• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-131
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• 2019

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제45권1호
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• pp.58-65
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• 2021

Background: Panax ginseng, as one of the most widely used herbal medicines worldwide, has been studied comprehensively in terms of the chemical components and pharmacology. The proteins from ginseng are also of great importance for both nutrition value and the mechanism of secondary metabolites. However, the proteomic studies are less reported in the absence of the genome information. With the completion of ginseng genome sequencing, the proteome profiling has become available for the functional study of ginseng protein components. Methods: We optimized the protein extraction process systematically by using SDS-PAGE and one-dimensional liquid chromatography mass spectrometry. The extracted proteins were then analyzed by two-dimensional chromatography separation and cutting-edge mass spectrometry technique. Results: A total of 2,732 and 3,608 proteins were identified from ginseng root and cauline leaf, respectively, which was the largest data set reported so far. Only around 50% protein overlapped between the cauline leaf and root tissue parts because of the function assignment for plant growing. Further gene ontology and KEGG pathway revealed the distinguish difference between ginseng root and leaf, which accounts for the photosynthesis and metabolic process. With in-deep analysis of functional proteins related to ginsenoside synthesis, we interestingly found the cytochrome P450 and UDP-glycosyltransferase expression extensively in cauline leaf but not in the root, indicating that the post glucoside synthesis of ginsenosides might be carried out when growing and then transported to the root at withering. Conclusion: The systematically proteome analysis of Panax ginseng will provide us comprehensive understanding of ginsenoside synthesis and guidance for artificial cultivation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.29-36
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.

• 임상간호연구
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• 제26권3호
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• pp.285-295
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to develop and validate a education nurse specialist-led educational satisfaction scale for nurses working at comprehensive nursing care service wards. Methods: A methodological study was conducted. A total of 237 nurses working at comprehensive nursing care service wards in a general hospital participated in this study. The scale was developed through literature reviews, in-depth interview, development of preliminary items, verification of content validity, development of secondary items, evaluation of construct validity, and extraction of final items. Analysis included exploratory factor analysis, pearson's analysis, and reliability analysis using cronbach's α. Results: The education nurse specialist-led educational satisfaction scale for nurses working at comprehensive nursing care service ward consisted of 21 items. Two factors (critical thinking disposition and clinical competency) were identified which explained 63.5% of the total variance. Cronbach's α of each factors were >.95. Conclusion: The results suggested that the education nurse specialist-led educational satisfaction scale for nurses working at comprehensive nursing care service wards demonstrated acceptable validity and reliability. Items of the instrument can assess the level of satisfaction with regards to education led by education nurse specialist among nurses working at comprehensive nursing care service wards.

• 품질경영학회지
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• 제50권1호
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• pp.77-89
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• 2022

Purpose: In order to improve the audit quality of a company, an in-depth analysis is required to categorize the audit report in the form of a text document containing the details of the external audit. This study introduces a systematic methodology to extract keywords for each group that determines the differences between groups such as 'audit plan' and 'interim audit' using audit reports collected in the form of text documents. Methods: The first step of the proposed methodology is to preprocess the document through text mining. In the second step, the documents are classified into groups using machine learning techniques and based on this, important vocabularies that have a dominant influence on the performance of classification are extracted. In the third step, the association rules for each group's documents are found. In the last step, the final keywords for each group representing the characteristics of each group are extracted by comparing the important vocabulary for classification with the important vocabulary representing the association rules of each group. Results: This study quantitatively calculates the importance value of the vocabulary used in the audit report based on machine learning rather than the qualitative research method such as the existing literature search, expert evaluation, and Delphi technique. From the case study of this study, it was found that the extracted keywords describe the characteristics of each group well. Conclusion: This study is meaningful in that it has laid the foundation for quantitatively conducting follow-up studies related to key vocabulary in each stage of auditing.

• 산업융합연구
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• 제21권10호
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• pp.47-56
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• 2023

본 연구는 중학교 체육수업에서 구성주의에 기초한 롤플레잉게임(RPG) 형식의 수업을 적용하여 교육적인 인식과 의미를 탐색하는데 그 목적이 있다. 연구방법과 관련하여 자료의 수집은 심층면담, 관찰, 관련 문서를 통해 진행하였고, 자료의 분석은 사례기록 분석과 귀납적 범주 분석방법, 그리고 사례 추출의 과정을 이용하여 분석하였다. 연구의 결과 첫째, 교사의 인식 측면에서 살펴보면, 롤플레잉게임(RPG) 형식을 활용한 중학교 체육수업의 교사 인식은 긍정적인 면과 부정적인 면이 모두 존재한다. 둘째, 교육적 의미 측면에서 살펴보면, 롤플레잉게임(RPG) 형식을 활용한 중학교 체육수업의 교육적 의미는 체계적인 수업계획과 충분한 지원 체계의 필요성이 강조된다. 결론적으로 교육적 함의는 물론 체육교과에 대한 긍정적인 태도가 형성 될 수 있을 것이며 구성주의적 체육수업방식의 기본 토대와 그 기반의 마련은 무엇보다 큰 의미가 있다고 생각된다.

• 반도체공학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.17-20
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• 2024

본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.238-245
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• 2024

본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.1706-1725
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• 2024

The unique U-shaped structure of U-Net network makes it achieve good performance in image segmentation. This network is a lightweight network with a small number of parameters for small image segmentation datasets. However, when the medical image to be segmented contains a lot of detailed information, the segmentation results cannot fully meet the actual requirements. In order to achieve higher accuracy of medical image segmentation, a novel improved U-Net network architecture called multi-scale encoder-decoder U-Net+ (MEDU-Net+) is proposed in this paper. We design the GoogLeNet for achieving more information at the encoder of the proposed MEDU-Net+, and present the multi-scale feature extraction for fusing semantic information of different scales in the encoder and decoder. Meanwhile, we also introduce the layer-by-layer skip connection to connect the information of each layer, so that there is no need to encode the last layer and return the information. The proposed MEDU-Net+ divides the unknown depth network into each part of deconvolution layer to replace the direct connection of the encoder and decoder in U-Net. In addition, a new combined loss function is proposed to extract more edge information by combining the advantages of the generalized dice and the focal loss functions. Finally, we validate our proposed MEDU-Net+ MEDU-Net+ and other classic medical image segmentation networks on three medical image datasets. The experimental results show that our proposed MEDU-Net+ has prominent superior performance compared with other medical image segmentation networks.

• 한국광물학회지
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• 제28권1호
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• pp.71-81
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• 2015

울릉분지와 후포분지의 퇴적물 코어 시료(각 분지에서 하나씩 03GHP-02와 HB13-2)를 대상으로 광물학적 연구를 수행하였다. 광물조성, 점토광물 성분, 그리고 총 인 성분 및 인의 연속추출법 연구 결과, 두 시료들은 각 값에 대하여 또한 깊이에 따라 어느 정도 차이가 있음을 보이고 있다. 두 시료 모두 광물 종에는 차이를 보이지 않았으며 주로 석영, 미사장성, 장석, 방해석, 오팔A, 황철석, 그리고 점토광물(일라이트, 녹니석, 카올리나이트, 스멕타이트)로 구성되어 있었다. 후포분지의 경우 울릉분지에 비하여 오팔A 함량이 훨씬 많은 것으로 나타났다. 두 시료 모두, 특히 후포분지 시료에서 기존에 동해에서 보고된 것보다 더 많은 스멕타이트가 동정되었는데 이는 고황하강의 영향과 한반도의 제3기 지층 암석에 영향을 받은 것으로 사료된다. 울릉분지 시료의 경우 약 0.7-3.5 m 깊이에 오팔A의 함량 감소 그리고 일라이트 결정도 지수도 낮게 나오며 이는 빙하시대의 추운 기후에 해당된다. 이 깊이의 시료에서는 인의 함량도 상대적으로 낮게 나오고 있다. 이는 이 기간 동안 동해는 해수면의 하강으로 외부 해역과 단절되었고 해협 및 하천을 통한 퇴적물의 유입도 적었기 때문으로 판단된다. 후포분지 시료의 경우 울릉분지에 비하여 깊이에 따른 점토광물 변화와 인의 성분 변화는 크게 관찰되지 않는다. 이러한 경향은 울릉분지에 비하여 비교적 짧은 기간에 퇴적되었거나 퇴적환경의 변화가 별로 없는 환경에서 퇴적되었기 때문으로 해석된다. 점토광물의 결정도 지수는 울릉분지에 비하여 약간 높아 퇴적되었을 당시 비교적 온난한 환경이었을 것으로 추측되며 인의 연구 결과로 미루어 볼 때 비록 어느 정도 변화는 있지만 또한 온난한 환경을 지시한다.