• 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.

• 한국작물학회지
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• 제11권
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• pp.81-97
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• 1972

논벼농사의 노동력을 덜기 위하여 이중 가장 중요한 호미질에 의한 중경제초의 노력을 살초제에 의한 것으로 전환시키고자 기초적인 면과 실제적인 면으로 시험조사를 하였다. 건국대학교에서 1m평방 안높이 21cm 및 36cm의 두 형의 concrete tank를 각 4개씩 만들고 그 안에 채수관장치를 한 뒤 양토작토로 논벼를 심어 수도물로 관수하고 투수속도와 산소침투 정도와 수량과의 관계를 보았다. 농림부 자재 검사소 내에서 투수가 심한 사질답전포장에 전면적으로 살초제 Stam F-34를 살포하여 제초하고 제 1구는 중경을 하지 않고, 제 2구는 중경 1회, 그리고 제 3구는 중경 2회하여 중경의 효과를 비교하였다. 이리 호남시험장내 건답보통논과 습답에 무중경, 중경 1회 중경 2회의 구와 살초제 Pamcon을 살포한 것들 중, 무중경, 중경 1회 제초 2회, 중경 2회 제초 1회, 중경 3회 제초 2회의 구와 그리고 관행구를 설치하여 중경제초의 비용과 살초제에 의한 비용을 비교하였던바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 투수속도와 산소침투와 수량과의 관계는 일당(24시간당) 투수속도 4cm이상 될 때 지표 2cm하에 산소가 조금 들어가며 3cm보다 적을 때는 산소가 지표하의 매우 옅은 층에만 내려가는 것으로 나타나며 그리고 경심 15cm구에는 일당 투수속도의 0cm(무투수) 1.5cm에서 수량이 많고 2.5cm와 3.4cm에는 감수되며, 경심 30cm구에는 투수속도 1.5cm 및 30cm구에서 수량이 많고 무투수와 투수속도 4cm구에는 수량이 떨어졌다. (2) 투수가 심한 농림부 자재검사소 사질토양에서는 중경의 효과가 없었다. (3) 호남작물시험장내 건답에서는 살초제 Pamcon 처리 무중경구 수량에 대해서 유의성이 보이는 증수구는 없었다. 그리고 습답에서는 무중경구에 있어서 중경제초 및 관행구가 유의성 있게 증수되었다. (4) 논매기 호미질에 의한 10a당 노동력은 정미 37.1시간 식사와 휴식시간 포함하여 53.5시간이고, 노임은 2,346원인데 대하여 살초제 사용에의 한제 초노력은 수동식으로 0.5일 즉 약 5시간 제비용과 감수추정량을 추정할 때 1,130원이고 습답을 제외하면 750원이 되는 것으로 추정 되었다.