• 한국식품과학회지
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• 제34권6호
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• pp.947-953
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• 2002

시중에서 판매되는 김을 구입하여 습도가 32%, 43%, 75%, 온도는 $5^{\circ}C,\;15^{\circ}C,\;30^{\circ}C$에서 각각 김을 보관 한 후 저장 기간에 따른 김의 품질변화를 metal oxide 센서로 구성된 전자코와 SAW 센서를 바탕으로한 GC(z-Nose)를 이용하여 측정하였다. PCA 분석결과, $5^{\circ}C$, 32%에서 보관한 김의 경우는 저장기간이 지나도 김의 품질변화가 거의 없었다. 이것은 온도와 습도가 모두 낮아 김의 품질변화에는 영향을 미치지 않았으며, RH 43%, RH 75%에서 보관한 김의 경우는 저장기간이 지날수록 제 1 주성분 값이 양의 값$(+0.2{\sim}0.4})$에서 음의 값$(-0.4{\sim}\;-0.2)$으로 변화하는 경향으로 나타났다. RH 43% 보다 75%의 경우가 더 뚜렷한 감소를 보였으며 높은 상대습도 조건에서는 $15^{\circ}C$와 $30^{\circ}C$에서 유사한 경향을 나타내었다. z-Nose로 얻은 데이터를 패턴 분석한 결과 저장 기간이 지나면서 저장 온도와 습도에 따라 변질된 향시성분의 차이를 보여주었다. 이것은 미생물 수를 측정할 때와 마찬가지의 결과$(r^2=0.87)$를 보였으며 색도와는 크게 영향이 없음을 알 수 있었다. 이것으로 보면 전자코를 이용하여 조건을 달리하여 보관한 김의 품질관리를 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제34권3호
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• pp.681-688
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• 2024

The accurate and rapid detection of methicillin-resistance of Staphylococcus aureus (SA) holds significant clinical importance. However, the methicillin-resistance detection strategies commonly require complicated cell lysis and gene extraction. Herein, we devised a novel colorimetric approach for the sensitive and accurate identification of methicillin-resistance of SA by combining allosteric probe-based target recognition with self-primer elongation-based target recycling. The PBP2a aptamer in the allosteric probe successfully identified the target MRSA, leading to the initiation of self-primer elongation based-cascade signal amplification. The peroxidase-like hemin/G-quadruplex undergo an isothermal autonomous process that effectively catalyzes the oxidation of ABTS2- and produces a distinct blue color, enabling the visual identification of MRSA at low concentrations. The method offers a shorter duration for bacteria cultivation compared to traditional susceptibility testing methods, as well as simplified manual procedures for gene analysis. The overall amplification time for this test is 60 min, and it has a detection limit of 3 CFU/ml. In addition, the approach has exceptional selectivity and reproducibility, demonstrating commendable performance when tested with real samples. Due to its advantages, this colorimetric assay exhibits considerable potential for integration into a sensor kit, thereby offering a viable and convenient alternative for the prompt and on-site detection of MRSA in patients with skin and soft tissue infections.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.639-645
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• 2012

본 논문에서는 모바일 로봇이 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model)을 이용하여 인식해 원하는 명령을 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 손동작 기반 로봇 제어 방식은 정해진 몇 종류의 제스처를 사용했었고, 따라서 지시동작이 자연스럽지 않았다. 또한 정해진 제스처를 미리 공부해야하여 불편했었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 손동작을 인식하는 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 3차원 카메라를 사용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 얻어서, 사람의 손을 검색하고 그 동작을 인식한다. 여기서 동작을 인식하는 방법으로 HMM을 사용하였으며, 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.637-644
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• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제11권4호
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• pp.59-66
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• 2011

오늘날 자동차 수의 폭증으로 인하여 사회 인프라 구축에 있어서 도로 사정, 확충이나 교통 정책의 수립이 매우 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 이러한 교통 정책 수립 및 도로 인프라 확충에 대한 예측 정보를 제공할 수 있는 영상시스템 기반의 자동화된 교통량 측정 기술을 제안한다. 사거리나 도로에 설치된 CCTV로부터 실시간으로 영상을 입력받고 입력된 영상에서 다양한 칼라, 기하학적 특징 등을 추출하여 차량의 이동 방향을 활용하여 차량의 종류가 소형(개인용), 대형(산업용)으로 구별하는 분석 기술을 개발하며, 이를 데이터베이스화 하여 실제 일정 시간 동안 통행한 자료를 제공하도록 개발한다. 이러한 자료를 바탕으로 해당 도로의 활용성과 확충에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것이며, 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 차량의 통행량을 인식 실험한 결과 약 90.1%의 인식률을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.470-477
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• 2009

자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.64-70
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• 2014

오늘날 일상생활에서 인간과 함께 생활하는 로봇들은 자연스러운 의사소통 방법이 요구된다. 따라서 기존의 단순한 로봇 제어 방식을 이용하여 제어하는 것 보다 실제 사람과 상호작용 하는 것과 같은 방식의 제어방식이 요구되고 있다. 기존의 연구들은 사람의 행동 자체를 인식하는 것에 초점이 맞추어져 있어서 자연스러운 의사소통을 하기 어렵다. 본 논문에서는 모바일 로봇을 제어하는 방법으로 자연스러운 손동작을 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden markov model) 과 퍼지추론을 이용하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 이용해 색상 데이터와 깊이 데이터를 획득하고 사람의 손을 검색하고 HMM과 Mamdani 퍼지추론을 이용하여 손동작을 인식한다. 인식된 결과를 로봇에게 전달하여 원하는 방향으로 이동시킨다.

• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.193-204
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• 2022

본 연구는 키오스크 사용자를 대상으로 소비자 만족 수준 측정 및 개선의 영향력 정도를 분석하였다. 현대에 이르러 기술의 발전과 온라인 환경의 개선으로 인해 단순노동 업무는 10여 년 후 사라질 확률이 90%가 임박한다. 국내 연구에서도 단순 노무 직종'이 약 36%의 확률로 진보된 기술에 영향을 받아 사라질 것으로 예측되며 기업으로서도 인력 구인과 인건비 등의 문제로 인해 점차 무인화를 진행하며 그 대체재로써 키오스크를 선호하고 있다. 특히 최근 전 세계적으로 큰 유행으로 번지고 있는 코로나19 바이러스로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 높아지며 키오스크 도입 경향은 더욱 가속화되어 세계시장에서 2021년 835억 원 규모로 성장하며 연평균 8.9%의 성장세를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 키오스크의 무인이라는 특성으로 인해 일부 소비자는 여전히 사용에 어려움을 겪고 있으며 이러한 기술 사용이 익숙지 않은 소비자들을 중심으로 비대면 서비스 자체에 대한 거부감과 서비스 오류에 대한 불안감 등으로 서비스 공동 생산자에 대한 이해가 부족해 점원과 소비자 간의 역할 갈등을 유발하거나 기술 사용이 익숙한 세대와 서비스 제공 측면에서 불평등이 이루어지고 있다. 또한, 키오스크는 대표적인 기술 기반 셀프서비스 산업이기에 사용자가 불편함을 느끼거나 추가적인 노동을 한다고 여기면 전체적인 서비스 가치 하락을 경험하여 키오스크 산업 자체의 성장세를 억제할 수 있다는 점에서 소비자 중심의 키오스크 개선 방향성 연구는 중요하다. 이에 실제 사용자들을 중심으로 직접 사용함에서 중점 사항에 대한 인터뷰를 진행하여 디스플레이 배색, 글자 크기, 기기의 디자인, 기기의 크기, 내부 UI(인터페이스), 정보의 양, 인식 센서(바코드, NFC 등), 디스플레이 밝기, 자체 이벤트, 반응속도 항목을 추출하였다. 이후 설문을 활용하여 각 기대 평가 항목의 Kano 모델 품질 속성 분류를 진행하였으며 최빈값만을 고려하여 차순위의 통계적 의미가 무시된다는 Kano 모델의 단점을 보완하기 위하여 이를 정확한 수치로 계산할 수 있는 Timko의 고객 만족 계수를 활용하였으며 연구를 통해 키오스크 기대 평가 항목들의 개선 영향력을 최종적으로 분별하여 개선 우선순위를 도출하기 위하여 PCSI Index 분석을 추가로 진행하였다. 그 결과 개선의 영향력은 내부 UI(인터페이스), 글자 크기, 인식 센서(바코드, NFC 등), 반응속도, 자체 이벤트, 디스플레이 밝기, 정보의 양, 기기의 크기, 기기의 디자인, 디스플레이 배색 순으로 나타났으며 이를 통해 키오스크 기반 분야별 연구의 종합적인 비교 및 벤처 산업의 개선 방향성 설정에 이바지하고자 한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.8-14
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• 2020

Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.