• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-118
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• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.84-90
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• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.99-107
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• 2023

최근 건설 현장의 안전사고 비율은 전체 산업에서 가장 높은 비중을 차지한다. 인공지능 기술을 건설 현장에 접목하기 위해서는 기초 학습 자료로 활용될 수 있는 데이터셋 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 실제 현장 확보를 통해 원천 데이터를 수집하였으며, 토목 현장에서 주로 운용되고 있는 주요 건설장비 객체를 선정하고 약 9만장의 정지영상 데이터셋 가공을 통해 최적의 학습 데이터셋 구축을 완료하였다. 또한, 객체 인식분야의 대표적인 모델인 YOLO를 활용하여 구축된 데이터의 검증 작업을 수행하였고 90 % 근접한 검출 성능을 확인해 데이터 신뢰성을 확보하였다. 본 연구에서 사용되는 학습 데이터셋은 공공데이터포털에서 활용 가능하도록 공개를 완료하였다. 본 데이터셋은 향후 건설안전 분야의 객체 인식 기술의 건설현장 적용을 위한 기반 데이터로 활용 가능하리라 판단된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.206-207
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• 2023

지능형 해상교통정보서비스는 해상교통 안전을 위한 서비스들을 제공하고 있지만, 선박들의 제원과 적재량 차이로 인해 선박 복원력 이상 판단 방법은 일반화하지 못하였다. 이번 연구에서는 선박 복원성 계산을 위한 경사계 및 GPS 데이터의 수집, 가공 방법을 정립하였다. 또한 실 해역의 기상요인을 반영하지 못하는 근사적 GM 계산에서 벗어나, 각기 선박 특성 및 외력을 반영할 수 있는 데이터 과학 알고리즘을 통해 선박 운항 상태를 실시간 판별할 수 있는 모델을 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.43-52
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• 2023

고무생산업체에서 생산된 고무는 레오미터 측정을 통해 품질 적합성 검사가 이루어진 후, 자동차 부품을 위한 2차 가공으로 이어진다. 그러나 레오미터 검사는 인간에 의해 진행되고 있으며, 숙련된 작업자에게 매우 의존적이라는 단점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 레오미터 품질 검사 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 레오미터의 시간적, 공간적 특성을 활용하기 위해 LSTM과 CNN을 조합하였고, 각 고무의 배합재료를 보조(Auxiliary) 데이터 입력으로 사용해 하나의 모델에서 다양한 고무 제품의 품질 적합성 검사가 가능하도록 구현하였다. 제안된 기법은 30,000개의 데이터셋으로 그 성능을 학습 및 검사하였으며, 평균 f1-점수를 0.9942 달성하여 그 우수성을 증명하였다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2023년도 임시총회 및 춘계학술대회
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• pp.4-4
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• 2023

다국적 제약회사에서 생산되는 제약화합물은 인간의 질병치료 뿐만 아니라 가축의 생산성을 향상시키는 물질으로도 활발하게 생산되는데 육우의 성장을 촉진하는 기능성 화합물들도 많이 있다. 북미에서 생산되는 소고기의 약 80%가 1번 이상의 성장촉진기술들이 활용되고 있다고 보고된다. 고기소로 생산되는 비육우에 적용되는 방법은 크게 피하 이식에 의해 혈류를 타고 성장을 촉진하는 17β-Estradiol과 합성 남성호르몬제인 Trenbolone acetate가 주로 활용되고, 비육후기 사료에 섞어서 급여하는 사료첨가제 형태인 β2-adrenergic agonist 같은 형태로 적용하게 된다. 근육을 성장하는 기술의 작용기전은 많은 선행연구에 의해 밝혀져 있는 반면 천연 알칼로이드 성분들의 기전은 밝혀진 것이 많지 않다. 한방제재들에서 많이 발견되는 알칼로이드 성분들은 생리활성 기능들을 가진 것으로 알려져 있지만, 생산, 수거, 가공, 추출 등의 공정에서 많은 비용이 발생하므로 비육우의 사료화 가능성은 아주 희박하다. 따라서 비용을 최소화 할 수 있는 후보재료를 검색중에 감자부산물을 확보하였고 기능성 물질의 추출과 사료첨가제 화 하여 비육우에 급여시험을 실시하였다. α-solanine과 α-chaconine은 감자의 잎, 과일 및 괴경에서 발견되는 글리코알칼로이드 화합물로, 쥐, 토끼, 닭과 같은 다양한 동물 모델에서 중독성을 가진 물질로 보고 되고 있다. 최근 연구에서는 비육우의 성능을 유도하는 데 사용되는 것으로 나타났다. 한우 송아지 3마리의 사태(Semimembranosus)와 등심(Longissimus Dorci)근육에서 추출된 근육위성 세포(BSC)에 다양한 수준의 α-solanine(control, 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10μM)으로 처리해본 결과 근육관련 지표인 MHC2X과 β2-AR의 발현이 높게 나타난 것을 확인했다. 사료급여실험에서는 대조군에 비해 급여군의 등심단면적과 도체중이 향상되는 것을 확인하였다. 결과적으로 감자유래 농산부산물은 한우 비육우의 근육의 성장을 증가시키고, 그 작용기전은 β2-수용체에 작용하여 단백질 합성을 촉진시켜 근육을 축적시키는 것으로 확인하였다. 농산부산물을 이용한 기능성 사료개발은 최근 이슈가 되고 있는 축산분야 탄소저감을 개선할 수 있는 기술로 축산의 업사이클링 기술로 활용 가능하다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.873-879
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• 2023

본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제28권1호
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• pp.69-74
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• 2013

본 연구는 식초절임 무의 HACCP (Hazard Analysis Critical Control Point)시스템 구축을 위하여 생물학적 위해요소분석을 위한 목적으로 2012년 2월 1일~6월 31일까지 약 150일 동안 수행하였다. 일반적인 식초절임 무 제조업체의 제조공정을 참고로 하여 공정도를 작성하였으며, 식초절임 무의 원료 농산물(무), 용수, 첨가물과 포장재료에 입고, 보관, 정선, 세척, 표피제거, 절단, 선별, 충진, 내포장, 금속검출, 외포장, 보관 및 출하공정에 대하여 작성하였다. 원료 무의 세척 전, 세척 후의 Coliform group, Staphylococcus aureus, Salmonella spp., Bacillus cereus, Listeria Monocytogenes, E. coli O157:H7, Clostridium perfringens, Yeast 와 Mold를 측정한 결과 Bacillus cereus는 세척 전 $5.00{\times}10$ CFU/g이었으나, 세척 후 검출되지 않았으며, Yeast 와 Mold 는 세척 전 $3.80{\times}10^2$ CFU/g, 세척 후 10 CFU/g로 감소되었으며 나머지 병원성균은 검출되지 않았다. 조미액의 pH(2~5)별 미생물의 변화를 시험한 결과 모든 균이 검출되지 않은 pH 3~4를 조미액의 pH로 결정하였다. 작업장별 공중낙하균 (일반세균수, 대장균, 진균수) 시험결과 내포장실, 조미액가공실, 세척실, 보관실의 미생물수는 10 CFU/Plate, 2 CFU/Plate, 60 CFU/Plate 그리고 20 CFU/Plate 가 검출되었다. 종사자 손바닥 시험결과 일반세균수 346 $CFU/Cm^2$, 대장균군 23 $CFU/Cm^2$로 높게 나타나 개인위생관리에 대한 교육 및 훈련이 요구 되었다. 제조설비 및 기구의 표면오염도를 검사한 결과 모든 시료에서 대장균군은 검출되지 않았고, 일반세균은 PP Packing machin과 Siuping machine (PE Bulk)에서 가장 많은 $4.2{\times}10^3CFU/Cm^2$, $2.6{\times}10^3CFU/Cm^2$ 검출되었다. 위의 위해분석 결과 병원성미생물을 예방, 감소 또는 제거할 수 있는 조미액 가공 공정이 CCP-B (Biological)로 관리되어야 하고, 한계기준은 pH 3~4로 결정하였다. 따라서 전통한과생산에의 HACCP 모델 적용을 위한 미생물학적 위해도 평가에서와 같이 조미액 가공 공정의 관리기준 및 이탈시 조치방법, 검증방법, 교육 훈련과 기록관리 등 철저한 HACCP 관리계획이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제26권3호
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• pp.335-345
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• 2010

본 실험에 선정된 메뉴를 대상으로 경쟁 미생물이 존재하는 상태(비멸균)와 존재하지 않는 상태(멸균)에 따라 접종한 S. aureus의 증식결과를 비교 시 콩나물은 경쟁미생물이 존재하지 않는 상태에서, 두부조림과 잡채는 경쟁미생물이 존재하는 상태에서 우세적으로 S. aureus가 성장하였으며 미트볼 완자전의 성장은 경쟁 미생물이 존재하는 상태와 존재하지 않는 상태에서 모두 유사하게 활발히 증식하는 것으로 관찰되었다. S. aureus는 독소를 생성하는 균으로 조리 후에도 생육이 가능하므로 조리 후 배식되기까지 보관온도 및 초기 오염 농도에 따른 균의 증식을 예측한 결과 초기오염농도에 대한 S. aureus의 증식은 오염농도가 낮을 때($1.0{\times}10^2\;CFU/g$)보다도 오염농도가 높을 때($1.0{\times}10^5\;CFU/g$) 균증식이 빠르게 일어남이 확인되었다. 같은 보관온도와 처리조건에서 균의 오염농도가 낮은 경우와 비교했을 때 오염농도가 높을 경우 LT는 감소하고 SGR은 증가하여 균증식이 더 빠르게 나타났다. 일반적으로 S. aureus는 경쟁력이 약하기 때문에 경쟁미생물이 존재하지 않는 상태에서 증식이 잘 되는 것으로 알려져 있으나, 잡채의 경우는 경쟁 미생물이 존재하지 않는 상태보다도 경쟁 미생물이 존재하는 상태에서 균 증식이 잘 이루어졌다. 미트볼 완자전을 제외하고는 잠재적 위해 메뉴들의 경쟁 미생물이 존재하는 상태에서 균 증식은 기존의 증식예측 모델이 Gompert 공식에 잘 적용되지 않았다. 이는 본 연구에서 의도했던 외적인 환경인자(온도, 초기오염농도 등)외에 의도하지 않았던 식품 내 존재하는 내적인 환경인자(항균효과가 있는 양념, 경쟁관계 있는 균 분포 및 농도 등)의 영향이 S. aureus의 성장에 영향을 미친 것으로 추정된다. 결론적으로 모든 메뉴에서 초기 접종 농도가 높고. $35^{\circ}C$에서 배양한 경우 S. aureus의 증식 속도가 높아 3시간 이내에 6 log CFU/g 이상으로 나타나 위험범위에 도달하였으며, 특히 동물성 단백질이 주성분인 미트볼 완자전의 경우 증식속도가 가장 빨랐으며, 비멸균과 멸균군의 차이는 메뉴에 따라 차이가 있었다. 학교급식에서 제공되는 메뉴의 특성에 따른 보관온도별 S. aureus 분포 변화는 본 연구의 접종실험 결과와 USDA Pathogen Modeling Program(PMP) 모델으로부터 얻어진 S. aureus의 성장곡선 결과사이에 유의적 차이가 관찰되었다. 이는 USDA Pathogen Modeling Program(PMP) 프로그램에 S. aureus의 성장을 최적으로 지지할 수 있는 조건으로 형성된 broth 상태에서 실시된 것과 다르게 접종실험이 현재 학교급식에서 제공되는 메뉴를 대상으로 하여 실시하였기 때문인 것으로 해석되며, 본 연구에서 실험 메뉴는 실제 조리된 식품에 존재하는 미생물의 분포와 수준을 반영하기 위해서 경쟁 미생물이 존재하는 상태와 비존재 상태로 구분하여 실시하였다. 실제 제공되는 메뉴에는 S. aureus 이외에도 다른 미생물들의 경쟁적인 존재와 식품을 구성하는 영양성분, 식품의 조리과정중 사용되는 양념류, 조리방법의 차이가 균의 증식에 영향을 미칠 수 있을 것이라 사료된다. 본 연구는 예측 미생물학을 가공식품이나 유제품이 아닌 급식에서 제공되는 음식에 시도한 연구로서 실험 조건인 접종농도, 멸균여부와 보관온도의 모든 조건에서 성장예측 결과를 얻지는 못하였으나 앞으로 조리된 식품에서 예측모델 연구에 기초 자료로 활용되어질 가능성이 높을 것이라 생각된다. 또한 식품에서 미생물의 증식을 정확히 예측하여 정량적 위해평가에 활용하기 위해서는 실제 식중독 발생의 원인이 되는 미생물들이 생존, 오염, 성장하는 식품에서의 결과를 기본 자료로 하여 새로운 증식예측 모델 개발 및 연구가 보다 활발히 이루어져야 할 것으로 사료되어진다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제27권4호
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• pp.432-441
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• 2012

Wild type Listeria monocytogenes 균주에 오염된 돈육으로부터 다른 돈육, 컨베이어벨트, 스테인리스 스틸로 일정시간(30, 60, 120분)동안 접촉시킨 후 $5^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$에서 각각의 전이율을 조하였다. $5^{\circ}C$에서 돈육에서 돈육으로 L. monocytogenes의 평균 전이율은 30분에서 120분으로 시간이 지남에 따라 0.02%에서 0.42%로 증가하였고, 평균 전이율은 0.284%로 나타났다. 돈육에서 컨베이어 벨트와 스테인리스 스틸로의 평균 전이율은 30분 후 각각 0.05%, 0.002%의 전이율을 나타냈으나 120분 후에는 더욱 감소하여 0.013%, 0.0003%를 나타내었다(p < 0.05). 두 조건 모두 30분에서 가장 높은 전이율을 보였으나 120분 후에는 감소하였다. $10^{\circ}C$에서 돈육, 컨베이어벨트, 스테인리스 스틸 모두 60분에서 가장 높은 전이율을 나타냈지만 120분에서는 감소하였다. 반면에 식품접촉면에서 돈육으로의 전이율은 돈육에서 식품접촉면으로의 전이율 보다 높게 나타났다(p < 0.01). 시간대별로는 30분이 가장 높았으며, 시간의 경과에 따라 감소하였고 컨베이어벨트가 스테인리스 스틸보다 전이율이 높았다(p < 0.05). 상기의 결과로부터 돈육 공정과정의 오염원에 대한 미생물학적 계량모델을 제시하여 예측모델을 검증한 결과, 대부분의 전이율 예측모델이 신뢰도가 높게 나타났으며, 개발된 예측 모델은 교차오염 발생을 예방할 수 있을 것으로 기대된다.