• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.17-22
• /
• 2021

환경 친화적인 마그네슘-공기 전지는 이론적 방전용량이 매우 높은 1차전지로 알려진 금속-공기 전지이며 대기 중 산소를 양극 활물질로 사용하고 마그네슘 합금을 연료로 사용하는 관점에서 금속-연료전지로도 불리고 있다. 음극으로 사용하는 마그네슘합금의 성능에 따라 전지 전체 성능이 결정되므로 고성능 전지로 상용화하기 위해서는 음극 재료인 마그네슘 합금 전극의 성능에 대한 연구와 개선이 필요하다. 본 연구는 상용화된 마그네슘 합금(AZ31, AZ61)을 선택하여 마그네슘-공기 전지용 전극재료로서 가능성을 평가하기 위하여 전기화학적인 측정을 실시하고 방전 특성을 조사하였다. 개방회로전위 변화, Tafel 곡선 변화, 순환전류전압곡선 측정을 통해 마그네슘합금들의 전기화학적 특성을 조사하였고 정전류 방전 실험을 통해 AZ61 합금의 우수한 방전 용량(1410mAhg^-1)과 가능성을 평가하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.83-88
• /
• 2022

최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷(이하 IoT) 관련 기술이 지속적으로 발전하고 있다. IoT 시스템은 다양한 센서들을 바탕으로 센서마다 고유한 데이터를 네트워크를 통해 주고 받는다. IoT 시스템에서 발생하는 데이터는 실시간으로 발생한다는 특징과, 그 양이 설치된 센서의 양과 비례한다는 점에서 연속적으로 수집되는 데이터들은 빅 데이터로 정의할 수 있다. 현재까지의 IoT 시스템은 중앙 집중 처리 방식을 통한 데이터 저장, 처리 및 연산을 적용하였다. 하지만, 구축 규모가 커지고 다량의 센서를 사용하는 경우 기존의 중앙 집중 처리 방식의 서버는 병목 현상으로 인한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 시스템의 고가용성을 목적으로 하는 데이터의 중요도 기반 알고리즘을 적용하기 위한 분산 처리 시스템에 대해 제안하였다.

• 한국재료학회지
• /
• 제32권8호
• /
• pp.345-353
• /
• 2022

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO₄ nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.521-526
• /
• 2023

최근 팬데믹으로 인하여 대부분의 교육 시스템은 비대면 강좌를 통해 이루어지고 있다. 비대면 강좌는 대면강좌와는 달리 수강자들이 집중을 유지하는데 더욱 어려우며, 평가 목록 중 하나인 수업 태도에 대한 교수자의 평가 또한 어렵다. 본 논문에서는 비대면 강좌에서 사용할 수 있는 실시간 화상 강의에서 수강자들의 집중력 기반 복습 지원 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 화상 시스템에서 사용하는 장비를 이용하여 수강자의 얼굴, 동공 및 사용자 활동을 실시간으로 측정하여 이를 교수자에게 여러 가지의 형태로 수강자의 실시간 집중도 측정값을 전달한다. 동시에 집중도 측정값이 일정 수준보다 낮아지면 수강자에게 알림을 주며 동시에 강의의 타임스탬프를 기록해 주도록 한다. 이 시스템을 이용하여 교수자가 수업 시 실시간으로 수강자들의 수업 참여 여부 확인 및 수강자들의 수업 태도를 평가하는 데 도움을 주고 수강자들의 수업 능력을 향상 시켜주도록 한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.291-298
• /
• 2022

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.29-38
• /
• 2022

감염 질병의 심각한 확산으로 인해 방역의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 방역 이슈가 없는 언택트 산업에 대한 관심도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 얼굴을 인식함으로써 비접촉 방식으로 출입을 통제하는 비용 효율적인 라즈베리파이 기반 도어락 시스템을 설계하고 개발한다. 우선, OpenCV의 Haar-based cascade를 사용하여 매우 단순한 특징들을 조합하여 객체를 찾고, 얼굴 인식을 진행한다. 그리고 LBPH (Local Binary Pattern Histogram)을 사용하여 이미지의 질감을 이진화하여 특징을 찾아낸다. 라즈베리파이 3B+ 보드, 초음파 센서, 카메라 모듈, 모터 등으로 언택트 도어락 하드웨어를 구현하고, 얼굴 인식 및 매칭 알고리즘을 포함한 소프트웨어를 기반으로 약 500장의 이미지 데이터를 학습시켜 실험한 결과, 최대 85.7%의 인식률을 보이며 사용자를 구분하는 성능을 검증할 수 있었다. 또한, Haar-cascade 알고리즘 성능의 광원에 대한 영향성을 파악하여 그 개선 가능성을 살펴보았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.135-141
• /
• 2018

본 논문에서는 최적의 스마트 홈 제어 시스템의 설계 및 구현 방법에 대해 설명한다. 최근 센서와 통신과 같은 기술들을 발전으로 사물인터넷은 전구, 콘센트, 옷과 같은 다양한 사물을 제어할 수 있게 되었으며, 다양한 기업에서는 사물간의 협업을 통해 사용자의 삶을 향상 시킬 수 있는 서비스들을 출시되고 있다. 하지만, 기존 사물인터넷 시스템에서는 엔드 투 엔드 디바이스인 경우 다양한 프로토콜을 통해 데이터를 전송하지만 서버 및 게이트웨이는 단일 프로토콜을 지원하는 경우가 빈번하다. 또한, 사물인터넷 시스템의 제조사에 따라서 전용 어플리케이션이 존재하며, 여러 사물인터넷 디바이스들을 등록하고 제어하는데 있어서 높은 복잡성을 가지고 있다. 증강현실 사물인터넷 시스템인 경우 사물들을 검출하기 위해 OpenCV 또는 OpenGL을 사용하여 특징점 및 엣지 추출 기술을 사용 하지만 사물의 인식률이 샘플링 데이터에 따라서 편차가 크게 존재하며, 비교적 낮은 문제점이 존재한다. 제안하는 최적의 스마트 홈 시스템에서는 기존의 문제점을 보완하기 위해 OneM2M을 기반으로 사물인터넷 게이트웨이를 구현하여 엔드 투 엔드 디바이스의 다양한 프로토콜들을 지원하고, 단일 어플리케이션을 통해 다양한 사물을 제어 등 사용자의 접근성을 향상시켰다. 또한, 인공지능 분야의 딥러닝을 사용하여 디바이스들을 학습시키고 추론 및 검출을 통해 기존 시스템의 사물 인식률 향상과 인식률의 편차를 낮추었다.

• Journal of Ecology and Environment
• /
• 제46권3호
• /
• pp.154-160
• /
• 2022

Background: The mango is one of the essential fruit trees for the economy of Thailand. Mango pollination relies primarily on insects. Other external forces, such as wind, are less efficient since pollen is sticky and aggregating. There is only one report from Thailand on the use of bees as mango pollinators. The study of the behavior and pollination efficiency of honey bees (Apis mellifera) and stingless bees (Tetragonula laeviceps species complex) was conducted in Nam Dokmai mango plantings in Phrao and Mae Taeng districts, Chiang Mai province, between February and March 2019. Results: Our results reveal that the honey bees commenced foraging earlier than the stingless bee. The number of flowers visited within 1 minute by honey bees was higher than that visited by stingless bees. The average numbers of honey bees and stingless bees that flew out of the hive per minute from 7 a.m. and 6 p.m. in the Phrao district were 4.21 ± 1.62 and 9.88 ± 7.63 bees/min, respectively, i.e., higher than those observed in Mae Taeng, which were 3.46 ± 1.13 and 1.23 ± 1.20 bees/min, respectively. The numbers of fruits per tree were significantly higher in the honey bee and stingless bee treatments (T1 and T2) than in the open pollination treatment (T3). The number of fruits between T1 and T2 treatments was not different. In the pollinator exclusion treatment (T4), no fruit was produced. Fruit size factors were not significantly different among T1, T2, and T3 treatments. Conclusions: Our results showed that insect pollination is crucial for mango production, especially with the Nam Dokmai variety in Northern Thailand. As pollinator exclusion treatment showed no fruit set, and pollinator treatment significantly increased the fruit sets compared to open access plots, a managed pollinator program would benefit the mango growers for better productivity. Both the honey bee and the stingless bee were shown to be effective as pollinators.

• 한국식품저장유통학회지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.282-286
• /
• 2002

양파 간이저장시 무분별한 야적에 의해 발생하는 부패를 감소시켜 양파의 상품성 향상 및 안전저장을 목적으로 적재 방법에 따른 저장성을 조사한 결과는 다음과 같다. 평균기온은 4열 8단에 비해 1열 6단은 1.6~3.2$^{\circ}C$, 1열 8단은 0.5~3.5$^{\circ}C$, 2열 6단은 1.3~.6$^{\circ}C$, 2열 8단은 0.1~2.4$^{\circ}C$, 4열 6단은 0.1~1.8$^{\circ}C$가 낮았고 상대습도는 열수가 많을수록 높았다. 부패율은 4열 8단 16.6%에 비해 1열 6단 11.4%, 2열 6단 11.6%, 4열 6단 12.4%, 1열 8단 14.6%, 2열 8단 13.9%로 열수 및 단수가 많을수록 부패는 많았고 중량감모도 열수 및 단수가 많을수록 높았다. 저장중 발생하는 부패원인균의 경우 Fusarium sp.은 7월 중순과 8월 상순, Aspergillus sp.은 7월 하순에서 8월 중순까지, Bacteria는 7월 중순과 9월 상순에 발생이 많았다.

• Journal of Plant Biotechnology
• /
• 제32권4호
• /
• pp.243-250
• /
• 2005

한국 분리주 감자잎말림바이러스 (PLRV)로부터 627bp 크기의 외피단백질 유전자의 ORF (AF296280)를 분리하여 장려품종 감자인 '수미'를 형질전환 하였다. 17계통의 형질전환체를 선발하여 온실과 포장에서 5세대를 증식하면서 PLRV에 대한 저항성이 큰 5계통을 선발 하였다. 도입된 유전자들의 유전적인 안정성을 확인하기위해 PCR, Southern, 그리고 northern blot 분석을 수행하였다. 또한 클론으로 증식된 형질전환 감자들의 특성과 저항성도 검정하였다. 형질전환된 감자들에서 PLRV의 외피단백질 유전자는 안전적으로 발현되며 저항성을 유지하였으며, 유사도가 비교적 낮은 감자 바이러스 Y (PVY)에는 저항성을 나타내지 않았다. 따라서 이러한 저항성은 도입된 유전자와 유사성도가 높은 바이러스에 저항성을 나타내는 homology dependent gene silencing으로 판단되었다. 유망계통 형질전환 감자 계통들의 포장평가를 통해 PLRV에 대한 저항성을 제외한 주요한 농업적 특성과 식물학적 특성은 형질전환 되지 않은 감자와 큰 차이를 보이지 않았다.