We aimed to estimate the accumulated degree days required for the development of $Cloeon$$dipterum$ (Ephemeroptera: Baetidae) in an experimental tub under field conditions from August 7 to October 10 in 2011. After 4 days in a tub setting, a dead female adult was found on the water surface at which oviposition had presumably occurred. Adults emerged from 39 days to 61 days after the oviposition date. The total number of emerged adults was 229, and the sex ratio (number of females : total population) was 0.45, although not statistically significant ($p$ >0.05). The males generally emerged earlier than females. Assuming that the basal temperature ($T_b$) value is $0^{\circ}C$, we estimated the number of accumulated degree days required for the development of $C.$$dipterum$ to be $1,221.8{\pm}116.0$ DD (mean${\pm}$SD). Since the annual number of accumulated degree days in the reference wetland was measured to be 5,650.0 DD, we estimated that $C.$$dipterum$ is multivoltine, with a maximum of 4 cohorts in 1 year in natural habitats.
Pearl millet (Pennisetum americanum (L.) Leeke) has been detected as an excellent and new forage crop in Korea. Thus the objective of the study was to determine optimum planting season, growing degree days and productivity by shifting the planting season of pearl millet. Days to emergence of Australia pearl millet inbred line were shortened from 12 days to 3 days by delaying planting season from April 15 to July 15 in Suwon, 1986, but their growing degree days remained relatively constant 32.1$^{\circ}C$ in average. Days to heading also were shortened from 96 days to 54 days by shifting the planting season, but their growing degree days varied little being 697$^{\circ}C$ in average. For grain crop, economic planting season was from early May to late June, and their harvest index also did not varied much, but suddenly reduced in the July 15 planting plot. For forage crop, economic planting season was from mid-May to mid-June with optimum planting time of mid-May. Particularly, when planted in early July, 1987 and 1988, green fodder yields of Suwon 1 pearl millet hybrid were very low being 54 percent as compared with optimum planting season's yield 10.8t/10a.
Kim, Jin-Won;Moon, Byeong-Chul;Lim, Soo-Hyun;Chung, Ji-Hoon;Kim, Do-Soon
Korean Journal of Weed Science
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v.30
no.2
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pp.94-102
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2010
Field and pot experiments were conducted to investigate seedling emergence and early growth of Eleocharis kuroguwai panted on different dates. Non-linear regression analyses of observed data against effective accumulated temperature (EAT) with the Gompertz model showed that the Gompertz model works well in describing seedling emergence and early growth of E. kuroguwai regardless of planting date and soil burial depth. EATs required for 50% of the maximum seedling emergence of E. kuroguwai planted at 1, 3 and 5 cm soil burial depth in the pot experiment were estimated to be 54.5, 84.0 and $118.0^{\circ}C$, respectively, and $56.7^{\circ}C$ when planted at 1 cm in the field experiment. EATs required for 50% of the maximum leaf number of E. kuroguwai planted at 1, 3 and 5 cm soil burial depth in the pot experiment were estimated to be 213.3, 249.0 and $291.6^{\circ}C$, respectively, and $239.5^{\circ}C$ when planted at 1 cm in the field experiment. Therefore, models developed in this study thus predicted that if rotary tillage with water is made on 27 May under $+2^{\circ}C$ elevated temperature condition, dates for 50% of the maximum seedling emergence, 5 leaf stage and 5 cm plant height of E. kuroguwai buried at 3 cm soil depth were predicted to be 2 June, 10 June and 12 June. These dates are 1 day earlier for the seedling emergence and 3 days earlier for the early growth as compared with current temperature condition, suggesting that earlier application of herbicides is required for effective control of E. kuroguwai.
In order to know the relationship between the accumulated temperature distribution and barley growth characteristics, average, early and late heading years were analyzed. Among 24 year's crop situation test 1976, 1979, 1989, 1990, 1998 were sorted to early heading years and 1977, 1980, 1984, 1996 to late heading years. About $650^{\circ}C$ of accumulated temperature from October to December was enough to get average year's heading date in barley. While 62$0^{\circ}C$ of accumulated temperature were not enough for average heading, 67$0^{\circ}C$ of accumulated temperature accelerated barley heading. 78$0^{\circ}C$ of accumulated temperature from October to February, were enough to get average year's heading date in barley. while $650^{\circ}C$ of accumulated temperature were not enough to, 78$0^{\circ}C$ of accumulated temperature accelerated barley heading. Temperature pattern types in early heading years were distinguished by three types : high temperature type before winter(I), high temperature type in winter-regrowth stage(II), high temperature type in tillering stage(III). On the other hands, temperature pattern types in late heading years were divided to two types : low temperature type in winter-regrowth stage(I), low temperature type in tillering stage(II). Barley heading was mainly influenced by temperature before winter and winter-regrowth stage. Yields of early heading years were higher than that of late heading years and yield was heavily influenced by the number of spikes per square meter.
Within any income approach, a discount rate is used to convert some projected free cash flow to its presented value. In case of valuing companies, the most frequently used discount rate is the weighted average cost of capital(WACC) at the aggregate level. But technology valuation is different to discounting aggregate corporate cash flow since it is concerned about individual Intellectual property. Therefore, blindly applying standard discount rate such as WACC in technology valuation is unlikely to lead to the right result. The primary focus of this paper is to establish the structure of discount rate for technology valuation and to suggest the method of estimation. To determine an appropriate discount rate for technology valuation, the level of technology risk, market risk and competitive risk should be included in the structure of discount rate. This paper suggests the build-up model which consists of three components as a expansion of the CAPM. It includes (1) a risk-free rate of return, (2) general market risk premium and beta and (3) intellectual property risk premium related to technology risk and specific target market risk. However, there is no specific check list for examining the intellectual property risk until now and no specific method for quantifying its risk into risk premium. This paper developed the 10 element to determine the level of the intellectual property risk and applied estimation function such as linear function, natural log function and exponential function to transform the level of risk into risk premium. The limitation of this paper is that the range of intellectual property risk premium is inferred based on the information of foreign and domestic valuation agency. Finally, this paper explored the development of an intellectual property discount rate for technology valuation and presented the method in order to quantify the intellectual property risk premium.
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.41
no.1
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pp.41-46
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2021
Sorghum×sudangrass hybrid (Sorghum bicolor (L.) Moench, SSH) is one of the most important summer forage crop and it is widely used for silage in Korea. Agriculture is highly dependent on the climate condition and experiencing significant loss of productivity due to climate change. This study was conducted to investigate the correlation analysis between productivity of forage SSH and climatic factors in Central Northern region of South Korea for 3 years (2017 to 2019). Plant height and dry matter yield of SSH were significantly higher in Gyeonggi-do than Ganwon-do. The productivity of SSH is more closely related with temperature than other climatic factors. Maximum temperature and Growing degree days in May and June showed a positive correlation. However, correlation between production of SSH and precipitation was not clear in this study, but rainy days showed a negative correlation (0.42). In conclusion, temperature is most important climatic factor to the maintenance of plant yield.
As deep learning-based object detection and recognition research have been developed recently, the scope of application to industry and real life is expanding. But deep learning-based systems in the construction system are still much less studied. Calculating materials in the construction system is still manual, so it is a reality that transactions of wrong volumn calculation are generated due to a lot of time required and difficulty in accurate accumulation. A fast and accurate automatic drawing recognition system is required to solve this problem. Therefore, we propose an AI-based automatic drawing recognition accumulation system that detects and recognizes steel materials in construction drawings. To accurately detect steel materials in construction drawings, we propose data augmentation techniques and spatial attention modules for improving small object detection performance based on YOLOv4. The detected steel material area is recognized by text, and the number of steel materials is integrated based on the predicted characters. Experimental results show that the proposed method increases the accuracy and precision by 1.8% and 16%, respectively, compared with the conventional YOLOv4. As for the proposed method, Precision performance was 0.938. The recall was 1. Average Precision AP0.5 was 99.4% and AP0.5:0.95 was 67%. Accuracy for character recognition obtained 99.9.% by configuring and learning a suitable dataset that contains fonts used in construction drawings compared to the 75.6% using the existing dataset. The average time required per image was 0.013 seconds in the detection, 0.65 seconds in character recognition, and 0.16 seconds in the accumulation, resulting in 0.84 seconds.
Hydrogen analysis by elastic recoil detection has been performed utilizing polyimide film as a reference sample of known hydrogen content assuming the soundness of ion beam current integration. However beam current integration at higher incidence angle is not reliable. Scattering yield per unit fluence by current integration which is normalized per unit path length decreases as the sample tilt angle is getting higher. Moreover because beam current integration at high tilt angle is incomplete, hydrogen evaluation is very risky by direct comparison of sequentially collected recoil spectra between reference and target sample. In this study, primary ion beam dose is determined by backscattering spectrum that is collected simultaneously with recoil spectrum instead of ion beam current integration in order to reduce uncertainty arising in the process of current integration and to enhance the reliability of quantitative analysis. Three test samples are selected $-7.6{\mu}m$ polyimide film, hydrogen implanted silicondioxide and Au deposited carbon wafer- and analyzed by two methods and compared.
전기는 생산 공급하는 전력회사와 사용, 소비하는 수용가 사이에 전기사용량을 계량하여 요금을 부과하는 장치로서 전력량계를 수용가에 부설하여 소비하는 전기에너지를 측정하고있다. 전력량계는 수요가가 부하에서 소비하는 전기에너지를 사용시간에 따라 전력을 적산하여 전기요금을 계산하는 계량장치로 기계식과 전자식으로 구분되어 있으며 이들두방식을 혼용한 반전자식이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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