• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.74.2-75
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• 2021

We demonstrate that a deep learning classifier that only uses to gravitational wave (GW) detectors auxiliary channel data can distinguish various types of non-Gaussian noise transients (glitches) with significant accuracy, i.e., ≳ 80%. The classifier is implemented using the multi-scale neural networks (MSNN) with PyTorch. The glitches appearing in the GW strain data have been one of the main obstacles that degrade the sensitivity of the gravitational detectors, consequently hindering the detection and parameterization of the GW signals. Numerous efforts have been devoted to tracking down their origins and to mitigating them. However, there remain many glitches of which origins are not unveiled. We apply the MSNN classifier to the auxiliary channel data corresponding to publicly available GravitySpy glitch samples of LIGO O1 run without using GW strain data. Investigation of the auxiliary channel data of the segments that coincide to the glitches in the GW strain channel is particularly useful for finding the noise sources, because they record physical and environmental conditions and the status of each part of the detector. By only using the auxiliary channel data, this classifier can provide us with the independent view on the data quality and potentially gives us hints to the origins of the glitches, when using the explainable AI technique such as Layer-wise Relevance Propagation or GradCAM.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.449-460
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• 2020

초해상화 기법은 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 기법이다. 최근에는 딥러닝 기술을 활용한 초해상화 방법이 주류를 이루고 있으며, 원격 탐사 분야에서도 이를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성 영상의 4배 해상도 향상을 위하여 deep back-projection network (DBPN) 네트워크에 기반한 초해상화 기법을 제안하였다. 또한, 복원된 영상의 디테일 및 윤곽선 부분에서의 고품질 영상 획득을 위해 윤곽선 손실 함수를 제안하고, 효과적이고 안정적인 학습을 위하여 Wasserstein distance 손실 함수를 사용한 GAN 기법을 적용하였다. 또한, 자연스러운 저해상도 훈련 영상을 획득하기 위한 detail preserving image downscaling (DPID) 기법을 적용하였다. 마지막으로 전정 영상의 특징을 추출하여 훈련의 마지막 단계에 적용 시킴으로써 출력 영상의 세부적인 특징을 효과적으로 생성하였다. 그 결과 실험에 사용된 WorldView-3 영상 및 KOMPSAT-2 영상에서 해상도 향상 효과를 확인하였고, 다른 초해상화 모델에 대비하여 윤곽선 보존력이나 영상의 선명도가 향상 되었음을 확인하였다

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.227-237
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• 2022

다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제15권11호
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• pp.1527-1530
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• 2002

Factor analysis was applied to the phenotypic correlation matrix of 15 linear type traits (scored linearly 1 to 50 points) for 2035 Holstein cows of 38 sires computed from data collected between 1988 and 1992 in Beijing Shuangqiao Farm and Beijing Xijiao Farm. The 15 linear type traits were stature, body strength, body depth, dairy form, rump angle, rump length, rump width, rear leg side view, foot angle, fore udder attachment, rear udder height, rear udder width, udder cleft, udder depth and teat placement rear view. The first four components accounted for 49.1% of the total variance in type scores. Factor 1 reflected strong cows, with deep bodies, with long and wide rumps, and tall in stature. Factor 2 reflected cows with well attached fore udders, wide rear udders and whose udders were supported by strong suspensory ligaments with close teat placement. Factor 3 reflected cows with good dairyness, sickled in the hocks, high rear udders and udder floors above the hocks. Factor 4 reflected cows with sloping rumps from hooks to pins and with steep foot angle. Principal component and factor analyses are useful to clarify the relationships among type traits.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.8-15
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• 2019

This paper presents a solution of the 'Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge' hosted by Google. Doodles are drawings comprised of concrete representational meaning or abstract lines creatively expressed by individuals. In this challenge, a doodle is presented as a sequence of sketches. From the view of at the sketch level, to learn the pattern of strokes representing a doodle, we propose a sequential model stacked with multiple convolution layers and Long Short-Term Memory (LSTM) cells following the attention mechanism [15]. From the view at the image level, we use multiple models pre-trained on ImageNet to recognize the doodle. Finally, an ensemble and a post-processing method using the minimum cost flow algorithm are introduced to combine multiple models in achieving better results. In this challenge, our solutions garnered 11th place among 1,316 teams. Our performance was 0.95037 MAP@3, only 0.4% lower than the winner. It demonstrates that our method is very competitive. The source code for this competition is published at: https://github.com/ngxbac/Kaggle-QuickDraw.

• 한국조경학회지
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• 제34권1호
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• pp.59-68
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• 2006

This paper examines the conceptual shift of wilderness and its legacy to the contradictory view of nature in landscape architecture tradition. In hunting and gathering societies, there was no dichotomy between the cultivated environment and wilderness. 'Wilderness' is a word whose first usage marks the transition from a hunting-gathering economy to an agricultural society. We can identify two archetypal responses to wilderness: classical and romantic. In the classical perspective, wilderness is something to be feared-an area of waste and desolation. The conquest of wilderness and the creation of usable places is a mark of civilization. For the romantics, in contrast, untouched wilderness has the greatest significance; it has a purity that human contact tends to sully and degrade. Wilderness for the romantics is a place to revere, a place of deep spiritual significance, and an object of aesthetic experience. In the Western world, the classical position predominated until the last two hundred years when the romantic concept began to gain more ground. The shift was made possible by the change in the way nature is understood. Modernity and modern science objectified nature. The transition of the concept of wilderness exemplifies the objectification and pictorialization of nature. Wilderness in the modern era is not different from the pastoral landscape which can be controlled by landscape architects.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.483-497
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• 2023

Depth estimation is one of the most complicated and difficult problems to deal with in the light field. In this paper, a compound attention convolutional neural network (CAttNet) is proposed to extract depth maps from light field images. To make more effective use of the sub-aperture images (SAIs) of light field and reduce the redundancy in SAIs, we use a compound attention mechanism to weigh the channel and space of the feature map after extracting the primary features, so it can more efficiently select the required view and the important area within the view. We modified various layers of feature extraction to make it more efficient and useful to extract features without adding parameters. By exploring the characteristics of light field, we increased the network depth and optimized the network structure to reduce the adverse impact of this change. CAttNet can efficiently utilize different SAIs correlations and features to generate a high-quality light field depth map. The experimental results show that CAttNet has advantages in both accuracy and time.

• 대순사상논총
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• 제27집
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• pp.245-282
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• 2016

지금 전 세계에는 자기 안의 신성을 되찾고자 하는 영성의 바람이 거세게 불고 있다. 하지만 아직도 종교 갈등은 진행 중이다. 테러 사건, 종교 간의 분쟁 등이 끊임없이 일어나는 등 오히려 더 규모가 커지고 전 세계로 확대되고 있다. 종교 간의 화합은 더욱 요원해 보인다. 종교 간 갈등의 근본 원인은 무엇일까? 종교공동체 사이에 소통한다는 것이 이토록 어려운가? 비록 문화가 다르고 교리적 의례적 표현은 다르지만 어느 종교이든 핵심적인 부분인 심층을 들여다보면 대체로 종교 상호 간에 일맥상통하는 면이 있는 것으로 보인다. 공통점을 찾고 차이점을 인정할 때 서로 배움의 자세가 되어 소통이 용이하게 된다. 그렇다면 종교 간의 공통점으로 무엇이 있을까? 많은 학자들은 각 종교의 신비주의에서 말하는 '하나됨'의 경지를 주장한다. 이 하나됨의 경지는 하루아침에 되는 것이 아니라 신앙을 성숙시키고자 하는 끊임없는 노력의 궁극적 도달점인 것이다. 이 도달점에 이르는 과정을 중요시하는 깨달음의 종교가 심층종교라고 할 수 있다. 표층종교가 기복적이고 무조건적인 믿음을 강조하는 것이라면 심층종교는 내 안의 신성(神聖), 참나, 큰나를 깨닫는 것을 강조하는 종교이다. 표층종교와 심층종교라는 것은 비교종교학자인 오강남 교수가 편의상 분류한 용어로, 이 잣대는 상대적 개념이며 명확히 구분할 수 있는 것은 더더욱 아니다. 그러나 표층·심층종교의 개념은 종교생활이나 종교성의 발달을 모두 포괄할 수 있다는 측면에서 종교에 대한 논의를 보다 분명하고 수월하게 할 수 있다는 장점이 있다. 표층·심층의 분류를 이러한 의미에서 제한적으로만 사용하고자 한다. 필자는 표층·심층의 용어를 빌리되 여러 학자들의 분류를 참조하여 재고찰해 보고, 이 시각을 종교적 경험과 연결해 보고자 한다. 종교성의 발달 즉 신앙의 성숙은, 진리에 대한 깊이 있는 깨달음은, 개방적이고 공감하는 태도는 어떻게 가능할까? 대부분의 많은 학자들은 '종교적 경험'을 꼽는다. 종교적 경험을 통해 기복적이고 자기중심적이고 표층적인 믿음에서 좀 더 성숙한 신앙으로, 계속되는 깨달음과 그 실천으로 더욱더 깊은 신앙으로 나아갈 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 종교사에는 표층종교와 심층종교의 측면이 어떻게 나타났는지, 역대 종교에 대한 비판의 소리는 어떤 것이 있었는지 살펴본다. 이러한 표층과 심층의 시각으로 대순진리회 수도인들의 종교적 경험 수기 몇 가지를 분석하여, 표층에서 심층으로의 종교성의 발달이 종교적 경험을 통해 어떻게 일어나는지, 그 특성은 어떠한지 알아보고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.812-818
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• 2020

Cervical cancer is the second most common female cancer in the world. In Korea, cervical cancer accounts for 13 percent of female cancers and 4,200 cases occur annually[1]. The purpose of this study is to use a deep learning model to identify the possibility of lesions in the cervix and to evaluate the efficient image preprocessing in order to diagnose diverse types of cervix in form. The study used 4,107 normal photographs of uterine cervix and 6,285 abnormal photographs of uterine cervix. Two types of image preprocessing were resized to square. The methods are cropping based on height and filling the space up and down with black images. In addition, all images were resampled to 256×256. The average accuracy of cropped cases is 94.15%. The average accuracy of the filled cases is 93.41%. According to the study, the model performance of cropped data was slightly better. But there were several images that were not accurately classified. Therefore, the additional experiment with pre-treatment process based on cropping is needed to cover images of the cervix in more detail.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.327-335
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• 2016

2008년 글로벌 금융위기 이후 중국은 위안화 국제화의 점진적 추진을 진행하면서 중국상하이 외환시장과 중국홍콩 외환시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화를 형성시켰다. 본 연구는 위안화 국제화와 점진적인 중국 자본계정 개방에 따라 급변하는 외환시장상황의 변동성을 정확하게 파악하기 위해서 GARCH모형 (일반화된 자기회귀 조건부이분산성모형)에 다단계인공신경망을 결합한 MLP-GARCH 모형과 GARCH모형과 기계학습의 일종인 딥러닝 (deep learning)을 통합한 DL-GARCH을 가지고 위안화 변동성예측을 비교 실험과 분석을 하였다. 비교분석 결과 DL-GARCH 모형은 MLP-GARCH보다 모형 위안화 역내 외 환율변동성 예측 면에서 더욱 더 개선된 예측값을 제공하였다. 그래서 이분산시계열모형을 딥러닝과 결합한 DL-GARCH 모형은 시계열의 환율 변동성 예측 문제에 딥러닝을 응용할 수 있음을 확인하였다. 향후 이분산시계열과 결합된 딥러닝 모형은 다른 금융시계열 데이터에 응용하여 그 일반화 가능성을 높일 수 있을 것이다.