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- 저자 : 최한석 (검색결과 403 건)
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최한석,김명곤,박효숙,김보현,김태영 한국버섯학회 2007 한국버섯학회지 Vol.5 No.3·4
담자균 Koji를 제조하고자 각종 곡물류에 10종류의 담자 균류를 증식시켜 각종 효소활성과 기능성 성분으로서 혈 전용해활성을 비교분석 하였다. 버섯균의 종류를 달리한 Koji중 영지버섯의 -amylase활성이 가장 높았으며 이후 표고, 느타리, 노루궁뎅이버섯 순이었다. Protease활성은 느타리, 노루궁뎅이, 표고, 영지버섯 순이었다.또한, 이 두 효소는 모두 곡물의 종류에 따라서 Koji간 활성차이가 나 타났으며, 각종 버섯균이 배양된 담자균 Koji의 혈전용해 활성은 영지, 장수, 만가닥 버섯순 이었다. 담자균 koji의 기능성 향상을 위해 기능성 원소인 Ge와 Se의 첨가가 버 섯균 생장에 미치는 영향을 살펴본 결과 Se은 100ppm 이 하, Ge은 500ppm 이하의 농도에서는 버섯균의 생장에 큰 지장을 초래하지 않았다.
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최한석,Choe, Han-Seok 한국데이터베이스진흥원 1999 디지털콘텐츠 Vol.9 No.-
XML의 기본 철학은 문서의 내용(Contents), 구조(Structure), 프리젠테이션(Presentation)의 분리이다. 즉, 웹문서 및 일반적인 모든 문서는 문서구조, 내용, 출판 포맷으로 이루어 지는데, 문서 구조 및 내용을 텍스트로 처리하고 태그를 사용하여 구조와 내용을 구분한다. 이러한 문서구조는 W3C에서 제안한 XML규격 1.0 문법 형식을 따라야 한다.
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Yolo V4 딥러닝 지능기술을 이용한 과일 불량 부위 검출
최한석 (사)한국스마트미디어학회 2022 스마트미디어저널 Vol.11 No.4
It is very important to first detect and remove defective fruits with scratches or bruised areas in the automatic fruit quality screening system. This paper proposes a method of detecting defective areas in fruits using the latest artificial intelligence technology, the Yolo V4 deep learning model in order to overcome the limitations of the method of detecting fruit’s defective areas using the existing image processing techniques. In this study, a total of 2,400 defective fruits, including 1,000 defective apples and 1,400 defective fruits with scratch or decayed areas, were learned using the Yolo V4 deep learning model and experiments were conducted to detect defective areas. As a result of the performance test, the precision of apples is 0.80, recall is 0.76, IoU is 69.92% and mAP is 65.27%. The precision of pears is 0.86, recall is 0.81, IoU is 70.54% and mAP is 68.75%. The method proposed in this study can dramatically improve the performance of the existing automatic fruit quality screening system by accurately selecting fruits with defective areas in real time rather than using the existing image processing techniques. 과일 품질 자동 선별 시스템에서 흠집이나 부패한 부위가 존재하는 불량 과일을 우선적으로 검출하여 제거하는 작업은 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 영상처리 기법을 이용하여 불량 부위가 있는 과일 검출하는 방법의 한계점을 극복하기 위하여, 최신 인공지능 기술인 Yolo V4 딥러닝 지능기술을 이용하여 과일 불량 부위를 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 흠집 또는 부패 부위가 존재하는 1,100개의 불량 사과 및 1,300개의 불량 배를 포함한 총 2,400개의 불량 과일에 대하여 Yolo V4 딥러닝 모델을 사용하여 학습하고 불량 부위 검출 실험을 하였다. 성능 실험 결과에 따르면 사과의 정확률은 0.80, 재현율은 0.76, IoU는 69.92%, mAP는 65.27%이고, 배의 정확률은 0.86, 재현율은 0.81, IoU는 70.54%, mAP는 68.75%의 성능을 나타내었다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존 영상처리 기법을 이용한 방법보다 불량 부위가 있는 과일을 실시간으로 정확하게 선별하여 기존 과일 자동 품질 선별시스템의 성능을 획기적으로 개선할 수 있다.
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퍼지추론을 이용한 어류 활동상태 기반의 지능형 자동급이 모델
최한석,최정현,김영주,신영학 한국콘텐츠학회 2020 한국콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.10
The automated fish feed system currently used in Korea supplies a certain amounts of feed to water tanks at a certain time. This automated system can reduce the labor cost of managing aqua farms, but it is very difficult to control intelligently and appropriately the amount of expensive feed that is critical to aqua farm productivity. In this paper, we propose the FIIFF Inference Model( Fuzzy Inference-based Intelligent Fish Feeding Model) that can solves the problems of these existing automatic fish feeding devices and maximizes the efficiency of feed supply while properly maintaining the growth rate of fish in aqua farms. The proposed FIIFF inference model has the advantage of being able to control feed amounts appropriately since it computes the amount of feed using the current water environments and fish activity state of the aqua farms. The result of the feed amount yield experiment with the proposed FIIFF Inference Model represents the effect of saving 14.8% over the eight months of actual feed amount in the aqua farm. 현재 국내에서 활용되고 있는 자동화된 어류 급이 장치는 특정 시간과 일정량의 사료를 시간에 맞추어 수조에 공급하는 방식이다. 이는 고령화되고 고가인 양식장 관리의 인건비는 줄일 수 있으나 양식 생산성에 결정적 요인이 되는 고가의 사료량을 지능적으로 적절히 조절하기는 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동 급이 장치의 문제점을 해결하고, 양식장에서 어류의 성장률을 적절하게 유지하면서 사료 공급의 효율성을 극대화할 수 있는 퍼지추론 기반의 지능형 어류 자동 급이 모델인 FIIFF 추론 모델(Fuzzy Inference based Intelligent Fish Feeding Model)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 FIIFF 지능형 급이 추론모델은 양식 어류의 현재 생육 환경 정보 및 실시간 활동 상태를 기반으로 급이량을 산출하기 때문에 사료 급이량 적절성이 매우 높다. 본 연구에서 제안한 FIIFF 추론 모델의 급이량 산출 실험 결과에서는 8개월 동안 양식장에서 실제 투입한 급이량보다 14.8%를 절감하는 효과를 보여준다.
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Design and Implementation of an Automated Fruit Quality Classification System
최한석 (사)한국스마트미디어학회 2018 스마트미디어저널 Vol.7 No.4
Most of fruit quality classification has been done by time consuming, inaccurate and intensivemanual labor. This study proposed an automated fruit grading system based on appearances andinternal flavors. In this study, image processing technique and a weight checker were used tomeasure the value of appearance features and the near infrared spectroscopy analysis method wasused to estimate the value of internal flavors. Additionally, I suggested 8x8x5x5 ANN based fruitquality classifier model to grade fruits quality. The proposed automated fruit quality classificationsystem is expected to be very beneficial for many farms where heavy manual labor is usually neededfor fruit quality classification.
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실시간 디바이스 관리 및 안전한 이벤트 처리를 위한 고가용성 RFID 미들웨어
최한석 한국정보과학회 2012 데이타베이스 연구 Vol.28 No.3
RFID middleware is a system that transmit the safe events from the low-level RFID hardware like readers and tags to the enterprise information system. However, the current RFID readers provide a variety of transmission protocols and different tag structures depending on the specific RFID reader company. This paper proposes a fault-tolerant RFID embedded middleware system performing the real-time device management and safe tag events processing regardless of any readers. This fault-tolerant RFID embedded middleware provides the reader adapters of each reader manufactures and device manager to configure readers and antennas in real time. RFID 미들웨어는 RFID 응용 시스템에게 저 수준의 RFID 이벤트를 안전하게 전달해주는 시스템이다. 그러나 RFID 리더기는 제조사별 다양한 통신 제어구조 및 각기 다른 태그 코드를 지원하고 있다. RFID 응용프로그램을 효과적이고 빠르게 개발하기 위해서는 저수준의 RFID 이벤트를 안전하게 상위 수준의 응용 시스템에게 전달하는 고가용성 RFID 미들웨어가 절실히 요구된다. 본 논문에서는 실시간으로 RFID 디바이스를효과적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 저 수준에서 발생하는 RFID 이벤트 프로세스를 안전하게 관리할 수있는 고가용성 RFID 미들웨어를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 고가용성 RFID 미들웨어는 안테나 및 RFID 리더기를 제조사별로 구분하고 제조사별 어댑터를 구현하여 RFID 디바이스를 상시 모니터링을 할 수 있는실시간 관리기능을 제공한다.
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