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스마트 팜을 위한 분할 인식 심층 합성곱 신경망 기반의 사과나무 잎사귀 질병 인식
유희진(Hee-Jin Yu),손창환(Chang-Hwan Son) 한국정보기술학회 2019 Proceedings of KIIT Conference Vol.2019 No.6
이 논문에서는 분할 인식 심층 합성곱 신경망 기반의 사과나무 잎사귀 질병을 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 주된 아이디어는 잎사귀 질병이 존재하는 영역이 잎사귀 안에 포함되는 반면 배경 영역에서는 질병과 관련된 정보가 없다는 것이다. 이 아이디어를 실현하고자 본 논문에서는 두 종류의 서브네트워크를 제시하고자 한다. 하나는 입력 영상을 배경 영역, 잎사귀 영역, 질병 영역으로 분할하기 위한 영상분할 서브네트워크이고 다른 하나는 입력 영상으로부터 질병의 종류를 예측하는 영상인식 서브네트워크이다. 실험 결과를 통해서, 예측된 영상분할 맵을 사용함으로써 기존의 VGG 네트워크에 비해 약 9%의 정인식률을 개선할 수 있었다. A new method of recognizing apple leaf diseases via segmentation-aware deep convolutional neural network is proposed in this paper. The main idea is that leaf diseases exist in the leaf area, whereas background region has no information related to leaf diseases. To realize this idea, two subnetworks are designed. One is for the division of input image into background, leaf area, and disease area, and the other is for the prediction of leaf disease types. The experimental results show that correct recognition accuracy can be increased by 9% by using the predicted image segmentation map, compared to the VGG network.
유희진(Hee Jin Yu),이기택(Ki Teak Lee),이규희(Gyu Hee Lee),오만진(Man Jin Oh) 한국식품영양과학회 2006 한국식품영양과학회지 Vol.35 No.10
Structured lipid (SL) containing conjugated linoleic and caproic acid was produced from soybean oil through lipase-catalyzed reaction, and its oxidative stability was compared. When heated at 60℃ or 150℃, soybean oil as control was more susceptible to oxidation than SL. When the antioxidants, such as ascorbyl palmitate, tea polyphenol, alpha-tocopherol, and rosemary extract, were added in SL, the induction periods of each antioxidant treats in SL were increased. The tea polyphenol showed the most effective antioxidant activity among them. When the emulsion form with SL was heated from oxidation, its oxidation stability was reduced compared to SL. The oxidation stability were also observed in photooxidation of SL.
유희진(Hee-Jin Yu),손창환(Chang-Hwan Son),이동혁(Dong-Hyuk Lee) 한국정보기술학회 2018 Proceedings of KIIT Conference Vol.2018 No.11
이상기온, 기후재해, 대기오염, 바이러스 등으로 인한 농작물의 질병은 생산량 저하 및 품질저하와 같은 농업 전반에 걸쳐 경제적인 손실을 안겨준다. 이러한 피해를 감소하기 위해, 카메라 센싱 기반으로 농작물의 질병을 사전에 진단할 수 있다면, 질병에 따른 조기 예방 및 대응, 더 나아가 대책수립을 마련할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 작물의 질병 진단을 위한 딥 러닝 기반의 영상 인식을 제안하고자 한다. 특히 사과나무 잎사귀에 대한 제안한 기법 중 다중 스트림 네트워크 기반의 사과나무 잎사귀에 대한 질병 진단 기법이 가장 높은 결과인 96.58%의 정인식률을 달성하였다.
유희진 ( Hee-jin Yu ),문지영 ( Ji-young Moon ),손효정 ( Hyo-jeong Son ),장세은 ( Se-eun Jang ),이경준 ( Kyung-june Lee ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
스마트폰 모바일 앱을 이용한 범죄 예방 시스템은 다양하게 제안되고 개발되어 왔으나, 생활 안전의 유지를 위한 경찰 등 공공 서비스를 위한 인력은 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 스마트폰 이용자가 “범죄예방 이론”에 따라 “범죄 취약환경에 및 감시 등 방어기제 부재” 상황에서 신속하게 벗어날 수 있도록 도움을 주는 앱 시스템 필요성 인식에 따라 “긴급 상황 인식 및 자동 알림 신고 앱시스템”을 기획하여 개발한 결과를 기술하였다.
스마트 팜을 위한 분할 인식 심층 합성곱 신경망 기반의 사과나무 잎사귀 질병 인식
유희진(Hee-Jin Yu),손창환(Chang-Hwan Son) 한국정보기술학회 2019 한국정보기술학회논문지 Vol.17 No.6
A new method of recognizing apple leaf diseases via segmentation-aware deep convolutional neural network is proposed in this paper. The main idea is that leaf diseases exist in the leaf area. To realize this idea, two subnetworks are designed. One is for the division of input image into background, leaf area, and disease area, and the other is for the prediction of leaf disease types. The two subnetworks have architecture types of the encoder-decoder network and the VGG network, respectively, and then trained separately via transfer learning. Next, the two types of subnetworks are combined through a concatenation layer. In other words, to train the entire network in an end-to-end manner, the predicted image segmentation map is stacked on the top of the input image through the concatenation layer, and then fed into the image classification subnetwork. The experimental results show that correct recognition accuracy can be increased by 9% by using the predicted image segmentation map, compared to the VGG network.
충돌수를 이용한 파이프라인 데이타패스 합성 스케쥴링 알고리즘
유동진(Yu Dong Jin),유희진(Yoo Hee Jin),박도순(Park Do Soon) 한국정보처리학회 1998 정보처리학회논문지 Vol.5 No.11
As this paper is a scheduling algorithm for the synthesis of a pipelined datapath under resource constraints in high level synthesis, the proposed heuristic algorithm uses a priority function based on the collision count of resources. In order to schedule the pipelined datapath under resource constraints, we define the collision count and the priority function based on the collision count, a number of resource, and the mobility of operations to resolve a resource collision. the proposed algorithm supports chaining, multicycling, and structural pipelining to design the realistic hardware. The evaluation of the performance is compared with other systems using the results of the synthesis for a 16 point FIR filter and a 5th order elliptic wave filter, where in most cases, the optimal solution is obtained.