• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.21-28
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• 2013

본 논문은 그레이레벨히스토그램을 이용한 움직임 영역검출, 퍼지 클러스터링을 이용한 칼라 분할, 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용한 특징 추출 및 서포터 벡터 머신을 이용한 화재 분류 등과 같은 다중 이종 알고리즘을 포함하고 있는 효과적인 화재 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 움직임 영역을 검출하기 위해그레이레벨히스토그램에 기초한 최적의 임계값을 결정하고 난 후, CIE LAB 칼라 공간에서 퍼지 클러스터링을 적용하여 칼라 분할을 수행한다. 이러한 두 단계는 화재의 후보 영역을 기술하는데 도움이 된다. 다음으로 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용하여 화재의 특징을 추출하고, 이러한 특징들은 화재인지 아닌지를 분류하기 위해 서포터 벡터 머신의 입력으로 사용된다. 제안한 방법을 평가하기위해 기존의 두 알고리즘과 화재 검출율 및 오류 화재 검출율에서 비교하였다. 모의실험결과, 제안한 방법은 97.94%의 화재 검출율 및 4.63%의 오류 화재 검출율을 보임으로써 기존의 화재 감지 알고리즘보다 우수성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.49-59
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• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.433-438
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• 2016

본 논문에서는 한우의 근내 지방 부분을 초음파 기기를 이용하여 촬영한 초음파 영상의 특징 분석을 통해 classification 알고리즘을 이용하여 한우의 도체육질 등급을 예측하는 방법을 제안하며, 인체의 초음파 영상을 이용하여 진단 및 치료 검증 과제에 있어 사전 연구로 진행된 연구로, 차후에는 초음파 영상의 분석 범위를 확대할 예정이다. 한우의 초음파 영상을 활용한 경우에는 생체 정보를 한우 개량의 측면에서 생체 육질 정보를 조기에 획득하여 활용함으로써, 도축하지 않고도 육질 및 육량을 측정하여 개량의 속도를 배가시킬 수 있고, 농가 경영 측면에서 출하시기 및 방법의 조절로 농가 수익향상에 일조할 수 있는 중요한 핵심 기술이다. 이에 대한 많은 연구가 미국과 일본을 중심으로 이루어져 왔으며, 특히 기기에 의한 객관적인 측정방법들이 다양하게 연구되고 있지만 정확도가 낮다. 따라서 제안된 연구에서는 한우의 근내 지방 초음파 영상에 특징점 추출 알고리즘과 classification 알고리즘을 적용하여 한우의 도체 육질을 예측하였다. 실험 결과 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권7호
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• pp.1015-1026
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• 2019

Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.429-436
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• 2023

중국 전통음악은 토착색이 짙고 자신만의 독특한 사고방식과 특징을 갖고 있다. 선형적 사유는 중국 전통음악의 주요 특징이라는 공감대가 이미 형성되어 각종 전통 다성부(多聲部)·단성부(單聲部) 음악 모두에 구현되었다. 주로 단선율(單旋律) 혹은 단음 음악의 형태로 표현된다. 이러한 중국 전통음악의 선형적 사유는 여러 방면의 요인에 의해 영향을 받아 형성된다. 예를 들어 민족 문화, 지리적 자연환경, 종교철학적 배경, 중국 전통 기보법(記譜法), 전통 악기의 개성적 특성, 율제(律制), 조성(調性) 및 전승방식 등과 관련 있다. 이러한 사유는 입체적 사유를 추구하는 서양 고전음악과 다른 측면이 있는데, 서양음악은 화음의 화합성, 음색 및 텍스쳐의 조화성, 구조의 논리성 및 정체성 등을 중시하며 공간의 종횡적 결합을 강조한다. 그러나 중국 전통음악은 선율의 수평적 발전, 선조의 유창함, 구조의 연속성 등을 중시한다. 우리는 본 논문에서 중국 전통음악의 선형적 사유의 원인을 분석하여 교육적 측면에 더욱 유용하게 활용할 수 있도록 하고 민족음악에 대한 지식을 전수하여 전통음악의 계승과 발전을 촉진하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제14권3호
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• pp.181-188
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• 2009

한반도서남해안의 고창군 명사십리 대조차조간대에서 계절에 따른 퇴적물 조직과 퇴적 환경 변화를 연구하였다. 표층 퇴적물은 연구지역 3개 측선(각 측선 당 15개) 45지점에서 겨울철(2월), 여름철(8월)에 채취하였다. 개방형 명사십리의 표층 퇴적물은 세립사와 중립사가 우세하며 해안선과 평행한 띠 모양으로 분포한다. 입도 분포 곡선은 복모드 분포를 보이며, 겨울철 조간대의 입도분포가 여름철에 비하여 조립하다. 겨울철에 중립사가 상부 조간대에 집중되고 세립사가 하부 조간대에 집중된다. 이는 겨울철 동안 조석작용보다 파랑 에너지가 크게 작용함을 의미한다. 겨울철과 비교하여 여름철에 상대적으로 세립한 평균입도와 조직변수들 간의 상관관계는 여름철에 조석 에너지의 영향이 상대적으로 크게 작용한다는 것을 의미한다. 명사십리 조간대에 대한 연구는 퇴적환경이 해안으로 불어오는 바람과 파랑 강도의 계절별 변화로 겨울철 파랑-우세 환경에서 여름철 조석-우세 환경으로 변화한다는 것을 보여준다.

• 한국광물학회지
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• 제16권1호
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• pp.33-47
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• 2003

국내산 벤토나이트의 유변학적 특성과 그 규제 요인을 파악하기 위해서 각종 응용광물학적분석과 체표면적, 입도분포, 팽윤도 및 점성도를 측정하였다. 비교적 저품위(몬모릴로나이트 함량:30∼75 wt%)를 이루는 국내산 Ca-형 벤토나이트들은 2∼4 $\mu\textrm{m}$의 입도를 갖고 대부분 반자형의 엽상 결정체를 이룬다. 현탁액 상에서 벤토나이트 광물성분들의 입도 분포는 대체로 10∼100 $\mu\textrm{m}$ 범위에서 높은 빈도를 보이고 전체적으로는 다소 복잡한 이중적인 분포양상을 나타낸다. 이 같은 양상은 제올라이트질 벤토나이트에서 보다 심하게 나타난다. 이 벤토나이트들의 EGME 체표면적은 $269∼735\m^2$/g의 값의 범위를 갖는 것으로 측정되었다 이 체표면적 값은 몬모릴로나이트의 함량, 수분함량 및 CEC 수치와 대체로 정비례하는 관계를 나타낸다. 제올라이트질 벤토나이트가 제올라이트를 함유하지 않는 것보다 전반적으로 약간 높은 체표면적 갈을 갖는다. 국내산 벤토나이트들은 전반적으로 낮은 팽윤도와 점성도를 나타낸다. 2∼5 wt%의 $Na_2$$CO_3$첨가에 의해서 유발된 국내산 벤토나이트들의 팽윤도 향상 최대치는 몬모릴로나이트의 함량과 불순물, 특히 제올라이트의 함유정도에 따라 250∼500%수준인 것으로 측정되었다. Na치환능력이 강한 제올라이트를 함유하는 벤토나이트의 팽윤도 향상에는 좀더 많은 양의 $Na_2$$CO_3$가 소요된다 점성도에 있어서는 장석의 함량이 높고 상대적으로 낮은 입도와 결정도를 갖는 벤토나이트들이 비교적 높은 수치를 보이는 경향이 있다. 또한 현탁액의 pH가 상대적으로 높은 수치를 보이는 시료들이 대체로 점성도가 높은 것으로 나타난다. 그렇지만 벤토나이트의 주요한 유변학적 특성들인 팽윤도와 점성도는 몬모릴로나이트의 함량이나 평균 분산입도와는 뚜렷한 일률적인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.

• 한국균학회지
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• 제26권2호통권85호
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• pp.182-186
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• 1998

한국산 새로운 왕송이 버섯의 형태적 특정 및 서식지의 토성과 환경조건을 조사한 결과는 다음과 같다. 왕송이버섯의 자실체 형태적 특징은 갓과 대가대형으로 갓의 폭은 $5.5{\sim}28.0\;cm$, 두께는 $1.5{\sim}3.7\;cm$, 색택은 연노랑색 또는 베이지색 또는 아이보리색을 띄며, 주름살의 폭은 $18{\sim}20\;mm$, 대의 길이는 $9.0{\sim}35.7\;cm$, 직경은 $1.0{\sim}3.0\;cm$로 굵다. 포자의 색은 흰색이며 크기는$3.5{\sim}4.8{\times}5.7{\sim}7.4\;{\mu}m$이고 타원형이다. 담자기의 크기는 $6.1{\sim}7.0{\times}32.2{\sim}39.2\;{\mu}m$, 주름살말단세포는 $3.5{\sim}4.4{\times}30.5{\sim}33.1\;{\mu}m$, 갓표피상층세포는 $3.3{\sim}4.4{\times}33.0{\sim}55.0\;{\mu}m$로 폭이 넓고 클램프가 있으며, 대표피상층세포는 $2.2{\sim}3.3{\times}88.0{\sim}93.1\;{\mu}m$ 이다. 이 버섯의 서식지 토성은 미사질 양토이며 서식지 토양이 일반토양에 비해 유기물 함량과 유효인산 함량이 높았다. 버섯발생시 실내온도는 $25{\sim}27^{\circ}C$, 습도는 $80{\sim}83%$, 광도는 328 Lux이었다.