본 연구는 GAN(Generative Adversarial Network)을 기반으로 한 Semi Supervised Learning을 활용하여 이미지 생성과 ResNet50을 이용한 이미지 분류를 결합하는 방법에 대해 다루고 있다. 이를 통해 새로운 접근법을 제시하여 이미지 생성과 분류를 통합함으로써 더 정확하고 다양한 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 생성자와 판별자를 학습시켜 생성된 이미지와 실제 이미지를 구별하고, ResNet50을 활용하여 이미지 분류를 수행한다. 실험 결과에서는 생성된 이미지의 품질이 epoch에 따라 변화함을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 산업재해 예측 정확성을 향상하고자 한다. 또한, GAN과 ResNet50의 결합을 통해 이미지 생성의 품질을 향상시키고 이미지 분류의 정확도를 높이는 효율적인 방법을 제시하고자 한다.
한국독성학회 2002년도 Molecular and Cellular Response to Toxic Substances
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pp.184-184
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2002
In our previous study, we reported that PG, a polysaccharide isolated from Plyatycodon grandiflorum, activated macrophages and B cells, but not T cells. Here, we investigated in more detail the mechanism of action of PG in macrophage activation.(omitted)
본 연구는 디지털 기술과 인공지능의 발전을 배경으로, ResNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 및 나이 예측 시스템을 개발하고 평가한다. ResNet의 잔차 학습과 스킵 연결 기능은 깊은 신경망에서 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 해결하여 모델의 학습 효율을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 또한 All-Age-Faces Dataset을 이용하여 나이 예측에서 아시아 인종에 대한 편향 없이 고르게 좋은 성능을 보여주는 것을 목표로 한다.
Resveratrol (RES) and genistein (GEN) are the dietary natural products known to possess chemopreventive property and also the ability to repair DNA damage induced by mutagens/carcinogens. It is believed that the therapeutic activity of these compounds could be primarily due to their interaction with nucleic acids but detailed reports are not available. We here explore the interaction of these drugs with nucleic acids considering DNA and RNA as a potential therapeutic target. The interaction of RES and GEN has been analysed in buffered solution with DNA [saline sodium citrate (SSC)] and RNA [tris ethylene diammine tetra acetic acid (TE)] using UV-absorption and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. The UV analysis revealed lesser binding affinity with nucleic acids at lower concentration of RES (P/D = 5.00 and 10.00), while at higher drug concentration (P/D = 0.75, 1.00 and 2.50) hyperchromic effect with shift in the ${\lambda}_{max}$ is noted for DNA and RNA. A major RES-nucleic acids complexes was observed through base pairs and phosphate backbone groups with K = $35.782\;M^{-1}$ and K = $34.25\;M^{-1}$ for DNA-RES and RNA-RES complexes respectively. At various concentrations of GEN (P/D = 0.25, 0.50, 0.75, 1.00 and 2.50) hyperchromicity with shift in the ${\lambda}_{max}$ from 260 $\rightarrow$ 263 om and 260 $\rightarrow$ 270 nm is observed for DNA-GEN and RNA-GEN complexes respectively. The binding constant (from UV analysis) for GEN-nucleic acids complexes could not be obtained due to GEN absorbance overlap with that of nucleic acids at 260 nm. Nevertheless a detailed analysis with regard to the interaction of these drugs (RES/GEN) with DNA and RNA could feasibly be understood by FTIR spectroscopy. The NH band of free DNA and RNA which appeared at $3550-3100\;cm^{-1}$ and $3650-2700\;cm^{-1}$ shifted to $3450-2950\;cm^{-1}$ and $3550-3000\;cm^{-1}$ in DNA-RES and RNA-RES complexes respectively. Similarly shifts corresponding to $3650-3100\;cm^{-1}$ and $3420-3000\;cm^{-1}$ have been observed in DNA-GEN and RNA-GEN complexes respectively. The observed reduction in NH band of free nucleic acids upon complexation of these drugs is an indication of the involvement of the hydroxyl (OH) and imino (NH) group during the interaction of the drugs and nucleic acids (DNA/RNA) through H-bonded formation. The interaction of RES and GEN with bases appears in the order of G $\geq$ T > C > A and A > C $\geq$ T > G. Further interaction of these natural compounds with DNA and RNA is also supported by changes in the vibrational frequency (shift/intensity) in symmetrical and asymmetrical stretching of aromatic rings of drugs in the complex spectra. No appreciable shift is observed in the DNA and RNA marker bands, indicating that the B-DNA form and A-family conformation of RNA are not altered during their interaction with RES and GEN.
본 논문에서는 딥러닝 지도학습 알고리즘을 사용한 학습 모델을 대상으로 미용 관련 피부질환 인식의 효과성을 실험적으로 비교한다. 최근 딥러닝 기술을 산업, 교육, 의료 등 다양한 분야에 적용하고 있으며, 의료 분야에서는 중요 피부질환 중 하나인 피부암 식별의 수준을 전문가 수준으로 높인 성과를 보이고 있다. 그러나 아직 피부미용과 관련된 질환에 적용한 사례가 다양하지 못하다. 따라서 딥러닝 기반 이미지 분류에 활용도가 높은 CNN 알고리즘을 비롯하여 ResNet, SE-ResNet을 적용하여 실험적으로 정확도를 비교함으로써 미용 관련 피부질환을 판단하는 효과성을 평가한다. 각 알고리즘을 적용한 학습 모델을 실험한 결과에서 CNN의 경우 평균 71.5%, ResNet은 평균 90.6%, SE-ResNet은 평균 95.3%의 정확도를 보였다. 특히 학습 깊이를 다르게하여 비교한 결과 50개의 계층 구조를 갖는 SE-ResNet-50 모델이 평균 96.2%의 정확도로 미용 관련 피부질환 식별을 위해 가장 효과적인 결과를 보였다. 본 논문의 목적은 피부 미용과 관련된 질환의 판별을 고려하여 효과적인 딥러닝 알고리즘의 학습과 방법을 연구하기 위한 것으로 이를 통해 미용 관련 피부질환 개선을 위한 서비스 개발로 확장할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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