• 한국의상디자인학회지
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• 제23권3호
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• pp.23-42
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• 2021

The purpose of this study is to analyze the characteristics of the Chinese Miao people's Batik patterns and provide data in the field of fashion design for the utilization of the traditional patterns. This study investigated and analyzed the regional characteristics of Batik dyeing, which was listed on China's national intangible cultural heritage list; Danzhai, Anshun, Huangping, and Gonghyeon. The expressive characteristics were classified into four categories: symbolism, abstraction, decorativeness, and playfulness. The results are as follows. First, symbolism can be classified into the origins of the Miao, symbols of faith, history of migration, and the symbols of status with Batik patterns from different regions, seemingly involving various symbolic implications. Due to the absence of letters, Miao people expressed their emotions and history in the design patterns. A series of developments in recent years has led to incorporating the temperament of the Miao people, history of migration, expression of emotions, and ideal hopes in Batik dyed design patterns and the symbolic functions have been significantly emphasized. Second, the decorativeness is mainly characterized by repeated patterns of the Miao Batik dyeing design. The overall patterns demonstrate design features characterized by regularization and simplification, along with a sense of rhythm with the unique arrangement of patterns. Third, the abstractness of the Batik dyeing design patterns is often found in plant and animal patterns, properly delivering new designs created by Miao women by extracting and rearranging various elements, including dots, lines, and faces shown in natural images. Fourth, playfulness is expressed by the transformation and distortion of Miao Batik patterns, and were created by applying patterns or other elements to original forms to express animal or plant patterns in a playful way.

• 한국간호교육학회지
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• 제27권2호
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• pp.175-185
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• 2021

Purpose: The aim of this study was to identify core keywords and topic groups in the 'Gestational diabetes mellitus (GDM) and Breastfeeding' field of research for better understanding research trends in the past 20 years. Methods: This was a text-mining and topic modeling study composed of four steps: 1) collecting abstracts, 2) extracting and cleaning semantic morphemes, 3) building a co-occurrence matrix, and 4) analyzing network features and clustering topic groups. Results: A total of 635 papers published between 2001 and 2020 were found in databases (Web of Science, CINAHL, RISS, DBPIA, RISS, KISS). Among them, 3,639 words extracted from 366 articles selected according to the conditions were analyzed by text network analysis and topic modeling. The most important keywords were 'exposure', 'fetus', 'hypoglycemia', 'prevention' and 'program'. Six topic groups were identified through topic modeling. The main topics of the study were 'cardiovascular disease' and 'obesity'. Through the topic modeling analysis, six themes were derived: 'cardiovascular disease', 'obesity', 'complication prevention strategy', 'support of breastfeeding', 'educational program' and 'management of GDM'. Conclusion: This study showed that over the past 20 years many studies have been conducted on complications such as cardiovascular diseases and obesity related to gestational diabetes and breastfeeding. In order to prevent complications of gestational diabetes and promote breastfeeding, various nursing interventions, including gestational diabetes management and educational programs for GDM pregnancies, should be developed in nursing fields.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.24-30
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• 2021

본 연구에서는 자동차 밸브 바디 (valve body) 나사의 조립 상태를 검지하고 조립 작업을 보조하기 위한 증강현실 (AR) 앱을 개발하고 테스트를 통해 유효성을 보인다. 조립할 나사의 조립 위치와 순서 및 조립 상황들을 표시하는 컨텐츠들을 생성한 후 스마트 폰 화면의 밸브 바디 영상 위에 정합하여, 조립 도중에 작업자에게 보여준다. 이를 위해, 밸브 바디의 2차원 이미지로부터 특징 데이터를 추출하고 밸브 바디의 포즈를 알아낸다. 밸브 바디 위의 각 나사들이 조립될 영역의 영상을 추출하고 주기적으로 해당 영역의 휘도를 판별하며, 밸브 바디 위의 정해진 위치에 순서에 따라 각 나사들이 조립되고 있는 지를 확인한다. 미조립 또는 조립 순서 오류 등 조립 에러가 검지되면 경고 음이 발생되어, 작업자가 스마트 폰 화면에서 즉시 조립 상태를 확인하고 에러를 처리할 수 있다. 테스트를 통해 5개 나사의 조립 상태를 검지하는데 약 65ms가 걸리고 1시간 동안 오류 없이 조립 상태가 검지되는 것을 확인했다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.162-169
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• 2020

디자인은 섬유패션 산업에서 제품의 경쟁력을 결정짓는 핵심요인이다. 무단복제를 방지하고 독창성을 확인하기 위하여 제시된 디자인의 유사도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 이용하여 섬유 디자인의 이미지로 부터 특징(feature)을 수치화하고, 스피어만 상관계수를 이용하여 유사도를 측정하였다. 유사한 샘플이 실제로 검출되는지 검증하기 위하여 300장의 이미지를 임의로 회전 및 색상을 변경하였다. 유사도 수치가 높은 순으로 Top-3와 Top-5의 결과에 회전을 하거나 색상을 변경한 샘플이 존재하는지 측정하였다. 그 결과, AlexNet 보다 VGG-16 모델이 월등히 높은 성능을 기록하였다. VGG-16 모델의 성능은 회전 이미지의 경우에 유사도 결과값이 높은 Top-3와 Top-5에서 64%, 73.67%로 가장 높게 나타났다. 색상변경의 경우에는 Top-3와 Top-5에서 각각 86.33%, 90%로 가장 높게 나타났다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.75-85
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• 2021

본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성 선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적·하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성 집합을 결정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.865-871
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• 2022

본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

• 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.

• 스마트미디어저널
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• 제11권8호
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• pp.65-72
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• 2022

COVID-19로 인해 대면으로 이루어지던 상담 방식이 비대면으로 진행되면서 비대면 상담의 중요성이 높아지고 있다. 비대면 상담은 온라인으로 언제 어디서든 상담할 수 있고, COVID-19에 안전하다는 장점이 있다. 그러나 비언어적 표현의 소통이 어려워 내담자의 마음을 이해하기 어렵다. 이에 비대면 상담 시 내담자의 마음을 잘 알기 위해서는 텍스트와 음성을 정확하게 분석하여 감정을 인식하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 데이터는 자음을 분리한 후 FastText를 사용하여 벡터화하고, 음성 데이터는 Log Mel Spectrogram과 MFCC를 사용하여 각각 특징을 추출하여 벡터화한다. 벡터화된 데이터를 LSTM 모델을 활용하여 5가지 감정을 인식하는 다중 감정인식 모델을 제안한다. 다중 감정인식은 RMSE을 활용하여 계산한다. 실험 결과 텍스트와 음성 데이터를 각각 사용한 모델보다 제안한 모델의 RMSE가 0.2174로 가장 낮은 오차를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.662-667
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• 2022

의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.501-511
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• 2022

2021년에는 코로나의 여파로 랜섬웨어를 활용한 공격이 유행했으며 그 수는 매년 급증하고 있다. 그 중 파워쉘은 랜섬웨어에 주요 기술로 사용되고 있어 파워쉘 기반 악성코드 탐지 기법의 필요성은 증가하고 있으나 기존의 탐지기법은 난독화가 적용된 스크립트를 탐지하지 못하거나 역난독화에 시간이 오래 소요되는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 간단하고 빠른 역난독화 처리과정, Word2Vec과 CNN(Convolutional Neural Network)으로 구성되어 스크립트의 의미를 학습하고 특징을 추출해 악성 여부를 판단할 수 있는 딥러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 2021 사이버보안 AI/빅데이터 활용 경진대회의 AI 기반 파워쉘 악성 스크립트 탐지 트랙에서 제공된 1400개의 악성코드와 8600개의 정상 스크립트를 이용하여 제안한 모델을 테스트한 결과 기존보다 5.04배 빠른 역난독화 실행시간, 100%의 역난독화 성공률, 0.01의 FPR(False Positve Rate), 0.965의 TPR(True Positive Rate)로 악성코드를 빠르고 효과적으로 탐지함을 보인다.