• 농촌계획
• /
• 제28권1호
• /
• pp.57-69
• /
• 2022

Crop classification is very important for estimating crop yield and figuring out accurate cultivation area. The purpose of this study is to classify crops harvested in fall in Idam-ri, Goesan-gun, Chungcheongbuk-do by using unmanned aerial vehicle (UAV) images and support vector machine (SVM) model. The study proceeded in the order of image acquisition, variable extraction, model building, and evaluation. First, RGB and multispectral image were acquired on September 13, 2021. Independent variables which were applied to Farm-Map, consisted gray level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture characteristics by using RGB images, and multispectral reflectance data. The crop classification model was built using texture characteristics and reflectance data, and finally, accuracy evaluation was performed using the error matrix. As a result of the study, the classification model consisted of four types to compare the classification accuracy according to the combination of independent variables. The result of four types of model analysis, recursive feature elimination (RFE) model showed the highest accuracy with an overall accuracy (OA) of 88.64%, Kappa coefficient of 0.84. UAV-based RGB and multispectral images effectively classified cabbage, rice and soybean when the SVM model was applied. The results of this study provided capacity usefully in classifying crops using single-period images. These technologies are expected to improve the accuracy and efficiency of crop cultivation area surveys by supplementing additional data learning, and to provide basic data for estimating crop yields.

• 한국의상디자인학회지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.97-111
• /
• 2023

Dynamic orphism images expressed with abstraction and construction in color are often found in modern fashion. Orphism stressing color is one of the many art trends that influence fashion. This work aims to examin its expressive effects and characteristics that appear in fashion and provide basic materials for fashion design study. This study proceeds with the following steps. First, the study takes on a theoretical examination of the orphism trend using a literature review. Second, based on its results, modern fashion's expressive features influenced by orphism are analyzed. Third, the study draws expression effects in modern fashion from these characteristics. The study coverage is confined to domestic and foreign collections released in the 21st century. The study contents come from an Internet-base domestic and international database and published material, including dissertations and books. Orphism expression effects are found in the following ways in modern fashion. First, it lies in the abstraction effect of color. This feature arrays flat geometric figure on the clothing surface and applies a strong sense of color inside it, as if color has an abstractive structured design. Second, it gives a dynamic sense visually to the clothes all at once by stressing the relation among and between the colors with powerful contrast. Third, it has a collage effect of color. This effect develops into an organic combination composed of geometric plane figures with intense complementary colors in a single piece of clothing. Expression types that presents the orphism effect in fashion are divided into clothing showing traditional orphism characteristics faithfully and clothing expressing conventional orphism characteristics mixed with modern trends. Further developed orphism fashion can be classified by the playful type, with graffiti added onto an orphism color structure, and the destructive type, where traditional orphism color orders are taken apart and reformed into a new color order.

• 한국음향학회지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.566-571
• /
• 2009

본 논문에서는 eigenvoice 방식에 기반하여 다양한 잡음 환경에 강인한 고속 화자 적응 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 잡음 제거 기술과 환경 군집화 방법을 기반으로 한다. 그러나, 잡음 제거 기술을 통해 잡음을 제거한 후에도 여전히 잔여 잡음이 존재하므로 비음성 구간의 켑스트럼 평균을 사용하여 잡음 환경별로 화자 적응 데이터를 분류한 후 각각의 환경별로 환경 모델을 구성한다. 이러한 환경 군집화를 적응데이터에 대해 구성한 후 테스트 음성이 입력되면 군집화된 모델 중에서 인식 데이터와 가장 유사한 복수의 환경별 군집화된 화자 적응 모델을 구한 후 이들의 가중함을 통해 화자 적응을 수행하는 방법이다. 제안된 방법은 적응 및 평가를 통해 화자 독립 모델을 사용한 경우에 비해 $40{\sim}59%$ 인식 오류 감소율을 얻었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.75-79
• /
• 2007

본 논문은 SVM(Support Vector Machines)을 이용한 음성신호 기반의 효과적인 성별인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진(binary) 패턴 분류기인 SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 우수한 성능을 보인다고 알려져 있다. 연구에서는 기존의 성별인식에서 널리 쓰이고 있는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하여 SVM과 기존의 GMM(Gaussian Mixture Model) 알고리즘의 성별인식 성능을 비교하였고, 특히, 보다 향상된 SVM의 성별인식을 위해 MFCC와 Pitch를 이용한 결합 특징 벡터를 적용하였다. 실험결과 MFCC 파라미터를 사용했을 때 제안된 SVM이 GMM보다 우수한 성별인식 성능을 보였고, 제안된 결합 특징 벡터를 사용 했을 때 우수한 성능을 보였다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제23권9호
• /
• pp.921-930
• /
• 2022

Objective: To identify epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations in lung adenocarcinoma based on ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT radiomics and clinical features and to distinguish EGFR exon 19 deletion (19 del) and exon 21 L858R missense (21 L858R) mutations using FDG PET/CT radiomics. Materials and Methods: We retrospectively analyzed 179 patients with lung adenocarcinoma. They were randomly assigned to training (n = 125) and testing (n = 54) cohorts in a 7:3 ratio. A total of 2632 radiomics features were extracted from the tumor region of interest from the PET (1316) and CT (1316) images. Six PET/CT radiomics features that remained after the feature selection step were used to calculate the radiomics model score (rad-score). Subsequently, a combined clinical and radiomics model was constructed based on sex, smoking history, tumor diameter, and rad-score. The performance of the combined model in identifying EGFR mutations was assessed using a receiver operating characteristic (ROC) curve. Furthermore, in a subsample of 99 patients, a PET/CT radiomics model for distinguishing 19 del and 21 L858R EGFR mutational subtypes was established, and its performance was evaluated. Results: The area under the ROC curve (AUROC) and accuracy of the combined clinical and PET/CT radiomics models were 0.882 and 81.6%, respectively, in the training cohort and 0.837 and 74.1%, respectively, in the testing cohort. The AUROC and accuracy of the radiomics model for distinguishing between 19 del and 21 L858R EGFR mutational subtypes were 0.708 and 66.7%, respectively, in the training cohort and 0.652 and 56.7%, respectively, in the testing cohort. Conclusion: The combined clinical and PET/CT radiomics model could identify the EGFR mutational status in lung adenocarcinoma with moderate accuracy. However, distinguishing between EGFR 19 del and 21 L858R mutational subtypes was more challenging using PET/CT radiomics.

• Anatomy and Cell Biology
• /
• 제57권1호
• /
• pp.25-30
• /
• 2024

The aim of this study was to identify the anatomical feature of retaining ligament and fat compartment on the lower eyelid and infraorbital region using a histological method, and to investigate clear definitions for them which could be used generally in the clinical area. Eighteen specimens from eight fresh Korean cadavers were stained with Masson trichrome or hematoxylin and eosin. The ligamentous and fascial fibrous tissue were clearly identified. The ligamentous fibrous tissue which traversed in the superficial and deep fat layer was skin ligament and orbicularis retaining ligament (ORL). The fascial fibrous tissue enclosed the orbicularis oculi muscle (OOc) and circumferencial adipose tissue. Based on the ligamentous and fascial structure, three fat compartments, septal, suborbicularis oculi and infraorbital fat compartment, could be identified. The OOc attached to orbital rim and dermis by ORL and skin ligament, and the muscle fascicle and fat fascicle provided the connection point to the ORL and skin ligament as enclosing all muscle and fat tissue. The combination of the force made by the skin ligament in the lower eyelid and ORL may decide the level and form of the infraorbital grooves.

• 한국의상디자인학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.99-112
• /
• 2024

This study aims to analyze the characteristics of 'Korean Chic' through the collections of Korean designer Eudon Choi, who has gained prominence in the international fashion market. The term 'Korean Chic' encompasses four main traits: coexistence, eclecticism, practicality, and uniqueness. First, coexistence involves blending masculine and feminine elements as well as traditional and modern aspects. This is evident in Choi's use of strong, angular designs typically seen in menswear alongside soft silhouettes and feminine touches found in womenswear. Additionally, traditional Korean hanbok elements are harmoniously integrated with modern design techniques. Second, eclecticism is seen in the balanced mix of direct and subtle expressions, including the fusion of hanbok details with diverse fashion elements, and the combination of monochromatic and vivid colors. This trait also involves blending strong and delicate features to create a dynamic and versatile look. Third, practicality is a cornerstone of Choi's design philosophy. He emphasizes the importance of creating wearable yet innovative pieces that are suitable for daily wear. His collections feature practical materials and items that prioritize comfort without compromising creativity. Last, unique is highlighted through hidden details and unexpected design elements. Choi often incorporates surprising prints or decorations that are not immediately visible, adding an element of discovery and delight for the wearer. This can include witty combinations of traditional and contemporary elements, as well as formal and casual styles. Through study aims to shed light on the design identity of Korean fashion designers by examining the characteristics of Korean Chic in Eudon Choi's work. It also calls for further research on other Korean designers to enhance the understanding and global recognition of Korean fashion's unique aesthetic and growing influence in the international fashion scene.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.1-14
• /
• 2024

Otters, designated as Class I endangered wildlife due to population declines resulting from urban development and stream burial, have seen increased appearances in freshwater environments since the nationwide ban on stream filling in 2020 and the implementation of urban stream restoration projects. There is a pressing need for scientific and strategic conservation measures for otters, an umbrella and vulnerable species in aquatic ecosystems. Therefore, this study predicts potential otter habitats using the species distribution model MaxEnt, focusing on Hwangguji Stream in Suwon, and proposes conservation strategies. Otter signs were surveyed over three years from 2019 to 2021 with citizen scientists, serving as presence data for the model. The model's outcomes were enhanced by analyzing 'river nature map' as a boundary. MaxEnt compared the performance of 60 combinations of feature classes and regularization multipliers to prevent model complexity and overfitting. Additionally, unmanned sensor cameras observed otter density for model validation, confirming correlations with the species distribution model results. The 'LQ-5.0' parameter combination showed the highest explanatory power with an AUC of 0.853. The model indicated that the 'adjacent land use' variable accounted for 31.5% of the explanation, with a preference for areas around cultivated lands. Otters were found to prefer shelter rates of 10-30% in riparian forests within 2 km of bridges. Higher otter densities observed by unmanned sensors correlated with increasing model values. Based on these results, the study suggests three conservation strategies: establishing stable buffer zones to enhance ecological connectivity, improving water quality against non-point source pollution, and raising public awareness. The study provides a scientific basis for potential otter habitat management, effective conservation through governance linking local governments, sustainable biodiversity goals, and civil organizations.

• 기독교교육논총
• /
• 제67권
• /
• pp.157-194
• /
• 2021

AI의 윤리의식 문제는 국제적인 것이며 지속적으로 나타나고 있다. AI는 어린아이처럼 인간의 모든 것을 습득하고 모방한다. 그러므로 현재 우리가 AI에게 요구하는 윤리의식은 먼저 인간에게 요구되는 윤리의식이며, 그 중심에는 인간에 대한 존엄성이다. 이에 본고는 AI 기술의 발전에 따른 인간의 정체성과 그 문제를 분석하고, 인간 존엄성의 신학적 전제와 특성을 변증하여, 인간의 존엄성 교육의 방향을 모색하는 연구를 진행하였다. 첫째, AI의 발전과 인간에 대해 논하였다. AI 기술의 발전은 인류의 전유물로 여겨지든 '이성 혹은 지성'을 AI이라는 기계와 공유하게 되었다. 그래서 AI 기계보다 탁월하며, 구별되는 인간성에 대한 의문이 제기된다. 둘째, 트랜스휴머니즘과 인간의 정체성에 대해 논하였다. 트랜스휴머니즘은 비효율적인 인간의 지능 개선과 인간 능력 향상을 위해, AI 기계와 인간의 결합을 주장해 왔다. 하지만 인간과 AI 기계의 결합으로 인한 인간 정체성에 대한 문제가 심각하게 제기되었다. AI 시대, 인간의 정체성은 하나님이 우리를 지으실 때 품으셨던 마음을 믿는 것이다. 셋째, 인간의 존엄성에 대한 신학적인 전제와 특성을 변증하였다. 인간의 존엄성은 세계 각국의 헌법과 국제인권조약의 핵심적 개념이다. 하지만 인간이 존엄하다는 선언적인 확신은 신학적 전제 없이는 이해하기 힘든 주장이다. 인간 존엄성의 신학적 전제는 천부로부터 생명을 부여받은 존엄한 존재라는 것에 있다. 또한 그 특성은 인간의 '선'과 '영원성'에 대한 갈망, 아름다움의 추구, 관계 속에서 행복한 존재라는 것에 있다. 넷째, 인간의 존엄성 교육의 방향을 제시하였다. 인간 존엄성 교육의 방향은 인간은 어떤 존재이며, 어떻게 생겨났으며, 얼마나 소중한 존재인지 일깨워주고, 의식하고, 최고의 가치로 받아들이게 하는 것이다. 그것은 인간의 정체성을 교육하는 것이며, 그 핵심은 어떠한 형편이든 - 빈부격차, 지식정도, 피부색깔, 성별, 연령, 장애여부 등 - 관계없이 모든 사람은 하나님의 형상, 하나님의 영광을 위한 존재로서 하나님께 매우 중요한 존재라는 것에 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.205-225
• /
• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.