답자 중 250부의 설문을 최종연구에 사용하였다. 설문지의 타당도와 신뢰도를 확보하기 위한 도구로 탐색적 요인 분석과 신뢰도 분석을 실시하였으며, 타당도와 신뢰도가 확보된 설문을 바탕으로 IPA분석(중요도-만족도)을 실시하여 결과 및 전략을 제시하였다. IPA분석을 실시한 결과 1사분면에 영상과 관련된 요인(영상구성, 영상배색, 영상 선명도, 영상 확대 및 구도, 고음질 영상)이 나타났고 2사분면은 경기상황(응원 팀 경기수준, 응원 선수 경기수준, 스타선수 발굴, 라이벌 팀과의 경기)과 경기정보(경기일정 안내, 선수정보 확인, 팀 성적 및 선수성적, 경기정보), 상호작용(응원팀과의 공감대) 일부의 요인이 나타났으며, 3사분면은 해설자(야구관련 지식, 의사전달 능력, 발음과 목소리, 표준어 사용, 경기관련 정보 소개)와 상호작용(프런트와 실시간 소통, 시청자와의 공감대, 채팅 등의 정보교환)의 요인이 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.13-24
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• 2022

SNS는 일상생활에 매우 밀접한 서비스가 되었다. SNS를 통해 마케팅이 이루어지면서 흔히 핫플레이스라 불리는 장소가 생겨나고, 이곳으로 사용자들이 몰리고 있다. 하지만 단기간 많은 사람이 몰리며 혼잡한 경우가 빈번하게 발생하여 방문자와 서비스 제공자 모두 부정적인 경험을 하게 되는 경우가 많다. 이러한 문제를 개선하기 위해 혼잡도를 파악해야 하지만 개인적 수준에서 특정 지역의 혼잡도를 알아볼 방법은 매우 한정적이다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 데이터를 활용하여 특정 관광지에 대한 혼잡도 정보 및 방문자들의 특성을 파악할 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이를 위해 사용자들이 업로드한 포스팅 데이터와 이미지 분석을 사용하였으며 네이버 DataLab 시스템을 이용하여 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 관광지 유형별로 3개 장소를 선정하여 비교 검증한 결과 본 연구에서 산출한 결과와 DataLab에서 제공하는 혼잡도 수준이 유사한 것으로 나타났으며, 특히 본 연구는 특정 기업이나 서비스에 종속되지 않는 사용자의 실 데이터에 기반한 혼잡도를 제공하였다는 것에 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.

• 현장농수산연구지
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• 제24권4호
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• pp.53-61
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• 2022

적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO₂ 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권1호
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• pp.26-37
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• 2022

최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.