다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
지난 4월 1일부터 닭고기 등급판정 시범사업이 실시되고 있다. 9월 현재 체리부로, 농협계육가공분사, 하림 3개 업체가 참여하고 있다. 이들 업체들은 닭고기 등급제 참여로 국내산 닭고기의 위생적인 가공처리와 품질 고급화를 촉진하는 전환점이 되며 고품질을 요구하는 소비자들의 신규 창출 및 유통업체와 소비자간 믿을 수 있는 거래 기회를 제공할 것으로 기대하고 있다. 닭고기 등급판정 시범사업이 시작된 지 5개월이 지났는데 이런 참여업체들의 반응을 점검해 보았다.
물리ㆍ화학적 및 효소적 방법을 이용한 근육의 품질판정 지표로써 수분함량, 지질함량 그리고 콜라겐 함량등을 살펴보았으며, AEC 수치로써 건강도를 측정하고자 하였다. 즉, 이런 지표들을 이용하여 양식산 활어의 품질에 가장 큰 요인으로 작용하는 파괴강도와의 상관관계를 살펴보고자 하였다. 지금까지 조사된 양식산 활어성분 중 파괴강도가 어떠한 독립변수들에 의하여 크게 영향을 받으며, 파괴강도와 독립변수와의 관계식은 무엇인가를 규명하기 위하여 회귀분석을 실시하였다 여기서 독립변수로 사용된 것은 아래와 같다. X$_1$ : 수분함량(moisture content) X$_2$ : 지질함량(lipid content) X$_3$ : 콜라겐 함량(collagen content) 각 성분간의 상관관계를 피어슨 상관계수로 나타낸 것으로, 파괴강도와 수분 함량, 지질함량사이에는 상관성이 있으나(r=0.66, r=-0.69: p<0.05), 콜라겐의 함량과는 상관성을 가지지 못하였다. 또한, 콜라겐과 수분함량(r=0.19), 콜라겐과 지질함량(r=-0.29)로 각 성분간의 상관성이 존재하지 않았다. 그러므로, 파괴 강도값은 지질과 수분함량간의 상관관계가 형성된다. 즉, 수분함량이 크고 지질함량이 작아지면 파괴강도간은 커진다는 결론이다. 이 결과를 이용하여 파괴감도, 수분함량 그리고 지질함량간의 회귀분석을 실시한 결과 다음과 같다. Y = 0.74481 + 0.01323 X$_1$- 0.05821 X$_2$ 이 회귀식을 이용하여, 참돔의 수분함량과 지질함량을 측정함으로써 참돔의 품질을 결정할수 있는 파괴강도값이 계산으로 얻어진다. 또한 효소적방법으로써 품질지표인 AEC수치를 측정함으로써 건강도를 판정할 수 있다. 그러므로, 파괴강도값을 이용하여 품질의 등급을 선정하며, AEC수치를 건강도의 등급을 선정하여야 된다. 파괴강도값에 의한 등급은 1.4kg이상은 상급, 1.2~l.4kg은 중급, 1.2kg이하를 하급으로 선정하며, AEC수치는 1.0~0.9는 상급, 0.9~0.8는 중급, 0.8이하를 하급으로 선정하여 등급화를 분류할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 초음파를 사과의 비파괴 품질판정에 이용하기 위한 기초 연구로서 사과 표면에 입사, 반사되는 초음파 신호를 계측 및 분석하기 위한 시스템을 구축하고 저장기간에 따른 사과의 초음파 특성을 계측하였으며, 그 결론은 다음과 같다. 1. 구성된 비 접촉식 초음파 장치를 이용하여 전압-시간 그래프에서 전압의 진폭(PTP)값을 구하였고 신호처리용 프로그램을 이용하여 획득한 신호를 주파수 영역에서 분석하여 피크주파수, 영역별 에너지 밀도함수 등을 구하였다. 2. 사과의 초음파 특성을 분석한 결과 사과의 저장기간은 초음파 응답신호의 진폭(PTP) 및 제 3영역 에너지 스펙트럼 밀도함수와 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 3. 초음파를 농산물의 비파괴 품질판정에 적용시 문제가 되고 지는 센서와 시료와의 접촉응력에 의한 응답신호의 변형에 의한 문제를 해결하고자 비 접촉식 센서를 사용하였으며, 실제 농산물에 적용이 가능한 것으로 판단되었다.
육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취 득하는 과정과 이들로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁의 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함을 추출하여 피혁의 등급을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도는 퓨리에 스펙트럼이 존재하는 영역의 넓이 및 가로, 세로 비율로서 계산된다. 그리고 결함은 전처리 과정을 거친 영상으로부터 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 히스토그램 분포의 특징에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 특성들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 다른 분야에서의 인간의 시각 검사를 대체 할 수 있으리라 판단된다.
본 연구는 닭고기의 품질 등급을 설정하기 위한 기초 자료로 이용하기 위하여 시중 도계 장을 대, 중, 소로 구분하여 생산 관리 책임자들을 대상으로 닭고기 등급제 적용에 따른 도계 장 및 유통업소 및 판매장 조사를 통하여 등급판정 방법, 표본 수 선발 방법 등을 설정하여 설문지에 의한 방문 조사를 실시한 결과는 다음과 같았다. 도계 장 설문조사에서 등급제 적용 시 적용 단위는 대부분의 도계 장에서 농가단위보다는 롯트 단위를 선호하였다. 닭고기 등급제 조사방법은 대부분의 도계 장에서 전수조사보다는 샘플조사를 선호하였다. 닭고기 등급제 시행초기에는 도계 장에서 요청한 물량에 대해서만 등급판정을 실시하는 것을 선호하였다. 통닭 뿐 만 아니라 부분 육에 대해서도 등급제를 적용해야 된다는 의견이 많았다. 닭고기 등급제 적용시의 중량의 범위는 대규모 도계 장에서는 $8^{\sim}12$호에 대해서 등급 판정을 선호하였다.
본 실험은 닭고기 부분육의 품질 등급을 설정하기 위한 기초 자료로 이용하기 위하여 시중도계 장을 대, 중, 소로 구분하여 생산 관리 책임자들을 대상으로 설문지에 의한 방문 조사를 실시하였다. 도계 과정에서 닭고기 부분육 등급 판정을 수행하기 적당한 곳은 대규모도계장의 경우 마지막 포장단계를 선호하였다. 닭고기 부분육 등급은 몇 단계를 선호하는지에 대한 응답은 대규모도계장 및 단순가공장은 2단계를 선호하였고 중규모 도계장은 $2{\sim}3$단계를 선호하였다. 등급판정 요인으로는 신선도, 멍, 외상, 트리밍(손질) 이물질 순으로 중요도를 표현하였다. 부분육 등급 판정 도입 시기는 도계장 규모와 관계없이 지금당장은 아니드래도 도입되는 것이 좋다는 의견이 다수를 차지하여 닭고기 부분육에 대한 품질등급제를 선호하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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