• 한국작물학회지
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• 제65권4호
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• pp.255-263
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• 2020

본 연구는 국내에서 최근에 육성된 사료용 벼 5 품종(목우, 목양, 미우, 조우, 영우)의 염농도에 따른 발아와 초기생육 특성, 그리고 간척지 논에서의 생산성 및 사료가치를 검토하고자 실시하였다. 사료벼 종자의 발아율과 유묘 생장량은 목양 품종을 제외한 목우, 미우, 조우, 영우 품종은 0.1~0.5% 염수에서도 정상적인 범위에 있었다. 수경과 사경재배로 시험한 염농도에 따른 사료벼의 초기 생육은 목우벼와 영우벼가 다른 3품종에 비하여 상대적으로 높은 생장량을 보였다. 그리고 초기 염농도가 0.3%인 무안 간척지 논에서 사료벼 5 품종을 재배한 결과, 사료벼 5품종 중 영우벼가 수량과 사료가치 면에서 상대적으로 우수하였다. 결론적으로, 영우벼가 높은 염농도에서의 발아율과 초기 생육이 양호하였고, 간척지 논에서의 수량과 사료가치도 다른 품종에 비하여 상대적으로 우수하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.957-957
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• 2017

• 한국초지조사료학회지
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• 제40권3호
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• pp.138-148
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• 2020

This study was carried out to find out the changes in the growth characteristics and feed value of the three different whole-crop silage rice cultivars of whole-crop silage rice such as Jonong, Yeongwoo and Mogwoo to develop an efficient double cropping system. This study showed that there were significant differences biomass and feed values among cultivars but no clear difference among transplanting dates. Dry weight and height were in order of Mogwoo, Yeongwoo, Jonong (p<0.05). Dry weight and feed value of Jonong showed no significant difference after 21 days after heading (DAH), it was expected to be harvested before DAH 30 days. Yeongwoo showed a lower dry weight than Mogwoo, but heading date was earlier than Mogwoo, so one can expect a higher feed value than Mogwoo. Mogwoo had lower crude protein and total digestible nutrient than the other two cultivars but relative feed value in stem was higher than that of the other cultivars, but had higher dry weight than other cultivars so it was considered to take an advantage as a silage rice. Therefore, the results of this study suggest that the selection of whole-crop silage rice on the cropping system be made comprehensively by considering the heading characteristics of the cultivars and the feed value.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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• pp.220-220
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• 2017

Soybean (Glycine max (L.) Merill) is a very outstanding material crop with high protein and oil contents. We conducted this study to evaluate forage value and usability of soybean varieties as livestock forage. Three soybeans cultivars, OT93-26, Geomjeongsaeol, and Pungwon, were evaluated for forage use in this study, and Kwangpyeongok and Yeongwoo were used as check forage corn and rice, respectively. The whole soybean plants were harvested at the R5 (beginning seed development)- and R6 (full seed)-reproductive stages for analyzing forage usability and quality. Days to harvesting of the R5 stage-OT93-26 was the shortest among the tested crops while that of Yeongwoo was 122 days. The fresh and dry matter yields of all 3 soybeans were greater at R6 stage than at R5. Crude protein of the soybean cultivars harvested had a higher compared to the rice and corn regardless of the harvesting stage. Contents of crude fiber, neutral detergent fiber and acid detergent fiber of Yeongwoo had the lowest whereas Pungwon harvested at R5 were the highest. Among the soybeans, digestible dry matter, dry matter intake, and relative feed value of R6-harvested Geomjeongsaeol and Pungwon were high more compared to those at the R5-harvested, but in case of OT93-26 those at R6 stage were inversely measured rather than those at R5 stage. In conclusion, soybean can be used as s forage with high nutritive value for livestock. Moreover, Geomjeongsaeol can be applied to develop new forage soybean varieties with high nutritive value, and R6 stage is the optimum harvesting stage in yield and quality of the tested soybeans more than R5.

• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.326-334
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• 2022

This study was carried out to investigate the optimal nitrogen concentration level suitable for forage rice growth by hydroponic cultivation in the salinity concentration of 0.1~0.3% which is similar to that of Muan reclaimed paddy field, and based on this results, to estimate optimal nitrogen fertilization level by field experiment in Muan reclaimed paddy for maximum forage production by cultivation of Yeongwoo rice. As a result of the growth response to the salt and nitrogen concentrations in the hydroponic cultivation experiment, the growth amount increased as the nitrogen concentration increased in the range of 0~24 me/L in the absence of salt stress. However, at a salt concentration of 0.1~0.3%, the growth amount was the highest at a nitrogen concentration of 12 me/L, and at higher nitrogen concentrations of that, the rice growth decreased as the nitrogen concentration increased. Therefore, nitrogen concentration of 12 me/L was judged to be an appropriate concentration for forage rice growth at salt concentration of 0.1~0.3%, and a nitrogen fertilization amount level corresponding to a nitrogen concentration of 12 me/L was actually applied to the Muan reclaimed paddy field for forage rice cultivation during two years. The amount of nitrogen fertilizer was tested with three treatments, which are 18 kg/10a considered appropriate, and 1.5 times and 2 times of the appropriate amount, and the planting density was tested with 2 treatments of 15 hills/m² and 26 hills/m². As a result of the reclaimed paddy field experiment, the yield was the highest when nitrogen fertilizer was applied at 18 kg/10a in the planting density of both treatments. Looking at the yield according to planting density, the high planting density plot yielded higher than the low planting density plot. In other words, when the planting density was 26 hills/m² and the nitrogen fertilization amount was 18 kg/10, the highest dry matter yield of 1,763 kg/10a was obtained. From the results of hydroponics and reclaimed field experiments, we could conclude that the productivity of forage rice decreased more as the nitrogen concentration increased when the nitrogen concentration was higher than the optimal level under salt stress.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.186-195
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• 2016

본 논문에서는 도로주행 영상에서의 자동차 번호판 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 조명변화에 강인한 8bit-MCT 특징과 랜드마크 기반의 Adaboost 알고리즘을 이용하여 번호판 후보 영역을 생성하고, Adaboost의 검출 스코어를 이용하여 번호판의 위치를 확률로 추정하는 현저도 지도를 생성한다. 현저도 지도에서 임계값 이상의 영역을 번호판 후보 영역으로 검출하고, 각 후보 영역에 대하여 지역분산을 이용하여 영역을 보정한 후 SVM과 8bit-MCT의 히스토그램을 특징으로 사용하여 영역을 검증하고 자동차 번호판 영역을 확정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 한국과 유럽의 다양한 도로주행 영상에 적용하여 85%의 안정적인 검출 성능을 실험을 통하여 입증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.203-212
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• 2015

본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.

• 인지과학
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• 제25권1호
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• pp.51-71
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• 2014

본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.483-492
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• 2017

일반적으로 우량계로 측정된 강수량은 지상에 도달한 실제 강수량보다 적게 관측된다. 측정된 강수량이 실제 강수량 보다 적게 측정되는 것은 강수의 형태 (snow, fixed, rain)나 우량계의 종류 그리고 공간적인 특성에 의해 강수량의 정확한 측정이 어렵기 때문이다 (Nitu, 2013). 이는 강수량의 손실을 발생시키는 계통오차 (systematic errors) 때문이며, 일반적으로 고체 강수량의 계통오차는 보통 액체 강수량보다 크다고 알려져 있다. 본 연구에서는 바람에 의한 고체 강수량의 언더캐치(under-catch)를 알아보고, 겨울에 내리는 모든 강수의 형태 (snow, mixed, rain)에 대하여 연속조정함수를 소개하였다. 이를 위해 고창 표준기상관측소에서 측정된 데이터를 사용하였고, 객관적으로 데이터를 가장 잘 설명하는 모형을 선택하고 평가하기 위해 베이지안 분석을 이용할 것이다. 이번 연구는 강수량 측정에서 Catch Radio의 계통적 구조에 대한 통계적 분석을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.349-358
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• 2021

최근 CAM[1]을 이용해서 이미지의 객체에 대한 주의 영역 또는 지역화(Localization) 영역을 찾는 방법이 WSOL의 연구로서 다양하게 수행되고 있다. CAM을 이용한 객체의 히트(Heat) 맵에서 주의 영역 추출은 객체의 특징이 가장 많이 모여 있는 영역만을 주로 집중해서 객체의 전체적인 영역을 찾지 못하는 단점이 있다. 여기서는 이를 개선하기 위해서 먼저 CAM과 Selective Search[6]를 함께 이용하여 CAM 히트맵의 주의 영역을 확장하고, 확장된 영역에 가우시안 스무딩을 적용하여 재학습 데이터를 만든 후, 이를 학습하여 객체의 주의 영역이 확장되는 방법을 제안한다. 제안 방법은 단 한 번의 재학습만이 필요하며, 학습 후 지역화를 수행할 때는 Selective Search를 실행하지 않기 때문에 처리 시간이 대폭 줄어든다. 실험에서 기존 CAM의 히트맵들과 비교했을 때 핵심 특징 영역으로부터 주의 영역이 확장되고, 확장된 주의 영역 바운딩 박스에 대한 Ground Truth와의 IOU 계산에서 기존 CAM보다 약 58%가 개선되었다.