Alkalophilic Bacillus sp . YJ - 451 이 생산하는 Bacteriolytic Enzyme 을 이용한 식품 저장에 관한 연구

옥승호,정명호,배동훈,공인수,유주현 한국미생물생명공학회 1993 한국미생물생명공학회 학술발표초록집 Vol.1993 No.1

고속 스테레오 정합을 위한 점진적 시차 탐색 범위 추정 기법

옥승호(Seung-Ho Ok),문병인(Byungin Moon) 한국정보기술학회 2017 한국정보기술학회논문지 Vol.15 No.1

In this paper, to reduce the computational overhead of the conventional area-based stereo matching algorithm, we propose a progressive disparity search range estimation method for a high-speed stereo matching algorithm. The proposed method can increase the matching accuracy by avoiding the matching on unnecessary areas and decrease the computational overhead by using the proposed disparity search range estimation method that uses the previously obtained depth map. The experimental results showed that the average matching accuracy was increased by 10% and the average computation overhead was reduced by 62% compared with the previously proposed stereo matching algorithms. This is because the disparity search range was decreased by 81% so that the proposed algorithm can avoid unnecessary matching areas.

선호도 기반 최단경로 탐색을 위한 휴리스틱 융합 알고리즘

옥승호(Seung-Ho Ok),안진호(Jin-Ho Ahn),강성호(Sungho Kang),문병인(Byungin Moon) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.47 No.8

본 논문에서는 개미 군집 최적화 (Ant Colony Optimization; ACO) 및 A* 휴리스틱 알고리즘이 융합된 선호도 기반 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 최근 ITS (Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 증가하면서 경로탐색 알고리즘의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 기존의 Dijkstra 및 A*와 같은 대부분의 최단경로 탐색 알고리즘은 최단거리 또는 최단시간 경로 탐색을 목표로 한다. 하지만 이러한 경로 탐색 결과는 더 안전하고 특정 경로를 선호하는 운전자를 위한 최적의 경로가 아니다. 따라서 본 논문에서는 선호도 기반 최단 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주어진 맵의 링크 속성 정보를 이용하며, 각 링크에 대한 사용자 선호도는 내비게이션 사용자에 의해 설정되어 진다. 제안된 알고리즘은 C로 구현하였으며, 64노드 및 118링크로 구성된 맵에서 다양한 파라미터를 통해 성능을 측정한 결과 본 논문에서 제안한 휴리스틱 융합 알고리즘은 선호도 기반 경로뿐만 아니라 최단 경로 탐색에도 적합함을 알 수 있었다. In this paper, we propose a preference-based shortest path algorithm which is combined with Ant Colony Optimization (ACO) and A* heuristic algorithm. In recent years, with the development of ITS (Intelligent Transportation Systems), there has been a resurgence of interest in a shortest path search algorithm for use in car navigation systems. Most of the shortest path search algorithms such as Dijkstra and A* aim at finding the distance or time shortest paths. However, the shortest path is not always an optimum path for the drivers who prefer choosing a less short, but more reliable or flexible path. For this reason, we propose a preference-based shortest path search algorithm which uses the properties of the links of the map. The preferences of the links are specified by the user of the car navigation system. The proposed algorithm was implemented in C and experiments were performed upon the map that includes 64 nodes with 118 links. The experimental results show that the proposed algorithm is suitable to find preference-based shortest paths as well as distance shortest paths.

Lactic Acid Fermentation with Rice Koji as a Carbon Source

박석균,옥승호,김진만,Park, Suk-Gyun,Ohk, Seung-Ho,Kim, Jin-Man The Korean Society for Biotechnology and Bioengine 2015 KSBB Journal Vol.4 No.2

Recently, several health benefits of rice wine, makgeolli, were known due to the interest on the traditional Korean liquor and the researches on the rice wine are increasing. Organic acids produced during the process of rice wine fermentation play important roles in the taste and flavor. In this study, we have examined the optimal conditions for lactic acid production in rice koji as a carbon source. Skim milk was also used as a supplementary ingredient for the optimization of lactic acid fermentation. Bacterial growth of Lactobacillus sakei was monitored under this condition. The pH, acidity of the culture and the ethanol tolerance of this bacterium were also tested. Through these experiments, we were able to optimize the growth condition of lactic acid bacteria by the addition of skim milk. This was also able to affect the change of pH, acidity, sugar concentration and alcohol tolerance, which might contribute to the improvement of the quality of rice wine. The optimal condition for the growth was 2 days with 10% (w/v) of skim milk concentration. With these results, it was confirmed that rice koji was an effective carbon source for the growth of lactic acid bacteria.

Lactic Acid Fermentation with Rice Koji as a Carbon Source

박석균,옥승호,김진만 한국생물공학회 2015 KSBB Journal Vol.30 No.1

Recently, several health benefits of rice wine,makgeolli, was known due to the interest on the traditionalKorean liquor and the researches on the rice wine are increasing. Organic acids produced during the process of rice winefermentation play important roles in the taste and flavor. Inthis study, we have examined the optimal conditions for lacticacid production in rice koji as a carbon source. Skim milkwas also used as a supplementary ingredient for the optimizationof lactic acid fermentation. Bacterial growth of Lactobacillussakei was monitored with this condition. The pH,acidity of the culture and the ethanol tolerance of this bacteriumwere also tested. Through these experiments, we wereable to optimize the growth condition of lactic acid bacteriaby the addition of skim milk. This was also able to affect thechange of pH, acidity, sugar concentration and alcohol tolerance,which might contribute to the improvement of the qualityof rice wine. The optimal condition for the growth was 2days with 10% (w/v) of skim milk concentration. With theseresults, it was confirmed that rice koji was an effective carbonsource for the growth of lactic acid bacteria.

LiDAR 및 UWB 기반 자율주행 모드 자동 전환 기법

김성훈,옥승호 한국정보기술학회 2024 한국정보기술학회논문지 Vol.22 No.1

자율주행 로봇은 주로 LiDAR 기반 SLAM 알고리즘을 이용하여 맵을 생성하며, 생성된 맵과 센서값의 매칭을 통해 위치 추정 및 경로를 생성하여 자율주행한다. 자율주행에 주로 사용되는 2D LiDAR의 경우 전방 충돌 물체 검출은 가능하지만, 노면 파손 및 침식 등 위험 구간 감지에 사용하기는 어려운 단점이 있다. UWB 센서는 광대역 및 낮은 전력과 다른 무선 기술에 간섭이 없고 높은 위치 추정 정확도를 제공하여 실내 이동 로봇의 위치 추정 기술에 사용된다. 본 논문에서는 LiDAR 기반 자율주행과 UWB 기반 특정 경로 주행을 통합한 자율주행 모드 자동 전환 기법을 제안한다. 실험 결과, 로봇이 자율주행 모드 전환 구역 내에 진입하였을 때 LiDAR 또는 UWB 기반 자율주행 전환 동작이 실행되고, UWB 기반 자율주행에서는 지면 상에 위험 구간을 회피하여 사전에 설정된 경로로 주행하는 것을 확인하였다. Autonomous robots mainly use LiDAR-based SLAM algorithms to generate maps, and by matching the generated maps with sensor data, the robots can estimate their location and generate routes for autonomous driving. 2D LiDAR, which is mainly used for autonomous driving, can detect collision objects in front of it, but it is difficult to detect dangerous areas such as road damage and erosion. UWB sensors are used in positioning technology for indoor mobile robots due to their wide bandwidth, low power, lack of interference with other wireless technologies, and high position estimation accuracy. In this paper, we propose an automatic autonomous driving mode switching technique that integrates LiDAR-based autonomous driving and UWB-based specific path driving. As a result of the experiment, it was confirmed that when the robot entered the autonomous driving mode conversion area, LiDAR or UWB-based autonomous driving switching operation was executed, and in UWB-based autonomous driving, it drove on a preset path while avoiding dangerous sections on the ground.

전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템

김태원,옥승호,허경용,이임건,Kim, Tae-Won,Ok, Seung-Ho,Heo, Gyeongyong,Lee, Imgeun 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.7

최근 2층 버스 등 전고가 높은 차량이 증가함에 따라 지정된 경로 이탈 및 운전자 부주의로 인해 교량 및 터널 등에서 차량 상부 충돌 사고가 발생하고 있다. 기존 전방 충돌 경고 시스템의 경우 차량 및 보행자 등에 한정되어 경고를 발생하기 때문에 전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템으로는 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 복수개의 라이다 센서를 사용하여 세그먼트별 데이터의 상관도 및 시계열 특성을 판단한 후 차량 상부 충돌 가능성을 미리 판단하여 경고를 발생시키는 시스템을 제안한다. 또한, 제안하는 시스템은 실도로 주행 테스트 및 한국 자동차 안전 연구원에서 시스템 성능 평가를 통해 정상 동작을 확인하였다. Recently, as the number of high-height vehicles such as double-decker buses has increased, collision accidents have occurred in bridges and tunnels due to the deviation from the designated routes and driver's carelessness. In the case of the existing front collision warning system, it is limited to vehicles and pedestrians, so it is difficult to use it as a pass height warning system for the high height vehicles. In this paper, we propose a system that generates a warning by determining the correlation and time series characteristics of data for each segment using multiple lidar sensors and then determining the possibility of collision in the upper part of the vehicle. Also, the proposed system confirmed the proper operation through a real-time driving test and a system performance evaluation by the Korea Automobile Testing & Research Institute.

Metarrhizium anisopliae(Metschn.) Sorok이 생산하는 Biopolymer YU-122의 생산과 그 특성

최용석,옥승호,유주현,배동현 한국산업미생물학회 1997 한국미생물·생명공학회지 Vol.25 No.1

토양으로부터 분리한 Metarrhizium anisopliae (Metschn.) Sorok이 생산하는 biopolymer를 정제하여 분석하고, 그의 생산조건을 검토하였다. 탄소원으로 mannitol, 질소원으로는 polypepton을 사용했을 때 가장 많은 biopolymer를 생산하였고 K_2HPO_4 및 CaCl_2를 첨가함으로서 생산량이 더욱 증가하였다. 또한 이 biopolymer를 정제하여 그 분자량과 구성성분을 검토한 결과 Metarrhizium anisopliae(Metschn.) Sorok이 생산하는 Biopolymer YU-122는 분자량이 1.7×10 exp (6)이고, C, H의 구성비가 1:2이며 미량의 N이 검출되었으나, 주 구성성분은 glucose와 galactose의 환원당으로 이루어져있는 전혀 새로운 biopolymer인 것으로 나타났다. To produce biopolymer, Metarrhizium anisopliae (Metschn.) Sorok was cultured in a medium containing glucose 1.0%, sucrose 2.0%, soluble starch 1.0%, yeast extract 0.5%, polypeptone 0.5%, K_2HPO_4 0.1%, MgSO_4·7H_2O 0.02%. The culture broth was centrifuged and the polymer was harvested by adding methanol to the culture supernatant. When three times of methanol was added, the polymer was coagulated and precipitated. Then it was further purifued through successive SK-1B, SA-20P, HP-20 column chromatographies. This polymer was designated as Biopolymer YU-122. C:H ratio of this Biopolymer YU-122 was 1:2 and small amount of N is detected by CHN analyzer. Glucose and galactose are main components of this polymer. Average molecular weight of this biopolymer was 1.7×10 exp (6) by Sepharose 4B gel permeation chromatography. Optimal condition for biopolymer production was investigated. When 5% of mannitol was used as a carbon source, and polypepton as a N source, highest productivity of biopolymer was achieved. C/N ratio as nutrient was also a major factor in polymer production and its optimal ratio was 3.

소셜미디어기반의 지능적 피부 상태 진단 정보시스템 개발

김형훈,옥승호 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.8

Diagnosis and management of customer's skin condition is an important essential function in the cosmetics and beauty industry. As the social media environment spreads and generalizes to all fields of society, the interaction of questions and answers to various and delicate concerns and requirements regarding the diagnosis and management of skin conditions is being actively dealt with in the social media community. However, since social media information is very diverse and atypical big data, an intelligent skin condition diagnosis system that combines appropriate skin condition information analysis and artificial intelligence technology is necessary. In this paper, we developed the skin condition diagnosis system SCDIS to intelligently diagnose and manage the skin condition of customers by processing the text analysis information of social media into learning data. In SCDIS, an artificial neural network model, AnnTFIDF, that automatically diagnoses skin condition types using artificial neural network technology, a deep learning machine learning method, was built up and used. The performance of the artificial neural network model AnnTFIDF was analyzed using test sample data, and the accuracy of the skin condition type diagnosis prediction value showed a high performance of about 95%. Through the experimental and performance analysis results of this paper, SCDIS can be evaluated as an intelligent tool that can be used efficiently in the skin condition analysis and diagnosis management process in the cosmetic and beauty industry. And this study can be used as a basic research to solve the new technology trend, customized cosmetics manufacturing and consumer-oriented beauty industry technology demand. 화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

딥러닝 기반 선박 검출 및 AIS를 활용한 선박 충돌 경보 기법

김현빈,옥승호 한국정보기술학회 2023 한국정보기술학회논문지 Vol.21 No.11

본 논문에서는 육상에 설치된 CCTV 영상에서 바지선을 딥러닝 기반으로 검출 후 위치를 추정하고, AIS(Automatic Identification System)로 수집된 위치 정보를 활용하여 선박 충돌 경보 시스템을 제안한다. 이를 위해 YOLOv5를 기반으로 선박을 추론 및 검출하고, IoU 데이터를 사용하여 선박과의 충돌 예측을 위한 위·경도 좌표 변환을 수행하였다. 이후 추정된 좌표를 통해 DCPA(Distance of Closet Point of Approach) 및 TCPA(Time of CPA)를 적용하여 선박 충돌 예상 시간과 근접 거리를 산출함으로써 충돌 가능성을 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 바지선을 검출하고 항만 내 충돌 사고를 예방하는 해상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. In this paper, we propose a vessel collision warning system by detecting and estimating the location of barges based on deep learning from CCTV images installed on land and using location information collected by AIS (Automatic Identification System). Accordingly, the vessel was detected and inferred based on YOLOv5, and collision with another vessel was predicted using the latitude and longitude coordinate transformation technique using IoU (Intersection over Union) data. Afterward, DCPA(Distance of Closest Point of Approach) and TCPA(Time of CPA) were applied through the estimated coordinates to calculate the estimated time and proximity distance of the ship collision, thereby deriving the possibility of collision. It is expected that the technique proposed in this paper can be used in a maritime surveillance system that detects barges and prevents collision accidents in ports.