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CT 스캔에서의 미적분학적 기법 적용2025.01.291. CT 스캔의 원리 CT 스캔은 X선 투과와 감지를 통해 신체 내부의 단면 이미지를 생성합니다. X선이 신체를 통과하면서 내부 구조를 파악하고, 여러 각도에서 촬영된 이미지 데이터를 사용해 신체 내부의 단면 이미지를 재구성합니다. 2. 적분의 적용 CT 스캔에서 단면 이미지를 재구성하기 위해 사용되는 대표적인 수학적 기법은 라돈 변환입니다. 라돈 변환은 함수의 적분을 통해 2차원 함수의 투영 데이터를 계산하는 방법입니다. 이를 통해 각 지점에서의 흡수 계수를 계산할 수 있습니다. 단면 이미지를 재구성하기 위해서는 라돈 변환의 역...2025.01.29
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텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
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자기 자신의 이미지를 시각, 청각, 동작 이미지로 분석하고, 직장 매너에 대해 사례를 들어 자세히 설명하시오2025.01.251. 시각 이미지 분석 시각 이미지는 외모와 옷차림, 표정 등을 포함한다. 외모는 첫인상을 결정짓는 중요한 요소이며, 깨끗하고 단정한 외모는 신뢰감을 준다. 옷차림은 상황에 맞는 적절한 복장이 필요하며, 이는 전문성을 나타낸다. 표정은 상대방에게 감정을 전달하는 중요한 수단으로, 밝고 긍정적인 표정은 호감을 준다. 시각 이미지를 잘 관리하는 것은 직장에서의 신뢰를 형성하는 데 중요한 역할을 한다. 2. 청각 이미지 분석 청각 이미지는 목소리 톤, 말투, 언어 사용 등을 포함한다. 목소리 톤은 상대방에게 안정감이나 불안감을 줄 수 있...2025.01.25
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딥러닝을 이용한 이미지 세그멘테이션과 디노이징2025.05.051. 이미지 세그멘테이션 이미지 세그멘테이션은 이미지를 픽셀 단위로 끊어 분류하는 문제입니다. 신경망을 학습시켜 각 픽셀이 어떤 범주에 해당하는지 예측하도록 합니다. 2. 이미지 디노이징 이미지 디노이징은 이미지에 섞인 노이즈를 걸러 흐린 이미지를 선명하게 하는 문제입니다. 3. U-Net U-Net은 이미지 세그멘테이션과 디노이징을 위한 대표적인 딥러닝 모델입니다. 인코더-디코더 구조를 가지며, 인코더에서 추출한 특징을 디코더에서 참조할 수 있어 정보 복원에 도움이 됩니다. 하지만 설계 자유도가 낮고 메모리가 많이 필요한 단점이 ...2025.05.05
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초보자도 할 수 있는 개인 사진과 ChatGPT를 활용한 미드저니 프롬프트 생성 방법2025.01.161. 미드저니 미드저니는 대표적인 AI를 활용한 이미지 생성 도구입니다. 미드저니에서 이미지를 만들기 위해서는 프롬프트를 작성해서 입력해야 합니다. 하지만 원하는 이미지를 생성하기 위해서는 프롬프트의 정교함이 필요합니다. 전문가가 아닌 초보자들의 경우 프롬프트를 만드는데 한계가 있을 수 있습니다. 이러한 이유로 ChatGPT를 활용한 프롬프트를 만드는 방법이 선호되고 있습니다. 2. ChatGPT를 활용한 미드저니 프롬프트 생성 ChatGPT를 활용하여 미드저니 프롬프트를 만드는 방법은 다음과 같습니다. 1. ChatGPT에 접속하...2025.01.16
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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14
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부경대 전자공학과 객체지향프로그래밍 과제2(얼굴 인식)2025.05.101. 얼굴 인식 알고리즘 구현 이 과제는 OpenCV2 라이브러리를 사용하여 웹캠으로 캡처한 얼굴 이미지를 데이터셋으로 구축하고, 이를 이용해 딥러닝 학습을 수행하여 얼굴을 인식하는 것을 목적으로 합니다. 과제 수행을 위해 3단계로 나누어 진행하였습니다. 첫째, 웹캠으로부터 얼굴 이미지를 캡처하여 데이터셋을 구축하였습니다. 둘째, OpenCV의 내장 메서드를 사용하여 데이터셋으로부터 학습을 수행하고 학습 모델을 생성하였습니다. 셋째, 생성된 학습 모델을 이용하여 실시간 비디오 화면에서 얼굴을 인식하고 정확도를 표시하였습니다. 이 과...2025.05.10
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포토샵 배우기_라쏘툴(Lasso Tool)2025.05.031. 라쏘툴(Lasso Tool) 라쏘툴은 사각형이나 원이 아닌 비정형 이미지를 마우스 드래그로 선택하여 편집할 수 있는 이미지 도구입니다. 기본 올가미툴, 다각형 올가미툴, 자석올가미툴 등 총 3가지 종류가 있습니다. 기본 올가미툴은 마우스 드래그로 선택하는 방식이며, 다각형 올가미툴은 클릭으로 점을 찍어 선택 영역을 지정합니다. 자석올가미툴은 색상, 명도, 채도 차이를 인식하여 자동으로 윤곽선을 따라 선택하는 기능이 있습니다. 자석올가미툴에는 폭, 대비, 빈도수 등의 옵션이 있어 선택 영역을 조정할 수 있습니다. 1. 라쏘툴(L...2025.05.03
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롤랑 바르트의 신화학에 기반한 스위스 시계 산업 분석2025.01.201. 스위스 시계 산업의 역사적 배경 스위스 시계 산업은 16세기로 거슬러 올라가는 깊은 역사를 가지고 있다. 16세기 중반, 개신교 종교 개혁의 일환으로 장 칼뱅이 제네바에 정착하면서 금과 보석을 사용하는 화려한 장신구를 금지하자, 기존의 장신구 세공인들이 시계 제작으로 전환하게 된다. 이를 계기로 제네바는 시계 제조의 중심지로 발전하게 된다. 17세기 말까지 제네바에는 약 300명의 시계 제작자가 활동했으며, 이는 스위스 시계 산업의 기반을 마련했다. 18세기에는 스위스의 주라 지역에서 시계 제조가 활발하게 이루어졌다. 이 지역...2025.01.20
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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정2025.05.091. R-CNN 딥러닝 기법 R-CNN은 object detection 분야에서 널리 사용되는 기법으로, 이미지 내 물체를 인식하고 분류하는 과정을 거치는 방식이다. R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 등이 대표적인 R-CNN 기법이다. R-CNN은 region proposal, CNN 입력, SVM 분류, 바운딩 박스 보정 등의 단계를 거치며, Fast R-CNN과 Faster R-CNN은 이러한 단계를 개선하여 성능을 향상시켰다. 2. 차량 간 거리 추정 본 과제에서는 R-CNN을 이용하여 영상 이미지에서 ...2025.05.09
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