Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11c
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pp.569-577
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2000
The position of tobacco leaves is affluence to the quality. To evaluate its quality, sample leaves was collected according to the position of attachment. In Korea, the position was divided into four classes such as high, middle, low and inside positioned leaves. Until now, the grade of standard sample was determined by human expert from korea ginseng and tobacco company. Many research were done by the chemical and spectrum analysis using NIR and computer vision. The grade of tobacco leaves mainly classified into 5 grades according to the attached position and its chemical composition. In high and low positioned leaves shows a low level grade under grade 3. Generally, inside and medium positioned leaf has a high level grade. This is the basic research to develop a real time tobacco leaves grading system combined with portable NIR spectrum analysis system. However, this research just deals with position recognition and grading using the color machine vision. The RGB color information was converted to HSI image format and the sample was all investigated using the bundle of tobacco leaves. Quality grade and position recognition was performed through well known general error back propagation neural network. Finally, the relationship about attached leaf position and its grade was analyzed.
To use domestic softwood for structural lumber, appropriate grading system for quality, production and distribution condition of domestic lumber should be prepared. Kim et al. developed an automatic image processing system for grading domestic structural lumber (2009a and b). This study was carried out to investigate optimal image merging conditions for improving performance of image input system which is the key technique of image processing system, developed in the previous paper. To merge digital images of Korean larch lumber, choosing the green channel information of obtained image data showed the most accurate merging performance. As a pre-treatment process, applying Y-derivative Sharr's kernel filter could improve the image merging accuracy, but the effect of camera calibration was imperceptible. The optimal size of template image was verified as 30 pixel widths and 150 pixel heights. When applying the above mentioned conditions, the error length of images was 3.1 mm and the processing time was 9.7 seconds in average.
One of important factors for improving the learning achievement of students in computer programming education is to provide plenty of opportunities of problem-solving experiences through variety forms of assignments, However, for the most cases, evaluation of programming assignments is performed manually by instructors and automated tools for the accurate evaluation are not equipped at the present time. Under this restricted environment instructors need much work and time to grade assignments so that instructors could not deliver sufficient programming assignments to students, In order to overcome this problem. au automated programming assignment evaluation system is needed that would enable instructors to evaluate assignments easily in an effective and consistent way and also to detect any plagiarism activities among students in program source codes readily, Accordingly, in this paper we design and implement a Web-based programming assignment grading system that allows instructors to evaluate program performance automatically as well as to evaluate program styles and piagiarism easily with appropriate feedback.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.3
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pp.169-175
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2011
In this paper, an automatic scoring system of the OMR answer sheet is implemented using Gray Scale and image segmentation method. The proposed method was used to extract the OMR data on multiple-choice answer sheet from captured image. In addition, On-line scoring system is developed and implemented to mark the short-answer type on the reverse side. Therefore, teachers can mark the short-answer type for anytime and anywhere within the available time. There were many advantages to mark of the multiple-choice answer sheet without additional OMR reader. In the future, the grading of short-answer type will be more efficient if it were performed by using an automatic scoring system based on image processing.
We have developed a automatic surface inspection system for cold Rolled strips in steel making process for several years. We have experienced the various kinds of surface inspection systems, including linear CCD camera type and the laser type inspection system which was installed in cold rolled strips production lines. But, we did not satisfied with these inspection systems owing to insufficient detection and classification rate, real time processing performance and limited line speed of real production lines. In order to increase detection and computing power, we have used the Dark Field illumination with Infra_Red LED, Bright Field illumination with Xenon Lamp, Parallel Computing Processor with Area typed CCD camera and full software based image processing technique for the ease up_grading and maintenance. In this paper, we introduced the automatic inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms. As a result of experiment, under the situation of the high speed processed line(max 1000 meter per minute) defect detection is above 90% for all occurred defects in real line, defect name classification rate is about 80% for most frequently occurred 8 defect, and defect grade classification rate is 84% for name classified defect.
It is not easy to develop the system as the subjective-type evaluation has the difficulty in natural language processing. This thesis designs and implements the automatic evaluation system with natural language processing technique. To solve the degradation of general evaluation system, we define the question type and improve the performance of evaluation through the adaptive process for each question type. To evaluate the system, we analyze the correlation between human evaluation and term-based evaluation, and between human evaluation and this system evaluation. We got the better result than term-based evaluation. It needs to expand the question type and improve the adaptive processing technique for each type.
Information about retinal blood vessels can be used in grading disease severity or as part of the process of automated diagnosis of diseases with ocular menifestations. In this paper, we address the problem of detecting retinal blood vessels and optic disk (papilla) in eye-fundus images. We introduce an algorithm for feature extraction based on Fuzzy Clustering algorithm (fuzzy c-means). A method of finding the optic disk (papilla) is proposed in the eye-fundus images. Additionally, the inrormations such as position and area of the optic disk are extracted. The results are compared to those obtained from other methods. The automatic detection of retinal blood vessels and optic disk in the eye-rundus images could help physicians in diagnosing ocular diseases.
In this paper, two automatic mesh generation algorithms are presented. The methods seek to optimize mesh density with regard to geometries exhibiting both fine and coarse physical structures. When generating meshes, the algorithms attempt to satisfy the conditions on the maximum mesh spacing and the maximum grading ratio simultaneously. Both algorithms successfully produce non-uniform meshes that satisfy the requirements for finite-difference time-domain simulations of microwave components. Additionally, an algorithm successfully generates a minimum number of grid points while maintaining the simulation accuracy.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.317-322
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2004
Productivity of shoe industry in Korea is still more excellent then that of China or Vietnam, But manufacturing technology and productive facility are underdevelopment in comparison advanced country. CAD/CAM system development, one of the most important technology, is totally nonexistent. specially, the automatic generation function and the grading function in shoe sole modeling are dependent of the foreign software. The CAD/CAM software only for shoe modeling is very expensive, so that it is going to weaken shoe industry of Korea. Therefore, We developed 3D gauge curve generation method using 2D NURBS curve in shoe sole modeling.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2003.02a
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pp.335-340
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2003
들깻잎은 식생활의 변화로 인한 육류소비의 증가와 더불어 수요량이 급격히 증가하고 있다. 들깻잎은 특유의 향취로 인해 육류나 생선회, 영양탕 등의 음식점에서 상추와 함께 대량소비가 되고 있는 실정이다. 들깻잎의 수확은 반촉성 재배시 40-50일 뒤부터 수확하게 되며 봄가을에는 10일, 여름에는 5-7일 간격으로 수확한다. 들깻잎의 수확기간은 만생종은 150일, 조생종은 110일 정도이다. 1회 수확 시 보통 주당 1-2장(1마디)의 잎을 수확하며 숙련된 노동자의 경우 7,000-1l,000장 정도의 잎을 수확할 수 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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