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데이터 기반 스마트 도축장 구축을 위한 연구 동향 및 기술 동향 분석
김준태 ( Juntae Kim ),권윤길 ( Yun-kil Kwon ),김현욱 ( Hyoun-wook Kim ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
최근 많은 도축장들은 부족한 인력 확보와 도축 공정의 효율성 증가 및 식육의 품질 표준화를 위해 다양한 자동화 장비와 품질평가 센싱 장비들을 도축 가공라인에 도입하고 있다. 도축하는 가축에 따라 다양한 처리 장비 및 센싱기술이 사용되고 있으나, 스마트 도축장에 대한 전체적인 공정설계는 아직까지 명확히 정립되지 못하고 있는 실정이다. 현재 도축장은 규모가 증가되며 많은 데이터가 생산되고 활용되는 공장 개념으로 진화되고 있다. 이러한 방대한 데이터 관리 방안에 대한 필요성과 보안 방식에 대한 논의는 점차 중요해질 것이다. 한국의 경우 해외와 마찬가지로 점차 도축장이 규모화되고 있으며, 시간 당 400두 이상의 도체를 처리하는 도축장들이 증가하고 있다. 따라서, 도축장 자동화는 줄어가는 작업자와 생산량 증대를 위해 필수적이지만, 경제적인 기자재와 시스템의 도입 및 활용을 위해서는 업체별 규모에 맞는 최적화 설계가 필요하다. 본 연구에서는 현재까지 진행되어온 도축장 자동화 장비와 도입될 수 있는 기술들에 대해 조사함으로써, 도축장 내에서의 장치들의 구축 방향과 활용방법 등에 대해 알아보고자 하였다. 체계적인 조사를 위해 본 연구는 총 4 영역으로 나누어 조사를 진행하였다. 첫째는 도축장에 활용되고 있는 도축 로봇 기술에 대해 고찰하였다. 세부적으로 도체의 내장 개복과 도체 전처리 및 발골 로봇 기술을 포함하였다. 둘째는 도축된 도체의 육량, 육질, 내장 품질 및 오염 등의 평가 센싱 시스템에 대해 조사하였다. 초분광을 비롯한 이미지 처리, 분광장치, x-ray 시스템 등을 포함하였다. 셋째는 데이터 기반 도축장에서 진행되고 있는 물류 전달 방식과 화상 경매에 대해 기술하였다. 마지막으로 도축장 내부의 데이터 관리 방식과 메타버스 기반의 시뮬레이션 방법 등에 대해 기술하였다.
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정부지원이 산업기술인력 양성에 미치는 영향에 관한 연구: 일학습병행을 중심으로
김준태 ( Juntae Kim ),봉강호 ( Kang Ho Bong ),박재민 ( Jaemin Park ) 한국생산성학회 2019 生産性論集 Vol.33 No.2
Investment in education and training develops the skills and capabilities of workers held by companies, ultimately leading to the improvement of corporate productivity, and the high level of human capital accumulated by companies through investments in education and training has a positive effect on performance improvement. The Korean government is supporting a ‘Work-Learning Dual System’ designed to meet Korean realities in order to enhance the fieldability of vocational education training, eliminate job mismatch and revitalize youth employment worldwide. This study would analyze the effects of government support by using the survey data of companies participating in the Work-Learning Dual System, a government support system for the development of skilled engineers. As a result of the analysis, it was confirmed that the Government's sufficient financial support contributed to the performance of the learning workers and the development of the education and training systems, which were linked to the improvement of business performance and employment performance. Of these, the direct impact of government support on employment performance was found to be some negative, but relatively large indirect effects were observed and consequently the total effect had a positive effect. The results show that the support effect of supporting corporate-led industrial human resource development is achieving a certain purpose. Theoretically considering that positive and negative arguments have been going on for a long time with the effect of government support, the estimation results of this study suggest that the government should seek development measures, including redesign of support through a more in-depth analysis of each type of support.
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김준태 ( Juntae Kim ),신창섭 ( Chang-seop Shin ),김현태 ( Hyeon-tae Kim ),김용현 ( Yong-hyeon Kim ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1
국내 양돈 농가들은 최근 10년간 지속적으로 감소하는 경향을 보인 반면 돼지 사육두수는 동일기간 오히려 증가하는 경향을 보였다. 이는 국내 농가들의 규모화 및 전업화를 통해 생산성이 높아졌음을 의미한다. 최근 양돈 분야에서는 동물 복지 및 안전한 축산물 생산, 그리고 생산성 극대화를 위해 데이터 기반의 사양 관리가 접목되고 있다. 이에 축사 환경관리, 모돈 및 자돈 육성과 개체별 사양관리, 돼지의 질병 관리, 축사의 경영관리 등에 있어 정보통신기술이 적용되고 있으며, 최소의 인력으로 정밀 사육이 가능하도록 돕는 기술들이 개발되고 있다. 이전부터 축산 시설은 악취를 유발 하는 분뇨로 인해 기피 시설로 알려져 있는데, 최근 분뇨처리 기술로서 생물학적, 물리적 정화처리 기술을 통해 악취 저감 방법들이 개발되고 있으며, 액비화, 바이오 가스화 등의 기술과 돈사에서 나오는 온실가스 저감에 대한 사례 또한 보고되고 있다. 사양 관리 기술은 최근 개체별 정밀사양 관리 기술로 변모하고 있으며 컴퓨터 비전 및 음성학 인공지능 기술들이 개체식별에 적용되고 있다. 급이 자동화와 관련된 연구로는 돼지 성장단계별 적정 사료급여 및 사료 관리, ICT 기반 모돈 자동 급이 기, 전자식 임신돈 군사 급이 시스템, 급수량 모니터링 기술 등이 있으며, 출하 관리를 위한 생체 평가 시스템(저울 기반 출하돈 선별기, 초음파 검출기, Dual-energy X-ray absorptiometry, CT 기반 측정, MRI 기반 측정, 컴퓨터 비전 기반 생체 측정 기술) 및 농장 내 이상 징후 검출(모돈 발정 체크 시스템, 공격 행동 검출, 사료섭취 행동 모니터링 기술) 사례가 보고되고 있다.
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데이터 기반 스마트 도축장 구축을 위한 연구 동향 및 기술 동향 분석
김준태 ( Juntae Kim ),권윤길 ( Yun-kil Kwon ),김현욱 ( Hyoun-wook Kim ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
최근 많은 도축장들은 부족한 인력 확보와 도축 공정의 효율성 증가 및 식육의 품질 표준화를 위해 다양한 자동화 장비와 품질평가 센싱 장비들을 도축 가공라인에 도입하고 있다. 도축하는 가축에 따라 다양한 처리 장비 및 센싱기술이 사용되고 있으나, 스마트 도축장에 대한 전체적인 공정설계는 아직까지 명확히 정립되지 못하고 있는 실정이다. 현재 도축장은 규모가 증가되며 많은 데이터가 생산되고 활용되는 공장 개념으로 진화되고 있다. 이러한 방대한 데이터 관리 방안에 대한 필요성과 보안 방식에 대한 논의는 점차 중요해질 것이다. 한국의 경우 해외와 마찬가지로 점차 도축장이 규모화되고 있으며, 시간 당 400두 이상의 도체를 처리하는 도축장들이 증가하고 있다. 따라서, 도축장 자동화는 줄어가는 작업자와 생산량 증대를 위해 필수적이지만, 경제적인 기자재와 시스템의 도입 및 활용을 위해서는 업체별 규모에 맞는 최적화 설계가 필요하다. 본 연구에서는 현재까지 진행되어온 도축장 자동화 장비와 도입될 수 있는 기술들에 대해 조사함으로써, 도축장 내에서의 장치들의 구축 방향과 활용방법 등에 대해 알아보고자 하였다. 체계적인 조사를 위해 본 연구는 총 4 영역으로 나누어 조사를 진행하였다. 첫째는 도축장에 활용되고 있는 도축 로봇 기술에 대해 고찰하였다. 세부적으로 도체의 내장 개복과 도체 전처리 및 발골 로봇 기술을 포함하였다. 둘째는 도축된 도체의 육량, 육질, 내장 품질 및 오염 등의 평가 센싱 시스템에 대해 조사하였다. 초분광을 비롯한 이미지 처리, 분광장치, x-ray 시스템 등을 포함하였다. 셋째는 데이터 기반 도축장에서 진행되고 있는 물류 전달 방식과 화상 경매에 대해 기술하였다. 마지막으로 도축장 내부의 데이터 관리 방식과 메타버스 기반의 시뮬레이션 방법 등에 대해 기술하였다.
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초분광 단파적외선 이미지를 활용한 식육 유화물의 품질 평가 모델 개발
김준태 ( Juntae Kim ),조병관 ( Byoung-kwan Cho ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
육제품 제조 시 유화물의 품질은 최종제품의 품질에 많은 영향을 미친다. 유화물 품질은 지방의 종류, 배합 시간, 커터 칼날의 개수, 전체 유화물의 양, 재료의 초기 온도 등에 영향을 받게 되며, 이는 작업자에 따라 일정한 제품 생산에 어려움으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 산업계에서 겪고있는 이러한 문제점을 해결하고자 short wave infrared(SWIR) 이미지 시스템을 활용하여, 유화물의 품질 지표인 pH와 수분함량에 대하여 예측하고자 하였다. 유화물 제조는 돼지 후지 부위와 등지방을 이용하여 제조 되었으며, 실험 디자인은 3×6 factorial 디자인 방법을 사용하여 실험이 설계되었다. 조건으로는 3개의 각기 다른 식육:지방비율(60:20, 50:30, 40:40)과 7개의 각기 다른 유화물 균질 시간(0, 1, 2, 7, 10, 15분)으로 설정하였으며, 총 21개의 처리구를 제조해 실험에 이용하였다. 21개의 모든 처리구는 공통적으로 1분간 부재료를 섞는 과정을 겪었으며, 이때 식육과 소금, 아질산염, 인산염(sodium tripolyphosphate, STPP)를 섞어 1분간 600rpm으로 균질하였다. 이후 등지방과 얼음물, 부재료를 동일하게 섞어준 뒤 각각 설정된 7가지의 처리 시간대로 균질을 진행하였다. 초분광 영상 획득은 894-2504 nm의 까지의 범위의 275개 밴드에 대해 획득하였다. 배경 제거는 플라스틱 배경판의 주요 파장대인 1858 nm의 밴드 이미지를 1417 nm의 이미지로 나누고, 여기에 문턱값을 설정하여 배경분리를 진행하였으며, 이후 배경 제거가 완료된 모든 픽셀에서 스펙트럼을 추출하였다. 유화물의 수분 함량과 pH는 유화물의 영역을 나눠 각각의 영역에 대해 3반복 측정하였으며, 이를 실측값으로 활용하였다. 분석은 Partial least square regression(PLSR)분석 기법을 이용하여 모델을 구성하였다. 이때 수분 함량 예측정확도는 R2 0.86, RMSE는 2.16%의 결과를 보였으며, pH는 R2 0. 93, RMSE는 0.04의 예측성능을 보였다. 본 연구는 유화물의 품질 측정 시 초분광 단파근적외선 영상을 통해 품질을 측정할 수 있는 가능성을 보여주었다. 하지만, pH 이외에도 유화물의 보수력, cooking loss와 같은 항목에 대한 추가 연구가 필요하다. 보수력과 cooking loss, pH 등의 데이터는 수분함량과 다르게 비선형적인 특징을 보이기 때문에 유화물의 online test를 위해서는 비선형 분광 데이터 분석에 관한 새로운 접근 방법이 필요하다고 판단된다.
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이미지와 메타데이터를 활용한 CNN 기반의 악성코드 패밀리 분류 기법
이송이 ( Song Yi Lee ),문봉교 ( Bongkyo Moon ),김준태 ( Juntae Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.
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