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딥러닝 객체 분할 모델 및 RGB 영상 기반 잎 면적 및 장·단축 길이 예측 기술 개발
김규민 ( Kyumin Kim ),노승우 ( Seung-woo Roh ),류지원 ( Jiwon Ryu ),누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisna ),장하린 ( Harin Jang ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
잎이 가진 여러 특성 중 하나인 잎 면적은 식물의 광합성 능력을 결정하는 데 사용되는 주요한 매개변수 중 하나이며 작물 성장 과정과 생산성 관찰 및 예측에 중요한 요소로 여겨진다. 이러한 외부 표현 정보에 대한 모니터링을 위해 파괴 및 비파괴 방식의 연구가 많이 진행되었으며 최근에는 영상과 영상처리 및 딥러닝 기반의 합성곱신경망을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는, 콩 전체 작물의 RGB 영상을 촬영하여 잎의 면적과 장축 및 단축의 길이를 예측하고자 하였다. 동일한 작물을 일정한 날짠 간격을 두고 규칙적으로 촬영하였으며, 딥러닝 객체분할 모델을 활용하여 해당 영상 내 개별 잎의 영역을 인식하였다. 이 후 영상처리 기법을 활용하여 각 잎의 면적, 장축 및 단축의 길이를 추정하였고, 장축의 경우 잎의 곡률을 고려하여 단순 직선이 아닌 곡선 형태로 길이를 추정하였다.
GAN을 이용한 참외 차폐영역복원모델 학습용 데이터셋 생성
김성제 ( Sungjay Kim ),누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisna ),류지원 ( Jiwon Ryu ),김규민 ( Kyumin Kim ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
참외와 관련하여 관행적 포복재배 형태를 수직재배 방식으로 개선하고 자동화 기술을 도입하는 연구가 국내에서 활발히 진행 중이다. 특히 수확 자동화에 필요한 수확로봇에 대한 연구도 주목을 받고 있지만 참외는 다른 덩굴식물들과 마찬가지로 잎에 의해 과실이 차폐되는 경우가 많아 과실 인식, 크기 및 숙도 인식에 어려움을 겪는다. 딥러닝을 이용한 차폐영역 복원 모델을 학습하기 위해서는 잎에 의해 차폐된 과실 영역에 대한 정보가 존재하여야 하기 때문에 이미 잎에 차폐된 과실 이미지는 학습 데이터로 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 생성형 딥러닝 모델인 GAN을 이용하여 과실의 전체 형상이 드러난 이미지 상에 잎 차폐를 생성하는 방법을 이용한여 차폐영역 복원 모델 학습용 데이터셋을 구성하고자 하였다. GAN 모델 학습을 위해 잎에 차폐되지 않은 과실 이미지와 차폐된 과실 이미지 데이터를 수집하였다. GAN 중에서도 이미지-이미지 변환 모델 중 널리 사용되는 CycleGAN 모델을 사용하였으며, 과실 상에 잎이 생성될 수 있도록 생성되는 영역을 제한하는 attention-guided 기법을 적용하여 실제 잎에 차폐된 과실 이미지와 유사한 데이터셋을 생성하였다.
적정 수확시기 결정을 위한 수확 전 (재배 중) 사과의 당도 및 경도 예측 모델 개발
김응찬 ( Eungchan Kim ),박성민 ( Seongmin Park ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김성제 ( Sungjay Kim ),류지원 ( Jiwon Ryu ),김규민 ( Kyumin Kim ),이슬기 ( Seul-ki Lee ),조정건 ( Jung-gun Cho ),김기석 ( Ghiseok 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
사과는 전세계적으로 가장 많이 소비되는 청과류 중 하나로, 당 함유량에 따라 사과의 맛이 결정되는 만큼 당도는 사과의 품질을 평가할 수 있는 주요 품질 인자에 해당한다. 본 연구에서는 사과의 품종 중 하나인 홍로를 대상으로 노지 사과밭에서 실험을 진행하였으며, 농식품의 비파괴 품질 평가에 주로 활용되는 기술 중 하나인 초분광 영상 기술을 활용하여 당 함유량(Brix, %)을 예측하였다. 초분광 데이터의 수집은 홍로의 생육 단계별 다양한 당도 값을 획득하고자 만개 후 약 60일 차부터 수확기에 다다를 때까지 약 10일 간격으로 2년(2021~2022년)간 촬영하였으며, 데이터 획득 직후엔 촬영된 사과를 수확하여 디지털 당도측정계를 이용해 실제 당도값을 측정하였다. 본 연구에서는 홍로의 초분광(400-1,000 nm) 스펙트럼 데이터에 인공지능 모델을 적용하여 당 함유량을 예측하는 다양한 회귀 모델을 개발하였으며, 모델별 예측 정확도를 평가하기 위해 결정계수(R<sup>2</sup>)와 RMSE(Root mean square error)를 적용하였다. 이를 위해서 사과 과실에 대한 스펙트럼 데이터를 취득하여 PLSR 등의 다양한 회귀 모델을 활용한 예측 모델을 개발하였고, 유의미한 픽셀들을 추출하는 기법 등 여러 가지 전처리 기술을 적용하여 회귀 모델의 정확도를 개선하고자 하였으며, 이러한 과정을 통하여 당도에 대한 각 예측 모델의 예측 오차값을 분석하였다.
무인항공기 측정 적외선 항공열영상을 이용한 인공신경망 기반 과수 작물의 수분스트레스 평가 모델 개발
김성제 ( Sungjay Kim ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),류지원 ( Jiwon Ryu ),노승우 ( Seung-woo Roh ),김대영 ( Dae Young Kim ),김규민 ( Kyumin Kim ),양권석,김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
환경에 따른 과수 작물의 수분 상태를 정밀하게 파악하는 것은 효율적인 관수 관리에 있어 핵심적이다. 최근 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 이용하여 넓은 면적에 분포한 작물의 수분스트레스를 짧은 시간 안에 정밀하게 평가하는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 특히, 무인항공기에 탑재된 적외선 열영상 센서로 과수의 엽온을 측정하고, 이를 이용하여 수분스트레스 평가 지표 중 하나인 경험적 수분스트레스 지수 (Crop Water Stress Index, CWSI)를 계산하는 방법이 가장 널리 활용되고 있다. 하지만 무인항공기를 이용한 관측은 장기간 반복적으로 수행하기 어렵기 때문에 무인항공기를 이용해 수집된 데이터로 수분스트레스를 평가하는데 있어 경험적 수분스트레스 지수가 최적의 방법이라고 보기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 인공신경망 기반의 새로운 수분스트레스 진단 모델을 개발하여 무인항공기를 이용한 수분스트레스 평가에 적합한 모델을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 항공열영상 온도 보정 모델과 정밀한 엽온 추출을 위한 영상처리 기법 개발하였다. 온도 보정과 엽온 추출 과정을 거친 엽온 데이터를 대기환경 데이터와 함께 투입 변수로 활용하여 과수 작물의 수분스트레스를 평가하는 인공신경망 모델을 구축하였다. 온도 보정에는 흑체가 사용되었으며, 보정 결과 실제 흑체 온도와 보정된 온도 간의 RMSE가 0.68 °C로 낮은 오차를 보였다. 한편, 항공영상에서의 수관 영역 분할을 통한 정밀 엽온 추출을 위해서 딥러닝 Mask R-CNN(Mask Regional-Convolutional Neural Network) 방법론을 적용하였으며, 수관 영역 분할 결과, 평균 정확도 0.95의 성능을 보였다. 수분스트레스 진단 모델은 엽온, 대기온도, 상대습도를 이용해 기공전도도를 예측하는 인공신경망으로 구성되었으며, 모델 예측 결과와 기공전도도 값 간의 상관계수는 0.86로 경험적 수분스트레스 지수와 기공전도도 값 간의 상관계수인 0.56보다 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 인공신경망 기반의 수분스트레스 평가 모델이 기존의 경험적 수분스트레스 지수에 비해 무인항공기 기반의 수분스트레스 평가에 더 적합하다는 것을 보여주었다는 점에서 의의가 있다.
Instance segmentation 기반 사과 객체 비대 분석기술 개발
김응찬 ( Eungchan Kim ),박성민 ( Seongmin Park ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김성제 ( Sungjay Kim ),류지원 ( Jiwon Ryu ),김규민 ( Kyumin Kim ),이슬기 ( Seul-ki Lee ),조정건 ( Jung-gun Cho ),김기석 ( Ghiseok 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
사과는 전세계적으로 가장 많이 소비되는 청과류 중 하나로, 맛을 비롯하여 콜레스테롤 수치를 낮춰주고 혈압을 조절해주는 등 다양한 건강적 이점을 갖는 과실이다. 최근 주목받고 있는 스마트팜 분야에서는, 원예작물 과실의 성장 상태에 대한 모니터링과 수확을 위한 영상 인식 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술은 농가의 과실 생산량 예측뿐만 아니라 수확의 자동화를 위해서도 필수적이다. 최근 영상 기반의 연구들에서는, 딥러닝 기반의 모델들이 활발히 사용되고 있다. 특히 객체의 영역을 찾아내는 객체 분할 영역 또한 합성곱 신경망이나 트랜스포머 등의 딥러닝 알고리즘이 기존 방식들 대비 높은 성능을 보인다. 본 연구에서는 사과(홍로) 과실의 객체 분할 모델을 개발하기 위하여 노지 사과밭에서 RGB-D 영상을 촬영하여 데이터를 수집하였다. 획득한 데이터는 객체 영역이 폴리곤 형태로 라벨링 되었으며, 학습 및 평가를 거쳐 여러 객체 분할 모델들의 성능이 비교 평가되었다. 또한, 객체분할 모델 결과로 획득한 mask 정보 및 영상 촬영 시 획득한 depth 정보를 활용하여, 검출된 사과의 직경(횡경 및 종경), 면적, 부피 및 과중에 대한 값을 추산하였으며 실제 값들과 비교하여 알고리즘에 대한 오차를 분석하였다.
KubEVC-Agent : 머신러닝 추론 엣지 컴퓨팅 클러스터 관리 자동화 시스템
송무현,김규민,문지훈,김유림,남채원,박종빈,이경용,Moohyun Song,Kyumin Kim,Jihun Moon,Yurim Kim,Chaewon Nam,Jongbin Park,Kyungyong Lee 대한임베디드공학회 2023 대한임베디드공학회논문지 Vol.18 No.6
With the advancement of artificial intelligence and its various use cases, accessing it through edge computing environments is gaining traction. However, due to the nature of edge computing environments, efficient management and optimization of clusters distributed in different geographical locations is considered a major challenge. To address these issues, this paper proposes a centralization and automation tool called KubEVC-Agent based on Kubernetes. KubEVC-Agent centralizes the deployment, operation, and management of edge clusters and presents a use case of the data transformation for optimizing intra-cluster communication. This paper describes the components of KubEVC-Agent, its working principle, and experimental results to verify its effectiveness.
김유수(Yusu Kim),김규민(Kyumin Kim),허서연(Seoyeon Heo),지솔근(Solkeun Jee) 대한기계학회 2023 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2023 No.11
Data-driven turbulence modeling is pursued here to enhance the prediction capability of a turbulence model for separated flows. The field inversion and machine learning (FIML) method is used in this study to improve a turbulence model. Flow around an axisymmetric base geometry is used to train a turbulence model, and the flow around the S809 airfoil is used to test the trained model in a completely different scenario of separated flow. This study shows that the trained turbulence model reduces the eddy viscosity in the separated region, which helps to predict separated flows more accurately than the baseline turbulence model does. Explainable Artificial Intelligence (XAI) is used to investigate the connection between input flow features and the improvement of the turbulence model. The current XAI analysis reveals that the flow feature associated with the turbulent shear strain contributes the most to the reduction of the eddy viscosity.
손윤준(Yoon-Jun Son),김규민(Kyumin Kim) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.8
본 논문에서는 ○○○급 잠수함에서 사용하는 함교 통신 시스템에서 발생한 오작동을 분석하고 개선하였다. ○○○급 잠수함의 함교 통신 시스템은 작전 중 사용되는 주요 통신 시스템 중 하나로, 함 지휘 통제를 위해 함내 통신 시스템과 교신 설정을 최대한 신속히 수행하여야 한다. 그러나 자체 시험이나 해상시운전을 비롯한 품질보증 활동 중 함교통신 시스템이 오작동하는 경우가 지속적으로 발생하였다. 특히, 잠항 항해 및 부상 직후에 함교 통신 시스템이 빈번하게 오작동하여 임무를 수행하는데 지장을 초래하는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 함교 통신 시스템의 물리적 구조를 분석하고, 이러한 오작동을 일으킬 수 있는 원인들을 분석하여 가장 가능성이 높은 원인을 추정하였다. 그리고 이를 바탕으로 midas NFX을 이용한 시뮬레이션을 통해 장비의 구조적 개선 방안을 도출하였다. 또한, 도출한 개선 방안을 설계 변경을 통해 장비에 적용하여 시제품을 제작하였으며, 시제품에 대해 실상황과 유사한 환경 시험을 수행하여 개선된 장비 성능을 평가함으로써 함교 통신 시스템의 신뢰성을 확보하였다. This paper describes the improvement of a bridge communication system malfunctions in the ○○○ class submarine. A bridge communication system in the ○○○ class submarine is one of the main systems used during operations and has been set up with an Integrated Communication System (ICS) for command and control onboard as quickly as possible. On the other hand, there are frequent malfunctions of a bridge communication system during quality assurance activities, such as self-tests and sea trial tests. In particular, malfunctions occurred after it operated under the sea and floated to the surface. Therefore, this paper proposes a solution to improve persistent malfunctions by analyzing their causes and estimating the most probable cause. Through a simulation with Midas NFX, a method for improving the structure of the equipment was derived. The reliability of a bridge communication system was secured through environmental tests similar to real environments by making a prototype.