콘크리트 구조물의 표면 균열 영상 분류 및 추출 알고리즘에 관한 연구

한윤혁(Y.H. Han),홍석주(S.J. Hong),김상연(S.Y. Kim),김기석(G.S. Kim) Korean Society for Precision Engineering 2019 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.5월

Rancidity Prediction of Soybean Oil by Using Near-Infrared Spectroscopy Techniques

홍석주,이아영,한윤혁,박종민,서정덕,김기석 한국농업기계학회 2018 바이오시스템공학 Vol.43 No.3

Purpose: This study evaluated the feasibility of a near-infrared spectroscopy technique for the rancidity prediction of soybean oil. Methods: A near-infrared spectroscopy technique was used to evaluate the rancidity of soybean oils which were artificially deteriorated. A soybean oil sample was collected, and the acid values were measured using titrimetric analysis. In addition, the transmission spectra of the samples were obtained for whole test periods. The prediction model for the acid value was constructed by using a partial least-squares regression (PLSR) technique and the appropriate spectrum preprocessing methods. Furthermore, optimal wavelength selection methods such as variable importance in projection (VIP) and bootstrap of beta coefficients were applied to select the most appropriate variables from the preprocessed spectra. Results: There were significantly different increases in the acid values from the sixth days onwards during the 14-day test period. In addition, it was observed that the NIR spectra that exhibited intense absorption at 1,195 nm and 1,410 nm could indicate the degradation of soybean oil. The PLSR model developed using the Savitzky-Golay 2nd order derivative method for preprocessing exhibited the highest performance in predicting the acid value of soybean oil samples. onclusions: The study helped establish the feasibility of predicting the rancidity of the soybean oil (using its acid value) by means of a NIR spectroscopy together with optimal variable selection methods successfully. The experimental results suggested that the wavelengths of 1,150 nm and 1,450 nm, which were highly correlated with the largest absorption by the second and first overtone of the C-H, O-H stretch vibrational transition, were caused by the deterioration of soybean oil.

Phenotypic Analysis of Fruit Crops Water Stress Using Infrared Thermal Imaging

이아영,김상연,홍석주,한윤혁,최영훈,김민영,윤석규,김기석 한국농업기계학회 2019 바이오시스템공학 Vol.44 No.2

Purpose This study sought to develop and evaluate infrared thermal imaging technology capable of analyzing the water status of crops in a noncontact and nondestructive manner. Methods An infrared thermal imaging device was employed to obtain thermal images from crops. Additionally, to obtain accurate leaf temperatures, we implemented an infrared thermal imaging process capable of precisely extracting the leaf temperature from a peach tree. Furthermore, leaf temperatures were corrected with regard to experimentally obtained leaf emissivity of the peach tree. Leaf temperature and environmental information were then utilized for the analysis of crop water stress index (CWSI). The CWSI was used to compare and evaluate the water stress levels among four different types of peach trees in soils that were subjected to different irrigation conditions. Results Leaf temperature and environmental information are utilized in the analysis of CWSI, which successfully indicates the quantitative water status of the subject trees. For the crop subjected to the highest water stress (− 80 kPa), CWSI reached a value of 0.76 before irrigation. After irrigation in the morning of the fourth day, CWSI is notably lower; however, it increases the next day when water stress resumes. For crops exposed to lower water stress (control and − 30 kPa), the CWSI values drop immediately to almost zero upon irrigation; however, their CWSI values also resume increasing on the fifth day. Conclusions We demonstrate that crop water stress, which happens under conditions of water deficiency, causes an increase in leaf temperature that can be detected via the proposed thermal imaging technique. These results show that time-resolved thermal images of leaf temperatures are meaningfully related to the physiological characteristics of crops that are exposed to water deficits.

항공 열영상 처리 기술을 활용한 과수의 수분 스트레스 분석 기술 연구

김상연 ( Sang-yeon Kim ),한윤혁 ( Yun-hyeok Han ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김응찬 ( Eungchan Kim ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2

과실의 생산량 및 품질 향상을 위해서는 과수와 토지에 대한 효율적인 제어 관리가 필요하며, 이를 위해서는 해당 과수에 대한 주기적인 모니터링이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는, 그 중 정확한 관수 제어를 위한 수분 스트레스 모니터링 방법으로 무인 항공체(드론)와 적외선 이미지를 사용하고자 하였다. 일반적인 실험실 환경과 다르게, 노지에서 드론으로 촬영된 적외선 이미지는 주변 대기 환경이나 촬영 고도 등에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 따라서, 일차적으로 휴대용 대면적 흑체를 사용한 온도 calibration 과정을 거쳤으며, 이는 Gaussian Process Regression과 같은 비선형 회귀 방식을 사용하였다. 보정된 적외선 이미지에서 엽온만을 추출하기 위해서는 배경과 canopy의 분리를 위한 영상 처리 과정이 필요하며, 본 연구에서는 다양한 이진화 기법을 비교해 최적의 알고리즘을 선정하였다. 추출된 엽온을 바탕으로 과수의 수분 스트레스를 유추할 수 있는 지표는 이미 많이 개발되어 있으며, 그중 비교적 적은 환경 인자를 사용하여 계산할 수 있는 Degree Above Non-Stressed Canopy (DANS)를 기준 지표로 사용하였다. 최종적으로, 실제 4개의 단계로 관수가 제어되고 있는 사과밭에서 항공 열영상을 취득하여 수분 스트레스 지표를 분석해본 결과, 관개량에 따라 그룹 간 유의미한 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

적외선 영상처리 및 딥러닝을 이용한 콘크리트 시설 내외부 결함 검출 연구

이창협 ( Chang-hyup Lee ),한윤혁 ( Yunhyeok Han ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),김응찬 ( Eungchan Kim ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2

사회기반시설인 댐, 교량, 도로 등의 시설물은 국가 경제 발전 및 삶에 미치는 영향이 크고, 특히 농업분야에 있어 중요성이 매우 크다. 앞서 언급한 시설들은 약 25년이 경과 한 후 노후화가 시작되는 것으로 밝혀져 있으며, 노후화된 시설물들은 국민 안전 및 경제에 위험을 주고, 노후화된 기간에 비례하여 유지관리 비용이 증가한다. 선행 연구에 따르면 2020년 기준으로 미국은 3840조 원의 비용이 필요할 것으로 전망된다. 교량이나 도로의 경우 콘크리트로 이루어져 있으며 노후화로 인한 시설 내부, 외부 결함 및 파괴로 일반 경제 분야뿐만 아니라 농업에 미칠 잠재적 문제를 방지할 필요가 있다. 이를 해결하고자 노후화나 결함을 사고 이전에 파악하기 위한 연구들이 지속되어 왔다. 초기에는 영상센서를 이용한 표면 검사나 센서를 부착하는 방식이 대부분이었기 때문에 측정자에 따른 편차가 컸고, 이후에는 초음파, 방사선 진단 등의 비파괴적인 연구가 이루어지고 있는 상태이다. 외부 결함의 경우 과거의 표면 영상 인식 기술을 사용할 경우 결함뿐만 아니라 콘크리트가 결합된 정상적인 틈이나 그림자 등을 구분하기 어려운 환경에 놓일 수 있어 실제 현장에서 일관성을 가지기 힘들다. 이를 극복하고자 여러 종류의 콘크리트가 가진 결함 및 비결함 데이터를 획득하고, 최근 영상 분류 작업에 연구되는 인공신경망 기반의 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 적용하여 결함 유무를 분류하였으며, 결함으로 분류된 영상데이터들에 대해 Otsu, Niblack, Sauvola 등의 이진화 작업을 통해 영상 중 결함의 정확한 위치를 찾아내고 성능을 평가하였다. 내부 결함의 경우 비파괴 검사 중 적외선 열영상 기법의 결함부위별 온도 이질성을 볼 수 있는 특징에서 착안하여 임의로 다양한 결함이 추가된 콘크리트를 설계 및 제작하고, 자연상태의 햇빛을 받거나 그늘진 환경에 배치하는 Passive Thermography를 적용하였다. 이러한 적외선 열영상에 PCT, DFT, Autoencoder 등의 영상처리를 하여 결함의 존재 및 위치 등의 데이터들을 해석하는 연구를 진행하였다.

무인항공기 영상에서의 조류 및 차량 검출을 위한 딥러닝 기반 검출 모델 개발

홍석주 ( Suk-ju Hong ),한윤혁 ( Yunhyeok Han ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),이아영 ( Ah-yeong Lee ),김기석 ( Sunshin Lee ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1

야생동물에 대한 주기적인 모니터링은 생태계의 보전과 관리, 이상 징후의 포착에 필수적이다. 특히 한국의 경우 주기적으로 발생하고 있는 조류 인플루엔자의 예찰을 위해 야생조류에 대한 효과적 예찰 시스템이 요구되는 상황이다. 야생동물에 대한 항공영상 기반의 조사는 1920년대부터 수행되었으며 다른 조사방법들 대비 지상으로 접근하기 어려운 지점에 대한 접근이 가능한 점, 넓은 범위의 영역에 대한 조사가 가능한 점 등의 장점이 있다. 하지만 유인항공기를 이용하는 기존 연구의 경우 비용 소모가 크고, 숙련된 비행사가 필요하였으며, 비행사고로 인한 위험성 또한 존재했다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 야생동물에 대한 항공 조사에 소형 무인항공기를 적용하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 야생 조류에 대한 항공 조사의 경우 주로 사람이 직접 영상에서 새를 검출하거나, 고전적인 영상처리 방식이 사용되었다. 하지만 이러한 고전적 영상처리 및 머신러닝 방법들은 해당 방법들이 적용된 특정 환경에서 적용되었으며, 다양한 환경에서 일관성 있게 적용되기 힘들다. 최근 영상데이터에 대한 분류, 검출 등의 분석 작업에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 기반의 알고리즘들이 주목받고 있으나, 현재까지 야생조류의 검출에 이를 적용하려는 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 야생조류의 서식지를 비롯한 조류독감 방역대의 항공 조사를 위한 딥러닝 기반 야생 조류와 차량에 대한 검출 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 학습을 위해 실제 야생조류, 모형조류, 차량에 대한 영상을 다양한 환경에서 수집하여 데이터세트를 구성하였으며, Faster R-CNN, R-FCN, Retinanet, SSD, YOLO 등의 딥러닝 검출 구조와 Resnet, Inception, Mobilenet 등의 특징 추출 네트워크를 조합하여 검출 모델을 구성하고 성능을 비교 평가하였다.

적외선 열화상처리기술을 이용한 노지 과수의 수분 스트레스 분석기술 연구

김상연 ( Sang-yeon Kim ),이아영 ( Ah-yeong Lee ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),한윤혁 ( Yunhyeok Han ),김기석 ( Ghieok Kim ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1

세계식량농업기구에 따르면 세계 곡물 생산에서 관개농업이 갖는 비중은 상당하다. 2010년을 기준으로 전 세계 경작지의 약 20%는 관개농업을 하고 있으며, 여기서 전 세계 식량 공급의 약 40%를 담당하고 있다고 한다. 하지만, 관개농업 방식의 세계 물 사용 효율은 56%로 상당히 낮으며, 이에 더해 각종 기상이변 및 기후변화와 인구증가 등으로 인해 관개농업에 필요한 충분한 물의 공급이 나날이 어려워지고 있다. 따라서 안정적인 식량자원의 생산 및 공급을 위해 수분 사용 효율을 증대시키려는 연구들이 꾸준히 시도되었으며, 그 근간에는 작물의 수분 상태를 정확하게 파악하여 효과적인 관개 시기를 결정하고자 하는 노력이 있었다. 작물의 수분 상태를 정량적으로 나타내기 위해서는 보편적으로 CWSI(Crop Water Stress Index)를 사용한다. 이는 잎의 증산작용에 의한 엽온 변화를 대기 온도 및 습도 등과 함께 고려하여 작물의 수분 스트레스를 0에서 1 사이의 상대적인 수치로 표현하는 방식이다. 따라서 이를 계산하기 위해서는 무엇보다도 작물의 엽온을 정확하게 측정할 필요가 있으며, 본 연구에서는 비파괴적으로 원거리에서 온도를 측정할 수 있는 적외선 카메라를 사용하였다. 또한, 일반적인 pin-point 센서와는 다르게 적외선 카메라는 화각 내 모든 온도정보를 저장하기 때문에, 함께 측정한 RGB 영상을 바탕으로 잎영역만 추출할 수 있는 영상처리 기술을 개발하였으며, 최종적으로는 얻어진 엽온을 바탕으로 CWSI를 계산하는 알고리즘을 완성하였다.

분광분석법을 이용한 과채류 품종 통합 당도 측정 모델 개발

김상연(S.Y. Kim),홍석주(S.J. Hong),한윤혁(Y.H. Han),김기석(G.S. Kim) Korean Society for Precision Engineering 2019 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.5월