• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.10
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• pp.377-382
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• 2018

This study deals with internal state and tissue density analysis methods for red ginseng grade determination. For internal measurement of red ginseng, there have been various studies on nondestructive testing methods since the 1990s, It was difficult to grasp the most important inner hole and inside whites in the grading. So in this study, we developed a closed capturing device for infra-red illumination environment, and developed an internal measurement system that can detect the presence and diameter of inner hole and inside whites. Made devices consisted of infrared lights with a high transmission rate of red ginseng in 920 nanometer wave band, a infra-red camera and a Y axis actuator with a red ginseng automatically controlled focus on the camera. The proposed algorithm performs an auto-focus system on the Y-axis actuator to automatically adjust the sharp focus of the object according to the size and thickness. Then red ginseng is rotated $360^{\circ}$ at $1^{\circ}$ intervals and 360 total images are acquired, and reconstructed as a sinogram through Radon transform and Back-projection algorithm was performed to acquire internal images of red ginseng. As a result of the algorithm, it was possible to acquire internal cross-sectional image regardless of the thickness and shape of red ginseng. In the future, if more than 10,000 different shapes and sizes of red ginseng internal cross-sectional image are acquired and the classification criterion is applied, it can be used as a reliable automated ginseng grade automatic measurement method.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.450-456
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• 2002

MRI 시스템을 이용하여 홍삼의 MR 영상을 획득하여 내부 품질 평가 가능성을 검토해 보았다. 천삼, 내공이 존재하는 양삼 및 내백이 존재하는 양삼에 대하여 실제 단면 영상과 MR 영상과를 비교 검토해 본 결과, 비파괴적으로 홈삼 내부의 영상을 확인할 수 있었으며 내부 품질 평가에 있어서 주요한 판별인자가 될 것으로 사료된다. 또한 획득된 MR 영상의 중심부를 지나는 부분에 대하여 ID profile을 실시하여 분석해 본 결과에서 알 수 있듯이 정상 조직과 비정상 조직인 내공이나 내백 부의 구분이 용이하게 관찰됨을 관찰할 수 있었다. 즉, 홍삼의 내부 품질 평가에 있어서 비교적 용이하게 진행될 수 있는 ID profile을 적용한다면, 전체의 MR 영상을 획득하는데 있어 소요되는 시간 및 절차를 줄이고 효과적인 판별 가능성을 제시할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1993.10a
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• pp.11-11
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• 1993

도메인에 대한 전문 지식 획득(Acquisition of expert knowlegde)은 지식 제공자인 인간 전문가에 의존한다. 도메인이 복잡해 질수록 인간 전문가로부터 관련된 모든 지식을 획득하기란 어렵다. 이런 지식 획득의 어려움을 부분 흑은 완전 자동화된 지식 획득 시스템을 통해 해결하려는 많은 연구가 있어 왔다. 그러나 지식 획득을 위한 여러 시도들은 지식 제공자의 촛점이 도메인이 아닌 표현 구조나 도구- representation environment -에 보다 치우치게 하여, 잘못된 지식을 획득하게 하거나 주요지식이 생략되는 경우를 보이기도 한다. 또한 정적인 관계(relationship)에 의해서만 지식(Static Knowledge)을 생성하므로 시간흐름에 따라변화하는 지식을 나타내기는 어렵다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 자동 지식 획득(Simulation Based automatic Knowledge Acquisition) 방법을 제시한다. 이 방법은 1) 도메인에 관한 초기 인과관계 정보를 입력 받고, 2) 입력된 정보를 일정한 프레임에 따라 구조화 시켜 경험 베이스를 구성하고 이를 탐색하여 도메인과 관련된 확장된 정보를 얻은 후, 3) 위의1),2)를 통해 얻어진 정보를 분석하여 주어지는 입력에 대해 다양한 출력을 낼 수 있는 시뮬레이션 모델을 생성한다. 이 모델은 다음 단계의 지식 생성을 위한 수단(resource)이 되며, 구간값과 같은 불확실한 정보를 포함할 수 있는 구조이다. 마지막으로 4) 생성된 모델을 시뮬레이션하여 결과로 생성된 지식을 획득한다. 위의 과정에서, 지식획득을 위한 수단인 시뮬레이션 모델이 지식 제공자의 개입 없이 자동 생성됨에 따라, 지식 제공자는 도메인 관련 지식 그 자체에 집중할 수 있으며, 생성된 모델을 시뮬레이션한 결과에 의해 지식을 생성함으로써 동적인 지식이 얻어질 수 있다. DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다. 에탄올투여로 증가된 유리기 해독계 효소인 GSH-Px활성을 큰 폭으로 감소시키고 에탄올투여로 감소된 비효소적 항산화작용을 나타내는 GSH함량을 다량 증가시킴으로서 지질과산화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$ $[W1]_{XO}$ ]$