Seo, Youngwook;Lee, Ahyeong;Kim, Bal-Geum;Lim, Jongguk
농업과학연구
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제47권3호
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pp.633-644
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2020
Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1st and 2nd derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷 기술이 비약적으로 발전하고 있다. IoT 기술은 다양한 센서들을 활용하여 각 센서의 고유한 데이터를 발생시켜 시스템 상태의 진단을 가능하도록 한다. 하지만, 현재 적용되고 있는 장비운용 시스템은 장비에 문제가 발생한 후 관리자가 해당 문제를 처리해야하는 사후보전 방식의 개념이며, 이는 시스템의 에러로 인한 시스템의 신뢰성 및 가용성 문제점을 의미할 수 있으며, 정비를 위한 시스템 중단으로 생산성에 부정적 영향으로 인한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 IoT(AIoT) 기술을 적용하여 공장 내 정류기를 보다 효율적으로 운용하기 위한 엣지 컨트롤러 제어 의사 결정 알고리즘과, 정류기 부품별 고장 상황 정보에 대한 도메인 지식 기반의 모델링을 작성하여, 이를 바탕으로 수집된 각 센서 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 시나리오별 Abnormal 데이터에 대하여 적정 수준의 상태 메시지를 출력함을 확인할 수 있었으며, 이를 통한 기존 현장의 장비 운용 시스템의 가용성과 생산성이 향상됨을 확인하였다.
첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
이 연구는 다가온 4차 산업혁명시대와 지능정보사회를 맞은 한국 사회의 핵심적 정책 아젠다 중 하나인 학교교육 체제 개혁을 위한 몇 가지 방향과 대안들을 탐색하는 데 목적이 있다. 한국 학교교육은 학생의 소질과 적성을 고려하지 않은 공급자 중심 체제이고, 20세기 초반의 공장제식 학교교육의 특징을 굳건히 하면서 획일적 교육 및 학습 관행을 지속하고 있다. 특히, 교육계 종사자들의 대학입시에 대한 과도한 추종에 따라 교육현장에서 지식의 도구화와 학습의 탈맥락화가 심화되고 있으며, 따라서 4차 산업혁명기가 요구하는 공감하고 협력하면서도 주체적으로 생각하고 판단할 줄 아는 인간을 양성해내는 데 한계가 발생하고 있다. 따라서 이를 개혁하기 위한 교육 혁신의 과제로서 다음 몇 가지 사항을 검토하고 제언하였다. 첫째, 교육과정 수권체계를 선진형 교사수권체계로 변화시키고, 둘째, 교사의 자율성을 잠식하는 관료적 교사단체제를 해체하고 전문적 교사단 체제를 정립하며, 셋째, 교육과정 편성 및 운영과정에서 교과영역 이기주의를 극복하고 교원양성교육과정의 철저한 개선이 시급하고, 넷째, 과도한 교육행정관료제의 완화와 함께 교육법 체계의 전면적인 개편이 필요하며, 다섯째, 학교교육 지원행정을 학습자와 교수자 상호간의 활발한 커뮤니케이션이 이루어지도록 적극 유도할 필요가 있다.
사극 드라마는 더욱 극적인 전개를 원하는 대중들의 취향에 따라 퓨전 형태로 변화하고 있으며, 고증 의상 또한 현대적인 감각으로 표현되고 있다. 본 연구는 사극 드라마에 나타난 고증 의상의 현대화의 사례 탐색 및 학습자의 인식을 조명해보고, 향후 사극 드라마에서 고증 의상의 현대화에 대한 함의점을 제시해보는데 목적이 있다. 연구 방법은 이론적 연구와 사례 연구 및 하브루타 학습법을 통한 서술형 설문지 응답법을 병행하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 사극 드라마에서 고증의상의 현대화에 대한 본질적인 문제는 사극 드라마의 역사적 사실을 저해하는 고증의상의 과도한 현대적 변용으로 나타났다. 둘째, 사극 드라마에서 고증의상의 현대화에 대한 대학생들의 부정적인 인식으로는 한국 고유의 정체성 상실, 드라마의 몰입도 저하, 미디어가 갖는 교육적 영향력의 견해가 주를 이루었다. 긍정적인 인식으로는 전통 문화의 인식 제고를 통한 관심 증대, 시대적 흐름의 변화에 대한 절충, 대중들의 시각적 유희 증대의 견해가 주를 이루었다. 셋째, 사극 드라마에서 고증의상의 효과적인 연출 방향에 대한 함의점은 사극 드라마 관계자들의 인식개선과 고증의상에 대한 의상디자이너의 철저한 사전 조사, 전통복식에 대한 심층적인 연구와 체계적이고 명확한 교육적 접근, 정부의 노력과 시청자들의 관심이 필요하다.
콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.
조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.
창작판소리 집단 판소리공장 바닥소리가 2006년 시연한 잔혹소리극 <내다리내놔>는 전설의 고향 '덕대골'을 각색하여 창작판소리로 재탄생시킨 작품이다. 전설의 고향 '덕대골'은 KBS에서 방영된 전설의 고향 중에서도 "내다리 내놔"라는 대사를 통해 무서운 작품의 대명사로 꼽힌다. 북과 대금이 연주하고 소리와 그림자극으로 전개되는 잔혹소리극 '내다리내놔'를 접하면서 관객의 정서는 잔혹함을 중심으로 형성되게 된다. 잔혹함의 정서는 공포를 기반으로 한다. 어릴 적 접했던 전설의 고향의 섬뜩함을 주된 감정의 기반으로 하면서, 이야기 속에 담겨 있는 효에 대한 가치를 짧은 시간 안에 교육 대상에게 제공한다. 판소리라는 장르를 이용하여 우리의 생활 속에서 이루어지는 정서 및 가치에 대한 교육을 효율적으로 학습시킬 수 있음을 알 수 있다. 소리와 이야기, 몸짓 등 다양한 자극이 한데 어우러진 판소리는 훌륭한 교육의 수단이 될 수 있고, 판소리로 공연되는 작품이 어떠한 내용과 가치를 지녔는가에 따라 효율적이고 다양한 가치 교육과 그로 인한 정서 함양을 이루어낼 수 있다. 생활 속에서 쉽게 접할 수 있는 친근하면서도 다양한 소재를 통해 우리 고유의 언어와 풍속에 담긴 가치와 정서, 문화에 대해 각 연령대에 많이 사용하는 어휘나 각 연령대별 선호하는 리듬을 통해 접할 수 있도록 한다면 판소리를 접하는 대상이 호기심과 흥미를 갖고 그것에 대해 지속적인 관심을 가질 수 있다. 그러므로 이러한 장르를 교육에 활용한다면 교육적 효과는 클 것으로 기대된다. 이러한 효과적인 접근성에 기반을 두고 각 연령대에 맞는 어휘를 구사함으로써 그 내용을 쉽게 이해하게 함으로써 교훈적 내용을 원활하게 습득할 수 있는 기회를 제공하므로, 중요한 교육적 가치를 가지고 있다고 할 수 있다.
본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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