콩 GAP 모델 확립을 위해 경남 창녕에 소재한 콩 재배농가 3 곳을 선정하여 각 재배환경에 대한 물리적, 화학적(중금속) 및 생물학적(위생지표세균, 병원성 미생물) 위해요소를 분석하였다. 재배환경에 대한 물리적 위해요소로는 토양과 농업용수에 혼입될 수 있는 이물 등으로 확인되었고, 화학적 위해요소 중 토양과 농업용수에서의 중금속 (Cd:0.01~0.103, Cu:0.001~6.036, As:0.006~3.045, Hg:ND~0.041, Pb:0.003~3.952, $Cr^{+6}$:0.007~0.496, Zn:0.001~66.500, Ni:0.003~18.010)이 모두 허용기준치 이하로 검출되었다. 생물학적 위해요소의 경우, 위생지표세균은 토양에서 일반세균과 대장균군이 $6.0{\pm}0.3$ 및 $3.6{\pm}1.6$ log CFU/g, 농업용수는 $3.5{\pm}0.7$ 및 $1.9{\pm}0.7$ log CFU/mL 수준으로 각각 검출되었고, E. coli는 모든 시료에서 불검출 되었다. 그러나 농업용수에서 대장균군이 허용기준치를 초과하였고, E. coli O157도 토양 중에서 약 22%가 검출됨에 따라 분변오염 방지를 위한 적절한 방안이 필요할 것으로 판단된다. 결론적으로 재배환경 중 물리적 및 화학적 위해요소 (중금속)의 오염수준은 허용기준에 적합했지만, 생물학적 위해요소의 경우 농업용수에서 대장균군이 기준치를 초과함에 따라 최종산물로의 교차오염을 방지하기 위한 체계적인 관리방안이 모색되어야 할 것으로 판단된다.
본고는 텍스트로 제시된 한국어 문장의 형태통사론적 오류와 의미적 논항결합시 하위범주화요건을 위배하는 논항선택 오류의 인식 및 판단에 따른 ERP(Event-Related Potential)를 검출하여, 이에 대한 문장이해과정의 시간추이적 양상을 연구의 대상으로 하였다. 참여한 피험자로부터 각각의 유형에 대한 통계분석 결과, 통사적 오류 추출에서 의미적 오류 추출에 이르기까지 기존의 연구에서 제시된 오류패턴 요소들(ELAN, N400, P600)을 확인하였으며, 아울러 한국어 문장이해과정의 특이성을 관찰할 수 있었다. 이를 통해 문장묵독시 일어나는 여러 종류의 문법오류에 대한 개별적 성격규명과 함께, 이들의 문법틀 내에서의 상호관계에 대한 일련의 가설설정이 이루어질 수 있으며, 또한 문장이해 메커니즘의 신경적 기전의 특성 규명으로 부수될 인간지능 모사가능성에 생리학적 토대가 더해 질 것으로 추정되는 바, 언어이해와 대뇌기전지형을 결정짓는 또 다른 규준이 될 것이다.
LED와 같은 소형 제품의 불량검색은 제품의 질을 향상 시키는 것만 아니라 생산성 향상에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 LED에 발생하는 여러 가지 불량을 자동으로 검사하는 시스템을 구성하였다. LABVIEW Builder를 사용하여 그래픽 인터페이스 상에서 LED의 불량을 검출을 자동판단하며, 사용자가 쉽게 사용 가능하도록 설계하였다. 1394 카메라를 통해 영상을 획득하고 Vision Builder의 각 영상처리 요소를 적용하였다. 에지탐색, 기하학 위치 설정, 거리측정 등의 영상처리 알고리즘을 조합하여 색과 크기가 다른 다양한 LED의 불량을 검출하는 알고리즘을 설계하였다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.
GAP는 식품안전에 대한 세계적인 품질인증으로서 2007년 국내에서 도입된 이래 식품안전에 대한 중요성이 사회적인 이슈로서 해마다 국가 및 소비자의 관심이 커지고 있다. 최근에는 살충제가 검출된 달걀이 일부 시중에 시판됨으로서 식품안전에 대한 관심이 식탁에 오르는 모든 식품과 식자재에 대한 관심과 불안으로 이어지고 있어 본 연구에서 국산 양송이버섯에 대한 안전성을 검증하고 재배과정에부터 잔류농약과 중금속 등 위해물질을 관리함으로서 재배자의 건강부터 소비자의 안전까지 확보할 있는 GAP 기준의 양송이버섯 재배는 현시점에 매우 중요하다. 연구결과 양송이버섯의 잔류농약 검사항목인 Diflubenzuron과 Prochloraz의 불검출과 245종 잔류농약 분석결과 6종의 양송이버섯 모두 불검출로 확인되어 잔류 농약에 대한 안전성을 확인하였다. 그러나 연관된 연구결과 재배과정에서 농약의 사용 시 일부 잔류농약이 검출될 가능성이 있으므로 재배과정에서는 농약사용을 근본적으로 제어할 수 있도록 재배사 및 주변 환경관리를 철저히 하는 것이 매우 중요하다. 중금속 분석결과도 배지에서는 양송이버섯의 중금속 분석기준인 납과 카드뮴이 모두 기준치 이상으로 검출되어 버섯으로의 이행에 대한 결과가 매우 중요하였으나 6종의 양송이버섯 시료군 모두 납과 카드뮴이 불검출 되었으며 비소와 수은도 안전한 수준으로 확인되어 양송이버섯의 안전성을 확인하였다. 결과적으로 잔류농약과 중금속에 대한 국내산 양송이버섯의 안전성은 충분히 검증되어 GAP 인증 수준에서 적절하게 관리되고 있으며 재배과정에서의 각종 오염원, 물관리 등 모든 주변관리는 잔류농약 및 중금속에 대한 위해성을 충분히 관리할 수 있을 뿐만 아니라 GAP 인증에서 위해요소인 미생물관리에도 연관되어 있으므로 재배자와 재배사 및 재배환경에 대한 전반적인 상시관리는 GAP 양송이버섯 재배에서 매우 중요한 요소로 판단한다.
본 연구에서는 경남에 소재한 토마토 토경재배농장 3곳 (A, B, C)과 양액재배농장 3곳 (D, E, F)을 대상으로 토마토 재배단계의 재배환경과 개인위생에 대하여 생물학적 및 화학적 (중금속) 위해요소를 분석하였다. 생물학적 위해요소를 분석한 결과 재배환경에서 위생지표세균의 경우 토경재배농장의 토양에서 일반세균과 대장균군이 최대7.2 및 6.1 log CFU/g 검출되었고, 관개용수에서는 1.7 log CFU/mL 이하로 검출되었으며, E. coli의 경우 B농장의 토양에서만 1건 검출되었다. 양액재배농장의 양액과 관개용수에서는 일반세균만 최대 1.4 및 1.8 log CFU/mL수준으로 검출되었다. 개인위생의 경우 일반세균과 대장균군이 토경재배농장에서는 0.4-4.6 log CFU/hand, 100 $cm^2$ 수준으로, 양액재배농장에서는 0.4-5.4 log CFU/hand, 100 $cm^2$ 수준으로 검출되었다. 병원성 미생물은 B. cereus만 토경재배농장의 토양에서 최대 4.4 log CFU/g, 관개용수에서 0.5 log CFU/mL, 개인위생에서 1.0-2.9 log CFU/hand, 100 $cm^2$ 검출되었고, 양액재배농장의 개인위생에서 0.5-2.8 log CFU/hand, 100 $cm^2$ 수준으로 검출되었다. 화학적 위해요소인 중금속(Cd, Cu, As, Hg, Pb, Cr, Zn 및 Ni)은 분석 결과 모두 허용기준치 이하 또는 불검출로 나타났다. 따라서 토마토의 재배단계에서 미생물의 오염으로 인한 위해를 확인할 수 있었으며, 안전성을 확보하기 위해서는 최종산물로까지 발생할 수 있는 모든 위해요소를 파악하고 이를 효율적으로 차단시키기 위한 체계적인 관리방안이 모색되어야 할 것으로 판단된다.
최근 외부 개입 없이 스스로 주변 환경을 파악하고 목적지까지의 이동경로를 생성하여 자율 주행하는 지능형 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 자율 주행 시스템은 기본적으로 운행 중에 사고가 발생하지 않고 안전하게 목표점까지 이동해야 한다. 본 논문에서는 레이저 변위 센서를 이용하여 노면의 왜곡(훼손된 노면, 비포장 도로, 장애물 등)을 검출하고, 영상 이진화 기법을 적용하여 위험 요소를 검출, 판단하여 주행 시스템의 안정적 운항이 가능한 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 임의로 제작된 국부영역의 지도 데이터에 기반한 모의실험을 통하여 보인다.
최근 정보 통신 기술의 급속한 발전에 의해 음성 신호 처리에 관련된 많은 연구가 진행됨에 따라 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 많은 응용분야에서 중요한 요소로써 적용되고 있다. 이러한 피치 주기 검출에 관련된 시간 영역과 주파수 영역에서의 많은 알고리즘이 제안되었으며, 시간 영역의 피치 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 그러나 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 인식하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 음성의 시작구간에 대해 경계값을 설정하여 피치 주기 선정에 대한 판단기준으로 사용하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
스마트팩토리 제조공정에서의 품질관리는 중요한 요소이다. 현재, 금형 공정으로 생산되는 생활가전 제조부품의 품질검사는 대부분 작업자의 육안으로 진행되고 있으며 이로 인한 검사의 오류율이 높은 실정이다. 이러한 품질공전 개선을 위하여 결함 자동검출 시스템을 설계하여 구현하였다. 제안 시스템은 특정 위치에서 고성능 스캔 카메라로 대상물을 촬영하여 영상을 획득하고, 비전검사 알고리즘에 따라 긁힘, 찍힘, 이물질에 의한 불량품을 판독한다. 본 연구에서는 긁힘에 대한 불량 인식율을 높이기 위하여 깊이 정보 기반 분기 판단 알고리즘(Depth-based branch decision algorithm, DBD)을 개발하여 정확도를 높였다.
최근 자동차 업계는 무선 인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 자율 주행의 연구가 활발히 진행 중에 있으나 교통사고는 아직도 해결되지 않는 부분이다. 사고의 요인으로는 졸음운전, 운전자의 실수, 환경적인 요소, 잘못된 도로 구조 등이 있으며 사고 원인의 하나인 운전자의 운전 행태와 특성은 교통사고에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 자율 주행 및 자가 운전을 하는 경우에 발생 할 수 있는 교통사고에서 사고발생 전에 나타날 수 있는 사행운전의 특성을 판단하기 위한 연구를 수행하였다. 기존 연구에서는 영상기법이나 1,2차로의 운전행태로 횡방향 각속도 변화의 특성으로 사행 운전을 판단하였으나 본 논문은 센서의 값을 이용하여 횡방향의 이동거리와 임계 범위를 설정하여 사행 운전을 검출하는 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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