• 해양환경안전학회지
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• 제29권4호
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• pp.363-371
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• 2023

한 척의 선박을 건조하기 위해서는 다양한 크기의 블록(block)들을 이동 및 탑재해야 한다. 이러한 과정에서 블록의 체결 방법 및 각 조선소 설비 특성에 맞는 다양한 기능에 부합하는 러그를 사용하고 있다. 블록 구조의 중량 및 형태에 따라서 러그의 크기와 형상이 다양하며, 샤클(shackle)이 체결되는 홀 주변에 부족한 강성을 보완하기 위하여 덧판(doubling pad)을 용접하여 구조를 보강한다. 리프팅(lifting) 조건별 러그의 설계를 하는 방법은 보 이론(beam theory)에 의한 수계산 방법과 유한요소해석 모델링을 이용한 구조해석을 수행하고 있다. 해석적 방법의 경우, 요소의 종류와 모델링 방법에 따라서 결과 차이가 발생하여 표준화된 평가법의 정립이 필요한 상황이다. 이러한 모호한 방법론 적용 시 블록의 이동 및 반전(turn-over) 과정 중에서 심각한 안전 문제를 유발할 가능성이 있다. 본 연구에서는 러그의 실제 탑재공정에 따른 구조 응답을 평가할 수 있는 모델링 조건, 평가법을 확정하고자 다양한 변수의 영향을 수치 구조해석을 통하여 비교 및 분석하였다. 러그 홀(hole) 주변 덧판부와 용접 비드(bead)를 표현한 모델링 기법이 가장 실제적인 거동 결과를 주고 있다. 실제 러그와 동일한 조건(용접부 비드만 주재료와 연결)의 모델링에 등가하중을 적용한 결과는 MPC 하중 적용 결과보다 낮은 최종강도를 나타낸다. 더불어 해석 시간 단축을 위해서 2차원 쉘(shell) 요소를 적용한 경우, 덧판 두께를 85% 수준으로 감소시켜서 안전사용하중을 예측할 수 있음을 확인하였다. 논문에서 검토한 다양한 변수의 영향들 결과는 러그 설계 및 안전사용하중 예측에 근거 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국국제농업개발학회지
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• 제23권5호
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• pp.537-545
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• 2011

본 연구는 간척지에서 재배가 가능한 내염성 보리 품종육성을 위한 기초정보를 얻고자 겉보리 두 품종을 대상으로 생육 초기 염 스트레스에 따른 생리적 반응과 잎 프로테옴의 발현 양상 변화를 분석한 결과는 아래와 같다. 1. 토양의 염 농도가 증가함에 따라 보리의 건물중은 무처리구에 비해 유의적으로 감소하는 경향이었으며, 상록보리는 무처리구에 비해 건물중 감소가 작았으며, 선우보리는 컸다. 2. 염처리에 따른 잎의 엽록소 함량을 나타내는 SPAD 값은 상록보리가 57.6으로 47.6인 선우보리보다 높았으며, Na⁺의 함량은 선우보리에서 유의적으로 높았고, K⁺/Na⁺의 비율은 상록 보리에서 높은 경향을 보였다. 3. 이차원전기영동에 의하여 염 스트레스에 의한 잎 프로테옴의 발현양상을 분석한 결과 47개 단백질 spot이 발현양의 차이를 나타냈다. 품종별로 발현양이 증가한 단백질 spot은 상록보리와 선우보리에서 각각 17개와 14개로 나타났고, 발현양이 감소한 단백질 spot은 상록보리와 선우보리에서 각각 28개 및 27개로 확인되었다. 4. 염처리에 따른 발현양의 차이를 보이는 18개 단백질을 동정한 결과 ribosomal protein 등 기능과 스트레스와의 관련성이 보고된 10개의 단백질과 ankyrin repeat domain protein 등 스트레스 조건에서의 역할이 명확하지 않은 4개의 단백질 및 Os02g0753300 등 기능 및 스트레스와의 관련성을 알 수 없는 2개의 단백질이 동정되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.587-597
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• 2023

조류의 이상증식을 일으키는 새만금호 부영양화를 평가하기 위해 Carlson 지수를 적용하였다. 연구를 위해 2021년 월별로 새만금호내 총 7개 정점에서 수질조사를 실시하였다. Chl.a의 농도는 동계에는 만경수계가 약간 높았고, 춘계와 하계에는 동진수계가 약간 높게 나타났으나, 일부 시기를 제외하고는 전체적으로 호소 수질환경기준 3등급과 비슷하거나 낮은 농도를 나타내었다. COD는 만경수계와 동진수계 모두 하계와 추계에 호소 수질환경기준 4등급과 유사하거나 상회하는 수질을 나타내었다. TOC는 모든 지점에서 3등급 이내의 수질을 보였다. 총인 농도는 호수 수질환경기준 4등급을 초과하였고, 월별로는 1월과 강우 후 8월에 높게 나타났다. 수질인자간의 상관성 분석에서 염분 농도에 대한 유기물, 총인, 총질소의 상관성이 상대적으로 높게 나타나 배수갑문을 통한 해수유입과 상류 하천을 통한 담수 유입에 의한 담수역, 기수역, 해수역의 수질 특징을 반영하고 있었다. 영양상태지수에 의한 새만금호의 부영양화 변동 특성을 보면, Chl.a와 SD, TN의 지수에서 부영양화 초기 단계의 수질을 보였으며, TP 지수의 경우 심각한 부영양화 상태를 나타내고 있었다. 수질인자간 부영양화 지수의 크기는 모든 수계에서 TSI(TP) > TSI(TN) > TSI(SD) > TSI(CHL)의 순으로 나타났다. TSI(CHL)에 대한 TSI(TP) 및 TSI(SD)와의 편차를 2차원 평면으로 나타낸 사분면 분석 결과를 보면, 조류 성장에 대한 총인이 영향에서는 모든 수계에서 대부분의 총인(TP)에 의한 제한적 영향은 나타나지 않았으며, 빛 감쇠에 영향을 미치는 인자는 외부로부터 유입되는 적은 입자상 물질에 의한 영향이 크게 나타나는 것으로 평가할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.271-286
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• 2023

COVID-19 팬데믹의 확산은 마스크를 일상생활에서의 필수품으로 변화시켰으며, 마스크에 대한 대중의 인식과 행동에 큰 변화를 일으켰다. 마스크 착용 의무의 완화가 진행되고 있는 가운데, 여전히 많은 사람들이 마스크 착용을 유지하며, 마스크를 개인의 개성과 정체성을 표현하는 패션 수단으로 활용하는 추세가 나타나고 있다. 그러나 마스크와 관련된 기존 연구는 주로 마스크의 감염 예방 효과나 팬데믹 상황에서의 채택 태도를 탐구하는 등 제한된 분야에 국한되어 있어, 마스크 디자인에 대한 소비자 선호도를 이해하기 위한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 마스크의 접이 방식에 따라 마스크 디자인을 수평 접이형 마스크와 수직 접이형 마스크 두 가지 유형으로 구분하고, 각각의 디자인에 대한 소비자 지각과 선호도를 설문 및 시선 추적 방법론을 활용하여 조사하였다. 소비자 설문에 대한 T 검정을 수행한 결과, 수직 접이형 마스크가 수평 접이형 마스크 대비 소비자에게 선호되며, 독특성, 세련미, 입체감, 생동감이 높게 평가되는 경향이 나타났다. 이후, 수직 접이형 마스크가 매력적으로 인식되는 원인을 실증적으로 이해하기 위해 각 마스크 디자인에 대한 아이트래킹 분석을 수행하고, 마스크 디자인 별 시선 패턴의 차이를 도출하였다. 본 연구는 마스크 관련 연구의 범위를 감염 예방 효과 검증 등의 제한적인 영역에서 나아가, 소비자의 디자인 지각 및 평가 영역까지 확장한 점, 마스크의 접이 방식이라는 디자인 요소가 소비자의 지각, 태도 및 생리적 반응에 미치는 잠재적 영향력을 설명하고자 한 점에서 이론적인 공헌이 있으며, 소비자에게 선호되는 마스크 디자인을 위한 의사결정을 지원할 수 있다는 측면에서 실무적인 함의가 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2024

본 연구에서는 의료기관에서 방사성동위원소를 이용하여 암을 비롯한 여러 질환을 검사하는 PET/CT 검사에서 환자의 움직임으로 인한 영상의 질 저하와 판독 오류를 발생할 수 있는 점을 보완하기 위해 AI 기반의 Algorithm을 이용하여 개발한 Mothion Free 소프트웨어를 이용하여 호흡으로 인한 움직임의 보정 정도를 확인하고 유용성을 평가하여 임상에서의 적용을 위한 연구를 하였다. 실험 방법은 RPM Phantom을 사용하여 방사성동위원소 18F-FDG를 진공 바이알과 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere에 방사성동위원소를 주입하고 이것의 움직임을 호흡 시 움직이는 병소로 연출하여 영상을 획득하였다. 진공 바이알은 서로 다른 위치에서 움직임 정도를 다르게 하였고, 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere는 서로 다른 병소의 크기를 연출 하였다. 획득한 영상을 통하여 병소의 체적, 최대 SUV, 평균 SUV를 각각 측정하여 Mothion Free가 움직임 보정 정도를 정량적 평가를 하였다. 움직임 정도를 크게 설정한 진공바이알 A의 평균 SUV는 23.36 %, 움직임 정도를 작게 설정한 진공 바이알 B는 29.3 % 오차율이 감소하였다. NEMA IEC body Phantom의 sphere 37 mm, 22 mm에서의 평균 SUV는 각각 29.3 %, 26.51 % 오차율이 감소하였다. 오차율을 산출한 네 가지 측정치의 평균 오차율 30.03 % 감소하여 보다 정확한 평균 SUV 값을 나타내었다. 이 연구에서는 2차원적인 움직임 만을 연출할 수 있었기에 보다 정확한 데이터를 얻기 위해서는 실제 인체의 호흡 운동을 구현할 수 있는 Phantom을 이용하고, 움직임의 범위의 다양성을 구성한다면 보다 정확한 유용성 평가를 할 수 있다고 연구된다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권1호
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• pp.185-196
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• 2023

목적 갑상선 유두암 환자에서 림프절 전이를 예측할 수 있는 잠재적인 바이오마커를 개발하기 위해 초음파 영상에 대한 radiomics를 조사하는 것이다. 대상과 방법 2013년 8월부터 2014년 5월까지 431명의 환자가 연구에 포함되었고 통계 소프트웨어를 사용하여 훈련 및 검증 세트로 구분되었다. 총 730개의 radiomics 특징이 자동으로 추출되었다. 훈련 데이터 세트에서 가장 예측 가능한 특징을 선택하기 위해 최소 절대 수축 및 선택 연산자가 사용되었다. 결과 Radiomics 점수는 림프절 전이와 관련이 있었다(p < 0.001). 림프절 전이는 젊은 연령(p = 0.007) 및 더 큰 종양 크기(p = 0.007)와 같은 다른 임상 변수와도 관련이 있었다. 수신자 조작 특성 곡선 하 면적 결과 값은 훈련 세트의 경우 0.687 (95% 신뢰 구간: 0.616-0.759), 검증 세트의 경우 0.650 (95% 신뢰 구간: 0.575-0.726)이었다. 결론 본 연구 결과는 초음파 영상 기반의 radiomics가 papillary thyroid carcinoma 환자에서 경부 림프절 전이를 예측하고 바이오마커로 작용할 가능성을 보여주었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.59-78
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• 2024

현재 터널 시공 시 인접 구조물 및 지반의 침하를 기준으로 안정성을 평가하고 있지만, 지반의 전단변형은 터널 굴착 및 작용하중 변화에 따른 지반의 파괴메커니즘을 결정짓는 주요 인자로서 터널 굴착 시 안정성 검토 및 보강영역 산정에 활용할 수 있다. 본 연구에서는, 실내모형시험을 통해 도심지 연약지반에 병렬터널 굴착을 모사하여 병렬터널 굴착이 인접한 군말뚝 기초 및 인접 지반에 미치는 거동에 대해 분석하였다. 실내모형시험 시 근거리 사진계측을 활용하여 지중의 변위 및 지반의 전단변형을 구하고, 이를 바탕으로 2차원 유한요소 수치해석을 수행하였다. 역해석 결과 병렬터널의 필라부 수평이격거리 및 군말뚝 기초 선단부와 터널 천단부 사이 수직이격거리가 증가할수록 최대전단변형률이 감소하는 경향을 보였다. 필라부 수평이격거리가 증가할수록 두 번째 터널에 의해 첫 번째 터널 및 군말뚝 기초에 미치는 영향이 줄어들었다. 또한, 필라부 수평이격거리보다 군말뚝 기초 선단부와 터널 천단부 사이 수직이격거리가 지반의 전단변형률 결과에 미치는 영향이 상대적으로 더 큰 것으로 나타났다. 근거리사진계측과 수치해석 결과 인접 군말뚝 및 인접 지반의 침하는 설계 기준 이내로 측정되었으나, 지반의 전단변형률은 모든 Case에서 미소변형 범위를 벗어나 보강이 필요한 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제16권2호
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• pp.1-41
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• 1988

톱밥을 보드에 활용(活用)하기 위한 방안(方案)으로서, 톱밥자체의 약(弱)한 결집력(結集力)과 치수불량성(不良性)을 개선(改善)하기 위하여 비(非) 목질계(木質系) 재료(材料)인 폴리프로필렌 사(絲)칩과 배향사(配向絲)를 혼합(混合) 결체(結締)함에 다른 보드의 기초성질(基礎性質)로서 물리적(物理的) 기계적(機械的) 성질(性質)을 고찰(考察)하였는 바, 현재(現在) 제재용(製材用)으로 많이 이용(利用)되고 있는 나왕재(羅王材)(white meranti)의 톱밥에 개질재료(改質材料)로서 비(非) 목질(木質) 계(系) 플라스틱 물질(物質)인 폴리프로필렌 사(絲)를 칩상(狀) 또는 배향사(配向絲)의 형태(形態)로 조제(調製)하여 일반(一般) 성형법(成型法)을 적용(適用)함으로써 톱밥과 결체(結締) 구성(構成)한 톱밥보드를 제조(製造)하였다. 12 및 15%로 하여 구성(構成)하였다. 배향사(配向絲)는 보드폭방향(幅方向)으로 0.5, 1.0 및 1.5cm의 일정(一定)한 간격(間隔)으로 배열(配列)하였다. 위의 조건(條件)에 의(依)해 단(單) 2 3층(層)으로 각기(各己) 구분(區分)제조된 사(絲)칩 또는 배향사(配向絲) 구성(構成) 톱밥보드의 물리적(物理的) 및 기계적(機械的) 성질(性質)을 구명(究明)하였는 바, 그 주요(主要)한 결론(結論)을 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 사(絲)칩 혼합(混合) 단층구성(單層構成)보드의 두께 팽창율(膨脹率)은 톱잡대조(對照)보드의 팽창율보다 모두 낮았다. 사(絲)칩 함량(含量)을 증가(增加) 시킴에 따라서 두께 팽창율은 점차(漸次) 감소(減少)하는 경향이 뚜렷하였다. 한편, 2층구성(層構成)보드는 단층(單層) 구성(構成)보드보다 높은 팽창율을 나타냈으나 대부분이 톱밥대조(對照)보드 보다 팽창율이 낮았다. 3층(層)으로 사(絲)칩구성(構成)한 보드는 톱밥대조(對照)보드보다도 모두 낮은 두께 팽창율을 나타냈다. 2. 사(絲)칩 배향사(配向絲) 구성(構成)보드의 두께 팽창율은 0.5cm 배향간격에서 사(絲)칩함량(含量) 12%와 15%의 길이 1.0cm와 1.5cm로 구성함으로써 단층(單層) 및 3층구성(層構成)보드의 최저치(最低値)보다 더 낮았다. 3. 단층구성(單層構成)보드의 휨강도는 비중(比重) 0.51 구성(構成)보드의 경우 사(絲)칩함량(含量) 3%에서 톱밥대조)對照)보드보다 높은 강도를 나타냈으나, KS F 3104 의 파티클보드 100타입 기준(基準) 값인 80 kgf/$cm^2$에 훨씬 못 미쳤다. 그러나 비중(比重) 0.63 구성(構成)보드에서 함량(含量) 6%의 길이 1.5cm 사(絲)칩 구성과 함량(含量)3% 의 모든 사(絲)칩 길이로 구성한 보드, 그리고 비중(比重) 0.72의 모든 사(絲)칩 구성보드는 KS F 기준값을 훨씬 상회(上廻) 하였다. 2층구성(層構成)보드의 휨강도는 톱밥대조(對照)보드보다도 사(絲)칩구성의 경우 모두 낮았으며 단층구성(單層構成)보드의 휨강도보다도 낮은 값을 나타냈다. 3층구성(層構成)보드의 휨강도는 사(絲)칩 함량(含量) 9% 이하(以下)의 길이 1.5cm 구성보드는 모두 톱밥대조(對照)보드보다 높은 값을 나타냈으며 KSF 기준값을 훨씬 상회(上廻) 하였다. 4. 배향사구성(配向絲構成) 톱밥보드의 경우(境遇), 배향간격(配向間隔)이 좁은 0.5cm에서 가장 높은 휨강도를 나타냈으며, 배향간격이 보다 넓은 1.0cm 와 1.5cm 구성(構成)에서는 휨 강도가 0.5cm 간격 보다 낮았다. 그러나 배향사구성(配向絲構成) 톱밥보드는 모두 톱밥대조(對照)보드 보다 높은 휨강도를 나타냈다. 5. 사(絲칩) 배향사(配向絲) 구성 보드의 휨강도는 거의 대부분(大部分)의 구성보드에서 톱밥대조(對照)보드보다 높은 값을 나타냈으며 KSF 기준값을 훨씬 상회(上廻) 하였다. 특(特)히 배향간격이 좁고, 길이가 긴 사(絲)칩으로 구성한 보드의 휨강도가 높은 값을 나타냈다. 그리고 사(絲)칩을 배향사(配向絲)와 혼합(混合) 구성(構成)할 때 배향사의 간격이 넓어짐에 따라 톱밥과 배향사(配向絲)만으로 구성한 보드보다도 휨 강도가 높아지는 현상(現象)이 나타났다. 6. 단층(單層), 2층(層) 및 3층(層) 구성(構成) 보드의 탄성계수는 대부분(大部分) 톱밥대조(對照)보드 보다 낮은 값을 나타냈다. 그러나 배향사(配向絲) 구성(構成) 톱밥보드에 있어서는, 배향 간격이 0.5, 1.0, 1.5crn로 됨에 따라서 톱밥대조(對照)보드보다도 각각(各各) 20%, 18%, 10% 탄성계수가 증가(增加)되었다. 7. 사(絲)칩 배향사(配向絲) 구성(構成) 보드의 탄성계수(彈性係數)는 배향간격 0.5crn, 1.0cm 및 1.5crn에서 거의 모두 톱밥대조(對照)보드보드보다도 훨씬 높은 값을 나타냈다. 그리고 함량(含量)9% 이하(以下)에서 사(絲)칩길이를 0.5cm이상(以上)으로 구성하였을 때 배향사(配向絲)만을 구성한 톱밥보드보다도 탄성계수가 높아지는 현상(現象)이 나타났는데, 배향(配向)간격이 좁은 경우 사(絲)칩결체(結締)에 의(依)한 탄성계수(彈性係數) 증가효과(增加效果)가 컸다. 8. 사(絲)칩 혼합(混合) 단층구성(單層構成) 보드의 박리저항(剝離抵抗)은 톱밥대조(對照)보드 보다 모두 낮았다. 그러나 비중(比重) 0.63의 사(絲)칩 구성보드는 KS F 3104의 100타입 기준 값인 1.5kgf/$cm^2$를 모두 상회(上廻) 하였고, 비중(比重) 0.72의 사(絲)칩 구성보드는 200타입의 기준값 3kgf/$cm^2$를 상회(上廻)하는 박리저항(剝離抵抗)을 나타냈다. 2층(層), 3층(層) 및 배향구성(配向構成)도 거의 모두 200타입의 기준값 3kgf/$cm^2$를 상회(上廻) 하였다. 9. 단층구성(單層構成)보드의 나사못유지력(維持力)은 사(絲)칩을 혼합 구성한 경우, 대체(大體)로 톱밥대조(對照)보드보다도 낮은 값을 나타냈다. 그러나, 2층(層) 및 3층구성(層構成)보드에서는 사(絲)칩 구성(構成)에 따른 감소경향(減少傾向)이 나타나지 않고 대체로 고른 나사못 유지력을 나타냈다. 또한, 사(絲)칩 배향사(配向絲) 구성(構成)보드에서는 사(絲)칩함량(含量) 9% 이하(以下)에서 거의 모두 톱밥대조(對照)보드 보다도 높은 나사못 유지력을 나타냈다.

• 한국산림과학회지
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• 제52권1호
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• pp.58-71
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• 1981

충남(忠南) 전북지방(全北地方) 적송림(赤松林)의 천이과정(遷移過程)을 연구(研究)하기 위하여 솔잎혹파리의 피해지속기간(被害持續期間)에 따라 피해극기지(被害極基地) (5년전(年前)에 피해발생(被害発生))인 공주(公州)(A), 피해지속지(被害持續地)(10년전(年前)에 피해발생(被害発生))인 부여(扶餘)(B), 피해회복지(被害回復地)(20년전(年前)에 피해발생(被害発生))로서 고창지역(高敞地域)(C)을 조사지역(調査地域)으로 설정(設定)하고, 각(各) 조사지역별(調査地域別)로 환경요인(環境要因)과 식생상태(植生狀態)를 調査하여, 환경요인(環境要因)과 식생상태(植生狀態), 삼림군집(森林群集)의 비교(比較), 식물상(植物相)의 변화(変化) 등(等)을 분석(分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다 1. 임분(林分)이 솔잎혹파리피해(被害)로 부터 회복(回復)되어 감에 따라 식생구성(植生構成)에 변화(変化)가 오고 대상수종(代償樹種)으로 발달(発達)된 참나무류(類)의 상대우점치(相対優点値)가 감소(減小)되었다. 그러나 본(本) 조사지역내(調査地域內)에서는 상수리나무의 상대우점치(相対優点値)가 다른 참나무류(類) 보다 높았다. 2. 솔잎혹파리피해(被害)가 지속(持續)됨에 따라 삼림군집(森林群集)의 종구성상태(種構成狀態)가 점차 다양(多樣)하여진다. 그후 피해(被害)가 회복(回復)됨에 따라 임분(林分)의 종구성상태(種構成狀態)는 단순화(单純化)되는 것으로 나타났다. 3. 상대밀도(相対密度) 및 상대우점치(相対優点値)의 상대치(相対値)에 의(依)한 식생천이(植生遷移)를 종합분석(綜合分析)한 결과(結果) 솔잎혹파리피해(被害)의 극심(極甚)에서 우점종(優点種)을 이루던 참나무류(類)가 피해(被害)로부터 회복(回復)되어감에 따라 그 값이 감소(減少)되고, 싸리류(類), 진달래류(類) 등(等)이 하층식생(下層植生)을 형성(形成)하는 삼림군집(森林群集)으로 변화(変化)하여 갔다. 4. 식생(植生)에 미친 토심(土深), 토양함수량(土壤含水量), 유기물함량(有機物含量), 그리고 유기물층(有機物層)의 두께는 본(本) 조사대상지(調査対象地)의 범위내에 있어서는 거의 같은 것으로 사료(思料)되었고 연평균강수량(年平均降水量)과 온도(温度)도 유사(類似)하였다고 본다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 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.