In this study, the authors introduce a newly developed flatfish grading system. Owing to the features of flatfish with and wide body, the general types of grading system are not easy to apply for it. Furthermore, the flatfish to be graded is alive such that the existing measurement and grading systems cannot be used for it as well. This study gives a solution for measuring and grading the flatfish with high speed and good accuracy. For this object, the authors developed flatfish measurement and grading system. This system consist of the feeding, conveying, measurement part and sorting part. Especially, the measurement part is made by vision based measuring technique which satisfies the given specification. The result from the experiment shows that the developed system is applicable for measuring and grading the flatfish sizes in variety.

Seafood is attracting attention as a future food industry. In recent years, the demand for fishery equipment of mechanization, automation, and unmanned was increased due to the environment affected by seafood processing, stricter regulations on safety, decline and aging of fishery worker. Ark shell (Scapharca subcrenata) was being produced in many steps in the production process. The process has been made such as collection–landing–washing–first sort (goods/non-goods)–transports– second sort (size). It was undergone first and second steps by delivering to the consumer. Here, the first step is to sort goods to collection and the second step is to sort by size. The fishery workers need ten people in first step and six people in second step. The workload of one hour per kg is 4,247 kg/h in first step and 2,213 kg/h in second step. In addition, the goods ratio by work process was 79% in first step and 98% in the second step. In this process, a lot of fishery worker and working time is needed. Therefore, this study developed elemental techniques for an automated size sorting system considering the working process problem, time and situation for washing and sorting of ark shell.

목 적: 본 연구는 ROC curve를 분석하여 나안시력과 자동굴절검사의 민감도/특이도에 따른 최상의 절단점(Optimal cutoff point)을 산출하고, 자동굴절검사가 선별검사(Screening)로 타당한지 알아보고자 한다. 방 법: 초등학생 293명을 대상으로 나안시력, 자동굴절검사, 자각적 굴절검사를 실시하여, 나안시력 0.5를 기준으로 자각적 굴절검사에 대한 최상의 절단점을 산출하고 이를 황금기준(GoldStandard)으로 가정한 후 이 절단점 및 인접한 값을 기준으로 정상/추가검사의뢰를 분류하였고, 나안시력과 자동굴절검사 결과에 대해 ROC curve를 이용하여 민감도/특이도가 가장 높은 최상의 절단점을 산출하였다. 또한 곡선아래면적(Area Under the Curve)을 이용하여 자각적 굴절검사의 분류 결과와 차이가 있는지 확인하여 자동굴절검사가 선별검사로서 타당한지 알아보았다. 결 과: ROC Curve를 이용하여 나안시력 0.5를 기준으로 한 자각적 굴절검사의 최상의 절단점은 -0.63D로 나타났다. 자각적 굴절검사 -0.75D를 황금기준으로 가정할 때 절단점은 나안시력은 0.5, 자동굴절검사는 -1.00D로 나타났으며, 두 검사법을 비교한 결과 나안시력과 자동굴절검사의 곡선아래면적은 통계적으로 차이가 없었다. 결 론: 어린이의 시각 선별검사를 위해 나안시력과 함께 자동굴절검사를 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

사용 후 폐기되는 폐가전제품은 전 세계적으로 연간 약 5,000 만톤이 발생하고 있으나, 재활용되는 비율은 약 15.0 % 미만으로 폐가전제품의 처리 및 재활용에 대한 관심이 높아지고 있다. EU의 WEEE 지침뿐만 아니라 국내의 EPR 제도 확대시행 및 2018년 1인당 6.0 kg의 WEEE 재활용 목표 관리제 등의 규제가 강화되고 있는 실정이다. 폐가전제품(e-waste)에는 철금속류, 알루미늄 및 구리 등의 비철금속류 등 유용자원 뿐만 아니라 다량의 플라스틱류가 포함되어 있다. 특히, 폐소형가전의 경우 다양한 종류의 재료 및 부품이 사용되고 있으며, 철금속류, 구리 및 알루미늄 등의 비철금속류, PCBs 및 플라스틱 등 재활용이 가능한 유용자원을 다량으로 함유하고 있다. 특히, 폐소형가전의 경우 대형가전에 비해 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 다양한 재질의 플라스틱을 사용하고 있다. 플라스틱의 재질선별에 가장 널리 사용되고 있는 근적외선분광법(NIR 선별)의 경우 흑색 플라스틱의 재질을 인식하지 못하는 한계점 등으로 인하여 흑색 플라스틱의 재질선별 및 재활용 공정에 적용을 하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 레이저 기술을 기반으로 흑색 플라스틱 자동선별 시스템을 개발하였으며, 자동선별 시스템은 흑색 플라스틱 시료의 위치 자동인식 장치, 실시간으로 흑색 플라스틱의 재질을 인식하는 레이저유도기반분광 분석(LIBS) 장치, LIBS로부터 획득한 플라스틱의 재질별 특성 데이터의 분류를 위한 인공지능형 알고리즘 S/W, 재질별 선별/회수를 위한 선별분리장치 및 선별시스템 각각의 장치를 제어하기 위한 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저 기술을 기반으로 흑색 플라스틱의 재질별 특성을 분석하였으며, 획득한 흑색 플라스틱 재질별 특성 데이터를 주성분 분석법(PCA)과 인공지능형 알고리즘 기법의 분류기를 적용하였다.

전 세계적으로 폐전자제품의 연간 발생량은 약 5,000 만톤에 달하고 있으나, 재활용되는 비율은 약 15 %미만으로 폐전자제품의 처리에 대한 EU의 WEEE 지침 등이 지속적으로 강화되고 있다. 폐가전제품(e-waste)에는 철금속류, 알루미늄 및 구리 등의 비철금속류 등 유용자원 뿐만 아니라 다량의 플라스틱류가 포함되어 있다. 특히, 폐소형가전의 경우 제품의 종류나 구성 물질이 매우 다양하며, 재질 중 흑색 플라스틱의 비율이 높을 뿐만 아니라 적정 선별기술이 없어 효율적인 재활용이 되지 못하고 있는 실정이다. 2014년부터 폐중･소형가전까지 EPR제도의 확대 시행으로 폐가전제품의 발생량은 지속적으로 증가할 것으로 예측된다. 폐소형가전 민간재활용업체에서는 특정 선별기술을 적용하지 못하고 인력에 의하여 일부 고가의 유용자원만을 선택적으로 선별/회수하여 재활용하고 있으며, 일부 경제성이 낮은 흑색 플라스틱의 경우에는 혼합물의 형태로 매각하고 있는 실정이다. 다량의 유용자원을 포함하고 있는 폐소형가전의 효율적인 재활용을 위해서는 해체/파쇄 기술뿐만 아니라 다양한 구성 물질 특히, 흑색 플라스틱의 재질을 자동으로 인식하고 선별할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 폐소형가전으로부터 발생하는 흑색 플라스틱의 재질을 레이져 기반 기술을 이용하여 재질별 자동 인식하였으며, 획득한 흑색 플라스틱 재질별 데이터는 인공지능을 이용한 알고리즘으로 분류기를 설계하였다. 폐소형가전으로부터 발생하는 흑색 플라스틱의 재질별 선별을 위한 자동선별 시스템을 개발하였으며, 흑색 플라스틱의 재질별 인식율 및 선별효율 향상 등을 위하여 자동선별 시스템의 성능 개선 및 보완 등의 연구를 수행 중에 있다.