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광고학_1~4주에서 배운 교과 내용을 중심으로 광고를 하나 정해서 광고의 종류가 무엇이며, 어떤 기능을 갖는지를 작성하여 제출하시오.2025.01.241. 제품 광고(Product Advertising) 애플의 아이폰 광고는 대표적인 제품 광고(Product Advertising)로 분류될 수 있다. 제품 광고는 특정 제품이나 서비스의 판매를 촉진하기 위해 제작된 광고로, 소비자에게 제품의 특징, 장점, 그리고 사용 가치를 전달하는 것을 목적으로 한다. 이 광고에서는 아이폰의 새로운 기능과 디자인을 강조하며, 소비자들이 아이폰을 구매하도록 유도하고 있다. 2. 이미지 광고(Image Advertising) 이 광고는 단순히 제품의 기능만을 홍보하는 것이 아니라, 애플이라는 브랜드...2025.01.24
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AI 기반 효소 예측 기술 DeepEC 발표2025.01.031. AI 합성곱 신경망 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류입니다. CNN은 원본 이미지를 단순화, 변형, 샘플링하는 과정을 통해 효과적으로 이미지 특징을 추출할 수 있습니다. 2. 효소 예측 기술 'DeepEC' DeepEC은 4개의 EC 번호와 138만 8,606개의 단백질 서열 빅데이터를 학습한 딥러닝 기술입니다. 3개의 CNN을 주요 예측 기술로 사용하여 EC 번호를 예측하며, 예측에 실패할 경우 서열 ...2025.01.03
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영상검사 X-ray, CT, MR 검사의 특징 및 차이점2025.01.141. X-ray(방사선 치료) X-ray는 고에너지 방사선을 형성하는 감마선을 이용하여 체내 구조를 사진으로 찍는 과정입니다. 뼈, 치아, 종양 같은 치밀조직에 의해 흡수되어 밝은 색의 이미지가 생성됩니다. 주로 폐 병변, 치과, 유방촬영, 골절진단, 소화계통, 호흡계통, 비뇨계통 검사에 사용됩니다. 단점은 장기의 영상이 겹쳐 혼동이 올 수 있고, 방사선이 돌연변이와 암의 원인이 될 수 있습니다. 2. CT(컴퓨터 촬영, computed tomography) CT는 X-ray를 더 세밀하게 적용하는 방식입니다. 원통 모양의 기계로 ...2025.01.14
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CNN을 이용한 이미지 분류-일반 농산물과 GMO의 구분2025.01.281. GMO 농산물 구분 연구에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 일반 농산물과 GMO 농산물을 구분하는 방법을 제안하고 있습니다. 연구자는 샤인머스캣 잎과 포도 잎의 이미지를 수집하여 CNN 모델을 학습시켰고, 이를 통해 약 68%의 정확도로 GMO와 일반 농산물을 구분할 수 있었습니다. 이를 통해 소비자들이 GMO 식품 여부를 쉽게 확인할 수 있도록 하고자 하였습니다. 2. 딥러닝을 이용한 이미지 분류 연구에서는 딥러닝 기술 중 하나인 CNN을 활용하여 이미지 분류 문제를 해결하고자 하였...2025.01.28
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인공신경망의 작동 원리 및 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식2025.01.141. 인공신경망의 작동 원리 인공신경망은 뇌 속 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터로 구현한 정보 처리 시스템이다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 입력값과 가중치의 곱을 활성화함수에 넣어 출력값을 생성한다. 행렬곱을 이용하여 가중치 계산을 수행하며, 오차 역전파를 통해 가중치를 업데이트하여 학습을 진행한다. 학습률은 신경망 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 2. 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식 MNIST 데이터베이스의 숫자 손글씨 데이터를 이용하여 3계층 신경망 모델을 구현하였다. 초기화, 학습, 질의의 3...2025.01.14
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한국공학대학교(한국산업기술대학교) 컴퓨터공학과 족보 영상처리2025.01.141. 디지털 영상처리 디지털 영상처리란 디지털 이미지 신호를 처리하는 기술입니다. 영상 신호를 처리하는 영역에는 화질 개선, 객체 검출 및 추적, 영상 압축 등이 있으며 이러한 기술들은 다양한 분야에 활용됩니다. 2. 컨벌루션 컨벌루션은 입력 이미지에 마스크를 적용하여 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. 평균 마스크를 이용한 컨벌루션을 통해 이미지의 블러링 효과를 줄 수 있습니다. 3. 히스토그램 평활화 히스토그램 평활화는 이미지의 명암 분포를 균일하게 만들어 대비를 향상시키는 기술입니다. 이를 통해 이미지의 가시성을 높일 수 있...2025.01.14
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포토샵 배우기_지우개툴,도장툴2025.05.111. 지우개 툴(Eraser Tool) 지우개 툴은 이미지를 지우는 도구로, 기본 지우개 도구, 배경 지우개 도구, 자동 지우개 도구 등 3가지 종류가 있다. 기본 지우개 툴은 이미지를 원하는 대로 지울 수 있으며, 배경색 지우개 툴은 이미지가 여러 레이어로 구성된 경우 배경을 투명하게 지울 수 있다. 마술 지우개 툴은 선택한 영역만 지워지는 도구로, 이미지 합성 시 부자연스러운 경계선을 연결할 수 있다. 2. 도장 툴(Clone Stamp Tool) 도장 툴은 특정 영역을 복제하여 다른 영역에 적용할 수 있는 도구이다. 클론 스탬...2025.05.11
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소프트웨어개발실무 ) 논문 내용 정리 - Going deeper with convolution2025.04.281. GoogLeNet GoogLeNet은 22개의 계층으로 이루어진 깊은 네트워크로, 분류와 검출 부문에 출하되었다. GoogLeNet의 매개변수는 최고의 정확도를 보이며, 2년 전 ILSVRC 14 대회에서 우승한 Krizhevsky의 아키텍처보다 12배나 적게 매개변수를 이용하였지만, 훨씬 향상된 정확도를 보인다. GoogLeNet은 효율을 극대화한 DNN 아키텍처로, 인셉션이라는 코드 이름의 컴퓨터 비전을 위한 것이다. 인셉션 모듈의 형식을 취하며 새로운 조직 level을 소개하고, 네트워크의 깊어진 깊이를 제시한다. 2. ...2025.04.28
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머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력2025.01.261. Fashion MNIST 데이터셋 Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다. 2. 데이터 전처리 데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정...2025.01.26
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스마트폰을 이용한 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발2025.01.231. 패턴인식 시스템의 구성요소와 처리 절차 패턴인식 시스템은 데이터로부터 유의미한 패턴을 인식하고 분류하는 기술로, 데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 분류기 설계, 결과 해석의 다섯 가지 주요 구성 요소로 이루어진다. 이러한 구성 요소와 처리 절차는 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발에 필수적인 기반을 제공한다. 2. 음식물 인식 애플리케이션 개발 시 고려사항 음식물 인식 및 칼로리 분석 애플리케이션 개발 시 고려해야 할 사항으로는 높은 인식 정확도, 사용자 친화적인 인터페이스, 데이터 보안과 프라이버시, 다양한 음식...2025.01.23
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