• 한국산림과학회지
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• 제84권4호
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• pp.424-431
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• 1995

이 연구는 open-top chamber내에서 오존 가스에 폭로시킨 느티나무(Zelkova serrata Makino)의 저항성과 생리적 반응을 구명하기 위하여 수행되었다. 화분에 심어 4월에서 8월까지 온실에서 키운 1년생 느티나무 묘목을 야외에 설치한 두개의 open-top chamber(직경2m, 높이2m)에 70본씩 나누어 넣은 후, 한 chamber는 오존 가스 처리구로, 다른 chamber는 대조구로 실험에 이용하였다. 오존 가스 처리구에는 하루 5시간씩(10.00 AM-15.00 PM) 23일 간 0.1ppm 농도의 오존을 폭로하였으며, 대조구는 일반 대기에 노출시켰다. 오존 가스에 폭로 후 2일, 3일, 혹은 5일마다 각 chamber에서 10본씩의 묘목을 임의로 꺼내어 엽록소 a, b의 양, 총엽록소의 양, ${\beta}$-카로틴의 함량을 측정하였다. 광합성량은 가스교환 chamber 내에서 이산화탄소 흡수량으로 측정하였으며, 호흡량은 암흑에서 산소 흡수량으로 측정하였고, SOD(superoxide dismutase)는 xanthine oxidase방법으로 측정하였다. 오존 폭로 14일 후에 물에 젖은 듯한 반점의 가시적 피해가 나타나기 시작하였으며, 오존 가스는 성엽의 노화를 촉진시켰다. 오존에 폭로시킨 지 이틀 후에 엽록소 a, b의 양은 각각 17%, 31% 감소하였으며, 엽록소 b의 감소 속도가 엽록소 a의 감소 속도보다 빨랐다. ${\beta}$-카로틴은 오존에 폭로시킨 지 이틀 후에 25%가 감소하였으나, 시간이 지남에 따라 회복되는 것으로 나타났다. 광합성 능력은 오존 처리구에서 45% 감소하였고, 호흡량은 28% 증가하였다. SOD활성은 오존 폭로 4일 후부터 증가하여 7일 만에 대조구의 285%에 도달하였다가 이후 다시 감소하여 가시적 피해가 나타나는 시기부터 대조구보다 더 낮은 활성을 보였다. 느티나무 묘목은 오존에 의하여 비교적 민감하게 피해를 받으며, SOD 활성은 오존 폭로에 대하여 초기 방어기작으로 나타나는 생리적 지표라고 결론 짓는다.

• 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.