최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.
위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.
<인생나눔교실>은 인문학적 소양을 갖춘 은퇴세대가 멘토가 되어 후속 세대인 멘티에게 삶의 지혜와 방향을 제시하고 소통의 장을 만들어가는 사업이다. 이와 같은 사업의 평가들은 사업이 진행되는 단기간을 기준으로 하여 정량적, 정성적 평가를 수행하는 것이 일반적이다. 그러나 단기간의 평가는 실제 의미있는 효과를 예측하고 판단하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 <인생나눔교실>에서는 2017년과 2018년 영상추적조사를 통해 본 사업의 핵심 참여자의 질적 변화 추이를 살펴보고자 했다. 이를 위해 연구주제에 적합한 조사방법으로 인터뷰 영상 촬영, 촬영 현장 관찰, 가치부호화를 통한 질적연구방법론을 채택하였다. 결과 분석을 위해서는 인터뷰 내용에서 키워드를 추출, 가치부호화 작업을 진행한다. 이후 인문정신가치를 매칭시켜 변화양상을 확인하고 그 의미를 도출하는 이론적 방법을 활용하였다. 실질적으로 본 연구에서 진행한 연구가 추적조사임에도 불구하고 2년이라는 다소 짧은 시간 동안 변화된 양상을 분석했다는 점이 여전히 한계로 남는다. 하지만 국내외 문화예술교육 사업 분야의 추적조사를 위한 모형을 거의 찾아볼 수 없는 현 시점에 추적조사를 위해서 연구자들이 진행해야하는 방법론을 체계화하고 구체적인 적용 사례를 함께 제시했다는 점에서 유의미성을 찾을 수 있다.
본 연구에서는 정맥경유 역동적 간 조영 컴퓨터단층촬영 검사와 동맥경유 역동적 간 조영 컴퓨터단층촬영 검사의 영상의 질과 선량의 차이를 분석하고자 하였다. 간세포암종의 중재적 시술인 경도관동맥화학색전술 대상으로 정맥과 동맥 경유 역동적 간 조영 컴퓨터단층촬영 검사를 한 케이스를 후향적 블라인드 방법으로 신호대잡음비와 대조도대잡음비를 분석하였다. 또한 영상저장 및 전송체계에 저장된 Dose Length Product (DLP)값을 이용하여 유효선량을 구하여 두 검사의 선량 차이를 분석하였다. 신호대잡음비는 정맥경유 역동적 간 조영 컴퓨터단층촬영 검사가 간과 지라에서 높은 결과를 보였지만 대조도대잡음비는 동맥경유 역동적 간 조영 컴퓨터단층촬영 검사가 높았다. 하지만 DLP와 유효선량 비교에서는 두 검사 간 차이가 발생하지 않았다. 결론적으로 동맥경유 역동적 간 조영 컴퓨터단층촬영 검사가 정맥경유 역동적 간 조영 컴퓨터단층촬영 검사에 비해 선량차이가 발생하지 않으면서도 대조도대잡음비가 우수한 검사임을 확인하였다. 추가로 간세포암종의 중재적 시술에서 가장 중요한 부분이 섭식동맥의 구분이 명료한가에 대한 구분이 필요하기 때문에 간동맥의 삼차원 혈관조영 컴퓨터단층촬영 검사에 대한 분석이 필요하다고 사료된다.
본 연구는 묵논습지의 보전 복원과 탄소축적 기능 증진을 위한 학술적 근거를 제공하기 위해 수행되었다. 묵논습지의 시간적 변화를 분석하고 탄소감축을 목표로 묵논습지 유형분류체계를 구축하고자 하였다. 묵논습지의 유형은 탄소축적 기능에 주목하여 수문학적 환경, 식생, 탄소축적 등 세 가지 변수를 기준으로 분류되었다. 묵논습지의 유형은 수리수문 변수를 기준으로 물유입 포텐셜 높음과 낮음, 식생 변수로는 수생식물 우점과 육상식물 우점, 탄소축적 변수로는 유기물 생산과 토양 유기탄소 집적, 분해 등을 종합해 12개 유형으로 분류했다. 국토지리정보원이 제공하는 항공사진으로 분석한 묵논의 발달 시기는 일반적으로 2010~2015년경에 발생하였으나, 대전1(DJMN01) 묵논습지의 경우 1990년경에 영농이 중단되어 2010년 이후 자연습지와 유사한 구조를 보였다. 대전1(DJMN01) 묵논습지의 최근 40년간 토지피복의 변화는 전체적으로는 산림과 농경지의 비율이 높게 나타나고 있으며, 시간의 흐름에 따라 산림과 농경지가 매우 빠른 속도로 감소하면서 인공초지, 다른 형태의 산림 등의 피복유형으로 변화하는 경향이 있었다.
오늘상 국민소득이 증가하고 웰빙시대를 맞아 국민 주식(主食)인 쌀 브랜드에 관한 관심이 고조되고 있는 배경하에 쌀 공동브랜드의 브랜드 자산, 신뢰, 애착이 충성도에 미치는 영향의 관계를 분석한다. 연구방법은 선행연구의 검토하에 설문을 개발하고 연구가설을 설정하였다. 연구대상은 충남 ○○의 쌀 전업농가 163명에게 설문을 배포 및 회수하여 통계·분석하였다. 실증분석 결과는 첫째, 가설 1의 '소비자의 쌀 공동브랜드의 자산은 브랜드 신뢰에 통계적으로 유의미한(+) 영향을 미칠 것이다'는 쌀 브랜드의 지각된 품질과 원산지효과를 제외하고 인지도 및 이미지는 지지하였다. 특히 통계값의 크기로 볼 때, 인지도> 이미지보다 소비자의 신뢰에 대한 영향의 차이를 보였다. 둘째, 가설 2의 '소비자의 쌀 공동브랜드의 신뢰는 애착 및 충성도에 유의미한(+) 영향을 미칠 것이다'는 통계적으로 채택되었다. 여기서 브랜드 신뢰는 애착보다 충성도의 값이 높았다. 셋째, 가설 3의 '쌀 공동브랜드의 애착은 충성도에 유의미한(+) 영향을 미칠것이다'도 통계적 값에 따라 지지되었다. 전체 변수의 값은 브랜드 애착→충성도 영향>신뢰→충성도>신뢰→애착>인지도→신뢰>이미지→신뢰의 순으로 나타났다. 본 연구의 전략적 함의는 첫째, 시중에 유통되는 쌀 공동브랜드를 바라볼 때, 소비자들은 유통 쌀의 지각된 품질에 불신을 갖고 있음에 따라 생산농가는 소비자들에게 신뢰의 단서(GAP 등 국가인증마크의 획득, 팸투어)를 제공해야 한다. 둘째, 쌀 생산 원산지효과도 의문을 제기하므로 생산이력제/쌀 DNA 검증의 도입으로 쌀 품종의 혼입(단일미 유지)을 예방하는 조치가 요구된다.
최근 몇 년 동안 한국의 현실주의를 소재로 한 영화의 성세가 점점 높아지다. 현실주의 영화는 상업과 시장에 얽매이지 않고, 단순히 수용자 관람 욕구에 영합하지 않는다. 사회적 폭력과 냉혹한 현실을 반영해 관객이 영화를 볼 때 현실의 구조적 갈등을 살피고 생각하게 만드는 방향이다. 지난 칸 영화제에서 <기생충>은 3.3회지 최고점수의 압도적 우위에 힘입어 칸 최고 상금 종려수를 수상했다. 코미디 요소가 배어난 스릴러로 자리매김했지만, 우리 계층 대립의 삶의 겉모습을 기생적인 방식으로 관객들 앞에 선보여 현실주의 영화의 미학적 가능성과 예술성을 높인 동시에, 영화의 미적 가치를 극대화한 영화다. 영화의 기술과 문학의 본질에 전념하면서, 현실생활이 계급적 반대와 현실에 대한 사고를 다룬 훌륭한 작품에 주목하면서, 본문은 <기생충> 영화의 내용, 형식과 창작수법 면에서 사고하고 분석하였으며 시장과 제도의 수요하에 영상언어에 대한 현실주의 영화의 끊임없는 탐구와 시도, 변환되는 새로운 미학표현을 탐구하였다.
Sheena Kim;Jeongin Choi;Eun Sol Kim;Gi Beom Keum;Hyunok Doo;Jinok Kwak;Sumin Ryu;Yejin Choi;Sriniwas Pandey;Na Rae Lee;Juyoun Kang;Yujung Lee;Dongjun Kim;Kuk-Hwan Seol;Sun Moon Kang;In-Seon Bae;Soo-Hyun Cho;Hyo Jung Kwon;Samooel Jung;Youngwon Lee;Hyeun Bum Kim
농업과학연구
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제50권4호
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pp.809-815
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2023
This study was conducted to find out the correlation between meat quality and muscle fat ratio in pork part meat (pork belly and shoulder butt) using CT (computed tomography) imaging technique. After 24 hours from slaughter, pork loin and belly were individually prepared from the left semiconductors of 26 pigs for CT measurement. The image obtained from CT scans was checked through the picture archiving and communications system (PACS). The volume of muscle and fat in the pork belly and shoulder butt of cross-sectional images taken by CT was estimated using Vitrea workstation version 7. This assemblage was further processed through Vitrea post-processing software to automatically calculate the volumes (Fig. 1). The volumes were measured in milliliters (mL). In addition to volume calculation, a three-dimensional reconstruction of the organ under consideration was generated. Pearson's correlation coefficient was analyzed to evaluate the relationship by region (pork belly, pork shoulder butt), and statistical processing was performed using GraphPad Prism 8. The muscle-fat ratios of pork belly taken by CT was 1 : 0.86, while that of pork shoulder butt was 1 : 0.37. As a result of CT analysis of the correlation coefficient between pork belly and shoulder butt compared to the muscle-fat ratio, the correlation coefficient was 0.5679 (R2 = 0.3295, p < 0.01). CT imaging provided very good estimates of muscle contents in cuts and in the whole carcass.
연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.
본 연구는 폴리아의 문제해결 단계에 따라 풀이를 제공하는 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 제작하여 수학적 성능을 검증하였다. 우선 맞춤형 챗봇 베타 버전을 제작하여 수학적 성능을 검증한 후 대표적인 오류를 수정하여 최종 맞춤형 챗봇을 완성하였다. 완성된 맞춤형 챗봇은 초등 수학 6학년 교과서에 제시된 이미지 형태의 65개 문제 중 평균 약 57.8개를 옳게 해결하여 약 89.0%의 정답률을 보였으며, 베타 버전에 비해 약 4%p 높은 정답률을 나타냈다. 또한 그림이 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하지 않는 50개 문제의 경우 평균 45.5개를 옳게 해결하여 약 91.0%의 정답률을 보였다. 완성된 맞춤형 챗봇의 답변 중 대표적인 오류는 문제 인식 오류이며, 문제에 인식하기 어려운 그림이 사용되었거나 문제 구성이 복잡한 경우에 해당 오류가 나타났다. 다음으로 개념 혼동 오류, 문제 이해 오류 등이 나타났다. 본 연구에서 개발한 문제해결 맞춤형 챗봇은 범용적인 챗봇인 ChatGPT보다 우수한 수학적 성능을 보였다. 또한 학년 수준에 적절하도록 풀이 과정의 조정이 가능하여 학생 개별화 맞춤형 지도에 활용할 수 있으며, 누구나 제작이 가능하여 교사 개인별 수업 보조 등 수학교육에서의 다양한 활용 가능성을 엿볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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