• Journal of Biosystems Engineering
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• 제26권2호
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• pp.169-176
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• 2001

Defect of apple was depreciated the product value and causes storage disease seriously. To detect the defect of ‘Fuji’apple with machine vision system, the optical characteristics of defect should be investigated. In this research, absorbance spectra of defect were acquired by spectrophotometer in the range of visible and NIR region(400∼1,100nm) and L*a*b* color values were also acquired by colorimeter. NIR machine vision system was constructed with B&W camera, frame grabber, 16 tungsten-halogen lamps, variable focal length lens and NIR bandpass filter which was mounted to lens outward. Average gray values of defect at 15 NIR wavelength were acquired and the significant NIR wavelength was selected by comparing Mahalanobis distance between sound and defective apple. As the result of Mahalanobis distance analysis, the significant wavelength to discriminate the defectives in ‘Fuji’apple were found to be 720nm for scab and 970nm for bruise and cuts and 920nm was also effective regardless of defective types.

• 감성과학
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• 제21권1호
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• pp.59-70
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• 2018

음성인식 기술의 비약적 발전으로 최근 몇 년 사이 대화형 에이전트는 스마트폰, 인공지능 스피커 등을 통해 널리 보급되었다. 음성인식 기술의 인식의 정확도는 인간의 수준까지 발전하였으나, 여전히 말의 의미나 의도를 파악하는 것과 긴 대화를 이해하는 것 등에는 한계를 보이고 있다. 이에 따라 사용자는 대화형 에이전트를 사용함에 있어 다양한 오류 상황들을 경험하고 있으며 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 목소리를 주 인터페이스로 하는 인공지능 스피커의 경우, 대화형 에이전트의 기능 및 한계에 대한 피드백의 부족은 지속적 사용을 저해하는 요소로 꼽히고 있다. 따라서 사용자가 대화형 에이전트의 기능 및 한계를 보다 잘 이해하고 오류 상황에서 부정적인 감정을 완화할 수 있는 방안에 대한 연구에 대한 필요성이 높으나, 아직 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 사회적 전략 중 '사전 양해'와 '사과'를 대화형 에이전트에 적용하고 이러한 전략이 사용자가 에이전트에 대해 느끼는 인식에 어떠한 영향을 미치는지 조사하였다. 이를 위해 사전 양해와 사과 여부를 나누어 사용자가 대화형 에이전트와 대화하는 데모 영상을 제작하였고, 실험참가자들에게 영상을 보여준 뒤 느끼는 호감도와 신뢰도를 설문을 통해 평가하도록 하였다. 총 104명의 응답을 분석한 결과, 문헌조사를 토대로 한 우리의 예상과는 상반되는 결과를 얻었다. 사전 양해는 오히려 사용자에게 부정적인 인상을 주었으며, 특히 에이전트에 대한 신뢰도에 부정적인 영향을 주었다. 또한 오류 상황에서의 사과는 사용자가 느끼는 호감도나 신뢰도에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 심층인터뷰를 통해 원인을 파악한 결과, 실험참가자들은 인공지능 스피커를 사람과 같은 인격체보다는 단순한 기계에 가깝다고 인식했기 때문에 인간관계에 작용하는 사회적 전략이 영향력을 발휘하지 못한 것으로 해석된다. 이러한 결과는 사용자가 에이전트를 얼마나 기계, 혹은 사람에 가깝게 인식하는지에 따라 오류 상황에 대한 에이전트의 대처 방식 또한 달라져야 함을 보여준다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권4호
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• pp.358-365
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• 2019

본 연구는 3차원 영상을 이용하여 원예산물의 크기와 플러그묘의 평균초장을 결정하고자 수행되었다. 3차원 영상을 획득하고자 ToF 카메라와 스테레오비전 카메라를 사용하였다. 본 연구의 3차원 영상 획득용 실험 재료로서 수박, 사과, 배, 단호박, 오렌지의 원예산물과 수박, 토마토 및 고추 플러그묘를 사용하였다. 플러그묘의 평균 초장을 결정하는 지표로서 기존의 측정 기준 대신에 수정초장이 제시되었다. 스테레오비전 영상에 비해서 ToF 영상을 이용한 경우에 원예산물의 크기와 플러그묘의 평균초장 오차가 작게 나타났다. 꼭지가 있는 원예산물을 제외할 경우 ToF 영상을 이용한 원예산물의 둘레와 높이의 오차는 각각 0.0-3.0%, 0.0-4.7%로 나타났다. 또한, 플러그묘의 평균 초장에 대한 오차는 0.0-5.5%로 나타났다. 본 연구를 통해 서 3차원 영상을 이용한 원예산물의 크기와 플러그묘에 대한 초장 추정의 가능성을 확인하였다. 더구나, 본 연구에서 시도된 방법은 3차원 영상으로부터 물체와 배경의 효과적인 분리, 이상치의 제거 등에 활용될 것이다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제36권6호
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• pp.484-490
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• 2011

Defects exist underneath the fruit skin are not easily discernable by using conventional color imaging technique in the visible wavelength ranges. Development of sensitive detection methods for the defects is necessary to ensure accurate quality sorting of fruits. Hyperspectral imaging techniques, which combine the features of image and spectroscopy to acquire spatial and spectral information simultaneously, have demonstrated good potentials for identifying and detecting anomalies on biological substances. In this study, a high spatial resolution hyperspectral reflectance technique was presented as a tool for detecting bruises on apple. The two-band ratio (494 nm / 952 nm) and simple threshold methods were applied to investigate the feasibility of discriminating the bruises from sound tissue of apple. The pixel wise accuracy of the discrimination was 74%. The resultant images processed with selected wavebands and morphologic algorithm distinctively showed the early stages of bruises on apple which were not discernable by naked eyes as well as a conventional color camera. Results demonstrated good potential of the hyperspectral reflectance imaging for detection of bruises on apple.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제16권3호
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• pp.272-280
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• 1991

The aims of this study were to investigate the feasivility of analyzing a few sorting factors such as size, coloration and defect of apples with a monochrome image processing system and to find apparent properties which could be effectively used for apple sorting. The results are summarized as follows. 1. A computer program was made to analyze the projection area, coloration and defect of an apple with a monochrome image processing system. 2. The algorithm developed to compute the projedtion area of an apple was between on the proportional relation between a given reference area and the corresponding number of pixels, and the computing time was 0.74 to 0.82 second depending on the size of apple. 3. The coloration of an apple was expressed as the ratio of the gray value of a reference color to that of a given bounded area of the stem end surface (defined as coloration index), and the computing time was about 3.0 seconds with this algorithm. 4. Defect of an apple could be isolated by lowpass filtering and image subtraction but it took about 20 seconds in computing time. 5. The coloration of the Fuji apple could be classified into 3 to 4 groups by the coloration index and also, it was found that the correlation coefficient between the indices and sugar contents was 0.74. 6. The coloration index obtained from a given bounded area of the stem end side of the Fuji apple could represent the coloration of total surface with a correlation coefficient of 0.922.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.119-133
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• 2020

최근 유명 유튜버들이 간접광고(PPL)등 협찬, 광고를 받은 영상을 제작, 방영하면서 유료광고라고 밝히지 않은 일명 '뒷광고' 논란이 이어지며 유명 유튜버뿐만 아니라 연예인들까지 논란 속에 속해 있어 진실성에 대한 대중들의 혼란을 야기시키고 있다. 본 연구는 유튜버들의 '뒷광고' 논란의 전과 후의 대중들의 반응을 댓글분석을 통해 알아보고자 한다. 구체적으로 R 프로그램을 활용한 텍스트 분석 중 워드 클라우드, LDA, 딥러닝 기법 word2vec 분석과 같은 다양한 방식으로 분석하고자 한다. 분석 대상은 '뒷광고' 유튜버 논란에 속해 있고 '사과 영상'을 업로드한 3명의 유튜버 채널을 분석해 보기로 했다. 가장 먼저 논란되었던 슈스스 TV의 한혜연 스타일리스트와 콘텐츠 성향이 비슷하면서 100만 명이 넘는 구독자 수를 보유한 먹방 유튜버 문복희와 다양한 콘텐츠를 선보인 유튜버 양팡의 가장 최신 영상 5개(2020년 08월 09일 기준)와 처음에 올린 영상 5개를 기준으로 댓글을 분석하였다. 연구결과 논란 전에는 대부분 긍정적인 반응을 보인 댓글들이 대부분이었으나, 논란 후에는 부정적인 반응이 대부분을 차지하였고, 예전의 논란까지 같이 나타나고 있음을 볼 수 있었다. 따라서 본 연구는 R프로그램을 이용한 다양한 분석을 통해 '뒷광고' 논란 이후에 인플루언서에 대한 대중들의 변화 정도를 댓글을 통해 알아봄과 동시에 앞으로는 인플루언서들의 뒷광고가 발생하지 않도록 다양한 방안을 제시하는데 그 의의가 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.923-935
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• 2022

본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.30-43
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• 2018

영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.115-115
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• 2018

매실나무(Prunus mume)의 풋과일인 매실은 피로회복, 소화촉진, 살균 및 항균작용 등 다양한 생리활성을 갖고 있다. 본 연구는 국내 수집 매실 유전자원 172점의 핵심 기능성 물질인 유기산의 함량 특성을 평가하고자 2017년과 2018년 2년간 청매실을 수확하여 옥살산(OA), 사과산(MA), 구연산(CA)의 함량을 HPLC를 이용하여 분석하고 그 연차 변이를 평가하였다. 전체 유전자원 매실의 2년간 총유기산(TA) 함량은 평균 5.5% (최소 3.9%-최대 7.8%)이었으며, MA와 CA 및 OA의 평균 함량은 각각 2.7%, 2.8%, 0.1%였다. 대상 자원 내 유기산별 함량 변이는 CA (RSD=30%)가 MA (RSD=21%)보다 높게 나타났다. 2018년산 매실은 2017년산에 비교할 때 MA와 OA는 함량이 낮아 연차 변이가 인정되었으나 CA는 차이가 없었다. 비록 연차 변이는 있었으나 유전자원별 함량은 MA와 CA 및 TA에서 모두 2017년산과 2018년산간 정의 상관이 인정되어 유기산 함량이 높고 낮은 자원의 특성은 유지됨을 알 수 있었다. 대상 유전자원 중 TA함량이 가장 높았던 자원은 구산매, 용흥흥매, 상금백옥매 등이었으며, 함량이 낮은 자원은 한산매, 지곡매 등이었다. 상기 결과를 통해 매실 유기산 함량관련 국내 매실 유전자원의 유전적 다양성과 연차 변이의 영향을 평가할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권3호
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• pp.211-220
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• 2000

위성자료를 이용하여 동해북부 원산 연근해역의 재발생 와동류에 대한 형태변동, 유속, 발생기작 등을 연구하였다. 1999년 1월 4일부터 3월 18일까지의 기간에 대한 ARGOS의 표류부이 자료(위치정보 및 수온), NOAA 위성의 AVHRR 자료(표면수온) 그리고 Orbview-2 위성의 SeaWiFS 자료(클로로필 a)를 이용하여 재발생 와동류의 수평공간 규모를 파악하였다. 또한 재발생 와동류의 기작과 변동원인을 규명하고자 속초와 울릉도에서의 풍향, 풍속자료, 묵호-울릉도간 해수면 차 값 및 해저지형과 와동류에 포획되어 있는 표류부이의 시.공간적 위치변동간의 상관정도를 파악하였다. 원산 연안해역에서의 와동류의 72일간 평균유속은 153 km/h (42 cm/sec)로 분석되었다. 이 와동류는 cold core, 시계방향의 회전, 직경 110 km의 수평공간을 가진 재발생 와동류로서 와동류의 중심은 위도 $39^{\circ}N$, 경도 $129^{\circ}E$로 분석되었다.