건대추가공기계의 씨 분리 시스템

최우빈,이승현 한국산업식품공학회 2018 학술대회 및 심포지엄 Vol.2018 No.11

농산물 전처리 가공기계의 모터 자동제어시스템

최우빈,이동영,박형규,이승현 한국산업식품공학회 2017 학술대회 및 심포지엄 Vol.2017 No.11

채소의 고정된 절단 형태를 가공할 수 있는 절단기는 실용화되어 국내외에 시판돼 있다. 하지만, 기존 개발된 절단기는 특정 채소류의 절단 작업 시 단일 절단 형태에 국한되어 있고 채소의 절단 형태에 따라 칼날을 교체하여야 하며 사용자의 수동제어에 의존하고 있다. 따라서 본 연구에서는 채소의 종류에 상관없이 절단의 다양한 형태가 가능한 모터 자동제어시스템을 개발한다. 채소 투입 시 흐트러짐 방지를 위한 가압장치와 메인 블레이드 장치를 PWM(Pulse Width Modulation)제어로 펄스의 폭을 조정하여 부하 전력의 크기를 조절한다. 그러하여 기어드 모터의 토크를 유지하면서 속도를 제어한다. 1~25mm 절단 두께를 조절하기 위해서 구동 컨트롤러(펄스 발생기)가 일체형으로 스텝모터 드라이버가 내장되어 있는 리니어 스텝 모터로 선정하였다. 스텝 모터는 프로그래밍을 통한 시그널로 정밀한 각도 및 정밀 위치제어가 가능하고 정지 상태에서 큰 자기 유지력(Holding torque)을 갖는다. 또한, 채소 배출시 이송용 컨베이어 벨트 구동과 속도 제어를 하는데 기존 컨베이어 모터 방식은 모터가 외부에 노출되어 있어 설치나 분해 및 관리에서 애로사항이 발생하는데 드럼 모터는 기어 박스, 체인, 모터 등의 모든 부품들이 일체화되어 있어 기계 배치에 효율적이다. 또한, 물 세척이 가능하고 청소가 용이하여 유지관리에 장점이 있다. PLC로 위치결정 및 이송을 제어하여 전처리 작업의 자동 제어 시스템을 구현하였다. 10인치 터치스크린 패널에서 절단 두께, 속도 조절 및 세척 기능 등을 제어하여 작업자의 편의성 증대 및 작업과정을 모니터링할 수 있다.

다목적 자동 채소 절단기 개발

최우빈 ( Choi Woo Bin ),이동영 ( Dong Young Lee ),박형규 ( Hyung Gyu Park ),이승현 ( Seung Hyun Lee ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2

기존 개발된 채소 절단기는 특정 채소류의 절단 가공에만 국한되어 있어 절단 전처리를 해야 하는 채소의 종류가 많은 경우 칼날의 잦은 교체, 청소의 불편함 및 담당자의 안전사고 등의 문제점들이 발생하게 되어 절단 전처리 작업 효율은 현저하게 저하된다. 따라서 채소의 종류 및 절단형태와는 무관하게 절단 작업이 이루어지도록 절단기의 투입부와 절단부를 개선한다면 전처리 작업 효율 또한 일부분 향상할 수 있다. 본 연구에서는 다목적 채소 절단기를 개발을 위한 선행연구로써 식품 조리 과정에서 많이 소비되고 있는 표적농산물(애호박, 오이, 무, 당근, 고구마, 표고버섯)의 기초 물성 및 기계적 특성 구명 연구를 수행하였다. 표적농산물의 기초물성 및 압축 응력 실험을 통해 계측된 기계적 특성값을 절단부 레이아웃 설계에 활용하였다. 채소 절단기의 투입부는 우레탄 소재 벨트로 가압장치를 적용하여 채소가 이송 후 절단되면서 컨베이어벨트에서 벗어나지 않게 설계하였다. 또한 세척 및 투입부의 교환이 용이하고 탈부착이 가능하도록 제작하였고, 채소 어슷썰기 작업할 수 있는 투입각도가 가변으로 조절되는 투입장치가 장착되었다. 전처리 작업 효율을 높이는데 영향을 주는 절단부는 2개의 원형 칼날이 중심축에 의해 회전하면서 두께조절 및 속도조절이 가능하게 제작하였다. 자동 채소 절단기의 절단방법은 투입부에 채소를 놓으면 컨베이어 벨트로 절단부에 이송되고, 칼날에 의해 절단되어 배출부로 하강하면 컨베이어 벨트로 배출된다. 기존 수동방식의 채소 절단기 보다 모터 제어를 통한 자동제어로 작업자의 안전사고 예방 및 작업효율을 향상할 수 있고 다양한 채소의 전처리 작업의 일체화를 통한 조리 과정의 효율 향상 및 사용자 장비 구입비용 절감 효과가 있을 것으로 판단된다.

설명 가능한 인공지능(XAI)을 활용한 침입탐지 신뢰성 강화 방안

정일옥,최우빈,김수철 한국융합보안학회 2022 융합보안 논문지 Vol.22 No.3

As the cases of using artificial intelligence in various fields increase, attempts to solve various issues through artificial intelligence in the intrusion detection field are also increasing. However, the black box basis, which cannot explain or trace the reasons for the predicted results through machine learning, presents difficulties for security professionals who must use it. To solve this problem, research on explainable AI(XAI), which helps interpret and understand decisions in machine learning, is increasing in various fields. Therefore, in this paper, we propose an explanatory AI to enhance the reliability of machine learning-based intrusion detection prediction results. First, the intrusion detection model is implemented through XGBoost, and the description of the model is implemented using SHAP. And it provides reliability for security experts to make decisions by comparing and analyzing the existing feature importance and the results using SHAP. For this experiment, PKDD2007 dataset was used, and the association between existing feature importance and SHAP Value was analyzed, and it was verified that SHAP-based explainable AI was valid to give security experts the reliability of the prediction results of intrusion detection models.

딥러닝 기반 영상처리를 이용한 골재 품질 검사

김성규,최우빈,이종세,이원곡,최근오,배유석 한국정보처리학회 2022 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.6

The quality control of coarse aggregate among aggregates, which are the main ingredients of concrete, is currently carried out bySPC(Statistical Process Control) method through sampling. We construct a smart factory for manufacturing innovation by changing thequality control of coarse aggregates to inspect the coarse aggregates based on this image by acquired images through the camera insteadof the current sieve analysis. First, obtained images were preprocessed, and HED(Hollistically-nested Edge Detection) which is the filterlearned by deep learning segment each object. After analyzing each aggregate by image processing the segmentation result, finenessmodulus and the aggregate shape rate are determined by analyzing result. The quality of aggregate obtained through the video was examinedby calculate fineness modulus and aggregate shape rate and the accuracy of the algorithm was more than 90% accurate compared tothat of aggregates through the sieve analysis. Furthermore, the aggregate shape rate could not be examined by conventional methods,but the content of this paper also allowed the measurement of the aggregate shape rate. For the aggregate shape rate, it was verifiedwith the length of models, which showed a difference of ±4.5%. In the case of measuring t```he length of the aggregate, the algorithmresult and actual length of the aggregate showed a ±6% difference. Analyzing the actual three-dimensional data in a two-dimensionalvideo made a difference from the actual data, which requires further research. 콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

고구마의 마이크로웨이브 건조특성에 관한 연구

이동영,박형규,최우빈,이승현 한국산업식품공학회 2017 학술대회 및 심포지엄 Vol.2017 No.11

This study was intended to investigate microwave drying characteristics of sweet potato. Two different shaped sweet potato samples (slice and shred with 6 and 9 mm in thickness, respectively) were dried under different microwave power ranging from 90 W to 900 W. Moisture ratio, drying rate, effective moisture diffusivity, dielectric properties and change in color during drying of the samples were determined. The domestic microwave oven was modified for drying of the samples. For ventilating water vapor during microwave drying, the small centrifugal fan was installed on the left upper side of microwave oven. Six well-known drying models were applied to figure out the best model for describing microwave drying curve of sweet potato. A non-linear regression analysis was used to calculate model constants. The applied models were compared based on the coefficient of correlation and root mean square error. Dielectric properties of fresh and dried samples at different drying time were measured using performance probe connected to vector network analyzer. The results showed that drying time of both samples was significantly decreased with an increase in microwave power, however, as compared with the sample shape, drying time of shredded samples was shorter than slice sample. The dried sample by 900 W was scorching and indicated the worst quality in terms of color. The Page model was most suitable for describing experimental drying data. The effective moisture diffusivity changes obtained from Fick’s diffusion method was between 0.057 ×10-8 and 2.353 × 10-8 The moisture diffusivity was increased with an increase in microwave power. The measured dielectric properties of sample at different drying time varied depending upon moisture contents of dried samples.

데크체결시스템에 따른 데크체결장치의 변형 평가

박준혁 ( Park Jun-hyuk ),최우빈 ( Choi Ou-bin ),최영근 ( Choi Young-geun ),홍성욱 ( Hong Seong-uk ) 한국구조물진단유지관리공학회 2024 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.28 No.1

천연목재데크의 체결장치종류에 따른 결합력 평가

박준혁(Park, Jun Hyuk),최우빈(Choi, Woo Bin),최영근(Choi, Young Geun),홍성욱(Hong, Seong Uk) 한국콘크리트학회 2024 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.36 No.1

알고리즘 기반의 개인화된 카드뉴스 생성 시스템 연구

김동환,이상혁,오종환,김준석,박성민,최우빈,이준환 한국멀티미디어학회 2020 멀티미디어학회논문지 Vol.23 No.2

Algorithm journalism refers to the practices of automated news generation using algorithms that generate human sounding narratives. Algorithm journalism is known to have strengths in automating repetitive tasks through rapid and accurate analysis of data, and has been actively used in news domains such as sports and finance. In this paper, we propose an interactive card news system that generates personalized local election articles in 2018. The system consists of modules that collects and analyzes election data, generates texts and images, and allows users to specify their interests in the local elections. When a user selects interested regions, election types, candidate names, and political parties, the system generates card news according to their interest. In the study, we examined how personalized card news are evaluated in comparison with text and card news articles by human journalists, and derived implications on the potential use of algorithm in reporting political events.