• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.

• 대한소아치과학회지
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• 제49권4호
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• pp.481-496
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• 2022

이번 연구는 소아 환자를 치료할 때 소아 진료 치과의사와 일반 진료 치과의사들에게 스트레스를 유발하는 원인과 직무 스트레스 정도에 대해 알아보고자 하였으며 66명의 소아진료 치과의사와 125명의 일반 진료 치과의사, 총 191명의 연구대상자를 통해 평가하였다. 소아 환자 치료 시 2개의 군 모두 환자의 협조도 부족에 의해 가장 높은 스트레스를 느꼈으며 이외에도 예후의 불확실성과 낮은 수가, 보호자의 협조도 부족 등에 의해 스트레스를 나타내었다. 또한 보호자의 협조도 부족과 예후의 불확실성에 의해 소아 진료 치과의사가 일반 진료 치과의사보다 유의하게 높은 스트레스를 받고 있었다(p < 0.05). 전반적 직무스트레스는 2개의 군 모두 환자, 시간, 직무 환경, 수입 관련 스트레스 순으로 높았으며 소아 진료 치과의사의 스트레스 정도가 더 낮았다. 직업적 번아웃은 '냉소주의'에서 2개의 군 모두 98% 이상이 번아웃을 보였으며 '정서적 소진'은 69% 이상이 번아웃을 보여 그 비율이 매우 높았다. 또한 '성취감 저하'는 번아웃의 비율이 낮았으며 소아 진료 치과의사가 일반 진료 치과의사에 비해 통계적으로 유의하게 높은 성취감을 나타내었다(p < 0.05). 이번 연구를 통해 2개의 군 모두 높은 직무 스트레스를 보였으며 이를 완화하기 위한 노력이 필요하다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.879-887
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• 2022

본 연구에서는 체압 측정형 침대의 기계식 순차 상승 방식이 실제로 척추의 부분별 분절운동을 유도하는지 확인하고자 하였다. 이를 위해 측면 X-선 검사를 하여 순차적 압력을 주는 장치가 척추의 각 부분에 기계적 수직 상승을 주어 척추의 계단식 분절을 유도함을 확인하였다. 이후 요통을 인지하고 있는 대상자에게 통증, 보행 능력, 우울 척도를 측정하고 분석하였다. 10일 동안의 시각적 상사 척도(p<0.05), 요통 장애지수(p<0.05)는 침대 사용 후 평균이 감소하는 경향을 보였다. 보행 능력 검사(p<0.05)에서는 침대 사용 횟수가 증가함에 따라 검사에서의 이동 시간이 감소하였으며 이동 거리는 증가하였다. 또한, 침대 사용 후 노인 우울 척도(p<0.05)가 감소함을 나타냈다. 그 결과, 침대가 제공하는 온열과 지압으로 인한 척추의 분절은 통증의 완화와 더불어 보행과 우울감에도 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.787-792
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• 2022

겨울철 제설염의 사용은 콘크리트의 미세조직을 손상시기게 되고 이는 내구성을 감소시켜 콘크리트의 수명 단축으로 이어진다. 이러한 단점을 개선하기 위해 상변화물질(Phase Change Material, PCM)의 잠열을 콘크리트에 적용함으로써 손상을 완화하고 제설염의 수요를 감소시킬 수 있는 융설 PCM 함침 경량골재(Phase Change Material Impregnated Light Weight Aggregate, PCM-LWA) 콘크리트를 개발하고자 한다. 콘크리트를 제작할 때, PCM을 함침하고 캡슐화한 팽창점토(Expanded Clay)는 일반골재의 50 %를 대체하여 사용되었으며, 열적 성능을 향상시키기 위해 사용된 다중벽 탄소나노튜브(Multi-walled Carbon Nano Tube, MWCNT)는 바인더 중량 대비 0.10 %, 0.15 % 및 0.20 %의 비율로 첨가되었다. PCM-LWA를 적용한 시편들의 압축강도 시험 결과 약 54 %의 강도 감소를 보였지만 MWCNT의 첨가를 통하여 PCM-LWA 콘크리트의 열적 성능을 크게 향상시켰다. 열 사이클링 시험에서 모든 시편은 15℃ ~ -5℃의 온도에서 시험하였다. 주변 온도가 0℃ 미만으로 내려갈 때, 다른 시편들의 내부 온도는 0℃ 미만으로 내려가거나 조금 웃도는 경향을 보였지만, CNT를 0.10 % 첨가한 시편의 내부 온도는 2℃로 유의미한 차이를 보였다. 0.15CNT와 0.20CNT의 경우 CNT의 함유로 인하여 과냉각이 발생하였고 열효율이 떨어지게 되어 시편 내부의 온도가 0℃ 이하로 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 융설 시험에서 열 사이클링 시험의 결과와 유사하게 50PCM-LWA와 0.10CNT는 얼음을 녹이는 데에 가장 뛰어난 성능을 보였지만 시간이 흐름에 따라 열전도율이 높은 0.10CNT 시편이 가장 우수한 성능을 보였다.

• 구강회복응용과학지
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• 제38권2호
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• pp.90-96
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• 2022

목적: 이 연구의 목적은 표고 버섯 추출물의 치주 병원체에 대한 항균 활성과 인간 치은 섬유아세포에 대한 세포 독성을 조사하는 것입니다. 연구 재료 및 방법: 표고버섯을 물과 아세톤에 닮근 후, 상등액을 건조하여 추출물을 채취하였다. 추출물에 대한 치주 병원체의 감수성을 조사하였다. 인간 치은 섬유아세포에 추출물을 처리하고 CCK-8 용액을 이용하여 세포 생존율을 측정하였다. 결과: 표고버섯 물추출물은 2.5 mg/ml에서 치주병원체의 증식을 유의하게 감소시켰다(P < 0.05). 아세톤 추출물은 0.32 mg/ml에서 Porphyromonas gingivalis와 Tannerella forsythia의 성장을 유의하게 억제하였고, 0.64 mg/ml에서 Treponema denticola의 성장을 유의하게 억제하였다(P < 0.05). 추출물의 세포독성은 2.5 mg/ml의 농도에서 나타났으며, 1.25 mg/ml 농도의 추출물이 4시간 후부터 세포 생존률을 감소시키는 것으로 나타났다. 결론: 표고버섯 추출물은 치주염 유발 세균에 대한 항균 활성과 염증 완화 효과를 보였다. 따라서 추출물은 치주질환 예방 및 치료에 대한 후보물질이 될 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.30-47
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• 2022

본 연구는 경상남도 창원시 도시지역을 대상으로 공간유형에 따른 찬공기 유동 특성을 분석하였다. 공간유형은 창원시 도시생태현황지도의 토지이용현황도와 건물 정보, 지형 특성을 활용하여 군집분석을 통해 분류하였다. 찬공기 유동은 KLAM_21 모델링을 활용하여 시간의 경과에 따른 찬공기 양과 풍속으로 분석하였다. 그 결과, 공간유형은 건물의 밀집도와 높이, 토지이용 유형, 그리고 지형 특성인 평지, 계곡, 능선, 경사지가 고려되어 총 14개 유형으로 분류되었다. 찬공기 유동은 도시 외곽의 산림지역 계곡부에서 찬공기가 생성되어 도로와 평지를 통해 이동하여 저지대인 창원국가산업단지에 축적되기 시작하고, 이후 도시지역 전반에 찬공기가 확산되는 것으로 나타났다. 건물이 높은 지역은 찬공기의 유동이 많았고, 경사지와 능선부는 찬공기 축적이 적어 유동량이 상대적으로 작았다. 본 연구결과는 건물 밀집도와 토지이용 유형, 지형 형태에 따른 찬공기 유동 특성 파악이 가능하였고, 이는 도시지역의 기후 완화 및 대기질 개선을 위한 도시 바람길 조성의 기초자료로 유용하게 활용될 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.367-374
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• 2022

본 논문에서는 역전파 방법 기반 자동미분법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 응력제한조건이 있는 위상최적화문제는 특이점(singularity)과 응력의 국부성(local nature of stress constraint)문제, 그리고 설계 변수에 대한 비선형성의 문제를 포함하고 최적해를 얻기가 매우 힘들다. 특이점 문제를 해결하기 위해서 응력 완화(stress relaxation) 기법을 사용하였고, 응력의 국부성을 해결하기 위해 p-norm을 이용한 전역 응력치를 제한조건에 사용하였다. 설계 변수에 대한 비선 형성을 극복하기 위해 해석적인 방법으로 정확한 설계민감도를 구하는 것이 중요하다. 위상최적설계에서 기존에는 보조변수방법 (adjoint variable method)을 사용하여 빠르고 정확한 설계민감도를 구했지만, 설계민감도를 해석적으로 구해야 하고, 보조평형방정식을 추가로 풀어야 하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 인공신경망에서 최적 가중치(weights)와 편차(biases)를 구할 때 쓰이는 역전파 기법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 역전파 기법은 자동미분에 쓰이는 기법으로 목적함수나 제한조건에 대한 설계민감도를 별도의 수식유도 없이 간단하게 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 미분값을 구하는 역전파의 과정이 보조평형방정식을 푸는 것보다 계산시간이 빠르고 해석적 방법으로 구한 설계민감도와 같은 정확도를 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.371-380
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• 2023

관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• 무역학회지
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• 제41권3호
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• pp.63-107
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• 2016

본 논문에서는 우리나라의 15개 FTA를 대상으로 HS코드 6단위, 15가지 품목군 별로 엄격성지수를 도출, 분석하고 이를 토대로 원산지결정기준의 국가별, 시기별, 품목별 현황과 특성을 제시하였다. 분석결과 EU와 터키와의 FTA가 가장 높은 엄격성을 나타낸 반면 뉴질랜드, 페루, 인도와의 FTA는 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 유럽권 FTA를 제외하고는 시간이 지남에 따라 엄격성 정도가 완화되고 있는 추세로 나타났다. 산업별로는 1차산품과 가공식품, 의류/직물/잡화의 품목에서는 엄격성지수가 높았고 반면 일반기계, 전기기계, 화학제품, 정밀기기에서는 낮게 나타났다. 이러한 결과는 관세율이 높고 경쟁력이 취약한 민감품목은 엄격하게, 교역활성화를 위한 품목들은 유연하게 설정하고 있음을 의미한다. 본 논문은 방대한 분량의 우리나라 FTA의 원산지결정기준을 체계적으로 분류하고 이를 근거로 국가별, 품목별로 엄격성지수와 원산지결정기준을 도출, 집대성했다는 데에 그 의의가 있다. 또한 향후 우리나라 FTA의 원산지결정기준의 방향성에 대한 시사점을 제공할 수 있는 2차 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.