• 한국버섯학회지
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• 제19권1호
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• pp.76-80
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• 2021

느타리 품종구분을 위한 마커의 개발을 위하여 곤지7호의 어버이 일핵 균사중의 하나인 MT07156-97의 전체 유전자 염기서열을 바탕으로 제작한 251개의 SSR 프라이머를 제작하였다. 우선적으로 수한1호, 곤지7호, 흑타리 품종에 다형성 여부를 관찰하여 20개의 SSR을 선발하고, 이를 10개 품종에 적용하였다. 단일의 프라이머로는 일부 품종이 구분되지 않았으므로, 선발된 프라이머 간의 다양한 조합(multiplex 방식)을 적용한 결과 모든 품종을 판별할 수 있는 분자마커 다형성을 보인 프라이머 "166+115" 조합을 선발하였다. 별도로 프라이머 115와 166가 만들어 낸 산술적인 유전자좌(loci) 31개보다 12개 많은 40개의 유전자좌가 증폭되어 다양한 품종에 특이적인 분자마커를 제공할 수 있었다. 개발된 분자마커는 종균의 품질관리, 품종의 판별, 신품종 보호에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제9권1호
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• pp.19-27
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• 2002

건멸치의 위생적 품질개선을 위한 감마선 조사가 품질에 미치는 영향을 조사하였으며, 아울러 감마선 조사 멸치에 대한 검 지법으로서 열발광 특성을 분석하였다. 건멸치류의 미생물 오염도는 총세균이 $10^4$~$10^{6}$ CFU/g 수준으로 건멸치의 종류에 따라 큰 타이를 보였으며, 대장균군은 모든 시료에서 음성으로 나타났다. 미생물학적 품질개선을 위한 3kGy 수준의 감마선 조사는 유통조건(식품포장용 PVC film, 0.06 mm, 500 g)으로 포장하여 6개월 저장(15$\pm$1$^{\circ}C$) 후에도 검출한계이하(20 CFU/g)의 수준을 유지할 수 있었다 저장 중 건멸치의 기계적색도(L, a, b, ΔE ), 갈색도, TBA가, VBN, TMA-N, 관능적 특성 등 건멸치의 품질에 관련된 여러 인자들은 3 kGy의 감마선 조사에 의해 거의 영향을 받지 않았다. 그러나 저장기간에 따른 영향은 매우 크게 나타났으며, 이는 저장온도와 포장조건의 중요성을 뒷받침해 주었다. 건멸치의 방사선 조사 여부 확인을 위한 열발광 특성을 분석해 본 결과, 비조사구는 280~30$0^{\circ}C$ 부근에서 매우 낮은 peak를 나타내었고, 1 kGy 이상의 감마선 조사구는 20$0^{\circ}C$ 전후에서 조사선량에 의존적($R^2$=0.9933)인 높은 glow curve를 나타내어 감마선 조사 건멸치의 판별이 가능하였고, - 2$0^{\circ}C$에서 6개월간 저장 후에도 검지가 가능하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.65-71
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• 2006

승강기 설치는 매년 약 15,000여 대씩 증가하고 있다. 승강기 증가에 따른 인명 사고 발생 및 갇힘, 급상승, 급정지, 층 표시 오류 등 승객의 불안감을 유발시킬 수 있는 오동작 사고가 크게 증가 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 오동작 및 고장이 승강기 전원품질과 어느 정도 연관성이 있는지를 조사하기위해 승강기 보수업체의 승강기 보수일지 및 공동주택 관리소에서 관리하고 있는 승강기 보수일지와 2004년도 119 구조대가 승강기 갇힘 사건에 대해 구조한 장소에 설문조사를 토대로 사고 발생 시간, 오동작 형태 및 원인에 대해서 조사 분석하였다. 분석 결과는 119 구조건수에 대해 단순 전원 리셋으로 재가동된 경우가 전체 24[%]를 차지하고, 갇힘 원인별 분류로 판별하면 단순 정전이 8.2[%]를 차지하는 것으로 조사 되었다. 분석 결과는 현장 전원 품질 측정 및 모의시험을 통하여 승강기 전기적 장해에 대한 상호 연관성을 분석하는데 자료로 이용될 것이다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제41권12호
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• pp.1823-1829
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• 2012

국내에서 육종된 쌀 품종들의 제면성을 시험하기 위하여 실험실 규모의 소규모(시료 쌀가루 100 g 이하)로 실험이 가능한 표준화된 쌀국수 제조 방법을 개발하였고, 이 방법에 따라서 제조된 국수의 품질을 평가하여 제면성이 우수한 품종을 판별하였다. 쌀국수를 제조하는 두 가지 방법 가운데 압출 면은 반죽의 수분 첨가량에 비교적 예민하지 않아서 수분 첨가량 결정이 용이한 방법이었으나 세절 면은 수분 첨가량에 따라서 제조과정에서 면대 형성이 달라지므로 수분 첨가량을 가루의 수분 흡수력에 따라서 조절해야 한다. 제조방식에 따라서 국수의 물성에는 차이가 있지만 Chenmaai가 두 가지 방법 모두에서 가장 우수한 제면 적성을 나타내었다. 제면성이 우수한 품종일 경우 제분 방법에 비교적 영향을 적게 받으며 제면 방법에 관계없이 우수한 품질의 면을 만들 수 있음을 확인할 수 있었다. Chenmaai는 두 가지 제면방법에 따라서 제면하였을 때 조리 손실률이 가장 낮고 조리된 면의 탄성이 높아서 우수한 제면 적성을 나타내었다. Goamibyeo는 제면용으로 국내에서 널리 사용되고 있어 익히 잘 알려져 있으나(8,13), 초 다수성인 Chenmaai도 제면용으로 사용하면 경제성과 더불어 우수한 제면용 쌀로서 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제36권1호
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• pp.58-61
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• 1994

견과 합성 섬유의 단점을 서로 보완하여 새로운 성능을 가지는 신소재를 개발하기 위하여 견사와 나이론사와의 복합사를 제조(이하 S/N 복합사)하고 이들 복합사 스타킹에 대하여 품질을 평가한 결과는 다음과 같다. 1. SEM으로 S/N 복합사로 제편한 스타킹을 관찰한 결과 나이론사는 매끈하게 보이는 반면 견사는 약간 불규칙하게 나타나서 쉽게 판별할 수 있었으며 견사와 나이론사가 서로 잘 포합된 부분과 견사끼리 합쳐진 부분이 발견되었다. 2. S/N 복합사 스타킹의 흡수속도는 나이론 스타킹에 비하여 4~8배 높았고 무연보다 가연할 경우가 높았다. 흡수율에 있어서도 S/N 복합사 스타킹이 나이론 스타킹에 비하여 3배 이상 높았다. 3. 수축율을 보면 상온수에서는 나이론 스타킹과 S/N 스타킹간에 큰 차이는 없었으나 비등수에서는 나이론보다 S/N 스타킹편이 약간 많이 수축되었다. 한편 스타킹간의 수축율과 수축탄성율은 큰 차이는 없었다. 4. S/N 복합사 스타킹의 착용시험 결과 보온성, 촉감은 나이론 스타킹보다 우수하였으나 수축성은 나이론 스타킹에 미치지 못하였다. 그러나 종합적인 호감도는 나이론 스타킹에 비하여 우수한 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.259-266
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• 2022

본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.115-121
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• 2021

본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.270-278
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• 2022

본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a^*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.689-696
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• 2003

설계 개체의 결함경향성을 판별하는 위험도 예측 모델은 분석이나 설계 같은 소프트웨어 개발 초기 단계에서 시스템의 문제 부분들을 찾아 내는데 사용된다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었다. 하지만 대부분의 개발집단은 훈련데이터 집합을 보유하고 있지 않기 때문에 이들 모델들은 대부분의 개발집단에서 사용될 수 없다는 커다란 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Kohonen SOM 신경망을 이용하여 훈련데이터 집합을 사용하지 않는 새로운 예측 모델 KSM을 제안한다. 여러 내부 특성들과 모델 사용의 용이성 그리고 모의실험을 통한 예측 정확도 비교를 통해 KSM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였으며 그 결과 KSM의 성능이 BPM에 근접하다는 것을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.144-145
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• 2017

최근 전자 기기의 크기가 줄어들고 PCB의 사이즈와 반도체 패키지의 크기가 소형화되어 플립 칩 본딩(Flip chip bonding) 기술을 적용한 반도체 패키지 방식이 점점 늘어나고 있다. 이에 따라 PCB와 반도체 칩 사이를 연결하기 위해 응용되던 BGA(Ball Grid Array)에 핀 배열 대신 사용되는 범프(Bump)를 50um 이내의 초미세 범프로 만들어 일정한 배열을 유지하는 것이 중요하다. 또한 초미세 범프의 모양과 품질이 패키지 수율과 밀접하게 연관되기 때문에 이를 검사할 수 있는 기술이 필수적이다. 이에 본 논문은 초미세 범프측정을 할 수 있는 시스템 개발을 위한 측정 대상의 특징과 사용할 수 있는 광학계를 분석하였고, 획득된 영상을 가지고 딥러닝을 적용하여 정확하게 불량여부를 판별할 수 있는 초미세 범프 측정 시스템을 고안하였다.