• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.87-92
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• 2022

이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.

• 한국재료학회지
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• 제32권8호
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• pp.345-353
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• 2022

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO₄ nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.135-144
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• 2009

본 논문에서는 집단 주거지역이 있는 도시지역을 대상으로 방범에 관한 위험도 확률지도 제작 기법을 제안한 것이다. 과거 발생했던 방범 사례를 분석하여 해당지역의 지형, 시설물, 속성 정보 등 도시 공간정보를 구성하는 객체를 바탕으로 육안으로 판별할 수 있는 특징을 판독키 (interpretation key)로 정하였다. 이 판독키를 작성하여 다른 지역에 동일하게 적용하여 방범 및 방재 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안하였다. 이때 도시공간정보 객체 판독키는 방범 유형에 따라 달라지는 크기의 셀(cell)로 나누고 그 셀에 해당하는 위험지수를 설정하게 된다. 이 때 만들어진 여러 계층의 위험도 확률 지도를 통합하여 종합 위험도 확률 지도를 생성하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제28권2호
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• pp.181-195
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• 2022

Roughness and joint inclination angle are the important factors that affect the strength and deformation characteristics of jointed rock mass. In this paper, 3D printer has been employed to make molds firstly, and casting the jointed specimens with different joint roughness coefficient (JRC), and different joint inclination angle (α). Conventional triaxial compression tests were carried out on the jointed specimens, and the influence of JRC on the strength and deformation parameters was analyzed. At the same time, acoustic emission (AE) testing system has been adopted to reveal the AE characteristic of the jointed specimens in the process of triaxial compression. Finally, the morphological of the joint surface was observed by digital three-dimensional video microscopy system, and the relationship between the peak strength and JRC under different confining pressures has been discussed. The results indicate that the existence of joint results in a significant reduction in the strength of the joint specimen, JRC also has great influence on the morphology, quantity and spatial distribution characteristics of cracks. With the increase of JRC, the triaxial compressive strength increase, and the specimen will change from brittle failure to ductile failure.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.35-49
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• 2023

The purpose is to derive its aesthetic characteristics by objectifying the visual image of the YouTube campaign into adjectives. As a result, we intend to identify advertising strategies that use them as basic data for setting fashion design concepts. A group of experts in fashion majors watched each of them, wrote adjectives, and collected 75 adjectives. By analyzing the frequency of adjectives, aesthetic characteristics were derived with adjectives recording the upper number of times, and the results were obtained that they had the characteristics of deconstruction. The conclusions of this study are as follows. First, Tamburin's Jenny appeared to be strange, scary, rambling and charming. Among the internal meanings of deconstruction due to spatial, social, and psychological distance from consumers, it can be said that T.P.O's mutual textuality and play of interaction. Second, Gucci Cruise be chosen rural, strange, wild, unharmonious, and difficult, which is a mixture of intertextuality and play of T.P.O. Third, The Excise Gucci Campaign parodies that juxtaposes six films directed by Stanley Kubrick, making them strange, retro, difficult, interesting, and wrong. Deconstructionist de-genre and de-boundary Fourth, Kenzo World is weird, dynamic, wrong, difficult, difficult, and confused, which correspond to T.P.O's interactive textuality, play of the second half, and destruction and decomposition among the external expressions of deconstruction. Fifth, Burberry Hero emphasized the aesthetic value of traditional men, so it was ostensibly wild, free, powerful, sensual, and fantastic. Compared to the lifestyle of men who usually work at work, this corresponds to play of second best.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권4호
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• pp.159-176
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• 2023

The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.551-562
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• 2024

본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제2권1호
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• pp.115-131
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• 1996

본 연구는 관광객의 관광행태적 특성을 고찰하기 위한 연구의 일환으로, 전남 동부지역에 거주하는 주민들이 주변의 관광지에 관한 인지 및 선호도와 관광행태간의 관련성을 관광지리학적 측면에서 고찰한 시론적인 연구이다. 지역 주민들은 전남 동부지역에 분포한 관광지 및 관광자원에 대해 매우 긍정적인 인식을 가지고 있는 반면, 관광지가 보유하고 있는 관광편익시설에 대해서는 부정적으로 인식하고 있어 관광편익시설의 개발 및 확충이 필요한 것으로 나타났다. 연구지역내 주민들이 가장 선호하는 대표적인 관광지는 향일암, 거문도 백도, 오동도로 분석되었다. 방문빈도가 가장 높은 관광지는 여수 오동도를 비롯하여 선암사, 송광사, 흥국사, 향일암, 백운산 등의 순으로 나타나 해양형 관광지가 아민 내륙의 산악형 관광지를 주로 방문한 것으로 조사되었다. 계절별 관광지 선호도에서는 봄에는 오동도와 백운산을, 여름에는 거문도백도와 성불계곡 등 해상관광지를, 가을에는 송광사와 백운산 등 사찰 중심의 산악형 관광지를 가장 선호하였다. 전남 동부지역의 주민들은 지역에 분포하는 다양한 관광지에 대해 높은 인지도와 선호도를 나타냈으나 개별 관광지의 편익시설 미흡으로 인하여 방문빈도는 상대적으로 낮았다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권5호
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• pp.217-227
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• 2017

경기만 염하수로에서 시 공간적으로 변화하는 총수송량과 잔차류를 산정하고자 소조기와 대조기에 염하수로의 하류(정선-1), 염하수로 중간 지점(정선-2)에서 13시간 동안 단면 유속을 관측하였다. 총수송량은 Eulerian flux와 Stokes drift의 합인 Lagrange flux로 계산하였고, 잔차류는 최소자승법을 이용하여 구하였다. 총수송량과 잔차류의 계산은 관측 시간별, 수평 수직 sigma 좌표계로 변환하여 수행하였다. 변환된 sigma 좌표체계는 z-level 좌표 체계와 비교하였을 때 주 방향 유속 오차가 3~5% 내외로 자료 분석에 무리가 없는 것으로 판단되었다. 분석결과 단면 잔차류는 정선-1에서는 대조기에 주 수로 방향에서 북향, 수로 양 끝 단에서 남향하였으며, 소조기에는 수직적으로 표층에서는 창조, 저층에서는 낙조하는 이층흐름 구조를 보였다. 반면 정선-2에서는 대조, 소조 모두 남향(낙조)하였다. 한편 총수송량은 정선-1에서는 대조 시와 소조 시에 각각 $359m^3s^{-1}$, $248m^3s^{-1}$로 북향(창조), 정선-2에서 대조 시와 소조 시에 각각 $576m^3s^{-1}$, $67m^3s^{-1}$로 남향(낙조)하였다. 정선 별 공간 수송량 차이로 영종도와 강화도 사이의 조간대 지역의 순 유출량을 추정하였으며, 크기는 대조기와 소조기에 각각 $935m^3s^{-1}$, $315m^3s^{-1}$로 나타났다. 이처럼 대 소조기와 공간적 특성에 따라 잔차류와 순 수송량이 변화되는 주된 요인은 순압력구배와 Stokes drift가 복합적으로 작용한 결과이다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권1호
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• pp.112-126
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• 2022

목적 연조직 육종의 종양 가장자리 침윤을 예측하기 위한 3T 자기공명영상 텍스처 분석의 가치를 규명한다. 대상과 방법 3T 자기공명영상을 시행하고, 병리학적으로 연조직 육종으로 확인된 31명의 환자를 대상으로 하고, 병리학적인 가장자리 침윤을 표준으로 사용하였다. 연조직 육종에 대한 텍스처 분석은 축상 T1 강조영상, T2 강조영상, 지방억제 조영증강 T1 강조영상, 확산강조영상(b = 800 sec/mm²) 및 현성확산계수 지도 영상에서 이루어졌다. 텍스처 분석에서 얻어진 정량적 변수가 침윤성(infiltrative) 육종과 국한성(circumscribed) 육종에서 차이가 있는지 비교하였다. 결과 총 23명의 연조직 육종에서 병리학적인 가장자리 침윤을 보였다. 침윤성 육종과 국한성 육종은, T1 강조영상 공간 스케일 인자(spatial scaling factor; 이하 SSF) 0, 6에서의 첨도(kurtosis), 조영증강 T1 강조영상(SSF, 0)에서의 첨도, 확산강조영상(SSF, 0)에서의 왜도(skewness), 현성확산계수 지도(SSF 2, 4)에서의 왜도에서 유의한 차이가 있었다(p ≤ 0.046). 자기공명영상 텍스처 소견을 이용한 종양 가장자리 침윤을 예측하는 정확도는 수신자운영특성곡선(receiver operating characteristic; 이하 ROC)의 곡선하 면적(area under the ROC curve) 0.951 (p < 0.001)이었다. 결론 자기공명영상 텍스처 분석은 연조직 육종의 침윤성 가장자리를 예측하는 데 있어 신뢰 할 수 있으며 정확하다.