• 공업화학
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• 제33권2호
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• pp.173-178
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• 2022

탄소나노점@실리카를 신호 형질 소재로 이용한 측면 유동 면역 형광 분석법을 개발하여 폐암 바이오마커 중에 하나인 레티놀 결합 단백질 4의 농도를 분석하는 데 적용하고자 하였다. 측면 유동 면역 형광 분석법에서 항원 검출을 위해 바이오리셉터로 주로 사용하였던 항체 대신 좀 더 경제적이고, 장기간 보관성이 용이하며, 특정 표적 단백질에 대해 친화력이 강한 압타머를 니트로셀룰로오스 멤브레인에 사용하였다. 레티놀 결합 단백질 4에 특이적이며 5' 말단을 비오틴으로 변형한 압타머를 뉴트라비딘과 반응시켜 비오틴과 뉴트라비딘의 강한 결합력에 의해 압타머가 니트로 셀룰로오스 멤브레인에 고정되도록 하였다. 압타머가 고정된 스트립에 레티놀 결합 단백질 4 항체를 공유결합으로 고정한 탄소나노점@실리카 블루 형광 신호 형질 나노입자와 레티놀 결합 단백질 4 항원을 측면 유동 방식으로 흘려 주어 샌드위치 복합체를 형성하였다. 이렇게 형성된 샌드위치 복합체에서 탄소나노점@실리카 나노입자에 의한 형광 신호를 측정하여 항원 농도를 분석하기 위한 최적의 조건을 선정하기 위해 전개 완충용액에 첨가된 계면활성제의 농도, 이온 세기를 변화시키면서 블로킹 시약을 추가적으로 사용하였다. 그 결과 150 mM NaCl 및 0.05% Tween-20을 포함하는 10 mM Tris 완충용액(pH 7.4)에서 0.6 M 에탄올아민을 블로킹 시약으로 사용하였을 때 니트로셀룰로오스 멤브레인에 도포된 압타머와 레티놀 결합 단백질 4 항원 및 탄소나노점@실리카 나노입자로 레이블링한 항체가 결합하여 최적의 형광분석신호를 내는 것을 확인 가능하였다. 이러한 결과는 현장진단검사 키트로 현재 각광을 받고 있는 측면 유동 면역 형광 분석법에서 항체 대신 압타머를 니트로셀룰로오스 멤브레인에 고정함으로써 좀 더 경제적이며, 장기간 보관이 용이한 측면 유동 면역 형광 분석 칩을 제작하여 폐암 질환 진단용 바이오마커 검출이 가능함을 시사하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.101-114
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• 2023

유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4C호
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• pp.247-254
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• 2006

온라인 실험 방법은 실험 정보를 직접 수치 해석에 사용하는 수치 실험법의 하나로, 지반의 역학적 특성이 요소 시험체로 부터 실시간으로 수치해석에 업데이트되므로 이상화된 역학모델을 사용하지 않고 지반 해석을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 이 방법은 모래 지반을 주요한 대상으로 하는 지반내진공학 분야에서 주로 사용되어 왔으나 최근 압밀 문제에 적용할 수 있는 실험법이 개발되어 실내 검증과 현장검증이 시도되었다. 지금까지의 관련 연구에서는 압밀층 중앙에 요소 시험체를 위치시켜 평균적인 반응 거동만을 수치해석에 업데이트하는 방법이 주로 사용되어 왔으나, 이러한 경우에는 압밀층 두께가 두꺼워 질수록 해석 정도가 떨어질 수 있다는 점이 단점으로 지적되어 왔다, 따라서 압밀 문제에 대한 온라인 실험법의 유효성 및 가능한 해석 범위를 명확하게 하기 위해서는 이러한 영향요소를 완전히 배제할 수 있는 실험 조건을 적용하여 결과를 검토할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일한 조건 하에서 실시된 온라인 압밀 시험과 분할형 압밀시험 결과를 이용하여 점토 시료의 압밀 침하와 과잉간극수압 소산 재현 측면에서 온라인 압밀 실험 결과를 검토하였다. 실험결과, 온라인 압밀 실험은 재구성 카올리나이트 점토의 유효 응력에 따른 압축성 변화를 큰 모순 없이 재현해 내고 있었으며, 과잉간극수압 소산 속도 측면에서는 온라인 압밀 실험이 조금 빠른 것을 알 수 있었다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 점토 시료의 과잉간극수압 소산 거동을 보다 정도 높게 예측하기 위해서는 점토의 투수성도 리얼타임으로 업데이트 할 수 있는 방향으로 실험 절차가 개선이 되어야 한다는 점과 과잉간극수압 소산 후의 변형에 대해서는 추가적인 연구나 개선이 필요하다는 점을 알 수 있었다.

• 대순사상논총
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• 제46집
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• pp.1-32
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• 2023

이 글의 목적은 2022년 종교 교육과정의 형태와 내용을 비판적으로 성찰하는 데에 있다. 성찰의 관점은 종교 교육과정이 국가교육과정인 이상 모든 고등학생에게 적용될 수 있어야 하고, 공유될 수 있어야 하며, 종교 범주를 활용한 성찰의 장(場)으로 기능해야 한다는 것이다. 이 목적을 위해 제2장에서는 2022년 종교 교육과정의 형태와 내용을 고찰하였다. 형태상으로는 종래 교육과정과 유사하다는 점과 함께, 특히 종교 과목을 '진로선택'에 배치한 근거가 약하다고 지적하였다. 내용상 특징으로는 '종교인 만들기'라는 지향성과 '유사종교'론을 지적하였다. 제3장에서는 내용상 특징 가운데 '종교적 성찰을 통한 종교인 만들기'라는 지향성을 고찰하였다. 그리고 종교인 만들기라는 지향성을 위해, 기존 교육과정의 핵심인 '메타 인지적 기술로서의 성찰' 개념을 '종교적 성찰'로 변형시키고 영성과 종교성 개념을 추가했다는 점 등을 지적하였다. 제4장에서는 내용상 특징 가운데 '종교와 유사종교'의 이분법을 고찰하였다. 이 부분에서는 '유사종교' 개념이 조선총독부의 행정 용어('종교유사의 단체')에 '해롭다는 인식'이 결합된 것이라는 점을 밝혔다. 또한 학교교육에서 '유사종교'를 판별하려는 것이 종교에 대한 조선총독부의 태도를 재생하는 것이고, 교사에게 종교와 유사종교를 판별하는 '자의적' 기준을 만들어 끊임없이 유사종교를 '발명'하게 만들 수 있다는 점을 지적하였다. 결과적으로, 2022년 종교 교육과정이 '종교적 성찰을 통해 종교인을 만들면서 유사종교를 발명하려는 교육과정'이라면, 종교 과목은 '종교를 위한 과목'이라는 시선에서 벗어나기 어렵게 된다. 게다가 이러한 시선이 정당성을 얻게 된다면 향후 사회적 논제는 종교 교육과정이 국가교육과정에 존재해야 하는지의 여부가 될 것으로 예상된다.

• 대한조선학회지
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• 제61권1호
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• pp.16-29
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• 2024

2014년 4월 18일 오전 8시 48분경 전라남도 병풍도 인근 해역에서 세월호는 전복된 후 침몰하였다. 사고 당시 이 배에는 승객 443명과 선원 및 승무원 33명 모두 476명이 타고 있었고, 이 중 미수습자 5명을 포함하여304명이 생명을 잃었다. 그 동안 공식적인 사고원인 규명활동이 꾸준히 진행되어 이 사고의 원인을 규명하기 위한 조사가 네 차례 있었다. 하지만 아직까지 사고 원인이 무엇인지 명쾌하게 밝혀지지 않고 있다. 이 글에서는 먼저 그동안 있었던 네 차례의 공식적인 세월호 사고원인 규명활동을 정리하였다. 가장 먼저 사고원인 규명활동을 전개한 해양안전심판원 특별조사부는 2014년 사고 직후부터 그해 12월까지 활동하였다. 특별조사부 최종보고서에는 화물의 과적과 평형수 적재 부족으로 인한 선박복원성 기준 미달, 타각의 대각도 조타와 장시간 유지로 인한 부적절한 조타, 화물의 부실한 고박으로 인한 화물의 이동, 수밀문의 관리 부실로 인한 조기 침수와 비상대피장소(muster station)로의 승객대피 조치 미이행을 사고의 원인으로 들고 있다. 2015년 3월부터 2016년 6월까지 활동한 4·16세월호참사 특별조사위원회(특조위)는 '4·16 세월호 참사 특별 조사위원회 청산 백서'만을 간행하고 최종보고서를 제출하지 못한 채 활동을 종료하였다. 세월호 선체조사위원회(선조위)는 2017년 4월부터 2018년 8월까지 활동하였다. 선조위는 세월호 사고원인 규명을 위한 다른 기구에 비해 위원의 구성도 균형이 있었고, 직권사건 위주의 조사방법도 적절하였다. 또한 조타기와 조타 과실 여부, 급선회 항적 및 횡경사와 핀안정기의 물리적 손상에 관한 용역을 국내 여러 기관에 발주하였다. 뿐만 아니라 다양한 해양사고 원인규명 용역에 참여한 실적이 있는 영국의 기술용역회사인 Brookes Bell에 급선회와 빠른 침몰의 원인 조사를 요청하였다. 아울러 세계에서 가장 활발히 수조실험을 수행하고 있는 상업 연구소인 네덜란드의 MARIN에 수조시험과 시뮬레이션도 의뢰하였다. 하지만 아쉽게도 선조위는 서로 다른 사고 원인을 주장하는 두 권의 종합보고서를 간행하였다. 종합보고서로 '내인설' 종합보고서[6]는 타기 솔레노이드 밸브의 고착으로 시작된 급선회를 사고의 직접 원인으로 지목하고 있다. 하지만 '열린안' 종합보고서[7]에서는 수중체와의 충돌을 직접적인 사고 원인으로 밝히고 있다. 마지막으로 가습기살균제 사건과 4·16세월호 참사 특별조사위원회(사참위)가 2019년 3월부터 2022년 9월까지 활동하였다. 사참위는 위원으로 조선해양공학과 항해학 전문가가 포함되어 있지 않아 세월호의 사고원인 규명활동을 효과적으로 수행하기에는 적절하지 못하였다. 사참위는 주로 조타장치 고장에 따른 세월호 전타 선회현상 검증, 세월호 변형 손상부의 확인 및 원인 조사와 세월호 횡경사 원인과 침수과정 분석을 직권 과제로 추진하였다. 또한 네덜란드 MARIN에 자유항주시험을 추가로 의뢰하였으며, 핀란드의 NAPA group에도 복원성 계산과 침수해석을 의뢰하였다. 사참위는 선조위의 두 가지 사고원인에 대해 '내인설'의 솔레노이드 밸브 고착은 사고원인일 가능성이 매우 낮고, '열린안'의 수중체와의 충돌 시나리오는 근거가 부족함을 확인하였다. 이상에서 정리한 바와 같이 규명활동이 진행됨에 따라 사고원인이 수렴되어야 함에도 불구하고 아직까지 원인을 시원하게 밝히지 못하고 있다. 이 글에서는 사고원인 규명활동을 수행한 네 개 기구의 구성과 활동 내용을 비교하고, 사고조사 위원회의 바람직한 구성과 위원회의 운영 방법을 제시하고 있다. 또한 Brookes Bell 보고서에 수록된 출항 당시의 흘수에 근거한 배수량과 선미 램프의 폐쇄 전후의 횡경사각으로부터 도출한 GoM도 소개하고 있다. 아울러 출항 당시의 GoM값으로 추정한 사고 당시의 GoM값도 소개하고 있고, 수중체와의 충돌 시나리오를 후보 사고 시나리오에서 제외시켜야 할 이유도 열거하고 있다. 끝으로 해양사고 원인규명 활동이 보다 과학적으로 그리고 보다 합리적으로 이루어질 수 있기 위해 그리고 우리 사회의 안전문화 제고를 위한 몇 가지의 방안을 제시하고 있다. 또한 세월호 사고로 치른, 아직도 치르고 있는 희생을 딛고 해양안전문화가 한 걸음 더 나아가기 위해서는 세월호 사고의 원인을 반드시 규명해야 한다는 말씀으로 글을 마무리하고 있다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제42권4호
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• pp.473-479
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• 2009

배경: 역행성자가혈액충전(RAP)은 체외순환으로 인한 과도한 혈희석을 예방하여 심장수술과 관련된 수혈량을 줄일 수 있는 유용한 방법으로 알려져 있으나 그 효과에 대한 반론도 여전하다. 저자들은 RAP의 혈액보존효과를 분석하고 보조적 수단으로서 자가수혈과, 초여과법의 유용성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2005년 1월부터 2007년 12월까지 심폐기를 사용한 단독 관상동맥우회수술을 시행한 117명의 환자를 대상으로 하였다. 평균나이는 63.9$\pm$9.1세(범위 36$\sim$83세), 남여 성비는 83 : 34였고 RAP군은 62명, 대조군은 55명이었다. RAP는 체외순환 시작 전 동맥 및 정맥라인을 통해 정질성 충전액이 배액되도록 하였다. 초여과법은 체외순환 중 시행하는 고전적방법과, 체외순환 직후 시행하는 변형법을 적용하였다. 동종적혈구의 수혈기준은 적혈구용적량 20% 미만으로 하였다 결과: 79예(67.5%)에서 수술 중 자가수혈을 시행하였고 채혈량은 평균 142.5$\pm$65.4 mL (범위 30$\sim$320 mL)였다. 체외순환 중 동종적혈구 수혈은 47예(40.2%)에서 시행되었으며 평균 수혈량은 404.3$\pm$222.6 mL였다. 수혈의 위험인자는 체표면적(OR 0.01, 95% CI 0.00$\sim$0.63, p=0.030)과 심폐기 가동시간(OR 1.04, 95% CI 1.01$\sim$1.08, p=0.019)이었다. RAP는 수혈빈도를 감소시키는 효과는 없었지만(34.5% vs 45.2%, p=0.24), 수혈량은 통계적으로 의미있게 감소하였고(526.3$\pm$242.3 mL vs 321.4$\pm$166.3 mL, p=0.001) 자가수혈과 초여과법을 병합 적용할 경우 누진적으로 수혈량 감소효과가 있는 것으로 나타났다(한가지; 600.0$\pm$231.0 mL, 두가지; 533.3$\pm$264.6 mL, 세가지; 346.7$\pm$176.7 mL, 네가지; 300.0$\pm$146.1 mL, p=0.002). 결론: RAP는 체외순환 중 동종적혈구 수혈빈도를 감소시키지는 못했지만 수혈량은 의미있게 감소시키는 효과가 있었고, 자가수혈과 초여과법은 추가적인 수혈량 감소효과를 보였다. 체외순환 중 수혈빈도를 감소시키기 위해서는 수혈기준이 되는 적혈구용적량을 낮추고 정질성 수액의 투여를 제한하는 등의 적극적 노력이 필요할 것으로 생각된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제20권4호
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• pp.343-352
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• 2002

목적 : 자궁경부암의 경우 종양에 충분한 양의 방사선을 조사하기 위해서는 직장도 고선량의 방사선을 받게 된다. 이로 인해 직장염을 비롯한 만성부작용이 발생하며 직장 출혈 빈도를 $5\~30\%$ 보고하고 있다. 저자는 완치 목적의 방사선치료를 받은 자궁경부암 환자들을 대상으로 직장 출혈 빈도와 그와 관련된 위험인자들을 분석하고 치료 방법을 살펴보고자 한다. 대상 및 방법 : 1994년 9월과 1999년 12월 사이에 방사선 단독치료를 받은 213명의 자궁경부암 환자를 대상으로 하였다. 90명이 외부 방사선치료의 일부를 하루 2회씩 받았다(변형된 다분할 방사선치료). 자궁주위조직의 외부 방사선량은 총 $51\~59\;Gy$였고 근접방사선치료로 A점에 총 $28\~30\;Gy$ (4 Gy씩 7회 혹은 5 Gy씩 6회)를 조사하였다. 직장에 조사된 선량은 ICRU 38에서 정한 위치와, 모의촬영필름에서 바리움에 의해 구분되는 직장 앞쪽 벽의 한 점을 선정하여 계산하였다. 직장출혈의 정도는 LENT/SOMA에 따라 분류하였다. 추적관찰 기간은 $12\~86$개월(중앙값 39개월)이었다. 결과 : 27명$(12.7\%)$의 환자에서 직장출혈이 발생하였다(등급 2와 3:각각 16명과 2명, $8.5\%$). 이들 중에서 추적관찰 기간동안 질-직장루 또는 폐쇄로 진행된 경우는 없었다 발생시기는 대부분의 환자에서$(92.6\%)$ 치료 종료 후 2년 이내였다(중앙값 16개월). 단변량분석에서 위험인자로 icruCRBED (직장이 받은 총 생물학적 동등선량), 자궁주위조직의 방사선량, 및 병기였다. icruCRBED가 100 미만인 경우와 100 이상인 경우 $4.2\%$ 대 $19.7\%$, 자궁주위조직에 대한 조사선량 55 Gy 미만과 그 이상인 경우가 $5.1\%$ 대 $22.1\%$, 병기 II 이하인 경우와 III 이상인 경우가 $10.5\%$ 대 $31.8\%$였다. 다변량분석에서는 icruCREED 만이 유의하였다(0=0.0432). 등급 1 출혈은 자연적으로 소실되거나(3명) $1\~2$개월의 sucralfate 관장으로 멈추었다. 등급 2의 환자 6명은 $1\~2$개월 동안 sucralfate 관장으로 출혈의 빈도와 양이 줄어들었고 이 중 4명은 전기응고술을 추가로 시행하였다. 다른 9명은 전기응고술을 먼저 시행하였다(4명; sucralfate 관장 병행). 모두 $3\~10$개월 내에 정지되었다. 등급 3의 출혈은 잦은 전기응고술과 수혈을 요하였다. 결론 : 본 연구에서 중등도 이상의 직장출혈빈도가 $8.5\%$로 타 문헌에서 보고된 빈도와 유사한 결과였다. 직장에 조사된 총 생물학적 동등선량이 100 Gy 이상인 경우에 직장출혈이 유의하게 증가하므로, 치료계획시 생물학적 동등선량을 고려함으로써 휴유증 감소에 도움이 될 것으로 생각된다. 직장출혈이 발생한 환자에서 조기에 적극적으로 치료를 시행함으로써 출혈로 인한 불편함을 신속하게 해결하고 이로 인한 심리적 불안감을 해소할 수 있으며 나아가 삶의 질 향상에도 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 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.