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- 저자 : 유현채(Hyeon-Chae Yoo) (검색결과 3 건)
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소 도체 등급판정을 위한 스마트폰 기반의 영상 획득 장치 개발
유현채(Hyeon-Chae Yoo),임종국(Jong-Guk Lim),이아영(Ah-Yeong Lee),김밝금(Bal-Geum Kim),서영욱(Young-Wook Seo),김성민(Seong-Min Kim) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.11
우리나라에서 도축되는 모든 소는 쇠고기로 가공 전 상태인 소 도체에 대해서 개체별로 등급판정이 의무화되어 등급별로 유통되고 있다. 세계적으로도 소 도체의 품질을 실시간으로 측정하기 위한 시스템 개발을 위해 다양한 선행연구가 수행되고 있다. 특히, 비파괴적인 품질 분석 방법의 하나인 디지털 영상처리 기술은 현장 적용을 위한 장치까지 개발되면서 큰 발전이 있었다. 하지만 국내의 소 도체 등급 판정은 여전히 숙련된 전문가의 육안 평가 방식으로 등급판정이 이루어지고 있으며 이러한 방식은 노동집약적이고 장시간 측정에 따른 피로가 누적되어 객관성이 떨어질 우려가 있다. 현재 상용화된 해외의 소 도체 등급판정 장치는 큰 부피와 무거운 하드웨어로 구성되어 국내 도축장 환경에서의 활용에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국내 도축장의 환경을 고려하여 소형 및 경량화된 소 도체 등급 판정용 영상 획득 장치를 개발하기 위해 수행되었다. 영상 데이터의 접근 및 호환성이 뛰어난 스마트폰 카메라를 기반으로 하여 좁은 절개 부위에서 영상 획득이 가능하도록 장치의 높이와 무게를 최소화했으며, 근접에서 영상을 획득하기 위해 어안렌즈를 부착하여 제작하였다. 어안렌즈를 이용하여 획득한 영상은 방사 왜곡이 발생하기 때문에 이를 바로잡기 위해 체커보드를 이용한 방사 왜곡에 필요한 매개변수를 구하였다. 왜곡된 영상을 보정하고 소 도체 등급판정에 최적화된 영상을 획득하였으며 앞으로 다양한 도체에 대한 데이터 뱅크를 구축하고 사용자 편의를 위한 스마트폰 애플리케이션을 개발한다면 실시간으로 소 도체 등급판정이 가능할 것으로 기대된다. There have been many prior studies worldwide on the development of a system to measure the quality of beef carcass in real-time. In particular, digital image processing technology, which is one of the non-destructive quality analysis methods, has made great progress with the development of field application devices. However, beef carcass grading in Korea is still carried out visually by an expert. Furthermore, the present-day commercialized beef carcass grading devices are large and have heavy hardware, making it difficult to use them in domestic slaughterhouse environments. Therefore, this study was conducted to develop a compact and lightweight image acquisition device for a domestic slaughterhouse. As part of the design, the device"s height was minimized to enable image acquisition in a narrow area, and a fisheye lens was attached to acquire images in proximity. In addition, the image distortion generated from the fisheye lens was corrected to obtain an optimized image for grading determination.
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밀 종자 품종 및 물성 분류를 위한 ResNet50 모델 기반의 이미지 분석
유현채(Hyeon-Chae Yoo),서영욱(Young-Wook Seo),김진세(Jin-Se Kim),홍석주(Suk-Ju Hong),이아영(Ah-Yeong Lee) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.9
밀은 대표적인 식량 작물 중 하나이지만 최근 국내 밀 자급률은 1%에 불과하다. 밀의 자급량을 높이기 위해서는 밀 종자의 품종순도를 높여 고품질의 가공물을 얻을 수 있도록 품질 관리를 해야 한다. 본 연구에서는 밀의 품질을 자동으로 판정하는 기술을 마련하기 위하여 딥러닝 알고리즘을 활용하여 밀의 품종과 경질, 연질 여부를 분류하는 모델을 개발하고자 하였다. 우리나라 주요 보급 품종인 금강, 백강, 새금강, 조경, 황금알에 대하여 개발한 이미지 획득 시스템을 이용하여 총 21,256개의 밀 종자 낱알 이미지를 획득하였다. 획득한 이미지에서 낱알의 장축, 단축 길이와 RGB 각각의 평균 색상 값을 계산해 품종, 경도별로 비교하였다. 또한, ResNet50 모델을 이용하여 밀 종자 5품종과 경질, 연질을 분류하는 모델을 개발하였다. 그 결과, 학습, 검증, 테스트 그룹의 분류 정확도는 각각 98.17%, 96.68%, 96.40%를 나타냈다. 테스트 그룹의 혼동행렬을 확인한 결과, 대부분 성공적으로 분류가 이루어졌고 동일 품종에 대해서는 경질, 연질이 100% 정확도로 분류되는 것을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝 알고리즘을 이용하여 밀 종자 품종 및 경질, 연질 여부를 판별할 수 있을 것으로 판단된다. Wheat is one of the major food crops, but the domestic self-sufficiency rate is only 1%. To increase self-sufficiency, it is essential to manage the quality of wheat seeds by classifying the seed quality grades. This study used deep learning algorithms to classify wheat varieties and distinguish hard and soft wheat. Five wheat varieties used in the South were employed, and 21,256 images of individual wheat seeds were acquired using an image acquisition system. The length of the axes and the average values in the RGB channels were then calculated. Furthermore, the ResNet50 architecture was used to classify the five wheat varieties and hardness. The results revealed high classification performances for the training, validation, and test groups, with rates of 98.17%, 96.68%, and 96.40%, respectively. The confusion matrix of the test group indicated successful classification, and hardness was classified with 100% accuracy for the same varieties. Deep learning algorithms enable the determination of wheat seed varieties and hardness.
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누에 생육 환경 모니터링 및 행동 특성 분석을 위한 ICT 기반의 사육 시스템 개발
임종국(Jong-Guk Lim),이아영(Ah-Yeong Lee),김밝금(Bal Geum Kim),유현채(Hyeon-Chae Yoo) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.11
국내 양잠 산업은 비단을 얻는 의류산업 중심에서 부가가치를 높일 수 있는 다양한 기능성 제품 및 약용 소재개발 산업으로 패러다임이 변화하고 있다. 그러나 양잠 산업의 가치를 높이려는 이러한 노력에도 불구하고 인력 부족 및 고령화 현상으로 누에 사육 농가는 매년 감소하고 있다. 최근, 생산비 및 노동력 절감, 품질 향상을 위해 정보통신기술이 다양한 농업 분야에 접목, 확대되고 있다. 그중에서도, 작물과 가축의 생육 환경을 제어하고 모니터링하는 스마트팜은 농업 생산성 감소를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 정보통신기술 기반의 누에 사육 컨테이너를 제작하였으며 내부에 장착된 환경 센서를 이용하여 온·습도, CO₂ 농도를 실시간 측정하였으며 IP 카메라를 장착하여 실시간으로 누에 영상을 수집하였다. 누에 사육 환경 정보와 영상 정보는 유무선 네트워크를 통해 웹이나 스마트폰으로 원격 관리할 수 있으며 냉난방기, 가습기, 제습기, 환풍기 등과 같은 공조 시스템을 구축해 사육 환경 조건을 제어하였다. 개발된 누에 사육시스템으로 ‘한생잠’ 품종의 누에 100마리를 4령 2일에서 5령 5일까지 사육하였다. 개체 별 길이, 폭, 무게 등의 생육 지표와 뽕잎 섭취량을 일자별로 측정하였으며 IP 카메라로 누에 영상을 실시간 확보하였다. 획득한 누에 영상을 이용하여 누에 행동 특성을 실시간 모니터링할 수 있었으며 이진화 영상으로 실시간 뽕잎 잔여율 산출이 가능함을 확인하였다. The paradigm of the sericulture industry is shifting towards improving added value by developing various functional products and medicinal materials. Despite these efforts to re-evaluate the value of the sericulture industry, the manpower of silkworm farms continues to shrink every year. Recently, Information and Communications Technology (ICT) has been used in various agricultural fields to reduce production costs and labor and improve quality. A smart farm, which can control and monitor the growing environment of crops and livestock, is emerging as an alternative to alleviate the reduction in agricultural productivity. In this paper, a silkworm breeding container was customized with an ICT-based environmental sensor and IP camera. Temperature, humidity, CO₂ concentration, and images were collected in real-time using the sensor and IP camera mounted inside the container. An air conditioning system was applied to control the optimal breeding environment. The breeding environment and image information were remotely managed on the web or a smartphone. Moreover, various growth indicators such as length, width, weight, and mulberry leaf intake were measured daily, and the silkworm images were captured in real-time. The behavioral characteristics of silkworms were analyzed through their breeding images, and the mulberry leaf distribution rate was calculated through image binarization.
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