• 한국육종학회지
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• 제49권4호
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• pp.420-427
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• 2017

'풍원미'는 육색이 담주황색이면서 식미, 괴근의 상품성이 우수한 계통을 육성할 목적으로 2006년에 표피색이 홍색, 괴근 모양이 방추형인 '베니사쯔마(IT232278)'를 모본, 육색이 농주 황색인 'Luby3074(IT232216)'를 부본으로 하여 인공교배 하였다. 2007년부터 2009년까지 실생개체선발시험과 계통선발시험, 2010년부터 2011년까지 생산력검정시험을 수행하여 괴근 육색이 담주황색이고 괴근 모양, 수량성, 식미가 양호한 'MI2006-99-04' 계통을 '목포84호'로 계통명을 부여하여 지역적응시험에 공시하였다. 2012년부터 2014년까지 3년간 지역적응시험을 수행한 결과, 수량성, 품질특성, 병해충저항성 등이 대비품종인 '율미'보다 우수하여 2014년 12월 농촌진흥청 농작물직무육성신품종선 정심의회에서 신품종으로 선정되었으며 '풍원미'라 명명하였다. '풍원미'의 줄기색과 엽색, 마디색, 잎자루색은 모두 녹색이며 잎 모양은 심장형이다. '풍원미' 괴근의 껍질색은 홍색, 육색은 담주황색이고 괴근 모양은 방추형이다. '풍원미'는 덩굴쪼김병에 중도저항성이며 고구마뿌리혹선충에 저항성이다. '풍원미' 괴근의 건물률은 31.2%로 '율미'와 비슷하였고 찐고구마 육질은 중간질이다. '풍원미'의 찐고구마 당도는 $25.5^{\circ}Brix$이고, 생고구마와 찐고구마의 총 유리당 함량은 각각 8.3 g/100g DW, 31.6 g/100g DW이며 '풍원미'의 찐고구마 감미도는 16.5으로 '율미'보다 단맛이 강하고 식미가 우수하다. '풍원미' 괴근의 베타카로틴 함량은 9.1 mg/100g DW이며 전분의 호화개시온도는 $69.6^{\circ}C$로 '율미'보다 낮은 온도에서 호화되었다. '풍원미'는 조기재배시 상품괴근수량이 24.3 MT/ha으로 '율미'보다 46% 많았다. 적기 및 만기재배시 주당상품괴근수는 2.8 개/주, 상품괴근평균중은 156 g이었으며 상품괴근수량이 24.1 MT/ha으로 '율미'보다 26% 많았다(품종보호권 등록번호: 제6428호, 2017. 01. 16).

• 한국육종학회지
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• 제42권6호
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• pp.679-683
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• 2010

'연자미'는 국립식량과학원 바이오에너지작물센터에서 2008년에 육성한 식용 자색고구마 신품종으로 주요 특성과 수량성을 요약하면 다음과 같다. 1. 넝쿨길이는 284cm로 길며. 넝쿨색은 녹자색, 잎모양은 심장형, 잎색은 녹색을 띤다. 또한 잎뒷면의 엽맥색은 녹색으로 자색을 포함하지 않으며, 끝잎색은 녹색, 잎자루색은 녹색이다. 2. 괴근 모양은 장방추형으로 껍질색은 자색을 띤다. 육색은 대조품종 '신자미'가 농자색인데 비하여 자색이다. 상품성을 좌우하는 표피의 형태는 골파짐이 없이 메끄럽다. 3. 토양 병해충에 대한 저항성을 조사한 결과 대조품종인 '신자미'에 비하여 선충 및 덩굴쪼김병은 중강, 검은썩음병과 연부병도 중강을 나타낸다. 또한 저장 중 부패율은 4.2%로 저장성이 강하다. 4. 품질특성은 '신자미'에 비하여 식미가 우수하다. 육질은 중간질이며 당도가 15.3 $Brix^{\circ}$로 '신자미'보다 높다. 폴리페놀함량 및 항산화활성이 높아 기능성이 우수하다. 5. 수량은 조기재배의 경우 26.9 t/ha으로 '신자미'에 비하여 108%로 수량이 증수된다. 만기 및 적기재배는 25.9 t/ha으로 '신자미' 대비 115%로 수량이 높다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권3호
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• pp.265-272
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• 2019

본 연구는 적무 새싹 재배시 LED와 QD-LED(Quantum Dot) 광조사가 종자 발아율, 항산화능, 그리고 미생물에 미치는 영향에 대해 알아보고자 수행되었다. 조사한 광은 청색(Blue), 적색(Red), 청색+적색(Blue+Red) 그리고 청색+적색+원적색 혼합광(QD-LED)광이며, 대조구로 명조건(형광등-FL)과 암조건(Dark)을 두었다. 발아율은 암조건에서 가장 높았다. 암조건에서 7일간 재배한 후 1일간 광처리한 적무 새싹의 초장과 생체중은 모든 처리구에서 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 광조사후 자엽의 녹색은 청색+적색, 배축의 적색은 청색과 QD-LED의 색발현이 우수하였다. DPPH와 페놀은 암조건과 청색+적색, 안토시아닌은 청색과 QD-LED가 높은 수치를 나타내었다. 총 세균은 모든 처리구 유사하며 살균 효과는 나타나지 않았다. 대장균은 QD-LED의 수치가 가장 낮았으며, 총 곰팡이 수는 형광등에서 가장 낮았다. 위의 결과를 종합해보면, 적무새싹 생산를 위해 암조건에서 발아시켜 7일간 새싹으로 재배한 후, 수확전 24시간 동안 청색광 또는 QD-LED광을 조사하는 것이 색발현에 적합하며 안토시아닌 함량을 증가시키며 대장균 살균에 적합하다고 판단된다.

• 한국환경농학회지
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• 제37권4호
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• pp.251-259
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• 2018

스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.

• 한국식품과학회지
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• 제54권3호
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• pp.297-305
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• 2022

본 연구에서는 MU-C와 MU-CA에 대해 3T3-L1 세포를 이용하여 지방분화 억제 효과와 고지방식이를 통해 비만을 유도한 마우스에서 항비만 효과를 조사하였다. 3T3-L1 세포를 adipocyte로 분화 시키면서 무청 추출액을 세포에 처리한 후 Oil red O 염색법을 통하여 지방축적을 비교해 본 결과 Control 대비 MU-C와 MU-CA 처리군에서 세포 지방 축적이 현저히 감소 되었으며, MU-C 처리군이 MU-CA 처리군에 비해 유의적으로 억제되었음을 확인하였다. 6주간의 동물실험을 통한 무청 추출액 투여 후 체중 측정 결과 MU-C군과 MU-CA군 순으로 HFD군에 비해 체중 증가를 감소시키는 효과는 보였으며, 시료 투여 4주차부터 HFD군에 비해 시료 투여군에서 유의적으로 체중이 감소함을 확인하였다. 또한, MU-C군과 MU-CA군 순으로 HFD군에 비해 지방량이 적음을 확인할 수 있었다. 실험 종료 후 간 무게와 지방무게를 측정한 결과 절대 장기 무게와 상대 장기 무게 모두 MUC군과 MU-CA군 순으로 HFD군에 비해 유의적으로 무게가 감소하였다. 혈중 TG, TC 함량 측정 및 동맥경화지수와 심장위험도 지수 계산 결과 MU-C군과 MU-CA군 순으로 HFD군에 비해 유의적으로 감소 하였으며, 혈청 내 간 기능 효소(ALT, AST) 측정 결과 또한 MU-C군과 MU-CA군 순으로 HFD군에 비해 유의적으로 감소하였다. 병리조직학적 분석 결과 HFD군의 경우 지방축적 정도 심하였고, 일부에서 염증과 풍선도를 볼 수 있었다. MU-C군과 MU-CA군에서는 일부 간세포에 염증과 지방이 침착된 것을 확인하였으며, HFD군에 비해 간세포가 균일하게 배열되어 있고 지방 축적 정도는 감소된 모습을 관찰하였다. 지방세포의 경우도 대체적으로 균일한 크기에 지방세포를 가지고 있음이 관찰되었다. HFD군 비해 MU-C군과 MU-CA군 순으로 지방세포의 크기가 유의적으로 감소를 나타내었다. 이러한 실험 결과를 보았을 때 체중 변화, 지방무게, 혈중지질, ALT, AST 수치에서 열수 추출한 MU-C군이 MU-CA군에 비해 유의적으로 감소하여 MU-C군이 항비만 효과에 더 효과적인 물질로 확인된다. 이는 유기산 첨가 시 수용성 식이섬유와 불용성 식이섬유가 분리되어 수용성 식이섬유 보다 불용성 식이섬유의 함유량이 증가에 따른 성분 차이로 판단되며(Kim, 2011), 가수분해를 통한 생리활성 물질의 추출 수율 증가로 인해 MU-C군이 비만 예방 효과에 따른 건강기능식품 소재로 적극 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제38권6호
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• pp.499-506
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• 1993

콩의 함황아미노산 함량의 향상을 위한 유전육종학적 기초연구의 일환으로 서울대학교 농학과에서 유지해오고 있는 품종 및 계통과 국내 수집 계통 등 518점을 공시재료로 하여 황함량을 분석조사하고 아울러 함황단백질, 함황아미노산과의 관계를 알아보고 황함량의 유전현상과 잡종초기세대에 있어서의 황함량의 선발효과를 분석조사하였다. 종실중의 황함량은 재배중은 0.20～0.45%의 변리로 평균함량은 0.33%였고 국내 수집 야생콩(30계통)은 0.19～0.62%의 변이로 평균 0.35%였다. 종실중의 황함량은 함황단백질 및 함황아미노산과 각각 r=0.924$^{**}$, r=0.974$^{**}$의 높은 상관관계를 보였고 종실 특성 및 생육 특성 구분에 의한 품종 또는 계통군의 황함량은 성숙이 늦은 것, 종피에 피분이 존해하는 것, 푸른 자엽색인 것들의 황함량평균이 높았으며 종실중의 황함량과 당함량 및 100립증과는 각각 r=-0.312$^{**}$, r=-0.383$^{**}$의 유의상관을 나타냈다. 종실중 황함량의 유전현상은 양적형질의 유전현상을 나타냈으며 황함량을 높이는 상가적효과가 우성효과보다 큰 것으로 나타났고 종실중의 황함량을 높게하는 유전자와 낮게하는 유전자의 분포비율은 비슷한 것으로 추정되었다. 그리고 추정된 협의의 유전력과 광의의 유전력은 0.75(Hn), 0.88(Hb)로 나타났고 선발효율은 고, 저 양방향으로의 조기세대 선발에 의해 높은 방향의 선발에서 14.7～18.8%가 높아졌고, 낮은 방향의 선발에서 8.8～15.6%가 저하되었으며 모든 경우 유의하게 선발효과가 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제69권1호
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• pp.25-33
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• 2024

본 연구는 콩 재배시 최적 MSM 농도설정을 위한 MSM 처리 방법에 따른 콩의 생육, 수량 및 품위 특성을 알아보았다. 1. 2022년 생육 특성 조사에서는 처리 농도가 50%~200%로 증가함에 따라 생육 특성인 초장, 경태 및 분지수가 증가하는 경향을 보였고, 이에 수량구성요소 및 수량에서도 같은 경향으로 농도가 가장 높았던 기비+추비3회 200% 처리구에서 협수가 가장 많아, 수량 또한 355 kg·10a^-1로 가장 많았다. 2. MSM 처리 농도 200% 이상의 최적 농도설정을 위한 연구에서의 생육 특성은 초장 및 분지수에서 400% > 200% > 800% 경향이 나타났으며, 기비+추비3회 400% 처리구에서 각각 106.7 cm, 6개로 가장 길고, 많았다. 3. 종실 품위에서도 기비+추비3회 400% 처리구가 종실 직경 6.7 mm 이상의 비율이 66.9%로 가장 높게 나타났다. 4. 수량구성요소인 협수, 입수 및 백립중에서도 같은 경향으로 기비+추비3회 400% 처리구에서 각각 90.0개, 1.95개 23.0g으로 가장 많고, 무거웠으며 종실 수량 또한 374 kg·10a^-1로 가장 많아 무처리구 대비 최대 23.4% 증수하였다. 5. 따라서, 콩의 고품질 안정생산 재배를 위한 MSM 최적 처리 방법으로는 400% 농도로 기비 후, 수확 전 30일 간격으로 추비 3회 처리하는 것이 가장 유리할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제45권1호
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• pp.26-36
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• 1979

비료목(肥料木)의 시비대책(施肥對策)을 세우기 위하여 몇가지 시험을 실시하였던바 다음과 같은 결과를 얻었다. l. 인산(隣酸)을 시비(施肥)하지 않았던 비료목(肥料木)은 활착률(活着率)이 낮고 점차 고사되어 간다. 이 이유(理由)는 인산(隣酸)을 시비(施肥)하지 않을 경우에는 근류을 착생시키지 못하므로 질소공급을 시킬 수 없었기 때문인 것 같다. 또 하나의 이유(理由)는 잡초목(雜草木)의 근계(根系)가 발달(發達)되어 있는곳에 식재하였을시 잡초목(雜草木)과의 양료(養料)와 산소 이용의 경합에서 낙오되기 때문으로 사료된다. 2. 중과삭, 용성인비 또는 용과린을 시비할 시는 비료목 식재후(植裁后) 3년차(年次)까지 대단히 높은 생장효과(生長效果)를 보이고 있다. 반면(反面)에 산림용 고형비료는 전자에 비해 상당히 낮은 시비효과를 보이고 있다. 3. 산림용 고형비료를 시비(施肥)할 경우에는 임목근(林木根)의 인산흡수(隣酸吸收) 범위는 고형비료의 표면적(表面的)에 한(限)하며 또한 근계(根系)가 내부(內部)로 침투하여 흡수(吸收)할 수 없으므로 인산흡수(隣酸吸收)의 기회와 양(量)이 대단히 적을것 같다. 이와같은 원인(原因)으로 인해 산림용 고형비료의 시비효과(施肥效果)가 낮은것 같으나 사진 3의 사례(事例)와 같이 수년간 지효적으로 이용(利用)할 수 있는 장점을 갖고 있다. 따라서 시비당년(施肥當年)에 그 양(量)을 많이 투여하였을시 인산(隣酸)의 흡수기회(吸收機會)와 양(量)이 많아지므로 활착률(活着率)과 생장률(生長率)을 높일 것이며 추비(追肥)의 필요성(必要性)도 없게 될 것 같다. 4. 입상(粒狀)이나 분말상의 인산비료(隣酸肥料)를 산포(散布)하였을시는 사진 4의 사례(事例)와 같이 인산(隣酸)의 흡수면(吸收面)이 넓으므로 근계망이 잘 발달될 것이며 잡초목(雜草木)의 근계(根系)도 근류의 영향으로 생긴 질소를 흡수하기 위하여 그 발달(發達)이 좋을것으로 사료되어 토양보존(土壤保存)에 고형비료보다 효과(効果)가 높을것 같다. 5. 저생산성(低生産性)의 건조토양(乾操土壤)에 인산비료(隣酸肥料)를 시비(施肥)하였을시 아카시나무와 사방오리나무는 시비후(施肥后) 3년차(年次)에 2.3m 이상(以上)의 수고생장(樹高生長)을 보이고 좀잎산오리나무는 2년차(年次)에 1.8m 이상(以上)의 수고생장(樹高生長)의 효과(効果)을 보이고 있다. 이상(以上)의 생장상태(生長狀態)로 보아 비료목(肥料木) 식재(植栽)와 인산비시(隣酸肥施)로 단벌기(短伐期) 산림경영(山林經營)과 속성녹화(速成綠化)가 가능하다고 본다. 6. 척박한 황폐지에 싸리의 파종과 용성인비 시비(施肥)에 의해 완전피복을 시켰으여 m당(當) 줄기를 생중량(生重量)으로 200g을 생산(生産)할 수 있었다. 석탄(石炭) 첨가시의 효과(効果)를 발견할 수 없고 경우에 따라 오히려 나쁜영향을 주고 있었다. 상기 사례(事例)에 의하면 싸리파종과 인산시비(隣酸施肥) 방법은 척박 황폐지의 피복(被覆)과 바구니, 사료 및 연료공급을 시킬 수 있는 합리적인 방법인것 같다. 7. 비료목(肥料木)에 용성인비와 용과린의 시비효과(施肥効果)가 양호(良好)하였으며 본당(本當) 30g 이상(以上) 시비(施肥)가 되어야 할 것 같다.

• 농업과학연구
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• 제4권2호
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• pp.317-343
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• 1977

분종류(盆種類)에 따른 수분증발량(水分蒸發量), 분내토양온도(盆內土壤溫度) 및 토양공기조성(土壤空氣組成)의 차(差)를 조사(調査)하고, 이들 조건(條件)이 분식물(盆植物)의 생육(生育)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)하기 위해 본(本) 실험(實驗)을 수행(遂行)하였다. 분종류(盆種類)는 토분(土盆)(CP), 도자기분(盆)(POP), 프라스틱분(盆)(PLP)을 사용(使用)하였으며, 토분(土盆)을 사용(使用)할 경우 수분증발량(水分蒸發量)을 감소시키기 위한 방법(方法)으로서 토분외벽(土盆外壁)에 녹색(綠色)페인트를 칠한 것(CP-P), 투명(透明)니스를 칠한 것(CP-V), 토분내면(土盆內面)에 polyethylene film을 깐 것(CP-PI) 및 토분(土盆)의 분토표면(盆土表面)을 흑색(黑色) polyethylene film으로 피복한 것(CP-PM) 등을 사용(使用)하였다. 공시식물(供試植物)로서는 봉선화, 국화(菊花), 코스모스, 양담장이, 제라늄, 코키아, 만수국(萬壽菊), 엽모단(葉牡丹) 및 샐비어등(等)을 사용(使用)하였다. 1. PLP, POP, CP-P, CP-V 및 CP-PI에서 자란 식물(植物)은 CP에서 자란 식물(植物)보다 건물중(乾物重)이 무거웠다. 2. 모든 공시식물(供試植物)의 초장(草長)은 PLP, POP, CP-P, CP-V 및 CP-PI에서는 CP에서 보다 컸다. 3. Geranium의 엽수(葉數)는 PLP, POP, CP-P 및 CP-V는 CP에 비(比)해 많았다. 4. Balsam의 전생육기간중(全生育期間中)의 개화수(開花數)는 PLP, CP-P, POP, CP-V 및 CP-PI는 CP에 비(比)해 많았다. Marigold는 balsam과 비슷한 경향(傾向)을 나타내었으며, salvia는 화수수(花穗數)는 차(差)가 없으나 화수장(花穗長) 및 소화수(小花數)는 balsam 및 marigold의 개화수(開花數)와 동일(同一)한 경향(傾向)을 나타내었다. 5. PLP와 POP의 1일(日) 평균(平均) 증발량(蒸發量)은 CP의 약(約) 43%였으며, CP는 총증발량(總蒸發量)의 2/3가 벽면(壁面)을 통(通)해 증발(蒸發)되었다. 6. 분(盆)으로부터의 수분증발율(水分蒸發率)은 PLP, POP, CP-P, CP-V, CP-PI, CP-PM 및 CP의 순으로 늦었으며, 수분함량(水分含量)은 벽면증발(壁面蒸發)이 억제(抑制)된 분(盆)에서 관수(灌水) 1일후(日后)부터 CP보다 많았다. 7. 분토(盆土)의 온도(溫度)는 증발량(蒸發量)이 많은 분(盆)일수록 낮았으며, 분종류(盆種類)에 따른 온도차(溫度差)는 주간(晝間)에는 컷으나 야간(夜間)에는 적었다. 8. 분토중(盆土中)의 산소농도(酸素濃度)는 무공성분(無孔性盆)이 CP에 비(比)해 약간 낮았고, 그 차이(差異)는 0.40~1.2%였으며, 산소농도(酸素濃度)의 범위는 17.95~19.62%였다. 탄산(炭酸)깨스농도(濃度)는 무공성분(無孔性盆)이 토분(土盆)보다 높았으며, 농도(濃度)범위는 0.59~1.76%였는데 이 범위의 공기조성(空氣組成)은 식물생육(植物生育)에 아무런 영향을 미치지 않았다. 9. 분토(盆土)의 수분함량(水分含量)과 식물생육간(植物生育間)에는 정(正)의 상관(相關)을 나타내었다. 10. CP에 재배(栽培)한 식물(植物)은 PLP에 재배(栽培)한 식물(植物)보다 지상부중(地上部中)의 총질소함량(總窒素含量)이 약간 많았으며 C/N율(率)이 다소 낮은 경향(傾向)을 나타내었다. 이러한 결과(結果)로 보아 분내토양공기중(盆內土壤空氣中)의 산소(酸素) 및 탄산(炭酸)깨스농도(濃度)는 분식물(盆植物)의 생육(生育)을 조해(阻害)할 정도로 낮아지거나 높아지지 않아서 분식물(盆植物)의 생육(生育)에 영향(影響)을 미치지 않으며, 벽면증발량(壁面蒸發量)의 다소(多少)에 따른 분내토양중(盆內土壤中)의 수분함량(水分含量)의 변화(變化)가 분식물(盆植物)의 생육(生育)에 가장 큰 영향(影響)을 미치므로 무공성분(無孔性盆)의 이용(利用)은 특(特)히 우리나라에서 관수노력(灌水勞力)을 절약(節約)할 수 있어서 생산비절감(生産費節減)을 가져올 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.