• 한국식품영양과학회지
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• 제41권6호
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• pp.853-860
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• 2012

본 연구에서는 잡곡의 이용 증대와 잡곡밥의 혼합비율 최적화를 위한 기초 자료를 제공하고자 곡류와 두류를 혼합한 잡곡밥의 기호도 및 인식을 조사하였다. 2011년 5월 9일부터 5월 29일까지 총 600부의 설문지를 배부하였으며, 통계 분석이 가능한 464명의 설문지가 최종 분석에 사용되었다. 조사대상자의 일반사항을 조사한 결과, 성별은 남성 58.8%, 여성 41.2%로 나타났으며, 연령은 10대가 37.1%로 가장 많았고, 직업은 학생이, 지역은 경상도가 가장 높은 비율을 차지하였다. 잡곡밥 선호여부로는 조사대상자의 약 78%가 잡곡밥을 좋아한다고 응답했으며, 10대와 20대보다 50대와 60대 이상의 비율이 높은 것으로 나타났다. 잡곡밥의 섭취빈도는 '매일'이 약 34%로 가장 높은 것으로 보아 대부분의 가정에서 잡곡밥이 매일 소비되고 있음을 나타내주었으며, 흑미, 현미, 보리의 기호도가 유의적으로 높아 실제로 잡곡밥에 흑미, 현미, 보리를 주로 혼합하여 섭취하는 것으로 보인다. 또한, 다양한 매체를 통해 얻어진 정보로 인해 선호하는 잡곡의 혼합비율을 30% 이하로 응답한 비율이 높았으며, 잡곡밥에 첨가되는 잡곡수로 '3~4가지'를 가장 선호하는 것으로 나타났다. 시중에서 판매되고 있는 잡곡의 개선사항을 조사한 결과, '가격인하'의 응답률이 43.1%로 가장 높게 나타났으며, '종류의 다양화' 또한 높은 비율을 차지하였다. 이상의 결과, 잡곡밥에 대해 소비자들이 건강에 좋다는 인식으로 긍정적인 견해를 보이고는 있으나 시중에 판매되고 있는 잡곡의 가격이 부담스러운 것으로 판단된다. 따라서 잡곡밥에 대한 대중적인 보급과 이용가능성을 증대시키기 위한 다양한 노력이 필요할 것이다. 또한 건강지향적인 잡곡밥의 섭취를 위해서 본 연구 결과를 토대로 각 연령층의 특성과 기호에 맞는 잡곡의 선정 및 혼합비율에 대한 체계적인 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.71-75
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• 2017

외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.71-75
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• 2017

외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.126-133
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• 2009

본 논문에서는 마커 없이 증강 현실을 구현하기 위한 물체 인식 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 사용하여 물체 영상으로부터 특징점을 찾는데, 이러한 특징점들은 비율, 회전 또는 이동시에도 그 특징이 변하지 않는 장점이 있다. 또한 조도의 변화에도 일부는 변화지 않는 특성을 갖는다. 추출된 특징점의 독립적인 특성을 이용해 화면내의 다른 이미지의 매칭 포인트를 찾을 수 있는데, 학습된 영상과 매칭이 이루어지면, 매칭된 점을 이용해 화면내의 물체를 찾는다. 본 논문에서는 장면의 첫 프레임에서 발생하는 템플릿 이미지와의 매칭을 통해 현재의 화면에서 물체를 인식하였다. 네 종류의 물체에 대해 인식 실험을 한 결과 제안한 방법이 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.241-247
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• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.552-555
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• 2018

본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 제스처 인식 방법을 개발하고, 이를 이용한 격투액션 제어 인터페이스를 제안한다. 제스처의 패턴 특징을 추출하기 위해서는 단순한 절대 위치 정보를 이용하는 것이 아닌, 어깨를 중심으로 한 신체 비율 특성을 고려하여 특징을 추출하는 방법을 이용한다. 하지만 동일한 제스처를 수행하더라도 키넥트 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표값들은 팔의 길이와 방향에 따라 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 그래서 논문에서는 제스처를 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로서 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원축약의 효과를 얻을 수 있게 된다. 또한 동작 인식 시스템의 동작 제약을 줄이기 위한 방법으로 수정된 매칭 알고리즘을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.267-274
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• 2015

본 논문은 OpenCV 라이브러리를 기반으로 골프공 인식을 위한 신경망의 최적화 구조와 관심영역의 빛의 명도를 계산한다. 개발된 시스템은 전처리, 영상처리, 기계 학습 과정으로 구성되며, 기계 학습과정은 테스트 영상으로부터 골프공과 다른 오브젝트에 대한 Hu의 7 불변 모멘트, 가로 및 세로 비율 또는 면적으로부터 계산된 ${\pi}$를 입력으로 사용하여 다층 퍼셉트론을 기반으로 학습모델을 구한다. 다층 퍼셉트론에 대한 최적의 은닉층과 노드의 수를 결정하도록 모의 실험한 결과 2개의 은닉층과 각 은닉층에 9개의 노드를 가질 때 최대의 인식율과 최소 실행 시간을 얻었다. 그리고 관심영역의 최적 명도는 200으로 계산되었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.173-177
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• 2017

비데는 최근 상당수가 의료기능을 포함하여 다목적용으로 개발되어지고 있다. 그러나 이러한 비데를 사용함에 있어서도 장애인과 고령자가 일반인에 비해 추구하는 니즈들이 더 다양하고 심지어 장애유형별로도 제각각 요구사항들이 다르다. 따라서 본 연구는 고령자 및 장애인이 배변활동에서 요구하는 실질적인 니즈에 대해 조사하였으며 장애유형별로 니즈를 비교하여 분석하였다. 설문 조사는 고령자 39명, 장애인 120명을 대상으로 진행 되었다. 설문문항은 각 비데업체별 UI 인지능력 비교, 자동 물 내림 기능 선호도, 비데 컨트롤러 위치, 양각화 필요성에 대한 문항들로 이루어져 있다. 결과는 비데 UI인식에서 고령자와 장애인이 비슷한 비율로 제일 직관력이 뛰어난 아이콘을 선정하였다. 자동 물 내림 기능 선호도에 있어서는 고령자와 신체적기능장애인이 약 1:9의 비율로 자동 물 내림을 선호하였지만 감각적 기능장애인의 경우 5.1:4.9로 오히려 수동 물 내림을 더 선호하였다. 컨트롤박스 위치 또한 고령자와 신체적 기능장애인은 약 5:5의 비율로 차이가 미비했지만 감각적 기능장애인의 경우 2:8의 비율로 벽면 부착 보다는 비데 우측부착을 선호하는 것으로 나타났다. 시각 장애인에게만 해당되는 양각화 기능 선호에서는 점자지원보다 양각화 또는 점자와 양각화 모두 지원을 선호하는 응답자가 약 1:9의 비율로 높게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.857-871
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• 2013

한국을 비롯한 많은 국가에서 수출보험은 수출증진을 위한 수단으로 이용되어 왔다. 무역자유화를 위한 세계무역기구의 출범 이후에도 수출보험은 여전히 수출증진을 위한 주요 수단으로 인식된다. 본 논문은 국내 기업의 해외법인이 체결한 단기수출보험의 자료를 이용하여 수출보험과 관련한 위험요소(수입자의 신용등급, 결제기간, 모기업의 크기)의 각 등급에 따른 보험가입금액 대비 보험금 지급비율을 산출한다. 이를 위해 일반화 선형모형을 활용, 모델 선택과정을 거쳐 사고빈도(frequency)와 사고심도(severity)를 각각 음이항분포와 로그노말분포로 적합한다. 그리고 일반화 선형모형의 분석결과를 바탕으로 사고빈도와 사고심도에 미치는 각 위험요소의 등급에 따른 계약건수 대비 평균 사고발생 비율과 보험가입금액 대비 평균 지급비율을 제시한다. 이후 이를 통합함으로써 각 위험요소의 등급별 지급비율의 기댓값을 추정한다. 그리고 이 결과를 이용하여 요율산정에 대한 시사점을 논의한다.

• 해운물류연구
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• 제34권4호
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• pp.615-635
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• 2018

본 연구는 우리나라 외항 화물운송기업을 대상 2008년부터 2017년까지의 자료를 이용하여 보유 선박 유형에 따른 기업의 재무적 특성과 기업성과에 미치는 영향에 대한 분석을 위하여 보유 선박 유형을 LNG선, LPG선, 벌크선, 원유석유제품류운반선, 일반화물선, 풀컨테이너선 등으로 분류하여 분석하였다. 실증분석결과 외항 화물운송기업의 전체 부채비율이 다소 증가하고 있으며, 보유 선박유형별 재무적 특성과 기업성과에 영향을 미치는 주요 요인의 차이가 있음을 알 수 있었다. 특히 LPG선은 기업규모와 부채비율, 벌크선은 성장률, 일반화물선은 기업규모, 부채비율, 연수, 마지막으로 풀컨테이너선은 기업규모, 성장률, 부채비율, 접대비비율 및 연수가 총자산순이익률에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 따라서 각 해운선사들은 보유선박유형에 따라 성과에 영향을 미치는 주요 재무적 요인들의 차이를 인식하고 이에 따른 선제적 조치와 선박포트폴리오의 다각화를 추진할 필요가 있다.