• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.404-406
• /
• 2021

본 논문에서는 한식 이미지 분류 및 한식 관련 정보 제공을 위한 앱 어플리케이션을 제안한다. 앱 애플리케이션은 Flask 서버, 데이터베이스(Mysql), 파이썬 딥 러닝 모듈들로 구성되며, VGG16 모델을 활용해 한식 150종의 이미지를 분류한다. 인터넷 환경만 있다면 사진 한 장으로 언제 어디서든 한식에 대한 정보를 쉽게 얻을 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제14권4호
• /
• pp.501-509
• /
• 2018

연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.

• 한국의상디자인학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.63-78
• /
• 2018

This study analyzed gender-fluid images as expressions of feminism and gender identity expressed in fashion collections. As for the research method, this study searched the fashion collections, with the theme of feminism, utilizing key words related to feminism on an online portal, and collected the photo materials of fashion collections provided by vogue.com. This study classified the photo materials of 31 fashion collections, with the theme of feminism, into femininity, masculinity, androgyny, and avant-garde, according to the fashion design elements that divide gender identity. As a result of the classification, 326 photos were collected, in which gender identity was expressed ambiguously. This study reclassified the collected photos according to their fashion items and styles. As a result of the study, it was noticed that the fashion collections with the theme of feminism expressed the messages, using lettering graphic images, and performance. In addition, they showed a form in which men's collections and women's collections were integrated according to the change of the perceptions of gender identity, of feminism, and delivered body positive expressions, respecting differences and diversity as individual subjects, by casting diverse models in terms of age, body size, race, and culture. As for the gender identity expressed in the fashion collections, the gender-fluid images were classified into empowerment images, that expresses social rights and dignity; agender images that expresses the possibility of a gender-flexible transition; rational images that expresses the rational and practical characteristics that removed the boundary of fashion; and images of pro-sexism that expresses a new gender identity.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.229-239
• /
• 2019

모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권1호
• /
• pp.32-38
• /
• 2021

사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제40권5호
• /
• pp.535-546
• /
• 2020

환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.565-574
• /
• 2006

넓은 면적의 유역에 대한홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지피복이 혼재하는 공간에서는 보다 세분화된 토지피복 정보가 필요하나, 기존의 다중분광영상을 이용한 수문학적 토지피복분류에는 한계가 있다. 이 연구에서는 초분광영상을 이용하여 도시지역의 수문학적 토지피복 분류에 있어서 기존의 다중분광영상 보다 분류등급을 세분화하고 분류정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 밝히고자 한다. 미국 농무부 토양보전국(USDA SCS)의 도시지역 수문학적 토지피복분류를 목표로 서울지역의 Hyperion 영상을 분석하였다. 도시지역의 피복특성을 감안한여 투수성 및 불투수성 표면특성을 대표하는 8개의 endmember를 선정하여 분광혼합분석을 수행하였다. 분광혼합분석 결과 얻어진 각 endmember의 점유비율을 조합하여 17개 등급의 수문학적 토지피복도를 제작하였다. 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 토지피복도의 정확도를 10곳의 표본점에 대한 항공사진 판독 결과를 통하여 검정한 결과, 미국 농무부에서 제시한 수문학적 토지피복등급이 비교적 정확하게 분류되었다.

• Architectural research
• /
• 제12권2호
• /
• pp.53-62
• /
• 2010

The purpose of this study is to examine design preferences for the sales spaces of duty-free shops (DFSs) by conducting image evaluations. The results will help improve quality by influencing designs for the construction, extension or remodeling of these shops. An image measurement method, the semantic differential method, was used to measure cognitive structure using photos of shops. Photos were collected of the DFS at Jeju Island, as well as photos of brand stores designed by architects. Two sets of 16 photos (32 different photos in all) were selected according to photo classification standards and design concepts, both decided by reviewing previous studies and related materials. The evaluation and survey were done by two sets of subjects: sales employees, who have experience and special knowledge of the evaluation of sales space; and students majoring in architecture. To strengthen the evaluation results, I conducted a preliminary survey and a main survey, verifying and complementing findings. 116 surveys were conducted, of which 14 were of poor quality and rejected, leaving and 102 to be analyzed. The collected surveys were statistically analyzed, using SPSS 12.0 for Windows. Reliability, image profile, factor and multi-dimensional scaling analyses were conducted. As a result, image evaluation structure and characteristics were obtained for sales spaces of DFSs, confirming the difference between them and other spaces.

• 한국입자에어로졸학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.25-31
• /
• 2017

This paper offer the characteristics for the detection and classification of biological and non-biological aerosol particles in the air by using laser-induced-fluorescence (LIF) based Bio-aerosol Detection System (BDS). The BDS is mainly consist of an optical chamber, in-outlet nozzle system, 405 nm diode laser, an avalanche photo detector (APD) for scattering signal and photomultiplier tubes (PMT) for fluorescence signals in two different wavelength range ; F1, 510-600 nm and F2, 435-470 nm. The detection characteristics, especially ratio of fluorescence signal intensity were examined using well-known components : polystylene latex (PSL), fluorescence PSL, $2{\mu}m$ of SiO2 micro sphere, dried yeast, NADH, ovalbumin, fungicide powder and standard dust. The results indicated that the 405 nm diode laser-based LIF instrument can be a useful bio-aerosol detection system for unexpected biological threaten alter in real-time to apply for dual-use technology in military and civilian fields.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제5권5호
• /
• pp.79-91
• /
• 2004

본 논문에서는 음영합성 기법과 얼굴 인식 기술 중 특징추출 기법을 이용한 아바타 얼굴 자동생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사진으로부터 얼굴의 특징정보를 추출하여 사람의 얼굴과 유사한 아바타 얼굴을 자동으로 생성해 주는 시스템이며, 음영을 사진으로부터 추출하여 이를 각 이목구비 이미지와 합성하여 생성한다. 따라서 실사형에 좀 더 근접한 얼굴을 생성할 수 있다. 본 논문은 새로운 눈동자 추출 기법과 각 이목구비별 특징정보 추출 방법 그리고. 검색시간을 줄이기 위한 분류 방법, 유사도 계산에 의한 이미지 검색방법, 최종적으로 사진으로부터 음영을 추출하여 검색된 이목구비와 합성, 실사형 아바타 얼굴을 생성하는 방법을 제안한다.