• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.117-124
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• 2008

지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있다. 이 특징적 요인들은, 공간해상도에 따라 정도의 차이가 있겠지만, 수집된 위성영상에도 반영된다. 이러한 요인들 중에서는 영상분류에 활용될 경우 영상 분류의 정확도를 높혀주고, 때로는 이것이 거의 물체인식의 수준까지 기여할 수 있는 것들이 있다. 이 연구에서는 텍스춰 및 지형지물의 배열에 있어서 특징적 현상을 보이는 비닐하우스를 대상으로 spatial auto-corelation 개념을 기반으로 자동적으로 이를 인지하는 방법을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 디지타이징과 같은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 비닐하우스의 특정한 패턴이 반복적으로 나타나는 것을 감지할 수 있도록 개발되었다. 패틴의 인식에 더하여 비닐하우스의 기하학적 모양을 고려하는 방법도 도입하였다. 그럼으로써 비닐하우스의 추출에 단순히 화소 단위의 분석이 아닌 보다 객체지향적인 방법으로 비닐하우스를 추출하도록 하였다. 개발된 방법을 제주지역의 IKONOS에 적용시켜 본 결과 연구대상지역내의 비닐하우스가 매우 정확하게 적출되었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제27권3호
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• pp.169-181
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• 2011

The purpose of this study was to understand the geographical and environmental distribution of animals and plants in Baekdudaegan region using field survey and GIS data. Crucial factors were selected and analyzed to understand the distributional characteristics of wild animals (16 species in 5 orders) and rare endemic plants (20 species in 12 orders). These crucial factors include stand factor (forest type, DBH class, and crown density), soil factor (bed rock, soil texture, and organic matter), geographical factor (elevation, slope, aspect) and climatic factor (temperature, rain fall, humidity). Finally, ten crucial factors were selected by statistical analysis and categorized for analyzing geographical and environmental features. Three orders such as Rodentia, Carnivora, and Artiodactula in wild animal showed the similar habitat characteristics with the small diameter and the elevation range from 801 to 1,000m. The Hydropotes inermis of Artiodactyla and Rattus norvegicus of Rodentia were different in the type of orders, but they had the similar habitat characteristics with the coniferous forest and loam. On the other hand, four orders such as Tubiflorales, Liliales, Ericales, and Rhamnales in the rare and endemic plants were showed high occurrence rate in the organic matter between 4 and 6%. The Rodgersia podophylla of Rosales and Gastrodia elata Blume of Microspermae were different in the type of orders, but they had the similar habitat characteristics with the stand factor and soil factor.

• Animal Bioscience
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• 제34권11호
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• pp.1849-1858
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• 2021

Objective: Tenderness is a very complex feature, and the process of its formation is very complicated and not fully understood. Its diversification is one of the most important problems of beef production, as a result beef aging is widely used to improve tenderness as it is believed to provide a homogeneous product to consumers. While few studies have evaluated the muscle structure properties in relation to tenderness from early post-mortem, there little to no information available on how the muscle nanostructure of beef carcasses changes during post-mortem ageing to determine the appropriate aging time for acceptable tenderness. Methods: Muscle nanostructure (myofibril diameter [MYD], myofibril spacing [MYS], muscle fibre diameter [MFD], muscle fibre spacing [MFS], and sarcomere length [SL]), meat tenderness and cooking loss [CL]) were measured on 20 A2 longissimus muscles of Bonsmara, Beefmaster, Hereford, and Simbra at 45_mins, 1, 3, and 7 days post-slaughter. Muscle nanostructure was measured using a scanning electron microscope, while tenderness was measured using Warner Bratzler shear force. Results: At 45 minutes post-slaughter, breed affected MYD and MYS only, while at 24_hrs it also affected MFD and MFS. On day 3 breed effected MFS and SL, while on day 7 breed effected tenderness only. As the muscles matured, both MYD and MYS decreased while CL increased, and the muscles became tender. There was no uniformity on muscle texture features (surface structure, fibre separation, muscle contraction, and relaxation) throughout the ageing period. Conclusion: Meat tenderness can be directly linked to breed related myofibril structure changes during aging in particular the MYD, spacing between myofibrils and their interaction; while the MFD, spacing between muscle fibres, SL, and CL explain the non-uniformity in beef tenderness.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.13-21
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• 2019

내용기반 영상검색은 영상 내의 정보인 색상, 질감, 형태 등의 특징 값을 추출하여 검색에 이용한다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 이산여현변환, 즉 $8{\times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform) 후 얻어지는 DC, AC계수를 이용하여 필터뱅크(filter-bank)를 생성하고, 이를 영상의 내용기반 검색에 이용하는 검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 생성된 DCT 필터뱅크에서 DC성분과 주요한 AC성분인 AC01, AC10, AC11 만을 이용하며, DC성분에 대한 양자화를 수행하여 계산량을 최소화한다. 그리고 양자화된 DC성분에 대한 히스토그램 정보를 기반으로 영상 검색에 필요한 특징 값을 산출한다. AC성분에 대해서는 Otsu 이진화를 통하여 개괄적인 형태정보를 취득한 다음 이에 대한 수평/수직 방향으로의 투영 히스토그램을 계산하여 특징 값을 취득한다. 추출된 AC성분의 특징 값은 DC성분의 특징 값과 함께, 특징벡터 빈(feature vector bins)을 구성하여 검색을 수행한다. 실험은 1000장의 데이터베이스를 이용하여 수행 되었으며, 기존의 색상정보를 이용한 검색방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.15-22
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• 2020

본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.635-644
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• 2020

딥러닝(DL)을 이용한 객체인식, 탐지 및 분할하는 연구는 여러 분야에서 활용되고 있으며, 주로 영상을 DL 모델의 학습 데이터로 사용하고 있지만, 본 논문은 영상뿐 아니라 공간정보 특성을 포함하는 다양한 학습 데이터(multimodal training data)를 향상된 영역기반 합성곱 신경망(R-CNN)인 Detectron2 모델 학습에 사용하여 객체를 분할하고 건물을 탐지하는 것이 목적이다. 이를 위하여 적외선 항공영상과 라이다 데이터의 내재된 객체의 윤곽 및 통계적 질감정보인 Haralick feature와 같은 여러 특성을 추출하였다. DL 모델의 학습 성능은 데이터의 수량과 특성뿐 아니라 융합방법에 의해 좌우된다. 초기융합(early fusion)과 후기융합(late fusion)의 혼용방식인 하이브리드 융합(hybrid fusion)을 적용한 결과 33%의 건물을 추가적으로 탐지 할 수 있다. 이와 같은 실험 결과는 서로 다른 특성 데이터의 복합적 학습과 융합에 의한 상호보완적 효과를 입증하였다고 판단된다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.99-112
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• 2019

도로 포장면의 크랙(crack)은 도로포장 구조의 열화를 입증하는 중요한 신호와 증상이다. 카메라 영상기반 도로포장 크랙 탐지는 강도 비균질성, 위상 복잡성, 낮은 대조도 및 노이즈성의 텍스처 배경 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 흑백영상에 대하여 깊은 신경망(DNN)에 기반하여 픽셀수준의 도로 크랙 탐지 및 분할 문제에 대해 다룬다. 변형된 U-net 네트워크와 고수준 특징 네트워크를 포함하는 새로운 DNN 구조를 제안한다. 본 연구의 중요 기여는 융합 층을 통해 공급되는 이들 네트워크의 결합 방법이다. 우리가 아는 한, 본 연구는 보도블럭 크랙 분할 및 탐지 문제를 결합을 소개한 최초의 논문이다. 크랙 탐지 및 분할의 시스템 성능은 새로운 구조를 사용하여 급격히 향상되었다. 제안된 시스템을 2개의 공개 데이터셋­크랙 포레스트 데이터셋(CFD)와 AigleRN 데이터셋­에 대하여 구현하고 평가하였다. 본 논문의 시스템은 여덟 가지의 최신 알고리즘과 같은 데이터셋으로 실험을 하였을 때, 가장 뛰어난 결과를 보여주었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.77-90
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• 2023

Today, crops face many characteristics/diseases. Insect damage is one of the main characteristics/diseases. Insecticides are not always effective because they can be toxic to some birds. It will also disrupt the natural food chain for animals. A common practice of plant scientists is to visually assess plant damage (leaves, stems) due to disease based on the percentage of disease. Plants suffer from various diseases at any stage of their development. For farmers and agricultural professionals, disease management is a critical issue that requires immediate attention. It requires urgent diagnosis and preventive measures to maintain quality and minimize losses. Many researchers have provided plant disease detection techniques to support rapid disease diagnosis. In this review paper, we mainly focus on artificial intelligence (AI) technology, image processing technology (IP), deep learning technology (DL), vector machine (SVM) technology, the network Convergent neuronal (CNN) content Detailed description of the identification of different types of diseases in tomato and potato plants based on image retrieval technology (CBIR). It also includes the various types of diseases that typically exist in tomato and potato. Content-based Image Retrieval (CBIR) technologies should be used as a supplementary tool to enhance search accuracy by encouraging you to access collections of extra knowledge so that it can be useful. CBIR systems mainly use colour, form, and texture as core features, such that they work on the first level of the lowest level. This is the most sophisticated methods used to diagnose diseases of tomato plants.

• 복식문화연구
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• 제30권6호
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• pp.880-897
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• 2022

The purpose of this study is to apply the traditional Chinese fretwork on the 'Faux Chenille' textile work method in a way of enhancing the decorative features of patterns and developing the fashion design. As for the method, it works on the historic background and advancement of the fretwork and it refers to the bibliographies pertinent to the traditional Chinese geometric pattern. The result are as follows. First, pure cotton and 100% rayon are mixed to make it feasible to produce the texture for the material to be tender and enhanced, and in the process of washing and drying the Faux Chenille textile. The Faux Chenille textile is an important material that is required to select materials with great absorption capability as the most effective material to re-visualize the lines and patterns by sustaining the diagonal lines. Second, the fretwork is designed to process the basic formation for 90° angle with the sense of unlimited extensive line and changes with straight line. It has been confirmed that, if the angle that controls the Faux Chenille textile and the tailoring interval are well aligned, the expression of traditional geometric pattern would be effective and it may be expressed in contemporary style. Third, through the fashion design application by utilizing the Faux Chenille textile of the fretwork, it is confirmed that the contemporary application of the traditional culture could be expressed uniquely and creatively while it is affirmed that the western technique and Asian culture can be blended in harmony.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권2호
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• pp.1-16
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• 2023

Due to the current seriousness of environmental pollution and the eco-friendly movement of the fashion industry, research on sustainable fashion design is being actively conducted. In this study, consumer perception of upcycling products, are divided into image, function, and meaning; and image is further divided into shape, color, and material. It was redefined as pattern, and image recognition was evaluated among men and women in their 20s and 30s, and men and women in their 40s and 50s used as subjects. First, factors that determine each image were extracted based on qualitative analysis of the precedent cases of upcycling bags, and quantitative analysis of the subjects was induced through a questionnaire. As a result of the analysis of evaluation items related to image association, the average frequency analysis of all subjects for each stimuli and the cognitive variance of the frequency analysis by generation by gender were found to be similar. However, awareness of some stimuli by generation showed a significant difference. Overall, in the three stimuli with high overall preference, common features, such as the basic box-shaped symmetrical structure, the monochromatic color of the Munsell system, solid and practical texture, and appropriate use of patterns were identified. In addition, it was confirmed that there was a difference with factors such as femininity, simplicity, touch, and splendor in the measurement factors. In conclusion, it is considered that the main significance of this study is that it excluded the recognition and meaning of upcycling products and explored the original design and image elements of products. Therefore, it is expected that this study will be used as a basic data for responding to the gender image of each generation as an alternative method of sustainable fashion design, and it will be an opportunity to expand the scope of the study to a detailed study beyond the biased topic.