• 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.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제18권4호
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• pp.570-593
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• 1996

본교실에서 하악지 시상 골절단술을 시행한 하악전돌증 환자 20명(남자 9명, 여자 11명)을 대상으로 술전, 술직후, 장기관찰기간동안의 전산화단층촬영법을 이용한 하악과두의 위치변화와 술전, 술직후, 악간고정제거 24시간후 및 장기관찰기간동안의 측모두부방사선사진에서의 재발과의 상관관계를 연구한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 두부 축방향 전산화단층사진에서의 과두간거리(MM')는 $84.45{\pm}4.01mm$ 였으며, 장축각은 우측 11.89%5.1 $9^{\circ}$좌측 $11.65{\pm}2.09^{\circ}$로 좌우 비슷하였으며, 기준선(AA')에서 과두의 외측점은 12mm, 내측점은 7mm 정도 전방에 위치하였다. 관상면 전산화단층사진에서의 과두간 거리(mm')는 $84.43{\pm}3.96mm$ 였으며, 사축각은 우측 $78.12{\pm}3.43^{\circ}$ 좌측 $78.09{\pm}6.12^{\circ}$로 좌우 비슷하였다 . 2. 술전후 과두위치 변화(T2C-T1C)는 통계적인 유의성은 없었으나(p>0.05), 다소 증가하는 경향을 보였으며, 장기관찰에 따른 회귀성향(TLC-T2C)에서는 LMD, LLD(p<0.05), RLD, RMD(p<0.01), mm'(P<0.001)는 모두 감소하였다. 3. 측면두부방사선사진상에서 술직후와 악간고정제거 24시간후(T3-T2)에서 하악의 초기재발은 통계적인 의의가 없었으며(p>0.05) 하악전치의 경우만 평균 0.33mm 전방이동하였다(p<0.05). NN'L1, NN'Pog, NN'Gn, NN'Me, over-jet에서 통계적인 유의성이 있었으며(p<0.05), NN'Ll 1.2%, NN'B 5.0%, NN'Pog 2.0%, NN'Gn 9.1%, NN'Me 10.3%의 총재발량을 보였다. 4. 하악골의 술전, 술후 변화량(T2-T1)이 총재발량에 미치는 영향에 대한 회귀분석에서 후퇴량이 많을수록 하악골의 총재발량이 많은 것으로 나타났다(p<0.05). 5. 하악골 변화량(T2-T1)과 하악과두 변화량(T2C-T1C, TLC-T2C), 하악과두 변화량(T2C-T1C, TLC-T2C)과 총재발량(TL-T2), 술전 하악과두 형태(T1C)와 하악과두 변화량(T2C-T1C, TLC-T2C), 그리고 술전 하악골 외형(T1)과 하악과두 변화량(T2C-T1C, TLC-T2C)에 대하여 단순 및 복잡회귀분석에서 통계적인 유의성은 없었다(p>0.05). 6. 술전 하악과두 형태(T1C)가 총재발량(TL-T2)에 미치는 영향에 대한 복잡회귀분석결과 우측과두에서는 과두간 거리가 멀고 장축각이 적고 사축각이 클수록 하악골의 수평적인 재발(NN'Ll, NN'8, NN'Pog, NN'Gn, NN'Me)이 많은 것으로 나타났으며(p<0.05), 좌측과두에서는 NN'Ll, NN'Me에서 같은 결과를 보였다. 7, 술전 하악과두 형태(T1C)가 술전 하악골외형(T1)에 미치는 영향에 대한 복잡회귀분석결과 우측과두에서는 과두간 거리가 멀고 장축각이 적고 사축각이 클수록 하악골의 수직고경이 큰 것으로 나타났고(p<0.05), 좌측과두에서는 과두간 거리가 멀고 장축각이 적고 사축각이 클수록 수직고경이 크며, 전돌된 양상으로 나타났다(p<0.05) . 8. 술전 하악골 외형(T1)이 총 재발량(TL-T2)에 미치는 영향에 대하여 단순회귀분석을 시행한 결과 NN'L1, NN'B, NN'Gn, NN'Me, over-jet 둥의 계측점에서 하악골이 전돌된 양상을 보일수록 NN'B에서의 총재발량은 많은 것으로 나타났다(p<0.05). 또 수평피개량(over-jet)이 클수록 NN'B, NN'Pog, NN'Gn, NN'Me에서의 총재발량이 많은 것으로 나타났다(p<0.05). 따라서 과두보존술을 이용하여 과두를 안정화시키고 난후 악골 형태를 재구성하였을 때 이로 인하여 생기는 하악과두 이동은 미미하여 술후 재발에 크게 영향을 미칠 정도는 아니라고 사료된다.