Proceedings of the Korean Institute of Resources Recycling Conference
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2006.09a
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pp.15-32
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2006
Biomass had been attracted public attention as eco-friendly resource which not increases the greenhouse gas like carbon dioxide. In this study, it had been collected pyrolytic products such as bio-oil, char and pyrolytic gas from various biomass in a fluidized bed reactor which is one of the fast pyrolysis processes. To understand the characteristics of biomass pyrolysis, the variation of products yield and chemical composition was determined with various operating parameters like temperature, gas velocity($U_{0}/U_{mf}$) and bed height(L/D). In the optimum operating conditions, gas yield and water content was the lowest and concentration of guaiacols and syringols were the highest. The maximum yields of bio-oil was from 55% to 58% at $400^{\circ}C$.
Botrytis cinerea infects stems and leaves of greenhouse tomatoes and can cause serious economic losses. This study was conducted to develop environment-friendly control method against tomato gray mold. Antagonistic microorganisms (bacteria) were screened for control activity against Botrytis cinerea, both in vitro and in vivo, using stem sections. One hundred bacterial strains were isolated from the rhizospheric soil of various plants including tomato. These strains were screened for growth inhibition of Botrytis cinerea on agar plate by the dual culture and thirty strains showing strongly inhibitory effect against the pathogen were selected first. Among thirty strains, JB 5-12, JB 22-2, JB 22-3, U 4-8 and U46-6 reduced significantly disease incidence, when applied simultaneously with the pathogen. These results suggested that five antagonistic bacteria strains selected have the potential to control tomato gray mold in organic farming.
Seung-Woo Kang;Soo-Hyun Cho;Dae-Hyun Lee;Kyung-Chul Kim
Korean Journal of Agricultural Science
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v.50
no.3
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pp.399-406
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2023
In this study, we propose a ripe tomato bunch localization method based on convolutional neural networks, to be applied in robotic harvesting systems. Tomato images were obtained from a smart greenhouse at the Rural Development Administration (RDA). The sample images for training were extracted based on tomato maturity and resized to 128 × 128 pixels for use in the classification model. The model was constructed based on four-layer convolutional neural networks, and the classes were determined based on stage of maturity, using a Softmax classifier. The localization of the ripe tomato bunch region was indicated on a class activation map. The class activation map could show the approximate location of the tomato bunch but tends to present a local part or a large part of the ripe tomato bunch region, which could lead to poor performance. Therefore, we suggest a recursive method to improve the performance of the model. The classification results indicated that the accuracy, precision, recall, and F1-score were 0.98, 0.87, 0.98, and 0.92, respectively. The localization performance was 0.52, estimated by the Intersection over Union (IoU), and through input recursion, the IoU was improved by 13%. Based on the results, the proposed localization of the ripe tomato bunch area can be incorporated in robotic harvesting systems to establish the optimal harvesting paths.
Korea government established the energy technology development plan (2011-2020) and declared to be a leader of the green energy technologies. The plan aims for 10% market share in the green energy industry, 12% energy efficiency improvement, and 15% greenhouse gas reduction. In order to achieve these goals, the government has tried to calculate the whole scale of national energy R&D investment, annual budget and specific expenditures for new technologies by computer simulation. The simulation modules include the R&D investment model, GDP model, energy consumption and $CO_2$ emission model by System Dynamics. Based on these simulation modules, I tested various scenarios for effectiveness of energy R&D investments until 2020. The results show that Korea should increase national energy R&D investment to 2.3 billion U.S. dollars, and switch the investment from electricity and nuclear power to the renewable energy.
The saprophytic fungus Ulocladium atrum Preuss is a promising biological control agent for Botrytis cinerea in greenhouse- and field-grown crops. However, despite its known potent antifungal activity, no antifungal substance has yet been reported. In an effort to characterize the antifungal substance from U. atrum, we isolated an antibiotic peptide. Based on extensive spectroscopic analyses, its structure was established as a cyclopeptolide with a high portion of N-methylated amino acids, and its $^1H$ and $^{13}C$ chemical shifts were completely assigned based on extensive 1D and 2D NMR experiments. Compound 1 exhibited potent antifungal activity against the plant pathogenic fungus Botrytis cinerea and moderate activity against Alternaria alternate and Magnaporthe grisea.
Non-Annex I parties announced the voluntary emission reduction targets including the U.S. in the conference of party. NAMAs would be focused to solve the negotiation clue for the post-kyoto regime. Since the country would not be involved in Annex I parties, the voluntary carbon market would be created for the greenhouse gas reduction targets. According to Bali Roadmap, voluntary carbon market should be constructed by the MRV manners since this country does not belong to Annex I parties. Carbon point system would be proposed by the ways of the international voluntary emission reduction credit. The voluntary carbon market should involve the potential GHG reduction credit and link with the ETS in the country. This study proposed the way of linkage between ETS and voluntary carbon market including the carbon-point system.
This study estimates greenhouse and noxious gas emissions caused by cargo-handling equipment at the Port of Incheon in 2013 by applying the NONROAD Model (U.S. EPA). The port emitted 838.4 tons of NOx and 82,747 tons of CO2. The estimates are 2.4 times higher for NOx and 1.3 times higher for CO2 than those of the Port of Los Angeles. Emissions from general cargo-handling equipment are five times more than those from container cargo-handling equipment. Among the three ports comprising the Port of Incheon, the emissions at the North Port, which handles raw materials for industry are relatively higher than those at the other ports. Compared to the study conducted by Chang et al. (2013, 2014), this study finds that CO2 and NOx emissions per cargo-handling equipment are 10 times higher than the corresponding amounts per ship.
In this paper, as a determining factor of the Environment Kuznets Curve hypothesis, we analyzed the impact of technological innovation. In this paper, in order to empirically validate the role of technological innovation to an inverted U-shaped Environments Kuznets Curve hypothesis, we utilize the 2SLS considering relationship between R&D and the GDP per capita. Also, using the Panel VAR (Panel Vector Auto Regression) model to analyze with what time lag R&D per capita has impact on the emissions of greenhouse gases per capita. Empirical results show that R&D per capita(proxy of innovation) is a important factor to explain Environmental Kuznets Curve hypothesis, and that the external shock such as R&D per capita reduces greenhouse gas emissions per capita with about 3 time lag.
The importance of "decoupling" to maintain economic growth and reduce greenhouse gases is emerging as the world has been mandated to reduce greenhouse gases since the 2015 Paris Agreement. This study covered 63 countries from 1980 to 2014 and analyzed the main characteristics and causes of decoupling phenomenon between economic growth and carbon emissions. In this study, the degree of decoupling was measured every five years. The analysis found that the decoupling rate of OECD countries and countries with large incomes was high, and that the decoupling phenomenon has accelerated worldwide since the 2000s. However, the degree of decoupling was different depending on the national characteristics. According to the results of dynamic panel model, the growth rate of manufacturing and the proportion of exports hampered decoupling, while the proportion of human capital and renewable energy had a positive effect on decoupling. Also income had a inverse U-shape non-linear effect on decoupling.
In order to confirm the effects of economic growth and environmental improvement, this study analyzed the existence of environmental Kuznets curve (EKC) for SO2 emission, greenhouse gas emission, and waste generation in OECD countries. As a result of panel analysis, the shape of the EKC were different depending on environmental pollutants. SO2 generated peaks relatively early in economic growth, and the peak of greenhouse gas emissions was showed in higher income level. But both emissions showed the a complete inverted U-shaped curve decreasing after the peak. On the other hand, for waste, there was no environmental Kuznets curve that could confirm the peak. Therefore, this study confirmed that it is difficult to expect a voluntary reduction in all environmental pollutants, and additional global joint efforts are needed to pass the peak. In particular, since waste has a greater impact on population density and industrial structure than income level, additional policy efforts are needed to reduce generation and create a resource circulation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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