• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권3호
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• pp.46-53
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• 2019

When a partitioned structure is derived from a data set using a clustering algorithm, it is not unusual to have a different set of outcomes when it runs with a different order of data. This problem is known as the order bias problem. Many algorithms in machine learning fields try to achieve optimized result from available training and test data. Optimization is determined by an evaluation function which has also a tendency toward a certain goal. It is inevitable to have a tendency in the evaluation function both for efficiency and for consistency in the result. But its preference for a specific goal in the evaluation function may sometimes lead to unfavorable consequences in the final result of the clustering. To overcome this bias problems, the first clustering process proceeds to construct an initial partition. The initial partition is expected to imply the possible range in the number of final clusters. We apply the data centric sorting to the data objects in the clusters of the partition to rearrange them in a new order. The same clustering procedure is reapplied to the newly arranged data set to build a new partition. We have developed an algorithm that reduces bias effect resulting from how data is fed into the algorithm. Experiment results have been presented to show that the algorithm helps minimize the order bias effects. We have also shown that the current evaluation measure used for the clustering algorithm is biased toward favoring a smaller number of clusters and a larger size of clusters as a result.

• 감성과학
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• 제25권4호
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• pp.63-76
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• 2022

Emotional labor, characterized by a dysfunctional type of emotional regulation called surface acting, has detrimental psychological consequences on employees, including depression and social anxiety. Because such disorders exhibit psychological characteristics manifested through brain activation, previous studies have succeeded in distinguishing individuals with depression and social anxiety from healthy controls using their functional connectivity characteristics. However, it has not been established whether the functional connectivity characteristics associated with emotional labor are distinguishable. Thus, we obtained resting-state fMRI data from participants in the emotion labor (EL) group and control (CTRL) group, and we subjected their whole-brain functional connectivity matrices to a linear support vector machine classifier. Our analysis revealed that the EL and CTRL groups could be successfully distinguished on the basis of individuals' connectivity patterns, and confidence in the classification was correlated with the scores on the depression and social anxiety scales. These results are expected to provide insight on the neurobiological characteristics of emotional labor and enable the sorting of employees undergoing adverse emotional labor utilizing neurobiological observations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.416-422
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• 2016

수많은 플라스틱이 산업분야에 다양하게 사용되어지고 있다. 또한 많은 양의 플라스틱 폐기물들이 발생하고 있다. 재활용에 대한 연구는 환경오염 뿐만아니라 한정된 유용한 자원이 버려지는 것을 방지하기 위해 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이렇기 때문에 폐플라스틱의 재활용은 재사용 관점에서 주목받고 있는 실정이다. 현재 재활용 센터에서는 플라스틱의 재질을 분류하기 위해 NIR 센서를 이용한 플라스틱 자동 분류 시스템을 구축 및 운용하고 있다. 하지만 흑색 플라스틱은 여전히 분류가 되지 않는 도전적인 목표로 남아있다. 카본 블랙이 포함된 흑색 플라스틱의 경우 검정색의 특성상 NIR 장비에서 나오는 빛을 흡수하기 때문에 분류에 어려움이 있다. 본 연구는 NIR 장비 대신 흑색 플라스틱을 분류하는 방법에 대한 연구이다. 흑색 플라스틱의 정성적, 정량적 분석을 위해 Raman 분광법을 사용하였다. 또한 분류기의 인식률을 높이기 위해 데이터를 특성을 분석하고 흑색 플라스틱을 좀 더 확실하게 분류하기 위해 Support Vector Machine(SVM), 주성분 분석법(PCA) 같은 알고리즘을 이용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3430-3438
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• 2011

본 연구는 감귤의 소비자 선호도 조사를 통하여 객관적인 품질기준을 제시하는데 있다. 지금까지 제주 감귤의 품질 등급은 선과기를 이용한 크기에 따른 상품 구별과, 농 감협과 일부 영농 법인에서 비파괴 선과기를 이용하여 선별되어진 감귤을 자체적인 브랜드에 준하여 등급을 제시하여 왔다. 그 등급 설정은 과학적 객관적이거나, 소비자의 니즈에 의한 것이 아니라 편의에 위한 관행적 등급으로 판단된다. 그 등급 내용을 보면 최고등급 브랜드인 경우 당도 $12^{\circ}Bx$ 이상, 산도 1% 미만을 요구하고, 다음 등급 브랜드인 경우는 당도 $11^{\circ}Bx$, 산도 1% 미만을 요구하는 등 높은 당도와 낮은 산도를 천편일률적으로 적용하여 사용되어지고 있다. 따라서 감귤의 소비자 선호도 조사를 통한 소비자 만족도에 근거하여 당도 4등급, 산도 4등급으로 총 16개 등급으로 구분하였고, 이를 바탕으로 1등급에서 5등급까지의 5개의 등급을 설정하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제39권2호
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• pp.142-149
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• 2014

Purpose: A multispectral algorithm for detection and differentiation of defective (defects on apple skin) and normal Red Delicious apples was developed from analysis of a series of hyperspectral line-scan images. Methods: A fast line-scan hyperspectral imaging system mounted on a conventional apple sorting machine was used to capture hyperspectral images of apples moving approximately 4 apples per second on a conveyor belt. The detection algorithm included an apple segmentation method and a threshold function, and was developed using three wavebands at 676 nm, 714 nm and 779 nm. The algorithm was executed on line-by-line image analysis, simulating online real-time line-scan imaging inspection during fruit processing. Results: The rapid multispectral algorithm detected over 95% of defective apples and 91% of normal apples investigated. Conclusions: The multispectral defect detection algorithm can potentially be used in commercial apple processing lines.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제40권3호
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• pp.201-211
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• 2015

Purpose: Designing equipment for processing, sorting, and other post-harvest operations of agricultural products requires information about their physical properties. This study was conducted to investigate some of the mechanical and physical properties of Moringa oleifera L. pods and seeds. Methods: Properties such as the length, width, thickness, bulk density, porosity, mass, static coefficient of friction, and angle of repose were determined as a function of moisture content. Statistical data and force-deformation curves obtained at each loading orientation and moisture level were analyzed for bioyield point, bioyield strength, yield force, rupture point, and rupture strength using a testrometric machine. Result: The basic dimensions (length, width, and thickness) of moringa pods and seeds were found to increase linearly from 311.15 to 371.45 mm, 22.79 to 31.22 mm, and 22.24 to 29.88 mm, respectively, in the moisture range of 12 to 49.5% d.b. The coefficient of friction for both pods and seeds increased linearly with an increase in moisture content on all the surfaces used. The highest value was recorded on mild steel, with 0.581 for pods and 0.3533 for seeds, and the lowest on glass for pods, with a value of 0.501, and of 0.2933 for seeds on galvanized steel. The bioyield and rupture forces, bioyield and rupture energies, and deformation of the pods decreased with an increase in moisture content to a minimum value, then increased with further decrease within the moisture content range, while the yield force increased to a maximum value and then decreased as the moisture content increased. Conclusion: These results will help to determine the most suitable conditions for processing, transporting, and storing moringa pods, and to provide relevant data useful in designing handling and processing equipment for the crop.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.849-858
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• 2004

대부분의 교사학습 알고리즘은 수치형 변수 처리의 어려움을 해결하기 위해 전처리 단계에서 연속형 변수를 범주형으로 변환시킨 후 적용된다. 이러한 전처리 단계를 전역적 범주화라 하며 빈즈(Bins)라는 클래스 분포 리스트를 이용한다. 그러나 대부분의 전역적 범주화 기법은 단일 빈즈를 필요로 하기 때문에 데이타가 대용량이고 범주화를 수행할 변수의 범위가 매우 클 경우, 단일 빈즈를 생성하기 위해 많은 정렬 및 병합을 수행해야한다. 또한, 기존의 방법은 일괄처리 방식으로 범주화를 수행하기 때문에 새로운 데이타가 추가되면 이 데이타가 반영된 범주를 생성하기 위해 처음부터 범주화를 다시 수행해야한다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안한다. 본 논문의 접근 방법은 단일 빈즈를 생성하기 위한 병합이 필요 없기 때문에 대용량 데이타에 대한 범주화를 수행할 때 효율적이다. 본 연구에서는 실제 데이타와 가상의 데이타를 이용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.2996-3005
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• 2011

본 연구는 한라봉의 소비자 선호도 조사를 통하여 객관적인 품질등급 기준을 설정하는데 있다. 지금까지 한라봉의 품질등급은 선과기를 이용한 크기에 따른 상품 구별과, 농 감협과 일부 영농 법인에서 비파괴 선과기를 이용하여 선별되어진 자체적인 브랜드에 준하여 품질등급을 제시하여 왔다. 그 등급 설정은 과학적 객관적이거나, 소비자의 니즈에 의한 것이 아니라 편의에 위한 관행적 등급으로 판단된다. 그 등급 내용을 보면 당도 $13^{\circ}Bx$ 이상, 산1.0% 이하로 일률적으로 적용하여 사용되어지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 한라봉의 소비자 선호도 조사를 통한 소비자 만족도에 근거하여 당도 5등급, 산도 7등급으로 총 35개 등급으로 구분하였다. 이를 바탕으로 1등급에서 5등급까지의 5개의 등급을 설정하고 상품(1~3등급)과 비상품(4~5등급)으로 구분하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.393-399
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• 2018

근례 무인화의 발전은 계속되고 있고, AI무인화의 발전은 산업, 복지, 인력등 인력으로 해결해 오던 작업들을 좀더 인력보다 효율적이고 정확하고 신속하게하는 것을 목표로 하고 있다. AI무인화 기술은 다양한 곳에서 발전하고 있는데 이중 많은 산업체나 공장에서 무인화 시스템으로 대대적 전환하는 시점이다. 우리는 이 점을 착안하여 대형 과수원에서 한번에 레일이 쏟아져 들어오는 과일들을 인력이 아닌 인공지능(AI) 핵심 기술중 하나인 Deep Learning 기술을 활용하여 대형 과수원에서 사람이 직접 과일을 분류하지 않아도 자동화 기계가 과일을 종류별, 등급별로 나누어 원산지와 품종 등급별로 나누어 많은 인력을 소비하지 않고 관리자의 감독하에 가동가능한 무인화 과일 분류 기계를 연구하고자 한다. 이러한 무인 자동화 분류 시스템은 인력을 최소한으로 줄여 인건비를 줄이고, 사람이 할 수 있는 실수나 오류들을 최소한으로 줄여 일의 효율성을 증진시킬 수 있도록 하는 것을 목표로 본 연구를 진행하고자 한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권2_1호
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• pp.177-184
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• 2022

The automatic defect sorting function of machinery parts is being introduced to the automation of the manufacturing process. In the final stage of automation of the manufacturing process, it is necessary to apply computer vision rather than human visual judgment to determine whether there is a defect. In this paper, we introduce a deep learning method to improve the classification performance of typical mechanical parts, such as welding parts, galvanized round plugs, and electro galvanized nuts, based on the results of experiments. In the case of poor welding, the method to further increase the depth of layer of the basic deep learning model was effective, and in the case of a circular plug, the surrounding data outside the defective target area affected it, so it could be solved through an appropriate pre-processing technique. Finally, in the case of a nut plated with zinc, since it receives data from multiple cameras due to its three-dimensional structure, it is greatly affected by lighting and has a problem in that it also affects the background image. To solve this problem, methods such as two-dimensional connectivity were applied in the object segmentation preprocessing process. Although the experiments suggested that the proposed methods are effective, most of the provided good/defective images data sets are relatively small, which may cause a learning balance problem of the deep learning model, so we plan to secure more data in the future.