• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.701-720
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• 2023

Aerial objects are more challenging to segment than normal objects, which are usually smaller and have less textural detail. In the process of segmentation, target objects are easily omitted and misdetected, which is problematic. To alleviate these issues, we propose local aggregation feature pyramid networks (LAFPNs) and pyramid integrated context modules (PICMs) for aerial object segmentation. First, using an LAFPN, while strengthening the deep features, the extent to which low-level features interfere with high-level features is reduced, and numerous dense and small aerial targets are prevented from being mistakenly detected as a whole. Second, the PICM uses global information to guide local features, which enhances the network's comprehensive understanding of an entire image and reduces the missed detection of small aerial objects due to insufficient texture information. We evaluate our network with the MS COCO dataset using three categories: airplanes, birds, and kites. Compared with Mask R-CNN, our network achieves performance improvements of 1.7%, 4.9%, and 7.7% in terms of the AP metrics for the three categories. Without pretraining or any postprocessing, the segmentation performance of our network for aerial objects is superior to that of several recent methods based on classic algorithms.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.29-38
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• 2022

감염 질병의 심각한 확산으로 인해 방역의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 방역 이슈가 없는 언택트 산업에 대한 관심도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 얼굴을 인식함으로써 비접촉 방식으로 출입을 통제하는 비용 효율적인 라즈베리파이 기반 도어락 시스템을 설계하고 개발한다. 우선, OpenCV의 Haar-based cascade를 사용하여 매우 단순한 특징들을 조합하여 객체를 찾고, 얼굴 인식을 진행한다. 그리고 LBPH (Local Binary Pattern Histogram)을 사용하여 이미지의 질감을 이진화하여 특징을 찾아낸다. 라즈베리파이 3B+ 보드, 초음파 센서, 카메라 모듈, 모터 등으로 언택트 도어락 하드웨어를 구현하고, 얼굴 인식 및 매칭 알고리즘을 포함한 소프트웨어를 기반으로 약 500장의 이미지 데이터를 학습시켜 실험한 결과, 최대 85.7%의 인식률을 보이며 사용자를 구분하는 성능을 검증할 수 있었다. 또한, Haar-cascade 알고리즘 성능의 광원에 대한 영향성을 파악하여 그 개선 가능성을 살펴보았다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제18권2호
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• pp.225-231
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• 2002

쌀의 소비 확대를 위하여 쌀 가공식품 개발 및 보급의 일환으로 다식의 제조시 부재료와 품질특성에 대한 결과이다. 다식의 수분함량은 꿀보다 시럽을 첨가한 다식의 수분함량이 높았고, 시럽을 첨가한 커피다식이 23.6으로 가장 높았다. 다식의 관능검사에서 외관의 기호도와 맛의 기호도에서는 꿀을 첨가한 오미자다식(각각 6.2, 5.8)과 꿀을 첨가한 커피다식(각각 5.7, 5.9)을 가장 선호하였다. 향의 기호도에서는 꿀을 첨가한 오미자다식(5.9)과 시럽을 첨가한 커피다식(5.9)의 향을 선호하는 경향을 보였다. 전반적인 기호도에서도 꿀을 첨가한 오미자다식(6.4)과 커피다식(6.2)이 가장 높게 평가되어 오미자와 커피를 첨가한 다식을 가장 선호하였다. 다식의 색도에서 명도 L값은 시럽을 첨가한 녹차다식이 가장 높았으며, 적색도 a값은 시럽을 첨가한 오미자다식이 가장 높은 반면 황색도 b값은 시럽을 첨가한 오미자다식이 가장 낮았다. 다식의 질감측정 결과 경도는 꿀을 첨가한 녹차다식이 유의적으로 높았으며(p〈.001), 응집성은 시럽을 첨가한 오미자다식이 가장 높았다(p〈.001). 탄력성은 시럽을 첨가한 치자다식과 녹차다식이 유의적으로 낮게 나타났다(p〈.001). 관능검사와 기계적 측정간의 상관관계에서 기계적 측정의 경도가 높을수록 외관의 기호도와 질감의 기호도가 좋았으며 응집성이 높을수록 전반적인 기호도가 높게 나타났다. 탄력성과 껌성은 질감의 기호도, 전반적인 기호도와 정의 상관관계를 보여 탄력성과 껌성이 높을수록 선호하는 경향을 보였다. 수분함량과 기계적 측정간의 상관관계 결과에서는 수분함량이 높을수록 경도와 탄력성은 낮았고, 응집성과 파쇄성은 높았다(p〈.001). 이상의 결과 오미자와 커피를 첨가한 다식에 대한 기호도가 높아 상품화가 가능할 것으로 사료된다. 모델링의 타당성과 합리성을 검증하였다. 않다'라는 점이 가장 많이 지적되었다(중학생 14.7%, 고등학생 23.5%). 7. 수산물 음식의 개선방향에 대하여 맛이 향상되기를 가장 많이 희망하고 있었으며(중학생 37.7%, 고등학생 48.5%), 그 다음이 종류의 다양화(중학생 19.8%, 고등학생 24.0%), 조리법의 다양화(중학생 12.6%, 고등학생 22.4%)의 순이었다. 본 연구에서 중·고등학생들이 수산물을 기피하는 이유로는 수산물 자체의 맛 때문이며, 조리방법에 따라서도 좌우되는 것으로 나타났다. 음식에 대한 기호도는 식품의 종류에 따른 기호와 더불어 조리법에 따른 기호가 복합적으로 작용한다. 따라서 선호 경향이 높지 않은 수산물이라도 조리법에 변화를 주어 그 수용도를 증가시킴으로써 다양한 수산물을 섭취할 수 있도록 하는 노력이 요구된다.ed as self-image, reactions of others, affection and mood, visual imagine, and self-satisfaction. By constructing consumption visions based on the various perspectives, consumers are influenced in the apparel buying decision-making. Many subjects reported experiencing positive affect when imagining positive outcomes of product use. Other subjects mentioned using consumption visions for purely hedonic reasons. With no intention of purchasing apparel products, consumers

• 한국전통조경학회지
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• 제38권1호
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• pp.77-84
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• 2020

본 연구에서는 명승 및 전통정원과 같이 면적으로 구성된 전통조경공간에 대한 효율적인 보존관리를 위한 3차원 공간정보구축에 활용되는 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 생성된 공간정보데이터의 비교를 통해 전통조경공간별 3차원공간정보를 적용하기 위한 연구로 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 소형드론을 이용한 항공사진측량은 대면적의 전통조경공간에 GSD 3cm급 이하의 3차원공간정보 구축이 가능하였음을 확인하였다. 또한 항공사진측량 데이터는 3D스캐너에 비해 정확도는 떨어지나 정사영상테이터 구축에 있어 디지털데이터를 이용한 texture 맵핑으로 3D스캐너에 비해 RGB영상의 판독을 통한 경관변화 모니터링 등에 적합한 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 광한루원과 같이 일정면적으로 구성되어 있는 전통조경공간에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 시각적으로 정확하고 정밀한 결과물이 구축되었으나, 수치데이터 추출 결과 전통조경을 구성하고 있는 요소 중 하나인 수목에 대한 데이터가 추출되지 않아 수목이 밀집한 지역 등을 중심으로 3D스캔과 항공사진측량을 병행하여야 할 것으로 판단되었다. 셋째, 담양 소쇄원과 같이 작은 면적으로 구성된 전통정원에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 수목과 인접한 곳과 수목의 하단부에 대한 공간정보구축이 불가능하였으며, 주변의 수목들로 인해 지형데이터를 포함한 3차원 공간정보데이터에 다수의 오류가 발생되었다. 이는 상대적으로 좁은 공간에 건축물, 조경시설, 수목 등이 밀집하고 있어 항공사진 측량보다는 3D스캔 기술을 활용하여 정밀 실측하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 3D스캐닝은 항공사진측량에 비해 오랜 시간이 소요되나 측량데이터의 정밀성과 가상현실을 통한 보존관리가 가능하여 좁은 지역에서의 정밀한 조사가 가능한 것을 알 수 있었다. 면적으로 구성된 전통조경공간을 대상으로 시간적·공간적 제약에 자유로운 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 3차원 공간정보 구축데이터를 비교한 결과 경주 양동마을과 같은 대면적의 공간에는 항공사진측량을 통한 모니터링이 효과적이었으며, 담양 소쇄원과 같은 전통정원에는 3D스캐너를 이용한 3차원 공간구축이 효과적임을 알 수 있었다. 추후 3D 스캔데이터와 항공사진측량 데이터의 융합을 통해 자연유산 및 전통조경공간의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.131-144
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• 2015

본 연구에서는 Unity 3D를 활용한 강우레이더 관측정보 시각화 시스템 프로토타입 구축에 관 해 서술하였다. 레이더 정보의 효율적 가시화를 통한 사용자 정보제공을 위해서는 지형정보와의 융합이 필수적이다. 하지만 방대한 양의 레이더 관측정보와 대용량 지형정보를 매쉬업하여 서비스 하는 것은 데이터 처리에 있어 과부하가 발생하여 서비스 수준이 낮아지는 경향이 있다. 특히 위 성영상, DEM 등을 활용한 3차원 지형정보는 그 자체만으로도 대용량 정보로 분류되고 있어서 신 속한 서비스 구현을 위해 비교적 용량이 가벼운 2차원 정보를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구 는 이러한 부분을 개선하고자 최근 모바일 게임분야에서 활발히 활용중인 Unity 3D 엔진을 사용 하였다. 또한, 대용량 위성이미지 분할기법, 이미지 텍스쳐 Layer 매쉬업 기법 등을 고안하여 3차 원 지형기반으로 서비스 할 수 있는 시각화 시스템 프로토타입을 구축하였다. 본 프로토타입 구축 을 통해 향후 전 국토에 분포된 기상관측 레이더 네트워크망 데이터를 입체적 지형 기반의 직관적 정보로 제공함으로써 강우와 관련된 방재업무 분야에 효율적 활용이 가능할 것으로 기대한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제26권1호
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• pp.71-82
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• 2003

T1강조 자기공명영상과 계층적 신경회로망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 제안한다. 데이터는 2001년 6월부터 12월까지 부산대학교병원에서 얻었으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계별로 분류하였다. 그리고 46명의 데이터를 분석하였다. T1강조 자기공명 간영상으로부터 정상간 실질과 간경변 결절을 추출하였다. 그 다음에 T1강조 자기공명 간 영상에서 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간경변 분류기 구현은 계층적 신경회로망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간경변으로 구분하였다. 제안한 신경회로망 분류기는 오류 역전과 알고리즘을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.3%, 2 단계는 86.7%, 3 단계는 83.7%의 분류율을 나타내었다. 신경회로망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경회로망으로도 기대된다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제4권1호
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• pp.35-59
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• 2002

The purpose of the study is to clarify the relationship between hair style and personal character. This is elucidated by using the standard model of their preferred hair style to their individual to their personality. The study is primarily centered around college woman, who reside in Young dong area. The research suggested that In the age group 19-25 subjects preferred their hair to be shoulder length or longer. This is in contrast to the older age group preferring a shorter hair style. Certainly most subjects under the age of 25 preferred their natural hair texture as opposed to permed hair fashioned by older subject. Difference is personality traits was not a factor here. There is a relationship between personality traits, personal background and whether or not subjects dyed or decolored their hair. Subjects responded "yes" which means that they are easily affected by the two factors. The response to the other question of which color they chose, if they dyed and decolored, was that the most of the cases preferred brown color because brown is a natural looking hair color. Their responses from the question "what kind of style they want, if they can change their style differently", they preferred a fashionable hair style. In most cases, individual responded that they change their hair style once in every two or three months. Of all the personality traits, 48.1% were adventurous, changingtheir hair style more than once in every 6 months. The main reason they change their hair style is that they are bored with their old style. In the under 25 age group, the cost of changing their hair style is usually paid for by the subjects parents, however a few responded that they paid for themselves. Over the age of 25 years 80% usually paid for themselves. Additionally students who supported themselves financially paid for hair restyling themselves. When changing a hair style most subjects consider that new hair style should go with their existing image. "What kind of image they want to show others？" almost all of them responded that they want to look sophisticated and fashionable, In the age group 25 and over who belong to the upper class want their hair to look healthy and a full of body. They also responded about their changing their hair style to show a different appearance positively,fferent appearance positively.

• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.213-223
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• 2017

최근 우리나라의 대기환경이 악화되고 있으며 대기질에 대한 국민적 관심이 증가하고 있다. 다양한 관측수단이 대기환경 모니터링에 이용되고 있으나, 배출시설에 대한 공간정보가 부재한 실정에서 관측자의 경험과 판단에 의존하고 있다. 본 연구에서는 대기오염물질 배출시설 모니터링을 위한 드론 영상의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 정사영상에 질감 변환 기법을 적용하여 공장지붕에 분포하는 소규모 가스 배출시설을 탐지하였고, 오탐지율을 감소시키기 위하여 수치표면모델(DSM)로 계산한 경사도 자료를 이용하였다. 그 결과 약 80%의 정탐지율과 40%의 오탐지율을 보여주어 소규모 가스 배출시설 탐지에 있어 드론 영상의 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 향후 정탐지율의 향상 및 오탐지율의 감소와 관련된 다양한 시도와 연구가 필요하다. 또한 이러한 결과들을 바탕으로 대기오염물질 배출시설에 대한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터베이스를 구축할 필요가 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.435-444
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• 2011

고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.