In this paper, Wireless sensor network technology applied to various greenhouse agro-industry items such as horticulture and local specialty etc., we was constructed automatic control system for optimum growth environment by measuring growth status and environmental change. existing monitoring systems of greenhouse gather information about growth environment depends on the temperature. but in this system, Can be efficient collection and control of information to construct wireless sensor network by growth measurement sensor and environment monitoring sensor inside of the greenhouse. The system is consists of sensor manager for information processing, an environment database that stores information collected from sensors, the GUI of show the greenhouse status, it gather soil and environment information to soil and environment(including weather) sensors, growth measurement sensor. In addition to support that soil information service shows the temperature, moisture, EC, ph of soil to user through the interaction of obtained data and Complex Growth Environment information service for quality and productivity can prevention and response by growth disease or disaster of greenhouse agro-industry items how temperature, humidity, illumination acquiring informationin greenhouse(strawberry, ginseng). To verify the executability of the system, constructing the complex growth environment measurement system using wireless sensor network in greenhouse and we confirmed that it is can provide our optimized growth environment information.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제3권3호
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pp.45-63
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2015
The word ‘growth’ represents an increase in actual size, implying a change of state. In science and technology, growth may imply an increase in number of institutions, scientists, or publications, etc. The present study demonstrates the growth of neurology literature for the period 1961-2010. A total of 291,702 records were extracted from the Science Direct Database for fifty years. The Relative Growth Rate (RGR) and Doubling Time (Dt.) of neurology literature have been calculated, supplementing with different growth patterns to check whether neurology literature fits exponential, linear, or logistic models. The results of the study indicate that the growth of literature in neurology does not follow the linear, or logistic growth model. However, it follows closely the exponential growth model. The study concludes that there has been a consistent trend towards increased growth of literature in the field of neurology.
The paper deals with the impact of information and communications technology on carbon emissions and economic growth in South Korea. The quarterly time series data from the first quarter of 1970 to the third quarter of 2010 (163 observations) are collected and retrieved from the Bank of Korea database. The paper examines long-run equilibrium relationships using cointegration techniques and Granger causality with vector error correction models. In directional causality tests, information and communications technology shows highly significant positive effects on economic growth and marginal effect on carbon emissions. Carbon emissions and economic growth exhibit an inverse relationship with each other; that is, carbon emissions have an inverse relation to economic growth and economic growth does not significantly affect carbon emissions in South Korea. We also note possible implications regarding growth policies and the information communications technology and "green" technology sectors for economies in the range represented by Korea's 1970 - 2010 data.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.377-389
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2021
This study aims at investigating the effects of big accounting data on the sustainable business growth of listed firms in Thailand. In addition, it examines the mediating effects of accounting information quality and decision-making effectiveness and the moderating effects of digital innovation on the research relationships. The study's useful samples are the 289 listed Thai companies. To examine the research relationships, the structural equation model and multiple regression analysis are used in this study. According to the results of this study, big accounting data has a significant effect on accounting information quality, decision-making effectiveness, and sustainable business growth. Next, accounting information quality significantly affects decision-making effectiveness and sustainable business growth. Similarly, decision-making effectiveness significantly affects sustainable business growth. Both accounting information quality and decision-making effectiveness mediate the big accounting data-sustainable business growth relationships. Lastly, digital innovation moderates the effects of accounting information quality and decision-making effectiveness on sustainable business growth. Accordingly, In conclusion, big accounting data has emerged as a key source of sustainable competitive advantage. As a result, to succeed in competitive environments, businesses must have a thorough understanding of big accounting data.
The purpose of this study is to develop the growth prediction model that can predict growth and development information influencing on the production of citrus fruits. The growth model was developed to predict the floral leaf ratio, number of fruit sets, fruit width, and overweight fruits depending on the main period of growth and development by considering the weather factors because the fruit production is influenced by weather depending on the growth and development period. To predict the outdoor-grown citrus fruit production, the investigation result for the standard farms is used as the basic data; in this study, we also understood that the influence of weather factors on the citrus fruit production based on the data from 2004 to 2013 of the outdoor-grown citrus fruit observation report in which the standard farms were targeted by the Agricultural Research Service and suggested the growth and development information prediction model with the weather information as an independent variable to build the observation model. The growth and development model for outdoor-grown citrus fruits was assumed by using the Ordinary Least Square method (OLS), and the developed growth prediction model can make a prediction in advance with the weather factors prior to the observation investigation for the citrus fruit production. To predict the growth and development information of the production of citrus fruits having a great ripple effect as a representative crop in Jeju agriculture, the prediction result regarding the production applying the weather factors depending on growth and development period could be applied usefully.
스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2232-2245
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2013
The present study proposes efficient procedural modeling methods for enabling the growth and creation of various trees with minimal user control. Growth volume algorithms are utilized in order to easily and effectively calculate many parameters that determine tree growth, including branch propagation. Procedural methods are designed so that users' interactive control structures can be applied to these algorithms to create unique tree models efficiently. First, through a two-line-based interactive growth volume control method, the growth information that determines the overall shape of the tree is intuitively adjusted. Thereafter, independent branch control methods designed to control individual branches are added to the growth deformation in order to enable the growth of unique trees. Whether the growth processes of desired trees can be easily and intuitively controlled by the proposed method is verified through experiments. Methods that can apply the proposed methods are also verified.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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pp.19-29
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2020
The paper examines the impact of information about cash flow from operating activities of firms listed on Vietnam's stock market to the decision making of individual investors. Data were collected from interviews with 160 individual investors about their investment decisions based on information on profit growth and cash flow growth from operating activities. T-test was conducted to research on Vietnam's stock market - a market considered as information that is not really public, transparent and ineffective. The research results show that: (1) investors do not care about cash flow from operating activities when making investment decisions if the company's profits grow positively, (2) information about cash flow from operating activities only affects the decisions of individual investors once profit growth is negative, and (3) conflicting information between profit growth and cash flow growth from business activities significantly affects the confidence and comfort of investors in Vietnam's stock market when they make investment decisions. Then, the study points out the mistake of investors when making investment decisions, and offers recommendations to investors when making investment decisions, not only concerned with profit growth, but also paying special attention to cash flow growth, especially cash flow from the company's business operations.
A completely randomized growth curve model was defined by Zerbe(1979). We propose the fully significant difference procedure for multiple comparisons of completely randomized growth curve model. The standard F test is useful tool to multiple comparisons of the completely randomized growth curve model. The proposed method is applied to experimental data.
The effectiveness of many greenhouse environment control methodologies depends on the growth information of crops. Acquisition of the growth information of crops requires a non-invasive and continuous monitoring method. Crop growth monitoring system using digital imaging technique was developed to conduct non-destructive and intact plant growth analyses. The monitoring system automatically measures crop growth information sends an appropriate control signal to the nutrient solution supplying system. To develop the monitoring system, a linear model that explains the relationship between the fresh weight and the top projected leaf area of a lettuce plant was developed from an experiment. The monitoring system was evaluated buy successive lettuce growing experiments. Results of the experiments showed that the developed system could estimate the fresh weight of lettuce from a lettuce image by using the linear model and generate an EC control signal according to the lettuce growth stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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