Sensing soil organic matter is crucial for precision farming and environment friendly agriculture. Near infra-red(NIR) was utilized to measure the soil organic matter. Multivariate calibration methods, including stepwise multiple linear regression(MLR), principal components recession(PCR) and partial least squares regression(PLS), were applied to soil spectral reflectance data to predict the organic matter content. The effect of soil particle size and water content was studied. The range of soil organic matter contents was from 0.5 to 11%. Near infrared (NIR) region from 700 to 2,500nm was applied. For uniform soil particle size, result had good correlation (R$\^$2/ = 0.984, standard error of prediction= 0.596). The effect of soil particle size could be eliminated with 1st order derivative of the NIR signal. However. moist soil had a little lower correlation. R$\^$2/ was 0.95 and standard error of prediction was 0.94% using the PLS method. The results showed the possibility of soil organic matter measurement using NIR reflectance on the field.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.12
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pp.1021-1030
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2016
The runner system of the injection mould and the injection volume of the injection molding process greatly affect the quality of the produced part. The goal of this paper is the design of the runner system and the prediction of the injection volume for the injection moulding of a housing part of small-size air cleaner to improve the formability through the three-dimensional injection moulding analysis. The effects of the runner system of the mould on the injection moulding characteristics are investigated. From the results of the investigation, a proper design of the runner system with uniform filling characteristics and the minimized defect formation is obtained. In addition, the influence of the moving distance of the screw on filling characteristics, weldline formation and deformation characteristics is examined. From the results of the examination, an appropriate moving distance of the screw for the housing part of small-size air cleaner is estimated.
Identifying effective biomarkers for the diagnosis of male fertility is crucial for improving animal production and treating male infertility in humans. Ras-related proteins (Rab) are associated with morphological and motion kinematic functions in spermatozoa. Moreover, Rab2A, a Rab protein, is a possible male fertility-related biomarker. The present study was designed to identify additional fertility-related biomarkers among the various Rab proteins. First, the expression of Rab proteins (Rab3A, 4, 5, 8A, 9, 14, 25, 27A, and 34A) from 31 duroc boar spermatozoa was measured before and after capacitation; correlation between Rab protein expression and litter size was evaluated by statistical analysis. The results showed that the expression of Rab3A, 4, 5, 8A, 9, and 25 before capacitation and Rab3A, 4, 5, 8A, 9, and 14 after capacitation were negatively correlated with litter size. Moreover, depending on the cutoff values calculated by receiver operating curves, an increase in litter size was observed when evaluating the ability of the Rab proteins to forecast litter size. Therefore, we suggest that Rab proteins may be potential fertility-related biomarkers that could help select superior sires in the livestock industry.
This study was carried out to estimate the moisture sorption characteristics and prediction model of anchovy powders with different particle size as above 80 mesh, 80-60 mesh and 40-60 mesh. The equilibrium moisture content had higher values at lower storage temperatures, and higher water activity. The monolayer moisture content calculated using the GAB equation showed a higher level of significance than that of BET equation. The estimated monolayer moisture content was 0.024-0.052 g $H_2O/g$ dry solid. The absorption enthalpy was calculated with different particle size and various water activities. It showed that the absorption energy was decreased with increasing water activity but no difference was found on particle size increasement. The fitness of the isotherm curve was shown to be in the order of Khun, Halsey, Caurie and Oswin model. The prediction model equations for the moisture content were established by ln(time), water activity, and temperature, respectively. The model equation will be helpful for future work on drying and storage of anchovy powder.
Since the size effect law announced currently has been based on the normal weight concrete, for light weight concrete having different fracture characteristics, its application is questionable. Accordingly, in this study, a model equation to predict the effect of dried unit weight of the concrete on size effect of its compressive strength was developed and a database using existing research results was created. After determining the experimental constants of prediction models of Ba${\check{z}}$ant based on nonlinear fracture mechanics, Kim and Eo, and this study using the database, their results are mutually compared. Finally, it was found that the prediction model of this study considered dried unit weight of concrete predicted well the test results for light weight concrete than that of the models of Ba${\check{z}}$ant and Kim and Eo.
Kim, You Gwang;Park, Eung Sik;Kim, Byung Chun;Lee, Suk Hoon;Lee, Seo Hyun
Journal of Aerospace System Engineering
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v.14
no.2
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pp.50-56
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2020
In this study, we investigated whether long short-term memory (LSTM) can be used in the future to predict F10.7 index data; the F10.7 index is a space environment factor affecting atomic oxygen erosion. Based on this, we compared the prediction performances of LSTM, the Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model (which is a traditional statistical prediction model), and the similar pattern searching method used for long-term prediction. The LSTM model yielded superior results compared to the other techniques in the prediction period starting from the max/min points, but presented inferior results in the prediction period including the inflection points. It was found that efficient learning was not achieved, owing to the lack of currently available learning data in the prediction period including the maximum points. To overcome this, we proposed a method to increase the size of the learning samples using the sunspot data and to upgrade the LSTM model.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.145-148
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2016
In this paper, we propose a design of Intra Prediction angular mode decision for high-performance HEVC encoder. Intra Prediction works by performing all 35 modes for efficient encoding. However, in order to process all of the 35 modes, the computational complexity and operational time required are high. Therefore, this paper proposes comparing the difference in the value of the original image pixel, using an algorithm that determines Angular mode efficiently. This new algorithm reduces the Hardware size. The hardware which is proposed was designed using Verilog HDL and was implemented in 65nm technology. Its gate count is 14.9k and operating speed is 2GHz.
Particulate matter(PM) among air pollutants with complex and widespread causes is classified according to particle size. Among them, PM2.5 is very small in size and can cause diseases in the human respiratory tract or cardiovascular system if inhaled by humans. In order to prepare for these risks, state-centered management and preventable monitoring and forecasting are important. This study tried to predict PM2.5 in Seoul, where high concentrations of fine dust occur frequently, using two ensemble models, random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGB) using 15 local data assimilation and prediction system (LDAPS) weather-related factors, aerosol optical depth (AOD) and 4 chemical factors as independent variables. Performance evaluation and factor importance evaluation of the two models used for prediction were performed, and seasonal model analysis was also performed. As a result of prediction accuracy, RF showed high prediction accuracy of R2 = 0.85 and XGB R2 = 0.91, and it was confirmed that XGB was a more suitable model for PM2.5 prediction than RF. As a result of the seasonal model analysis, it can be said that the prediction performance was good compared to the observed values with high concentrations in spring. In this study, PM2.5 of Seoul was predicted using various factors, and an ensemble-based PM2.5 prediction model showing good performance was constructed.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.961-965
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2000
This study aims to predict the particle size of blasted rock. For this purpose, Predicted particle sizes were compared with the measured particle sizes at the rock blasting sites, where various blasting patterns which controls the bench height, depth of blasted hole, burden, spacing etc were tested. the difference of mean fragment size between measured and predicted values was 0.11m.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.19
no.2
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pp.191-204
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2003
A one dimensional time dependent acid rain model considering size distribution of aerosols and hydrometeors is developed to predict observed chemical and physical properties of precipitation. Temporal variations of anions and cations observed are predicted fairly well with acid rain model simulations. It is found that aerosol depletion rates are highly dependent on aerosol sizes under the assumption of Marshall - Palmer raindrop size distribution. Also, the aerosol depletion during the initial rain event largely influences on ion concentrations in rainwaters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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