• 센서학회지
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• 제11권2호
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• pp.93-101
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• 2002

농산물의 품질은 여러 가지 인자에 의해 결정되는데, 이 인자들은 파괴 또는 비파괴 측정방법을 이용하여 측정되고 검사된다. NIR분광분석법은 당도, 산도와 같은 내부품질을 측정하는데 이용되고 있다. 과일의 색, 크기와 같은-외부 품질 측정에는 CCD 카메라가 사용되고 있다. 오늘날 이러한 비파괴 검사법이 널리 연구되고 있다. 컵 위에 자동으로 탑재되어 카메라와 NIR장비로 실시간으로 측정된 과일의 품질과 등급은 내부 외부인자에 의해 결정된다. 본 논문은 과일 선별기를 제작함에 있어서 과일의 칼라영상의 경계를 검출하는 수정된 윤곽선 추적법과 일반적인 방법보다 빠른 속도로 연결점 데이타를 구성하는 방법을 제안한다. 연결점 데이타는 과일 영상의 크기 계산과 하나의 컵에 중복탑재 과일과 컵 사이에 불량 탑재된 과일을 검사하는데 사용된다. 설계된 과일 선별기는 귤의 경우 과인의 당도 산도 및 크기를 검사하면서 초당 8개의 과일을 선별할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.46-55
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• 2022

과일 품질 자동 선별 시스템에서 흠집이나 부패한 부위가 존재하는 불량 과일을 우선적으로 검출하여 제거하는 작업은 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 영상처리 기법을 이용하여 불량 부위가 있는 과일 검출하는 방법의 한계점을 극복하기 위하여, 최신 인공지능 기술인 Yolo V4 딥러닝 지능기술을 이용하여 과일 불량 부위를 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 흠집 또는 부패 부위가 존재하는 1,100개의 불량 사과 및 1,300개의 불량 배를 포함한 총 2,400개의 불량 과일에 대하여 Yolo V4 딥러닝 모델을 사용하여 학습하고 불량 부위 검출 실험을 하였다. 성능 실험 결과에 따르면 사과의 정확률은 0.80, 재현율은 0.76, IoU는 69.92%, mAP는 65.27%이고, 배의 정확률은 0.86, 재현율은 0.81, IoU는 70.54%, mAP는 68.75%의 성능을 나타내었다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존 영상처리 기법을 이용한 방법보다 불량 부위가 있는 과일을 실시간으로 정확하게 선별하여 기존 과일 자동 품질 선별시스템의 성능을 획기적으로 개선할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.177-182
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• 2008

본 논문에서는 질의응답시스템에서 응답 추출 대상 문서로 사용할 적절한 문서를 찾는 방법으로 기계 학습 기반의 문서 품질 평가 기법을 사용한다. 본 논문에서는 기존 연구와 달리 객관적인 정보를 많이 포함하고 있는 문서를 선별하는 목적으로 문서 품질 평가를 위한 유용한 자질들을 제안한다. 본 논문에서 정의한 정보성 자질은 정보의 양을 측정하는 자질과 정보의 객관성을 측정하는 자질로 구성된다. 실험 결과, 기존 문서 품질 평가 연구에서 주로 사용된 자질들만 사용한 경우와 새로운 자질들을 추가한 경우를 비교하였을 때, 1.5배 정도 높은 평균 정확률을 보였다. 제안하는 자질들 중에는 정보성 자질이 매우 유용한 자질이었고, 가독성 자질은 비교적 낮은 성능을 보였다. 문서의 여과 실험 결과, 96.4%의 재현율을 유지하면서 전체 문서 집합 중, 60%에 해당하는 저품질 문서를 여과할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.155-162
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• 2008

과일의 품질은 여러가지 파라미터에 의해 측정되며, 크기를 측정하기 위한 선과시스템은 회전 드럼식 방식이 사용되며 크기 등급을 선별할 때 과실의 손상이 발생된다. 또한, 당도측정을 위해 사용되는 광검출기는 고가의 선별장비 비용을 초래한다. 제안한 시스템에서는 과일의 특징을 추출하기 위해 3대의 카메라를 이용하였으며, 과일 선별을 위해부피와숙성도정보를사용하므로당도 자체는 측정할 수없지만색상과파손의정보를검출할수있으므로 고해상도의 디지털영상이 필요치 않아 저렴한 비용으로 선과시스템을 개발하였다. 제안한 시스템의 성능평가를 위해 인간의 시각판단과 비교하여 샘플을 분류한 결과 약 96.7%의 정확도를 나타내었다.

• 토지주택연구
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• 제1권1호
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• pp.35-42
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• 2010

하수도관 정비사업 및 정부의 4대강 사업에서 발생되는 준설모래는 대부분 투기 및 매립에 의존하여 처리되고 있다. 이는 준설모래를 적절히 이용하는 관련 재활용 기술의 부족과 기존의 준설모래 생산시스템에서 생산된 준설모래의 높은 흡수율과 미립분 함유량에서 비롯된다. 따라서 본 연구에서는 기존의 준설모래 생산시스템의 문제점을 보완한 최적의 세척선별시스템을 통해, 준설모래 품질개선 성능과 세척선별시스템의 미립분과 유기이물질 제거 성능을 알아보기 위한 연구의 일환으로서, 처리된 준설모래의 기초물성을 평가한 결과, 세척선별시스템을 통해 생산된 준설모래가 흡수율, 0.08 mm체 통과량, 점토덩어리량, 유기이물질 함유량에서 큰 폭의 품질개선효과를 나타냈으며, 본 연구에서 목표로 하는 품질기준인 KS F 2573(콘크리트용 순환골재)과 KS F 2526(콘크리트용 골재) 기준에 모두 만족하는 것으로 나타나 향후 콘크리트용 골재로서의 활용가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.475-477
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• 2019

문장 부호란, 글에서 문장의 구조를 잘 드러내거나 글쓴이의 의도를 쉽게 전달하기 위하여 사용되는 부호들로, 따옴표나 쉼표, 마침표 등이 있다. 대화 시스템과 같이 컴퓨터가 생성해 낸 문장을 인간이 이해해야 하는 경우나 음성 인식(Speech-To-Text) 결과물의 품질을 향상시키기 위해서는, 문장 부호의 올바른 삽입이 필요하다. 본 논문에서는 이를 수행하는 딥 러닝 기반 모델을 훈련할 때 필요로 하는 한국어 말뭉치를 구축한 내용을 소개한다. 이 말뭉치는 대한민국정부에서 장관급 이상이 발언한 각종 연설문에서 적절한 기준을 통해 선별된 고품질의 문장으로 구성되어 있다. 문장의 총 개수는 126,795개이고 1,633,817개의 단어들(조사는 합쳐서 한 단어로 계산한다)로 구성되어 있다. 마침표와 쉼표는 각각 121,256개, 67,097개씩이다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.217-232
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• 2021

본 연구는 목재수확방법에 따른 단목수확시스템과 전목수확시스템으로 구분하여 벌채부산물 수집 및 가공작업의 생산성과 비용을 산출하고, 생산된 목재칩의 연료 특성을 비교 분석하여 목재칩 등급을 분류하고 에너지 시설에 연료 조건이 적합한지를 검토하였다. 벌채부산물 목재칩의 시스템 생산성 및 총 비용은 단목이 1.6 Gwt/SMH, 89,865 won/Gwt이었고, 전목은 2.9 Gwt/SMH, 72,974 won/Gwt로 단목에 비해 목재칩 생산성이 1.3배 높았고, 비용은 18.7% 절감되었다. 벌채 부산물 목재칩은 국제표준과 국내기준으로 단목의 목재칩은 등급에 적합하지 않았지만 선별처리를 통해 품질이 A2와 2급으로 향상되었다. 전목은 선별전 목재칩이 국내기준 2급이었으나 국제표준에 적합하지 않았고, 선별처리를 통해 A2 등급으로 향상 되었다. 또한 에너지 시설을 대상으로 Plant A는 단목의 선별전을 제외한 모든 목재칩이 건조처리를 통해 이용가능하였고, 전목 선별전 목재칩이 99,408 won/Gwt으로 가장 비용이 낮았다. 별도의 건조처리가 요구되지 않은 Plant B, C, D는 전목 선별전 목재칩이 57,204 won/Gwt으로 가장 비용이 낮았다. 따라서 벌채부산물을 이용하기 위해 전목수확시스템의 적용과 목재칩 품질 향상을 통해 에너지 이용시설에 적합한 목재칩을 생산할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.141-141
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• 2017

장미과(Rosaceae)에 속하는 딸기(Fragaria ananassa Duch.)는 비타민 C가 풍부하고 독특한 향기를 갖는 과채류로서 겨울에서 봄까지의 기간 동안 대부분 생식으로 소비되고 있다. 국내에서 재배되는 품종으로는 설향, 매향, 장희 등이 있으며 품종에 따라 성분과 함량이 다양하지만 일반적으로 유기산이 많아서 신맛과 단맛이 조화로운 특징이 있다. 소비자들이 딸기를 구입할 때 딸기가 포장된 상자에 모양이 일정하고 붉은 색상이 선명한 딸기에 호감을 갖게 된다. 딸기는 품종에 따라 기준이 되는 모양이 다르기 때문에 숙련된 선별사에 의해서 대부분 육안으로 선별되고 있는 실정이다. 하지만 개인적인 선별 능력의 차이와 주관적인 판단으로 인해 규격을 벗어난 딸기가 혼입되어 전체적인 품질 등급을 떨어뜨리는 경우가 종종 발생하기도 한다. 따라서 본 연구에서는 품종별로 기준이 되는 표준 형상과 비정상적인 모양의 기형 딸기를 객관적으로 판별하여 선별할 수 있는 영상 시스템을 구축하기 위해 수행되었으며 표준이 되는 딸기의 3차원 형상을 구축하기 위해 2차원 레이저 변위 센서를 이용하여 딸기의 입체 영상을 구축하고자 하였다. 실험을 위해 사용된 딸기는 시중에서 구입한 설향 품종이었으며 2차원 레이저 변위 센서는 라인 스캔 방식으로 1회 프로파일 스캔에 1,280개의 데이터 포인터를 획득할 수 있으며 분해능은 0.095~0.17 mm이었다. 상부에 부착된 2차원 레이저 변위 센서와 하부에 놓인 딸기의 거리는 100 mm였다. 획득한 딸기의 2차원 영상은 높이 차이를 이용하여 색상 농도로 표현하였으며 이 영상을 다시 3차원 영상으로 구축하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.109-114
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• 2022

질의 생성 모델은 스마트 스피커, 챗봇, QA 시스템, 기계 독해 등 다양한 서비스에 사용되고 있다. 모델을 다양한 서비스에 잘 적용하기 위해서는 사용자들의 실제 질의 특성을 반영한 자연스러운 질의를 만드는 것이 중요하다. 본 논문에서는 사용자 질의 특성을 반영한 간결하고 자연스러운 질의 자동 생성 모델을 소개한다. 제안 모델은 topic 키워드를 통해 모델에게 생성 자유도를 주었으며, 키워드형 질의→자연어 질의→응답으로 연결되는 chain-of-thought 형태의 다중 출력 구조를 통해 인과관계를 고려한 결과를 만들도록 했다. 최종적으로 MRC 필터링과 일관성 필터링을 통해 고품질 질의를 선별했다. 베이스라인 모델과 비교해 제안 모델은 질의의 유효성을 크게 높일 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.