• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11c
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• pp.453-455
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• 2004

The quality of agricultural products is represented a degree of freshness and a special quality related to a commercial value. To grade cucumber, the charge-coupled device(CCD) camera is only used to measure external qualities like color. size and degree of bended cucumber The processed area of the image replaces the weigh of cucumber. That means there is no longer used the weighing beams. The system consists of Image processing system and distributing system. This paper explains the structure and movement of the automatic grade system and applies the algorithm for deformed cucumber and characteristics of cucumber through image processing to the grade system.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2000.02a
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• pp.560-566
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• 2000

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.10a
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• pp.590-594
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• 2000

One of the most important factors for a leather quality inspection is its surface condition. So far a leather quality level has been discriminated by human's eye inspection, But, these kinds of method needs a lot of labor time and cause decision mistakes from an optical illusion. It means leather quality inspection is very subjective and there is no consistency. In this study, we present computer vision based a leather quality inspection system using an Artificial intelligence. Suggested system ran give standard spec for a leather quality and take human inspection duty place.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.72-76
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• 2010

최근 들어 고해상도 항공영상을 활용한 공간정보의 구축 및 활용 사례가 증가하고 있으며, 기 구축된 공간정보의 정확도 향상을 위한 추가적인 노력이 필요시 되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 기존의 피해 전 후 항공영상을 이용한 피해지역 자동추출에 있어 결과물의 정확도 향상을 위하여 토지피복도와의 중첩을 통한 피해항목의 선택적 추출과 자동 추출된 결과물의 오차 제거가 가능하도록 하였다. 연구 대상지역은 2008년 7월 말 국지성 집중호우로 인하여 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군 춘양면 일대를 선정하였으며, 집중호우에 상당히 취약하고 당시 사유시설 중 피해액이 가장 컸던 농경지에 대해 본 연구를 시범 적용하였다. 결과적으로 토지피복분류를 통해 피해 전 후 영상의 해상도 차이와 시계열적인 차이로 인해 발생하는 자동추출 결과물의 잡음 제거가 가능하였으며, 항공영상정보와 달리 육안으로 피해 항목의 선별이 어려운 자동추출 결과물에서 피해항목의 선별이 가능하였다. 이는 나아가 피해지역의 피해액 산출에 있어 보다 정확한 계산이 가능하게 하며, 추후 국가적 피해조사 사업에 있어 신뢰성 높은 피해정보 생산에 큰 기여를 할 것으로 사료된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.3
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• pp.248-252
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• 2004

Cultural, social, economic and other various environmental factors affect our language and different words and terminology are used and coined for different contexts, resulting in quantitative change of vocabulary. This paper presents an automatic pronunciation generator using selection procedure for exceptional pronunciation words from added text corpus, which reflects this dynamic nature of language. For our experiment, we used the text corpus released by ETRI for speech recognition. consisting or 53,750 sentences (740.497 Eojols), and obtained a 100% performance level of the proposed automatic pronunciation generator.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.44 no.4
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• pp.88-89
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• 2012

국내 환경에 맞는 양계자동화시스템을 구축하기 위해 끊임없는 기술연구개발을 거듭해 성장한 (주)에그텍. 경제위기로 어려웠던 당시 중소기업청 기술혁신개발 지원사업에 참여해 산학연 공동으로 국내형 계란 자동선별기를 개발하면서 점차 고객의 신뢰를 쌓아왔다. 혁신적인 국내 기술력을 인정받아 양계산업발전에 공헌한 당사는 지난 2월 본회 정기총회에서 감사패를 수상하는 영예를 안기도 했다. 앞으로 국내를 비롯해 세계시장에도 진출한 포부를 전하는 윤택진 사장을 만나 그간 활동사항과 앞으로 계획에 대해 들어보았다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2003.07a
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• pp.334-340
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• 2003

풋고추의 재배면적은 시설채소 면적이 증가하면서 연중 생산이 가능하게 되어 급속히 증가하고 있으며 신선 채소류에 대한 선호도가 늘어나면서 풋고추의 소비량이 늘어나고 있다. 2001년 현재 고추의 시설재배 면적은 5,517㏊로써 과채류 시설재배면적의 10%를 차지하고 있다. 재배지역별로는 경남, 전남, 광주, 충남지역이 전체 재배면적의 73%를 차지하고 있으며 풋고추는 시설재배로 대부분이 주산단지로 이루어져 있어 선별작업기계화가 요망되고 있다. 이와 같이 풋고추선별에 대한 기계화 요구도가 높은 반면 아직까지 풋고추의 선별작업은 전적으로 인력에 의존하므로 많은 노동력이 소요되며 작업능률이 낮고 육안에 의존하기 때문에 정확한 크기선별이 곤란한 실정이다. 또한 고추의 선별ㆍ포장에 소요되는 작업노력으로 인하여 주산지별로 선택ㆍ포장 작업의 기계화 요구도가 높다. (중략)

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• v.32 no.4
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• pp.231-235
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• 2014

This study performed a benefit cost analysis of an automatic eggshell crack detection system. Based on various cost benefit analysis methods, including the net present value (NPV), internal rate of return (IRR), and benefit cost ratio (B/C Ratio), the automatic eggshell crack detection system was confirmed to have economic validity. The NPVs were 175,035,645 won at a 5% discount rate and 129,082,393 won at a 10% discount rate. Plus, the IRRs were 0.686 at a 5% discount rate and 0.660 at a 10% discount rate. Finally, the B/C ratios were 1.981 at a 5% discount rate and 1.900 at a 10% discount rate.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.15 no.3
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• pp.115-121
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• 2016

A mackerel grader is a machine for sorting mackerel according to size. In this study, the dynamic deflection and optimal sorting simulation of a mackerel grader was carried out by using multi-body dynamics. To analyze the dynamic deflection of the roller, RecurDyn, a multi-body dynamics analysis program, was used. The dynamic deflection of the roller pipe was analyzed according to the inclination of the roller pipe. When the inclination of the roller pipe was 30 degrees, the roller indicated the maximum deflection of about 6.3 mm at the center of the mass. To simulate the mackerel sorting, the mackerel grader machine was modeled, and the contact simulation between the mackerel model and the rotating roller pipe was carried out. When the inclination of the roller frame was 7 degrees, the mackerel grader indicated optimal sorting performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.199-202
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• 2005

TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.