• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권6호
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• pp.185-196
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.85-96
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• 2004

본 연구의 기본개념은 개별 차량이 대기차량 검지기를 통과할 때 "점유시간이 길다면 곧 차량은 정체하고 있다."라는 아주 기본적인 명제에서 출발하고 있다. 즉 차량의 속도를 고려하지 않고, 점유시간과 정체도는 비례한다는 개념으로부터 차량의 점유시간에서 정체도의 개념을 바로 유추하는 것이다. 본 연구에서 수행한 결과만을 놓고 본다면, 본 연구에서 제안하는 방식인 지점속도 대신 주기단위 점유율을 사용하는것이 모형이 정확도와 대기길이 추정의 신뢰도 측면에서 공히 우월한 결과를 얻었다. 이외 운영자 측면에서의 이점으로는 긴존 방식에서 요구되는 모수 s1, s2, Thdoc 값을 현장에 맞게 최적화 할 필요 없이 점유율을 곧 바로 정체도로 사용할 수 있다는 장점도 매력적일 수 있다. 점유율 방식을 사용할 경우 물론 현장 상황에 따라 조정되어야 할 변수들이 있겠지만, 기정값으로는 기존 임계정체도에서 사용하는 값인 0.7 대신에 0.20 - 0.30 정도가 적당한 것으로 분석되었다. 단, 제안 모형의 한계로는 본 모형은 누적 점유시간을 계측 주기시간 동안의 점유율을 사용하기 때문에 만일 대기차량이 형성되어 있는 동안 차량이 검지기를 점유하지 않을 때는 상당한 오차를 가지게 된다는 문제가 있다. 따라서 제안방식의 모형의 추정 신뢰도를 제고하기 위해서는 현재 상류부 대기길이용 검지기인 1.8m X 1.8m 크기의 검지기를 차량흐름 방향으로 크게 하거나 아니면 아예 검지기를 쌍으로 설치하는 것이 필요하다고 하겠다. 또한 COSMOS 시스템에서의 신뢰도 높은 대기길이 추정 기능은 과포화시 효율적인 신호제어에 필수적으로 요구되는 기능으로 향후 이와 관련된 후속연구가 활발히 진행되기를 바란다.그리고 매트릭스는 $256\times512$ 였다. MRI촬영자료에서 관절연골부위를 픽셀단위로 비교분석 하였다. 배양이 끝난 관절연골은 hematoxylin & eosin, toluidine blue, alcian blue, trichrome 염색 등을 시행하여 관찰하였다. 결과 : Dimethylmethylene blue를 이용한 GAG의 정량분석결과 배양시간증가에 따라 GAG의 농도가 비례적으로 증가하였다. $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 관절연골의 T1 강조 영상에서의 신호강도는 trypsin 배양에 비하여 평균 $42.0\%$ 증가하였고 4시간과 5시간배양에서는 trypsin에서만 배양한 관절연골에 비하여 신호강도가 더욱 뚜렷하게 증가되었다 (p<0.05). 관절연골의 T1, T2, rho 이완시간은 배양시간에 따라 유의성 있는 차이가 관찰되지 않았으나 $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 T1이완시간의 증가가 관절연골의 표층부와 이행부에서 측정되었다. 조직검사결과 trypsin 배양의 관절연골에서 toluidine blue와 alcian blue염색에서 결손이 관찰되었다. 결론 : Trypsin 배양시간에 따라 관절연골의 GAG결손을 정량적으로 확인할 수 있었고 픽셀크기 $97.9\times195\;{\mu}m$인 MRI로 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강 및 이완시간을 측정할 수 있었다. 배양시간에 따른 GAG결손은 T1, T2, rho 이완시간보다 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강에서

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.96-110
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• 2017

기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-9
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• 2008

목 적: 두 경부 암 방사선치료 시 구강 구조물 내에 정확한 자세 재현성을 유지하는 것은 환자에게 편안함을 주는 동시에 최적화된 선량분포를 얻는데 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 방사선치료 시 재현성을 유지하고 구강 내부의 공기와 조직계면 사이의 선량을 보정하기 위해 각 환자의 고정 기구를 자체 제작하였으며, 이를 기존의 고정 기구와 비교 분석하는데 그 목적이 있다. 대상 및 방법: 치과 환자의 구강 조형물 제작 시 사용되는 알지네이트(alginate; AROMA FINE DF III normal set, japan)와 퍼티 (putty; aquasil soft putty/regular set, germany)를 이용하여 각 환자의 구강 구조와 동일한 고정 기구를 제작 하였다. 방사선 치료 시 재현성을 평가를 위해 자체 제작한 고정 기구를 이용하여 컴퓨터 단층 촬영 시와 동일한 자세로 5회 Linac-gram을 촬영하고 분석하였다. 자체 제작한 고정 기구의 선량 안정성을 검증하기 위하여 공기, 물, 알지네이트 그리고 퍼티를 삽입할 수 있는 아크릴 팬텀을 제작하였다. 실험은 두 가지 조사면적(3$\times$3 cm, 5$\times$5 cm)에 대해 단일 조사를 통해 이루어졌고 방사선 치료 계획 장비(Pinnacle ver.7.6c, Philips, USA)에 의해 계산된 선량과 EBT 필름을 사용한 측정된 선량을 비교 분석하였다. 결 과: 자체 제작한 고정 기구의 재현성 검증을 위한 조사야 확인 영상 확인 결과 기존의 고정 기구를 사용한 경우에 비해 알지네이트와 퍼티를 이용한 고정 기구는 4배 이상의 우수한 재현성을 보였고, 방사선 치료 시 환자의 불편함을 해소 할 수 있었다. 방사선 치료 계획 장비를 이용한 계산된 계면선량은 공기일 때 3$\times$3 cm, 5$\times$5 cm에서 각각 7.87%, 0.56%로 나타났으며 EBT (international specialty products, USA)필름을 사용한 측정된 계면선량은 36.5%, 11.8%로 EBT 필름을 사용한 측정된 계면선량이 크게 나타났다. 결 론: 두 경부 암 환자의 방사선 치료 시 구강 내 구조물의 자세 재현성을 유지하기 위하여 알지네이트와 퍼티를 이용하여 자체 제작한 고정 기구는 기존의 고정 기구 보다 매우 우수한 재현성을 유지 할 수 있었으며, 소 조사면에 대한 방사선 치료 계획 시 치료 계획 장비의 선량 계산 알고리즘의 한계로 인한 구강 내 계면선량의 감소를 보정해 최적의 선량분포를 얻을 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.139-148
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• 2016

목 적 : 양성자 치료 시 사용되는 Range Compensator는 Target의 Distal Margin의 선량에 대해 정상조직에 전달되는 양성자 빔 선량을 보정하는 역할을 한다. 이에 뇌종양 치료에 사용되는 Range Compensator의 Smooth Thickness를 다르게 적용함에 따른 PTV와 OAR의 선량을 비교하여 대상 부위의 선량이 개선되는 것을 확인해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 양성자 치료를 받은 뇌종양 환자 10명을 대상으로 Eclipse Proton Planning System(Version 10.0, Varian, USA)의 Compensator Editor를 사용하여 Range Compensator에 적용되는 Smooth Thickness를 각각 1회에서 5회까지 순차적으로 적용하였다. 치료계획의 알고리즘은 Proton Convolution Superposition(version 8.1.20 or 10.0.28)을 사용하였고, Smooth Thickness를 단계적으로 적용함에 따른 PTV의 Dmax, Dmin, Homogeneity Index, Conformity Index 그리고 종양주위의 OAR 선량을 비교하였다. 결 과 : Smooth Thickness를 1회에서 5회까지 적용하였을 때 PTV의 최대선량(Dmax)은 최대 4.3%, 최소 0.8%, 평균 1.81% 감소하였으며, 최소선량(Dmin)은 최대 1.8%, 최소 0.2%, 평균 0.82% 증가하였고, 최대선량과 최소선량의 차이는 최대 5.9%, 최소 1.4%, 평균 2.63% 감소하였다. Homogeneity Index는 평균 0.018 감소하였고 Conformity Index는 거의 변화가 없었다. OAR 선량은 Brain Stem에서 최대 1.6%, 최소 0.1%, 평균 0.59% 감소하였으며, Optic Chiasm에서 최대 1.3%, 최소 0.3%, 평균 0.45% 감소하였으나, C와 E환자가 각각 0.3%, 0.6% 증가하였다. 그리고 Rt. Optic Nerve에서 최대 1.5%, 최소 0.3%, 평균 0.8% 감소하였으나, B환자가 0.1% 증가하였다. Lt. Optic Nerve에서는 최대 1.8%, 최소 0.3%, 평균 0.67% 감소하였으나, H환자가 0.4% 증가하였다. 결 론 : 뇌종양 환자의 양성자 치료에 사용되는 Range Compensator의 Smooth Thickness가 단계적으로 적용될수록 Compensator의 해상도가 증가하여 가장 최적화된 양성자 빔 선량을 전달할 수 있다. 이는 PTV에 좀 더 균일한 선량을 조사할 수 있고 또한 OAR에 작용하는 불필요한 선량을 감소시켜 부작용을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권1호
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• pp.43-49
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• 2005

기능적 자기공명영상기법(functional MRI: fMRI)을 통해서 인간의 뇌에 대한 연구가 지난 수년 동안 활발하게 진행되어 왔다. 이러한 기능적 자기공명영상기법의 파라다임에는 Block-diagram 방법과 최근에 개발되어 이용되는 Event-related 방법이 있다. Block-diagram 방법은 여러 블록으로 구성하여 피험자들에게 자극을 인가하여 뇌의 반응신호들을 통해 뇌의 기능을 설명해 주는 데, 이러한 뇌의 기능이 얼굴인식과 관련하여 여러 조건을 포함한 자극인 경우 뇌의 인지 시스템을 설명을 해 주는 데 한계가 있다. 따라서 Event-related 방법을 이용하여 얼굴인식에 관여하는 뇌의 인지시스템에 관련된 부분을 설명하고, 또한 그 영역에서 인종구별과 같은 의식적으로는 관찰되지 않지만 무의식적으로 관찰되는 뇌의 생리적인 현상을 보여주고자 한다. 본 연구는 Event-related 방법에 대한 이해와 얼굴인식에 적용되는 파라다임 알고리즘을 개발하여 피험자들을 통해 해당조건들은 (유명한국인, 무명한국인, 유명 백인 미국인, 무명 백인미국인) 각 Event로 구성하여 한 블록인 Event-related 파라다임으로 변경하여 얼굴을 인식하는데 주로 담당하는 영역인, Ventral occipital-temporal cortex 내의 fusiform face area(FFA)를 확인하고 그 영역에서 의식적으로 반응하는 뇌의 활동과 무의식적으로 반응하는 뇌의 활동을 생리학적 또는 심리학적으로 해석하는데 용이하도록 여러 파라미터들 (즉 Event 간격 , Event의 수, Null Event, TR 간격 등)을 최적화하였다. 자기공명영상기법을 이용한 이러한 뇌 기능 연구는 의학적인 응용연구로서 신경 과학분야와 정신의학적인 측면에서 널리 이용될 것으로 보이며 더 나아가 심리학적측면의 기초 연구로서 발전의 토대가 될 것으로 사료된다.다. 불가능하여 차나무 재배지 부적합한 것으로 나타났다.35\%$일 경우 알칼리-실리카 반응에 의한 팽창을 가장 효과적으로 방지할 수 있는 것으로 판단된다.는 accessory 개발과 보급이 중요하다.에 대하여 500MU 조사 후 방사선량의 측정결과 Field size의 영향은 거의 존재하지 않았으며, beam off 후 $1{\sim}2$분 뒤 측정 시작 시점에서 대략 $1{\mu}Sv/hr$를 나타냈으며, 반감기는 약 $3{\sim}4$분인 것으로 측정되었다. Primus 15MV의 경우 S병원에서 측정을 수행하였으며, $25{\times}25cm^2$ Field size에 대하여 500MU 조사 뒤 방사선량을 측정한 결과, beam off후 $1{\sim}2$분 뒤 측정시점에서 대략 $3.26{\mu}Sv/hr$를 나타냈으며 10MV X선보다 대략 3.3배 큰 값을 나타내었다. 결과 : 일일 치료환자가 $20{\sim}50$명이고, 환자 1인당 Wedge filter의 교체작업이 $1{\sim}2$회일 때 10MV의 경우 연간선량이 $0.08{\sim}0.4mSv$로 평가되었으며, 15MV의 경우 $0.27{\sim}1.36mSv$로 평가되어 작업종사자의 연간 허용선량인 20mSv에 비해 안전한 것으로 평가되었다.서 정상조직이 적게 조사되었다. 결과 : 기존의 ICRU계획은 그 효과 및 안전성이 입증되었음에도 불구하고 CT를 이용한 CTV계획 등을 적용 한다면 잔류종양이 적은 경우 정상조직에 대한 조사를 줄이면서 잔류종양에 목표선량을 조사할 수 있을 것이다. 다만 잔류종양이 큰 경우는 정상조직에 대한 조사선량을 줄이기 위한 효과적 치료계획에

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.88-95
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• 2002

1985년 N. Koblitz와 V. Miller가 각각 독립적으로 제안한 타원곡선 암호시스템(ECC : Elliptic Curve Cryptosystems)은 보다 짧은 비트 길이의 키만으로도 다른 공개키 시스템과 동일한 수준의 안전도를 유지할 수 있다는 장점을 인해 IC 카드와 같은 메모리와 처리능력이 제한된 하드웨어에도 이식가능 하다. 또한 동일한 유한체 연산을 사용하면서도 다른 타원곡선을 선택할 수 있어서 추가적인 보안이 가능하기 때문에 고수준의 안전도를 유지하기 위한 차세대 암호 알고리즘으로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 효율적인 타원곡선 암호시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 부분 중 하나인 타원곡선 상의 점을 고속으로 연산할 수 있는 전용의 기저체 연산기 구조를 제안하고 실제 구현을 통해 그 기능을 검증한다. 그리고 기저체 연산의 면밀한 분석을 통해 역원 연산기의 하드웨어 구현을 위하여 최적인 단위 연산항의 도출에 기반을 둔 효율적인 방법론을 제시하고, 이를 바탕으로 현실적인 제한 조건하에서 구현 가능한 수준의 게이트 수를 가지는 고속의 역원 연산기 구조를 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 방법론을 바탕으로 실제 구현된 설계회로가 기존 논문에서 비해 게이트 수는 약 8.8배가 증가하지만, 승법연산 속도는 약 150배, 역원연산 속도는 약 480배 정도 향상되는 우수한 연구 결과가 얻어짐을 보인다. 이것은 병렬성을 적용함으로서 당연히 얻어지는 속도면에서의 이득을 능가하는 성능으로, 본 논문에서 제안한 구조의 우수성을 입증하는 결과이다. 실제로, 승법 연산기의 속도에 관계없이 역원연산의 수행시간은 [lo $g_2$(m-1)]$\times$(clock cycle for one multiplication)으로 최적화가 되며, 제안한 구조는 임의의 유한체 $F_{2m}$에 적용가능하다. 제안한 전용의 연산기는 암호 프로세서 설계의 기초자료로 활용되거나, 타원곡선 암호 시스템 구현시 직접 co-processor 형식으로 임베드 되어 사용할 수 있을 것으로 사료된다.다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.188-202
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• 2022

최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.