• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.230-239
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• 2003

본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 영역을 추출하여 얼굴의 지역적 특징이 잘 반영되는 투영 벡터를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 얼굴의 외곽 형상은 사람에 따라 비슷한 모양을 나타내므로 구분하는데 어려움이 많다. 그러나 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 갖고 있으므로, 코로부터 일정 깊이 값에 대한 영역을 추출하면 사람마다 다른 형상이 추출 될 수 있다. 얼굴 내에서 가장 높은 코를 먼저 추출한 후, 이를 기준으로 깊이 값을 취하면, 코를 포함한 얼굴 내의 등고선 영역을 추출하였다. 이 영역 또한 비슷한 형상을 나타낼 수 있으므로, 논문에서는 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 잘 반영되는 통계적 성질의 투영 벡터 방법을 사용하여 특징 벡터를 추출하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이터 베이스에 대하여 각각 두개의 깊이 데이터에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험 결과 5위 이내의 인식률이 94.3%로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.549-555
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• 2019

최근 AV 벤더들의 악성코드 동향 보고서에 따르면 신종, 변종 악성코드의 출현 개수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 분석 속도가 떨어지는 수동적 분석방법을 대체하고자 기계학습을 적용하는 악성코드 분석 연구가 활발히 연구되고 있다. 하지만 지도학습기반의 기계학습을 이용할 때 많은 연구에서 AV 벤더가 제공하는 신뢰성이 낮은 악성코드 패밀리명을 레이블로 사용하고 있다. 이와 같이 악성코드 레이블의 낮은 신뢰성 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 레이블링 기법인 "Unified Labeling"을 소개하고 나아가 Fine-grained 방식의 특징 분석을 통해 악성 행위 유사성을 검증한다. 본 연구의 검증을 위해 다양한 기반의 클러스터링 알고리즘을 이용하여 기존의 레이블링 기법과 비교하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제31권7호
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• pp.949-955
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• 2021

Previously, our research group isolated Bifidobacterium breve IDCC4401 from infant feces as a potential probiotic. For this study, we evaluated the safety of B. breve IDCC4401 using genomic and phenotypic analyses. Whole genome sequencing was performed to identify genomic characteristics and investigate the potential presence of genes encoding virulence, antibiotic resistance, and mobile genetic elements. Phenotypic analyses including antibiotic susceptibility, enzyme activity, production of biogenic amines (BAs), and proportion of D-/L-lactate were evaluated using E-test, API ZYM test, high-performance liquid chromatography (HPLC), and D-/L-lactic acid assay respectively. The genome of B. breve IDCC4401 consists of 2,426,499 bp with a GC content of 58.70% and 2,016 coding regions. Confirmation of the genome as B. breve was provided by its 98.93% similarity with B. breve DSM20213. Furthermore, B. breve IDCC4401 genes encoding virulence and antibiotic resistance were not identified. Although B. breve IDCC4401 showed antibiotic resistance against vancomycin, we confirmed that this was an intrinsic feature since the antibiotic resistance gene was not present. B. breve IDCC4401 showed leucine arylamidase, cystine arylamidase, α-galactosidase, β-galactosidase, and α-glucosidase activities, whereas it did not show production of harmful enzymes such as β-glucosidase and β-glucuronidase. In addition, B. breve IDCC4401 did not produce any tyramine, histamine, putrescine, cadaverine, or 2-phenethylamine, which are frequently detected BAs during fermentation. B. breve IDCC4401 produced 95.08% of L-lactate and 4.92% of D-lactate. Therefore, our findings demonstrate the safety of B. breve IDCC 4401 as a potential probiotic for use in the food industry.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.15-24
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• 2020

본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.87-92
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• 2022

이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4065-4083
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• 2021

Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.

• 한국재료학회지
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• 제32권8호
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• pp.345-353
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• 2022

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO₄ nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제32권12호
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• pp.1553-1560
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• 2022

A Gram-stain-negative, rod-shaped bacterial strain, JC4^T, was isolated from a freshwater sample and determined the taxonomic position. Initial identification based on 16S rRNA gene sequences revealed that strain JC4^T is affiliated to the genus Mucilaginibacter with a sequence similarity of 97.97% to Mucilaginibacter rigui WPCB133^T. The average nucleotide identity and digital DNA-DNA hybridization values between strain JC4^T and Mucilaginibacter species were estimated below 80.92% and 23.9%, respectively. Strain JC4^T contained summed feature 3 (C_16:1 ω7c and/or C_16:1 ω6c) and iso-C_15:0 as predominant cellular fatty acids. The dominant polar lipids were identified as phosphatidylethanolamine, one unidentified aminophospholipid, one unidentified phospholipid, and two unidentified lipids. The respiratory quinone was MK-7. The genomic DNA G+C content of strain JC4^T was determined to be 42.44%. The above polyphasic evidences support that strain JC4^T represents a novel species of the genus Mucilaginibacter, for which the name Mucilaginibacter aquariorum sp. nov. is proposed. The type strain is JC4^T (= KCTC 92230^T = LMG 32715^T).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.85-93
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• 2023

소프트웨어 버스마크란 프로그램의 소스 코드가 없는 상태에서도 바이너리 파일로부터 추출 가능한 소프트웨어에 내재된 고유한 특징을 의미한다. 사람의 유전자처럼 유사도를 수치로 계산할 수 있기 때문에 소프트웨어 도용과 복제 여부를 판단하는데 사용할 수 있다. 본 논문에서는 유니티를 이용하여 개발된 안드로이드 애플리케이션에 대한 새로운 버스마크 기법을 제안한다. 유니티 기반 안드로이드 애플리케이션은 C# 언어를 이용하여 코드를 작성하며 프로그램의 핵심 로직은 DLL 모듈에 포함되기 때문에 일반적인 안드로이드 애플리케이션과는 다른 방법으로 접근해야 한다. 본 논문에서 제안한 유니티 버스마크 추출 및 비교 시스템을 구현하여 신뢰도와 강인도를 평가하였다. 평가 결과에 의해서 유니티 버스마크 기법은 유니티 기반으로 제작된 안드로이드 애플리케이션의 코드 도용이나 불법 복제를 예방하는데 효과가 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권11호
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• pp.1448-1456
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• 2023

A Gram-positive, non-motile, and non-spore-forming lactic acid bacterium, designated as BK2^T, was isolated from kimchi, a Korean traditional fermented vegetable food, and the taxonomic characteristics of strain BK2^T, along with strain LMG 11983, were analyzed. Both strains optimally grew at 30℃, pH 7.0, and 1.0% NaCl. Cells of both strains were heterofermentative and facultatively anaerobic rods, demonstrating negative reactions for catalase and oxidase. Major fatty acids (>10%) identified in both strains were C_18:1 ω9c, C_16:0, and summed feature 7 (comprising C_19:1 ω6c and/or C_19:1 ω7c). The genomic DNA G+C contents of both strains were 44.7 mol%. The 16S rRNA gene sequence similarity (99.9%), average nucleotide identity (ANI; 99.9%), and digital DNA-DNA hybridization (dDDH; 99.7%) value between strains BK2^T and LMG 11983 indicated that they are different strains of the same species. Strain BK2^T was most closely related to Weissella confusa JCM 1093^T and Weissella cibaria LMG 17699^T, with 100% and 99.4% 16S rRNA gene sequence similarities, respectively. However, based on the ANI and dDDH values (92.3% and 48.1% with W. confusa, and 78.4% and 23.5% with W. cibaria), it was evident that strain BK2^T represents a distinct species separate from W. confusa and W. cibaria. Based on phylogenetic, phenotypic, and chemotaxonomic features, strains BK2^T and LMG 11983 represent a novel species of the genus Weissella, for which the name Weissella fermenti sp. nov. is proposed. The type of strain is BK2^T (=KACC 22833^T=JCM 35750^T).