• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.33-33
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• 2017

본 연구는 온실 $CO_2$ 공급용 Membrane Module이 대기 중 $CO_2$를 포집하는 과정에서 유해병원균을 제거할 수 있는지 알아보기 위해 실험을 진행하였다. 본 실험은 Membrane Module과 유해병원균의 유무로 총 4개의 실험구, 포집하는 시간에 따라 1 min, 3 min, 5 min, 각각 3회씩, 총 36회의 실험을 진행하였다. 실험은 경상대학교 내 온실($W{\times}D{\times}H$, $3000{\times}4000{\times}2500mm$)에서 진행하였고, 유해병원균은 잎점무늬병을 일으키는 병원균(Phoma sp.)을 사용하였다. 온실에 Membrane System을 설치하고 Membrane Module을 통해 외부공기 또는 유해병원균이 포함된 공기를 분리하여 온실 내로 공급하고, 공급한 $CO_2$ 내에 유해병원균의 유무는 에어샘플러를 이용하여 온실 내의 공기를 포집 후 배지에 배양하여 확인하였다. 유해병원균은 PDA배지를 이용하여 포집한 뒤 항온항습기(HB-105SG-O, HANBAEK SCIENTIFIC CO., Korea)에 $25^{\circ}C$, 50%로 48시간 배양하였다. PDA배지 내에 배양된 미생물은 Colony Counter(HYC-560, CORETECH, Korea)로 측정하였다. 결과 값을 분석하기 위해서 IBM SPSS Statistics의 이원분산분석(two-way ANOVA)을 이용하여 통계분석 하였다. 결과 값은 유해병원균을 공급하고 Membrane Module을 사용하지 않았을 때, CFU(Colony-Forming Unit)가 가장 높았고, 유해병원균을 공급하고 Membrane Module을 사용했을 때 CFU가 가장 낮았다. 통계분석을 실시한 결과, Membrane Module을 사용하지 않은 실험구에는 유의한 차이가 나타났고, Membrane Module을 사용한 실험구에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 따라서 Membrane Module이 대기 중 $CO_2$를 분리하여 온실에 공급하는 과정에서 공기 중에 포함된 유해병원균을 제거 할 수 있다고 판단된다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.3
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• pp.318-326
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• 2005

This paper presents the image feature extraction method and the image classification technique to select the harmful image flowed from the Internet by grade of image contents such as harmlessness, sex-appealing, harmfulness (nude), serious harmfulness (adult) by the characteristic of the image. In this paper, we suggest skin area detection technique to recognize whether an input image is harmful or not. We also propose the ROI detection algorithm that establishes region of interest to reduce some noise and extracts harmful degree effectively and defines the characteristics in the ROI area inside. And this paper suggests the multiple-SVM training method that creates the image classification model to select as 4 types of class defined above. This paper presents the multiple-SVM classification algorithm that categorizes harmful grade of input data with suggested classification model. We suggest the skin likelihood image made of the shape information of the skin area image and the color information of the skin ratio image specially. And we propose the image feature vector to use in the characteristic category at a course of traininB resizing the skin likelihood image. Finally, this paper presents the performance evaluation of experiment result, and proves the suitability of grading image using image feature classification algorithm.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.1
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• pp.357-365
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• 2015

Folk medicine is traditionally passed down to cure disease, and adverse events (AEs) of folk medicine are any unfavorable and unintended discomforts temporally associated with the use of folk medicine. The aim of this study was to analyze AEs types and risks of folk medicine through the internet news articles. Included in this analysis are all articles on the topic of folk medicine and AE reported in the top 3 online news websites (NAVER, DAUM and NATE) determined by InternetTrend$^{TM}$(www.internettrend.co.kr). It was searched in the last five years (between 1 January 2009 and 28 February 2014). In total, 18 AEs articles of 973 news articles met our inclusion criteria. A total of 27 people were experienced AEs associated with use of folk medicine. Age was from 4 months to 76 years old, and it was occurred in both men and women. Folk medicine that caused AEs in twice or more was therapy that patient taking the dictamnus or aconitum of toxic herbal medicines, vinegar therapy of external use to topical skin, and cupping or bee sting therapy by practitioners. Death as a kind of serious AEs was 11 people, and 10 people were died after treatment by unqualified practitioner. Folk medicine that is popular and widely used in Korea is actively interacted with information on the internet, so it apt to misuse and abuse without guidance of health professionals. Aspects of health care system, we point out that the need for government and medical society establish not only correct health information plan and promotion of risk but also system as reporting and monitoring of AEs by folk medicine.

• Journal of Food Hygiene and Safety
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• v.36 no.5
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• pp.407-417
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• 2021

In order to investigate frequency of fungal contamination in ginseng sprout, we collected 18 types of retail ginseng sprouts and analyzed them. Overall frequency of fungal contamination ranged from 113.3 to 174.1% with the highest occurrence of Penicillium spp. Fungal detection rate was significantly higher in moss than in stem, leaf and root of ginseng sprout. Penicillium spp. occurred in leaf and stem with the highest incidence and Fusarium spp., in root. Among Penicillium spp. and Fusarium spp., P. olsonii and F. oxysporum were dominant, respectively. Nine Fusarium species, Aspergillus westerdijkiae, Aspergillus flavus, and 11 Penicillium species were identified by phylogenetic analysis. PCR screening of mycotoxigenic potential revealed that 19 out of 25 isolates tested were positive for respective mycotoxin biosynthetic gene. Two 2 A. flavus and 11 A. westerdijkiae isolates produced varying amount of aflatoxin or ochratoxin A in czapek yeast extract brothsome of which showed high levels of mycotoxin production. These results suggests a need for continuous monitoring and management program to control fungal contamination in the ginseng sprout production chain.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.2
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• pp.397-404
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• 2016

Illegal and harmful contents on the Internet has been an issue and been increased in Korea. They are often posted on the billboard and website of small enterprise and government office. Those illegal and harmful contents can relate to crime and suspicious activity, so, we need a detection system. However, to date the detection itself has been conducted manually by a person. In this paper, we develop an automated URL detection scheme for detecting a drug trafficking by using Google. This system works by analyzing the frequently used keywords in a drug trafficking and generate a keyword dictionary to store words for future search. The suspected drug trafficking URL are automatically collected based on the keyword dictionary by using Google search engine. The suspicious URL can be detected by classifying and numbering each domain from the collection of the suspected URL. This proposed automated URL detection can be an effective solution for detecting a drug trafficking, also reducing time and effort consumed by human-based URL detection.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2017.05a
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• pp.73-73
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• 2017

환경부는 화학물질로 인한 국민건강 및 환경상의 위해(危害)를 예방하고 화학물질을 적절하게 관리하고, 화학물질로 인하여 발생하는 사고에 신속히 대응함으로써 화학물질로부터 모든 국민의 생명과 재산 및 환경을 보호하기위한 법률인 "화학물질관리법"을 2015년 1월 1일부터 시행하였다. 화학물질관리법에서는 유해화학물질의 취급기준과 유해화학물질 취급시설의 설치 및 관리 기준을 준수토록 하고 있으며, 유해화학물질 취급시설을 설치 및 운영 시에는 사전에 화학사고 발생으로 사업장 주변 지역의 사람이나 환경 등에 미치는 영향을 평가하여 유해화학물질 취급시설의 설치단계에서 안전성을 확보하기 위한 유해화학물질 화학사고 장외영향평가서를 작성 및 제출하도록 하고 있다. 또한 사고대비물질을 규정 수량이상 취급하는 경우 위해관리계획서를 작성하여 지역사회에 고지하도록 하고 있다. 법 시행 이전에 유해화학물질 취급시설을 설치한 사업장은 사업장 규모에 따라 장외영향평가서의 제출 유예기간인 2019년 12월 31일까지 제출하여야 하며, 사고 대비물질의 영업허가를 득해야하는 사업장은 2017년 내 장외영향평가서를 제출하여야 한다. 장외영향평가(off-site risk assessment(ORA)) 제도는 유해화학물질 취급시설의 기본평가정보(공정 정보), 장외평가정보(사고 시나리오 선정 및 위험도 분석), 타 법령과의 관계정보로 구성되어 있다. 장외영향평가의 효율적인 작성을 위하여 현장과 일치된 공정정보(공정개요 및 공정도면 등의 자료)의 확보가 필수적이다. 본 발표에서는 복잡한 장외영향평가 제도로부터 기업의 대응을 위한 장외영향평가 운영 절차와 장외영향평가서의 효율적인 작성을 위한 사전 준비 자료 및 작성 방안을 제시하여, 사업장에서 장외영향평가 제도를 이행하는데 도움을 주고자 한다.

• Fire Science and Engineering
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• v.28 no.6
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• pp.90-98
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• 2014

Lately accidents of harmful chemical substance in korea were repeatedly replaying. We studied problems and preparation plan in 2008 years~2014 years through analysis cases of harmful chemical substance. Leakage of chemical substance's accident situation shows that leakage in the workplace is the most 10 cases, accounting for 58.6% is the largest proportion in 2009. Leakage according to explosion accounting for 50% (5 cases) in 2004, 25% (4 cases) in 2007 and 33.3% (4 cases) in 2011 has very irregular change. Therefore, A major cause of accidents is lack of safety management. Harmful chemical substance showed various aspects, high residual substance and non-visible characteristic so response and recovery was easy. And the second damage to move a distance causes environment pollution. So a mutual-assistance system and integrated system of related organization have to build and expert of chemical incident response and therapist of chemical substance response have to establish to do efficient and rapid response.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.6
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• pp.113-121
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• 2017

Due to the development of IT technology, harmful multimedia contents are spreading out. In addition, obscene and violent contents have a negative impact on children. Therefore, in this paper, we propose a multimodal approach for blocking obscene and violent video contents. Within this approach, there are two modules each detects obsceneness and violence. In the obsceneness module, there is a model that detects obsceneness based on adult and racy score. In the violence module, there are two models for detecting violence: one is the blood detection model using RGB region and the other is motion extraction model for observation that violent actions have larger magnitude and direction change. Through result of these three models, this approach judges whether or not the content is harmful. This can contribute to the blocking obscene and violent contents that are distributed indiscriminately.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.131-131
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• 2019

최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 각종 사고로 인한 화학물질 및 유류 유출 등 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 접촉시 인체에 악영향을 끼치며, 대기 수질 토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등 발생 시 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 현장인력에 의존해 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있으나 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있어 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있다. 하지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 아직 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 우선 유해화학물질의 일종인 황산, 염화티오닐, 톨루엔을 대상으로 지점 분광복사계로 촬영하여 각각의 화학물질이 갖는 분광특성을 수집하여 초분광 영상으로 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 하였다. 이상치 검출 및 신뢰도 높은 자료를 구축하기 위해 다회 반복촬영하였으며 반사도의 표준화를 위해 백색판을 동시에 측정하고 이를 정규화하여 분광 라이브러리를 구축한 결과, 대상 화학물질 별 식별이 가능하다는 결과를 도출하였다. 이러한 가능성에 기반하여 추가적인 유해화학물질 분광 라이브러리 데이터베이스를 구축하면, 사고물질의 식별 및 농도를 즉각적으로 확인하고 실시간 모니터링에 적용하여 신속하게 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용될 것으로 기대한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.1
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• pp.175-182
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• 2021

The purpose of this paper is to develop a machine learning-based marine drone to prevent the farming from harmful birds such as ducks. Existing drones have been developed as marine drones to solve the problem of being lost if they collide with birds in the air or are in the sea. We designed a CNN-based learning algorithm to judge harmful birds that appear on the sea by maritime drones operating by autonomous driving. It is designed to transmit video to the control PC by connecting the Raspberry Pi to the camera for location recognition and tracking of harmful birds. After creating a map linked with the location GPS coordinates in advance at the mobile-based control center, the GPS location value for the location of the harmful bird is received and provided, so that a marine drone is dispatched to combat the harmful bird. A bird fighting drone system was designed and implemented.