• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.8-16
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• 2024

Communication with the deaf has always been crucial. Deaf and hard-of-hearing persons can now express their thoughts and opinions to teachers through sign language, which has become a universal language and a very effective tool. This helps to improve their education. This facilitates and simplifies the referral procedure between them and the teachers. There are various bodily movements used in sign language, including those of arms, legs, and face. Pure expressiveness, proximity, and shared interests are examples of nonverbal physical communication that is distinct from gestures that convey a particular message. The meanings of gestures vary depending on your social or cultural background and are quite unique. Sign language prediction recognition is a highly popular and Research is ongoing in this area, and the SVM has shown value. Research in a number of fields where SVMs struggle has encouraged the development of numerous applications, such as SVM for enormous data sets, SVM for multi-classification, and SVM for unbalanced data sets.Without a precise diagnosis of the signs, right control measures cannot be applied when they are needed. One of the methods that is frequently utilized for the identification and categorization of sign languages is image processing. African Buffalo Optimization using Support Vector Machine (ABO+SVM) classification technology is used in this work to help identify and categorize peoples' sign languages. Segmentation by K-means clustering is used to first identify the sign region, after which color and texture features are extracted. The accuracy, sensitivity, Precision, specificity, and F1-score of the proposed system African Buffalo Optimization using Support Vector Machine (ABOSVM) are validated against the existing classifiers SVM, CNN, and PSO+ANN.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.173-186
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• 2004

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.86-96
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• 2010

본 논문에서는 U-시차맵과 조감도를 이용한 스테레오 비전 기반의 장애물체 검출 및 차량 검증 방법을 제안한다. 먼저 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고, 추출된 도로 정보를 이용하여 대략적인 도로상의 장애물체 영역을 추출한다. 좀 더 정확한 장애물체 영역 추출을 위하여 U-시차맵을 생성하는데, 이때 시차값과 카메라 파라미터를 이용하여 계산된 문턱치를 이용하여 높이 제한된 U-시차맵을 생성함으로써, 일정한 높이의 장애물체만을 검출 할 수 있다. 그러나 검출된 장애물체 영역 내에는 여전히 다수의 장애물체와 배경이 존재하므로, 세그먼테이션 과정을 수행한다. 전 단계에서 추출된 장애물체 영역을 카메라 모델링과 파라미터를 이용하여 조감도 맵핑을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체들을 좀 더 쉽게 분리할 수 있다. 마지막으로 각각 분리된 장애물체들 별로 차량 특징 기반의 차량 검증 과정을 수행한다. 도로 접점 여부, 일정한 수평크기, 가로 세로 비율 및 텍스쳐 정보를 이용하여 최종적으로 도로상의 차량만을 검출한다. 그리고 실제 도로에서 획득한 영상에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 장애물체 검출 및 차량 검증 성능을 검증한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권12호
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• pp.1345-1354
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• 2020

Objective: To evaluate radiomics analysis in studies on mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) using a radiomics quality score (RQS) system to establish a roadmap for further improvement in clinical use. Materials and Methods: PubMed MEDLINE and EMBASE were searched using the terms 'cognitive impairment' or 'Alzheimer' or 'dementia' and 'radiomic' or 'texture' or 'radiogenomic' for articles published until March 2020. From 258 articles, 26 relevant original research articles were selected. Two neuroradiologists assessed the quality of the methodology according to the RQS. Adherence rates for the following six key domains were evaluated: image protocol and reproducibility, feature reduction and validation, biologic/clinical utility, performance index, high level of evidence, and open science. Results: The hippocampus was the most frequently analyzed (46.2%) anatomical structure. Of the 26 studies, 16 (61.5%) used an open source database (14 from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative and 2 from Open Access Series of Imaging Studies). The mean RQS was 3.6 out of 36 (9.9%), and the basic adherence rate was 27.6%. Only one study (3.8%) performed external validation. The adherence rate was relatively high for reporting the imaging protocol (96.2%), multiple segmentation (76.9%), discrimination statistics (69.2%), and open science and data (65.4%) but low for conducting test-retest analysis (7.7%) and biologic correlation (3.8%). None of the studies stated potential clinical utility, conducted a phantom study, performed cut-off analysis or calibration statistics, was a prospective study, or conducted cost-effectiveness analysis, resulting in a low level of evidence. Conclusion: The quality of radiomics reporting in MCI and AD studies is suboptimal. Validation is necessary using external dataset, and improvements need to be made to feature reproducibility, feature selection, clinical utility, model performance index, and pursuits of a higher level of evidence.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권6호
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• pp.894-902
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• 2016

본 연구에서는 부모의 영유아(0~36개월) 김의 선택 속성과 수준을 조사 및 분석하고 최적의 영유아 김 속성 및 수준을 도출하여 부모가 가장 선호하는 영유아 김의 속성을 제시함으로써, 향후 영유아 식품 시장에서의 소비자 니즈를 충족시킬 수 있는 차별화된 상품 개발 및 마케팅 전략 구축을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 FGI(Focus Group Interview) 형태의 예비 조사를 통해 부모가 가장 선호하는 영유아 김의 선택 속성 및 수준을 도출하였으며, 이를 바탕으로 본 조사를 통해 영유아 김 최적 모형 도출을 위한 설문조사 및 분석을 실시하였다. 예비 조사 결과 도출된 영유아 김의 속성은 '인증 종류', '기름 종류', '식감', '조미 종류', '김 장당 사이즈', '풍미'로 구성되었으며, 속성 중 '인증 종류'는 '유기농 인증'과 'HACCP'으로 수준을 구분하였으며, '기름 종류'는 '들기름', '참기름', '올리브유' 3개의 수준으로 구분하였다. 속성 중 '식감'은 '부드러운 식감', '중간 식감', '질긴 식감' 3개의 수준으로 부드러움의 정도를 표시하였으며, '조미 종류'는 '간장', '소금', '무조미' 3개의 수준으로 간의 정도를 구분하였다. 속성 중 '김 장당 사이즈'는 '기존 사이즈'와 '1/2 사이즈'로 수준을 구분하였으며, '풍미' 는 '일반 풍미', '당근 풍미', '양파 풍미' 3개의 수준으로 구분하였다. 따라서 총 6개의 속성과 16개의 수준을 바탕으로 18개의 프로파일을 디자인하여 본 조사를 한 결과 N모델(유기농, 참기름, 부드러운 식감, 무조미, 1/2 사이즈, 일반 풍미)에 대한 선호도가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 영유아 김 선택 속성의 상대적 중요도를 분석한 결과 '조미 종류', '풍미', '식감', '기름 종류', '사이즈', '인증' 순으로 나타났으며, 선택 속성의 수준에 대한 효용값을 살펴보면 '조미 종류' 는 '무조미', '간장 조미', '소금 조미' 순으로 선호하는 것으로 나타났다. '풍미'에 대한 효용값을 살펴보면 '일반 풍미', '양파 풍미', '당근 풍미' 순이며, '식감'의 경우 '부드러운 식감', '중간 식감', '질긴 식감' 순으로 선호하였다. '기름 종류' 에 대한 효용값은 '들기름', '올리브유', '참기름' 순이며, '사이즈'는 '1/2 사이즈', '기존 김 사이즈' 순이고, '인증 종류' 에 대한 효용값은 '유기농', 'HACCP' 순으로 선호도가 높은 것으로 나타났다. 각 속성과 속성 수준들의 효용값을 이용하여 부모들이 가장 선호하는 가상의 최적 영유아 김 수준을 도출한 결과 '무조미', '일반 풍미', '부드러운 식감', '1/2 사이즈', '유기농', '들기름'으로 영유아 김 선호 예측 점수는 77.71점, BTL 모형을 바탕으로 예측된 시장점유율은 53.7 %로 나타났다. 또한, 현재 판매되는 대표적인 영유아 김의 속성 결합은 '간장 조미', '일반 풍미', '중간 식감', '기존 사이즈', 'HACCP', '참기름'을 바탕으로 구성된 모형을 바탕으로 선호 예측 점수는 67.78점, BTL 모형을 바탕으로 예측된 시장점유율은 46.3%로 나타났다. 따라서 전체 조사 대상자는 '무조미' 김에 대한 요구도가 '간장 조미' 김보다 높았으나, 도출된 효용값을 시장 세분화 변수로 활용하여 군집분석(Cluster analysis)을 통한 사후적 시장 세분화를 실시한 결과 군집 1은 현재 판매되는 대표적인 영유아 김의 특징인 '간장 조미김'에 대한 중요도가 높았으며, 군집 2는 컨조인트 분석을 통해 구성한 최적의 영유아 김의 특징인 '무조미 김'에 대한 중요도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 실시한 사후적 시장 세분화 결과를 바탕으로 향후 소비자 라이프스타일에 따른 특성이나 영유아 식품 브랜드 선호도, 충성도에 대한 추가적인 조사를 통해 사전적 시장 세분화 결과를 도출하여 비교한다면, 보다 세분화된 제품의 개발 방향 및 마케팅 전략을 마련할 수 있으리라 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1332-1344
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• 2004

최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 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.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한