본 연구는 스마트 축사 내에서 자율주행 시스템을 활용하여 가축의 행동 패턴과 환경 데이터를 기반으로 소의 질병 유무를 예측하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 외부 기기(RFID 태그 등) 없이 순수 카메라 영상만을 이용해 각 소의 고유 ID를 유지하는 것이 필수적이며, 이를 통해 소별로 시간대에 따른 서기, 앉기, 누워있기 등의 행동 패턴을 추적할 수 있다. 또한, 온도, 습도와 같은 환경 데이터를 통합하여 소의 건강 상태를 종합적으로 평가한다. 이를 위해 YOLO를 이용한 객체 탐지, Deep SORT를 이용한 추적, 그리고 ReID를 이용한 재식별 알고리즘을 결합한 고유 ID 유지 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, YOLO + Deep SORT + ReID 알고리즘이 고유 ID 유지 성능에서 가장 우수한 결과를 보였으며, LSTM 기반 행동 분석 모델이 행동 패턴 예측에서 높은 정확도를 나타내었다. 본 연구의 시스템은 축사 내부의 환경 데이터와 행동 패턴을 종합적으로 분석하여 가축의 질병이나 스트레스 상태를 실시간으로 예측할 수 있는 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.
춘란(Cymbidium goeringii)은 동북아시아에서 난류중에서 가장 잘 알려진 중요한 종이다. 본 연구에서는 8개의 simple sequence repeats(SSR) 마커(CG409, CG415, CG709, CG722,CG787, CG1023, CG1210, and CG1281)를 동시증폭할 수 있는 multiplex PCR 시스템을 개발하여, 춘란의 40품종에 대한 유전자형을 분석하하는데 활용하였다. 품종은 모든 품종은 서로 다른 복합 유전자형을 가졌으며, 개체간 평균 복합식별력은 $7.14{\times}10^{-10}$로 매우 높게 나타났다. 관찰 이형접합도(Ho = 0.466)는 한국 내 야생집단과 유사한 값(동해안: 0.438, 서해안: 0.583)을 보였는데, 이 사실은 각 품종이 원래 야생에서 채집되어 품종으로 등록된 후 영양번식을 통해 번식을 하면서 유전적 본질이 변형되지 않았음을 의미한다. 본 연구에서 아울러 확립한 8개의 SSR 마커의 복합 유전자형을 이용하여 SSR DNA ID를 2차원 바코드로 표현하는 프로그램을 개발하였다. 복합 유전자형을 사용하여 개발된 개체별 고유 DNA ID의 개체 식별력은 통계적으로 99.999999% 이상이 되므로 높은 정확도로 개체간 구분이 가능해진다. 본 연구에서 개발한 SSR DNA ID와 2차원 바코드는 춘란 품종간 식별, 유지 등에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
RFID 기술은 각 사물에 전자 태그를 부착하고, 사물의 고유 ID를 무선으로 인식하여 해당 정보를 수집, 저장, 가공, 추적하는 기술로 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 UHF 대역 RFID 리더 수신기에서 반송파 누설 신호를 억압하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 반송파 누설 전력 억압용-RF 전단부 구조를 갖는 리더는 리미터를 포함하는 비선형 경로를 통해 송신 반송파 누설 복제 신호를 생성한다. 리미팅 기능은 반송파 누설 신호의 주파수와 위상 정보는 유지하면서 태그의 진폭 변조 성분을 제거한다. 위상 천이기를 포함하는 선형 구간에 송신 반송파 누설 복제 신호를 주입함으로써 태그의 역산란 신호 손실 없이 리더 반송파 누설 신호를 효과적으로 억압할 수 있다. 제작된 반송파 누설 전력 억압 회로는 910 MHz 중심 주파수에서 반송파 누설 신호 대비 태그 신호 비가 36 dB 억압 효과를 달성하였음을 측정 결과를 통해 확인하였으며, 이는 시뮬레이션 결과와 일치한다.
인터넷 환경이 다양한 서비스 분야로 응용됨에 따라 보안에 대한 인식이 증가하고 있다. 웹서비스 상에서 이루어지는 사용자 인증 방식은 본인의 확인 없이 이루어지기 때문에 신뢰성, 안전성, 보안성 등이 문제가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자 아이디와 패스워드를 사용하거나 인증키를 사용하는 방법이 적용되어 왔다. 기존의 보안을 위해 사용되는 패스워드 및 인증키는 문자열의 조합으로 구성되어 있어 인증정보 유출이 쉽게 발생할 수 있고, 또한 해커들이 컴퓨터 해킹을 통해 인증정보를 쉽게 빼낼 수 있어 보안에 심각한 문제를 야기 시킬 수 있다. 본 논문에서는 웹 서비스 보안을 향상시키기 위하여 사용자의 고유한 생체 인식으로 이용되는 지문을 활용하여 웹서비스에 적용하는 모듈을 제안한다. 제안된 모듈은 사람의 고유한 특징인 지문인증을 사용하기 때문에 웹서비스 사용자의 본인을 정확히 확인할 수 있어 인증정보 유출이나 해커들의 해킹으로부터 보안성이 철저하게 유지될 수 있다. 따라서 제안된 방식이 웹서비스에 적용되는 기존의 패스워드나 인증번호 방식보다 보안성이 우수하다.
본 연구에서는 YOLOX와 OC-SORT를 기반으로 한 소 행동 인식시스템을 제시하였다. YOLOX는 실시간으로 목표를 감지하고 소의 위치와 행동 정보를 제공한다. OC-SORT 모듈은 비디오에서 소를 추적하고 고유 ID를 할당하는 역할을 한다. 양적 분석 모듈은 소의 행동과 위치 정보를 분석한다. 실험 결과, 우리의 시스템은 목표 감지와 추적에서 높은 정확도와 정밀도를 보여주었다. YOLOX의 평균 정확도(AP)는 82.2%, 평균 재현율(AR)는 85.5%, 매개변수 양은 54.15M, 계산량은 194.16GFLOP이었다. OC-SORT는 복잡한 환경과 가림막 상황에서도 높은 정밀도의 실시간 목표 추적을 유지할 수 있었다. 소의 운동 변화와 승가행동의 빈도를 분석함으로써, 제안 시스템은 소의 발정 행동을 더 정확하게 판별하는데 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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