• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.95-100
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• 2019

본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-52
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• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 개선하기 위한 Atrous Residual U-Net (AR-UNet)을 제안하였다. U-Net은 의료 영상 분석, 자율주행 자동차, 원격 감지 영상 등의 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더 부분에서 컨볼루션 계층 수가 적어 추출되는 특징이 부족하다. 추출된 특징은 객체의 범주를 분류하는 데 필수적이며, 부족할 경우 분할 정확도를 저하시키는 문제를 초래한다. 따라서 이 문제를 개선하기 위해 인코더에 residual learning과 ASPP를 활용한 AR-UNet을 제안하였다. Residual learning은 특징 추출 능력을 개선하고, 연속적인 컨볼루션으로 발생하는 특징 손실과 기울기 소실 문제 방지에 효과적이다. 또한 ASPP는 특징맵의 해상도를 줄이지 않고 추가적인 특징 추출이 가능하다. 실험은 Cityscapes 데이터셋으로 AR-UNet의 효과를 검증하였다. 실험 결과는 AR-UNet이 기존 U-Net과 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 AR-UNet은 정확도가 중요한 여러 응용 분야의 발전에 기여할 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권4호
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• pp.426-439
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• 2018

Purpose: To continuously monitor soil and climatic properties, a data acquisition system (DAQ) was developed and tested in plum farms (Gyewol-ri and Haechang-ri, Suncheon, Korea). Methods: The DAQ consisted of a Raspberry-Pi processor, a modem, and an ADC board with multiple sensors (soil moisture content (SEN0193), soil temperature (DS18B20), climatic temperature and humidity (DHT22), and rainfall gauge (TR-525M)). In the laboratory, various tests were conducted to calibrate SEN0193 at different soil moistures, soil temperatures, depths, and bulk densities. For performance comparison of the SEN0193 sensor, two commercial moisture sensors (SMS-BTA and WT-1000B) were tested in the field. The collected field data in Raspberry-Pi were transmitted and stored on a web server database through a commercial communications wireless network. Results: In laboratory tests, it was found that the SEN0193 sensor voltage reading increased significantly with an increase in soil bulk density. A linear calibration equation was developed between voltage and soil moisture content depending on the farm soil bulk density. In field tests, the SEN0193 sensor showed linearity (R = 0.76 and 0.73) between output voltage and moisture content; however, the other two sensors showed no linearity, indicating that site-specific calibration is important for accurate sensing. In the long-term monitoring results, it was observed that the measured climate temperature was almost the same as website information. Soil temperature information was higher than the values measured by DS18B20 during spring and summer. However, the local rainfall measured using TR 525M was significantly different from the values on the website. Conclusion: Based on the test results obtained using the developed monitoring system, it is thought that the measurement of various parameters using one device would be helpful in monitoring plum growth. Field data from the local farm monitoring system can be coupled with website information from the weather station and used more efficiently.

• 한국축산식품학회지
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• 제43권6호
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• pp.1150-1169
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• 2023

Edible insects are gaining popularity as a potential future food source because of their high protein content and efficient use of space. Black soldier fly larvae (BSFL) are noteworthy because they can be used as feed for various animals including reptiles, dogs, fish, chickens, and pigs. However, if the edible insect industry is to advance, we should use automation to reduce labor and increase production. Consequently, there is a growing demand for sensing technologies that can automate the evaluation of insect quality. This study used short-wave infrared (SWIR) hyperspectral imaging to predict the proximate composition of dried BSFL, including moisture, crude protein, crude fat, crude fiber, and crude ash content. The larvae were dried at various temperatures and times, and images were captured using an SWIR camera. A partial least-squares regression (PLSR) model was developed to predict the proximate content. The SWIR-based hyperspectral camera accurately predicted the proximate composition of BSFL from the best preprocessing model; moisture, crude protein, crude fat, crude fiber, and crude ash content were predicted with high accuracy, with R² values of 0.89 or more, and root mean square error of prediction values were within 2%. Among preprocessing methods, mean normalization and max normalization methods were effective in proximate prediction models. Therefore, SWIR-based hyperspectral cameras can be used to create automated quality management systems for BSFL.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권2호
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• pp.158-166
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• 2014

본 연구는 FDR(Frequency Domain Reflectometry) 센서를 이용하여 코코넛 코이어 배지에서 급액 공급관리에 적합한 수분측정 장소를 찾고 보다 정밀한 측정 방안을 제시하기 위한 기초 실험으로 급액구에서의 측정거리와 위치 그리고 노이즈 필터 사용에 따른 수분변화와 편차를 조사하였다. 시판되는 코코넛 코이어 슬라브 중 coir dust와 chip의 함량이 10:0, 7:3, 5:5, 3:7인 배지들을 사용했고 배지 윗면과 측면에 급액구부터 5, 10, 20, 30cm의 거리를 두어 센서를 설치하여 동일한 급액을 공급한 후 수분변화를 측정하였으며, 노이즈 필터 사용 여부에 따른 수분변화는 내부가 균일한 인공토양인 글라스 비드를 포수하여 설치간격 0, 6, 12, 21cm에서 측정하였다. 배지조성에 상관없이 센서가 급액구에 가까울수록 높은 수분함량 증가를 나타내었다. 배지 조성 3:7과 10:0에서는 윗면과 측면 측정에 따른 배지 수분함량 변화 특성이 차이를 보이지 않았으나 5:5와 7:3에서는 윗면을 측정시 보다 높은 수분함량 증가를 보였다. Chip 함량이 상대적으로 많은 3:7 배지에서는 다른 배지들보다 수분함량 증가가 낮았다. 노이즈 필터를 사용하게 되면 측정치 변동과 편차가 감소하였다. 따라서, 코코넛 코이어 배지에서 FDR센서를 이용해 배지 수분 계측시 급액구에 가까운 거리의 윗면을 측정하는 것이 급액 이후 배지내 변화를 관측이 용이하다. 다수의 센서를 사용하여 측정할 경우에는 센서간 간격을 21cm 이상으로 넓게 설치하도록 하며, 노이즈 필터는 측정 안정성 향상을 위해 사용을 권장한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권2호
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• pp.141-152
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• 2020

본 연구는 양액 내 존재하는 다량 영양소의 농도를 실시간으로 측정하기 위해 이온 선택 전극 (ISE) 으로 구성된 임베디드 시스템의 개발을 보여준다. NO₃, K 및 Ca 이온을 감지하기위한 PVC ISE, H₂PO₄를 감지하기위한 코발트 전극, 기준 전극, 샘플 용액이 담기는 챔버, 펌프 및 밸브를 사용하여 측정하는 시스템으로 구성된다. 양액 샘플양 조절과 데이터 수집을 위해서 데이터 Due 보드가 사용되었고, 각각의 샘플 측정 전에, 측정 중 발생하는 드리프트를 최소화시키기 위해 2 점 정규화 방법을 사용하였다. PVC 멤브레인을 기반으로 한 NO₃ 및 K 전극의 농도 예측 성능은 표준 분석기의 결과와 근접한 일치 (R² = 0.99) 나타내며 만족스러운 결과를 나타냈다. 하지만, Ca II 이온 투과체 제조된 Ca 전극은 고농도 양액 농도에서 Ca 농도를 55 %로 낮게 측정하였다. 코발트 전극 기반 인산 측정은 반복측정 중에 발생한 코발트 전극의 불안정한 신호로 인해 표준 방법과 비교하여 45 ~ 155 mg / L의 인산 농도 범위에서 24.7 ± 9.26 %의 비교적 높은 오차를 나타냈다. 수경 P 감지의 예측 능력을 향상시키기 위해 코발트 전극의 신호 컨디셔닝에 대한 추가 연구가 필요함으로 판단된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권6호
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• pp.904-911
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• 2015

전통주는 성장할 수 있는 전기를 맞이하고 있으나 전통적인 생산방식으로 인한 표준화, 품질관리의 문제점을 안고 있다. 이에 sensor 기술과 RFID 기술을 이용하여 품질관리와 표준화문제에 접근하고자 하였다. RFID 기술은 원거리 Sensing과 즉각적인 제어로서 표준화와 품질의 고급화를 이룰 수 있는 최적화 기술이다. 본 실험에서 3차에 걸친 발효과정을 측정하였는데 발효조의 내부온도에 따라 발효종말점이 14, 17, 20일까지 달랐다. pH의 경우 발효 초기 pH가 7.89, 7.95, 7.68에서 최종 pH 3.31에서 2.96까지 급격한 pH의 강하가 이뤄졌고 이후 서서히 상승으로 진행하다 최종에 pH 3.34에 도달하였다. 총산의 경우 발효 초기 0.1, 0.2, 0.1%에서 3~4일까지 급격히 총산이 증가하였고 이후 완만한 상승이 이어지다 최종에 pH 2.3~2까지 낮아졌다. 이는 발효 기간 중에 생성된 유기산과 밀접한 관계가 있다. 당도의 측정은 발효기에 부착한 sensor를 통하여 자료를 얻었는데 발효에서 당도의 변화는 초기 급격한 상승을 이룬 다음 중간 발효에서는 점차 낮아졌고 발효 후기에 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 알코올의 측정과 총당의 측정은 아직까지 자동으로 검출이 어려워 manual 방식으로 측정하였는데, 알코올 함량은 초기에 급격히 증가하다가 발효 5일째서부터 대부분 완만한 증가를 보였고 1차 발효에서는 17.3%, 2차 발효에서는 16.7%, 3차 발효에서는 17.1%에서 발효가 완료되었다. 유리당은 1일째 4,171.44 mg%를 나타내다 초기에 급격한 감소를 보였고 10일을 전후하여 증가폭의 변화가 둔화되었다. 전체 중에 glucose가 제일 많은 함량이었고, 다음으로 sucrose, fructose 순이었다. 유기산의 경우 초기에 전체 61.48 mg%를 보이면서 발효 11일째까지 88.09 mg%를 보여 아주 완만한 상승이었는데, 이후 급격한 상승을 보였고 14일째 266.21 mg%에서 정점을 찍고 이후 완만한 진행을 보였다. 전통주의 발효에서 품질관리를 통한 전통주의 고급화 방법의 하나로 RFID 기술을 도입하여 이상발효의 차단과 적정한 sensor를 이용하여 지표로 활용, 정확한 발효과정을 판단할 필요가 있다. pH, 총산, 알코올 그리고 총당은 전통주 품질관리의 지표로 활용 가능한 바, 전통주 발효 전 과정을 monitering 하여 이상발효 유무의 중요한 지표로 활용이 가능할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.521-535
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• 2023

논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.268-268
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• 2016

Chemical sensors have attracted much attention due to their various applications such as agriculture product, cosmetic and pharmaceutical components and clinical control. A conventional chemical and biological sensor is consists of fluorescent dye, optical light sources, and photodetector to quantify the extent of concentration. Such complicated system leads to rising cost and slow response time. Until now, the most contemporary thin film transistors (TFTs) are used in the field of flat panel display technology for switching device. Some papers have reported that an interesting alternative to flat panel display technology is chemical sensor technology. Recent advances in chemical detection study for using TFTs, benefits from overwhelming progress made in organic thin film transistors (OTFTs) electronic, have been studied alternative to current optical detection system. However numerous problems still remain especially the long-term stability and lack of reliability. On the other hand, the utilization of metal oxide transistor technology in chemical sensors is substantially promising owing to many advantages such as outstanding electrical performance, flexible device, and transparency. The top-gate structure transistor indicated long-term atmosphere stability and reliability because insulator layer is deposited on the top of semiconductor layer, as an effective mechanical and chemical protection. We report on the fabrication of InGaZnO TFTs with silver nanowire as the top gate electrode for the aim of chemical materials detection by monitoring change of electrical properties. We demonstrated that the improved sensitivity characteristics are related to the employment of a unique combination of nano materials. The silver nanowire top-gate InGaZnO TFTs used in this study features the following advantages: i) high sensitivity, ii) long-term stability in atmosphere and buffer solution iii) no necessary additional electrode and iv) simple fabrication process by spray.