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장재욱 ( Jae-wook Jang ),육군호 ( Gun-ho Yook ),석태수 ( Tae-soo Seok ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2
최근 생활수준 향상으로 사계 절 내내 신선 과일 및 야채의 수요가 급증하고 있으나, 수확 농작물은 수확 및 저장과정에서 유해균과 호흡 및 대사 작용에 의한 품질 저하로 저온저장고 및 최근에는 신선도 유지기를 도입 저장고에 설치하여 저장기간을 늘이고 있다. 그러나 저장고 내의 환경상태는 무시된 채 두 가지 컨트롤을 별개로 하고 있어 각각의 기능을 수행함에 있어 역할 및 기능을 효과적으로 발휘하지 못하고 잇고, 두 장치를 동시 구동하기 위한 제어방법의 필요성이 제기, 3평 크기의 저온저장고 내에 Oh Radical(UVlamp+Tio<sub>2</sub>) 발생장치 및 플라즈마 발생(O<sub>3</sub>)기능이 장착된 신선도 유지기를 설치하고, 온도센서, 습도센서, 오존 센서, 에틸렌(C<sub>2</sub>H<sub>4</sub>) 센서를 설치, 저장고 내의 저장환경을 확인할 수 있게 하였다. 본 연구는 저온저장고와 농산물 신선도 유지기의 통합제어를 위한 제어알고리즘을 개발하기 위한 방법론적 연구 설계와 개발한 알고리즘을 저장고에 신선도유지기를 설치하여 저장농산물의 저장효과에 미치는 효과를 평가하기 위한 단일군 전후실험설계를 적용하였다. 본 연구는 자동·수동모드 부분에서 저장조건의 향상을 위한 새로운 방법을 시도하였기 때문에 비교군의 대상이 없어 단일 방법만을 포함하였다. 사과기준 내부 저장조건으로 Oh Radical이 시 발생 태에서 설정온도 0~1℃, 습도 90~95%로 설정하였으며, 측정 기준가스를 선정할 수 있도록 하여 작물의 종류와 후숙의 정도에 따라 선택 할 수 있게 하였다. 컨트롤러의 작동은 자동모드 시 C<sub>2</sub>H<sub>4</sub>의 농노가 높으면 작동, O<sub>3</sub>의 농도가 높으면 OFF. 적정 오존, 에틸렌가스 농도를 자동설정하는 데이터 호출 모드와 조기 출하 혹은 예냉 시 작물의 품질변화 민감도와 수확시의 품온을 고려할 때는 수동모드로 구분하였으며, 실험결과, 단순 저온의 환경을 만들어 주던 저온저장고를 신선도유지기 기능이 포함된 알고리듬 개발로 본 실험에서 수확작물 입고 후 하나의 컨트롤러로 제어가 가능하였으며, 는 작물적재 박스부근에서 농도가 높았으나, 측정은 공간에서 이루어져 측정위치 변경이 필요, 적재박스 기준 50mm 이내에서 측정하였다. O<sub>3</sub>는 비중의 차이로 저장고 내부 쿨링팬 작동 후 측정 하였다. 기능 확장으로, 농작물 입고부터 출고까지의 이력관리와 수확 후 농산물 관리방법으로 스마트 팜에 적용 확대중이며, 신선도유지기가 장착된 저온저장고 개발의 기초자료로 삼고자 한다. 자동 모드 시 필요한 저장작물의 종류별 온·습도, 에틸렌 가스 발생량 및 오존 농도 영향 등의 기초 실험 필요성이 제기, 저장고 내부 오존과 에틸렌 가스 흐름 등의 시뮬레이션 등 선행 연구와 수확물 입고 시 유해균 감염 여부 정도를 확인할 수 있는 검사의 필요성이 절실 하였다.
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행위기반의 프로파일링 기법을 활용한 모바일 악성코드 분류 기법
윤재성(Jae-sung Yun),장재욱(Jae-wook Jang),김휘강(Huy Kang Kim) 한국정보보호학회 2014 정보보호학회논문지 Vol.24 No.1
본 논문에서는 범죄수사에서 사용되는 프로파일링 기법을 이용한 모바일 악성코드 행위 프로파일링을 통하여 효율적인 모바일 악성코드 분류 방법론 Andro-profiler를 제안한다. Andro-profiler는 클라이언트/서버 형태로, 클라이언트 앱이 모바일기기에 설치되어 사용자가 사용하고 있는 앱에 대한 정보를 서버에 전송하고, 서버에서는 해당 앱을 동적 분석 도구인 Droidbox가 설치된 에뮬레이터에서 실행시키면서 발생되는 시스템 콜과 에뮬레이터 로그를 이용하여 해당 앱의 행동을 프로파일링하며, 해당 앱의 프로파일링 목록을 저장된 악성코드 프로파일링 DB와 비교하여 악성유무를 판단하고, 악성코드로 판단될 경우 분류를 실시하여 클라이언트에게 결과를 통보한다. 실험결과, Andro-profiler는 1MB의 악성코드를 분류하는데 평균 55초가 소요되었고, 99%의 정확도로 악성코드를 분류하는 것을 확인하였으며, 기존 방법론보다 더 정확하게 악성코드를 분류할 수 있다. In this paper, we propose a novel anti-malware system based on behavior profiling, called Andro-profiler. Andro-profiler consists of mobile devices and a remote server, and is implemented in Droidbox. Our aim is to detect and classify malware using an automatic classifier based on behavior profiling. First, we propose the representative behavior profiling for each malware family represented by system calls coupled with Droidbox system logs. This is done by executing the malicious application on an emulator and extracting integrated system logs. By comparing the behavior profiling of malicious applications with representative behavior profiling for each malware family, we can detect and classify them into malware families. Andro-profiler shows over 99% of classification accuracy in classifying malware families.
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순환식 수경재배 시스템을 위한 가변 조성 비료 공급 제어
강민석 ( Min-seok Gang ),김학진 ( Hak-jin Kim ),김주신 ( Jooshin Kim ),안태인 ( Tae In Ahn ),황지은 ( Ji-eun Hwang ),장재욱 ( Wook Jae Jang ),조우재 ( Woo-jae Cho ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
순환식 수경재배 시스템에서는 양액의 양분 균형을 유지하는 것이 어렵다. 만약, 공급 양액의 비료 조성을 주기적으로 조정하는 것을 통해 배액 내 이온 농도 변화를 감소시킬 수 있다면 혼합 탱크의 이온 균형을 효과적으로 조절 가능하다. 이를 구현하기 위해서는 단일 비료를 변량적으로 공급할 수 있는 시스템이 필요하다. 배관 구조 및 기계적 요인에 의한 목표 이온 농도와 공급 양액 이온 농도의 오차를 감소시키는 것 또한 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 벤추리 인젝터 기반 순환식 수경재배 플랫폼에서 7종의 보충염, 미량 원소 및 H<sub>3</sub>PO<sub>4</sub>를 목표 부피 비율에 따라 정확히 공급할 수 있는 인공신경망 기반 밸브 제어 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 비료의 양에 따라 서로 다른 시간 동안 벤추리 채널을 동작시킬 수 있도록 고안되었다. 비료 공급의 정확성 향상을 위해 인공신경망 기법으로 비료 조성의 오프셋을 결정하였다. 개발된 알고리즘은 경기도 농업기술원 엽채류 재배 온실 양액 재배 플랫폼에 혼합 탱크로 공급되는 양액의 이온 농도 비율과 목표 이온 농도 비율을 비교하여 검증하였다. 이온 농도 비율의 오차는 평균 제곱근 오차(RMSE) 5% 이내로 나타났다. 또한 혼합 탱크 및 배액 탱크 내 이온 균형 변화를 조사하여 알고리즘의 적용성을 평가하였다.
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