Recently, interest in smart factories is increasing. Investments to improve intelligence/automation are also being made continuously in manufacturing plants. Facility automation based on sensor data collection is now essential. In addition, we are operating our factories based on data generated in all areas of production, including production management, facility operation, and quality management, and an integrated standard information system. When producing LCD polarizer products, it is most important to link trace information between data generated by individual production processes. All systems involved in production must ensure that there is no data loss and data integrity is ensured. The large-capacity data collected from individual systems is composed of key values linked to each other. A real-time quality analysis processing system based on connected integrated system data is required. In this study, large-capacity data collection, storage, integration and loss prevention methods were presented for optimization of LCD polarizer production. The identification Risk model of inspection products can be added, and the applicable product model is designed to be continuously expanded. A quality inspection and analysis system that maximizes the yield rate was designed by using the final inspection image of the product using big data technology. In the case of products that are predefined as analysable products, it is designed to be verified with the big data knn analysis model, and individual analysis results are continuously applied to the actual production site to operate in a virtuous cycle structure. Production Optimization was performed by applying it to the currently produced LCD polarizer production line.
Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
Experiments designed to measure the effect of LED (light-emitting diode) light wavelength on the growth of fingerling rockfishes (Sebastes inermis) were conducted. Fingerling rockfishes (average body weight of individual: 1.13g) were divided into two groups by wavelength of the LED light [light power: 1,620 mW; wavelength: 518 nm (green color), 622 nm (red color)]. Triplicate groups of 180 individuals were reared over 7 weeks. Lighting duration was 14 hours from 06:00 to 20:00. A water tank exposed on the natural light in a room through the windows was used as a control. At results of the first experiment [initial average body weight (BW) of individual: 1.13 g; standard deviation (SD): 0.13 g], the final individual BW exposed on the green color was increased 0.39 g than the red color, and decreased 0.12 g than the natural light in the room. At results of the second (initial individual BW: 5.07 g; SD: 0.70 g) and the third experiment (initial individual BW: 10.67 g; SD: 0.67 g), the final individual BW exposed on the green color was increased 1.07 g and 2.55 g than the red color, respectively, and increased 0.57 g and 0.84 g than the natural light, respectively. The relative growth rate of the green color was higher about 8% significantly (p<0.05) than the natural light. In the case of the red color the relative growth rate was lower significantly (p<0.05) than the natural light.
본 연구는 중등학생의 융합교육 실행자인 중등교사의 개인특성, 환경특성이 교사효능감과 직무만족도에 미치는 영향을 검증하고자 수행되었다. 이를 위해 광주 전남 지역의 55개 중등학교 남녀 교사 696명을 대상으로 교사효능감과 직무만족도 검사 실시 후, 그 결과를 분석하였다. 본 연구에서 교사효능감은 소명감, 교수학습, 동료관계, 학교조직의 4가지 요인으로, 직무만족도는 직무관계, 보상체계, 근무환경의 3가지 요인으로 구성되었다. 다변량 분석결과, 교사의 개인적 특성과 근무환경에 따라 교사효능감과 직무만족도에 의의 있는 차이가 있었다. 따라서 교사효능감과 직무만족도는 교사의 개인특성, 환경특성 등에 의해 형성되는 복합적인 요인으로 볼 수 있다. 중등교사의 교사효능감과 직무만족도 제고를 위해서는 개인특성과 환경특성을 모두 반영한 교사교육과 연수 프로그램 개발 등의 방안 마련이 필요할 것으로 보인다.
The present study was undertaken to evaluate the chemical characteristics of Asian dust (hereafter called "AD") particles with the aid of the most advanced micro-PIXE (Particle-induced X-ray emission) analytical technique. To this end, size-selected particles were sampled on a rural peninsula of Korea (Byunsan, 35.37N; 126.27E) during AD and non-AD periods in 2004. The coarse particle (> $2{\mu}m$) number density during an AD event were 170 times higher than those of the non-AD counterpart. The average net-count of silica in individual particles collected on AD event was roughly 11 times higher than that of non-AD counterpart. The X-ray net-counts of trace elements (Zn, Co, Mn, and V) were also considerably high in AD relative to the non-AD day. Particle classification based on the inter ratio analysis of elemental net-count suggests that a large portion of the coarse particles collected during AD event underwent chemical transformation to a certain degree. The visual interpretation of micro-PIXE elemental maps and elemental localization data in and/or on individual AD particles clarified the internal mixture of AD particles with sea-salt and artificial metallic particles.
Vertical forest distribution is one of the important factors to understand various ecological mechanism such as succession, disturbance and environmental effects. LiDAR data provide information, both the horizontal and vertical distribution of forest structure. The laser scanner survey provided a point cloud, in which the x, y, and z coordinates of the points are known. The objectives of this study were 1) to analyze factors of forest structure such as individual tree isolation, tree height, canopy closure and tree density using LiDAR data and 2) to compare the forest structure between outer and interior forest. The paper conducted to extract the individual tree using watershed algorithm and to interpolate using the first return of LiDAR data for yielding digital surface model (DSM). The results of the study show characters of edge such as more isolated individual trees, higher density, lower canopy closure, and lower tree height than those of interior forest. LiDAR data is to be useful for analyzing of forest structure. Further study should be undertaken with species for more accurate results.
Gaudi, Naber & Sackett pointed out that if an event is caused by a lens system containing more than two planets, all planets will affect the central region of the magnification pattern, and thus the existence of the multiple planets can be inferred by detecting additionally deformed anomalies from intensive monitoring of high magnification microlensing events. Unfortunately, this method has important limitations in identifying the existence of multiple planets and determining their parameters (the mass ratio and the instantaneous projected separation) due to the degeneracy of the resulting light curve anomalies from those induced by a single planet and the complexity of multiple planet lensing models. In this paper, we propose a new channel to search for multiple planets via microlensing. The method is based on the fact that the lensing light curve anomalies induced by multiple planets are well approximated by the superposition of those of the single planet systems where the individual planet-primary pairs act as independent lens systems. Then, if the source trajectory passes both of the outer deviation regions induced by the individual planets, one can unambiguously identify the existence of the multiple planets. We illustrate that the probability of successively detecting light curve anomalies induced by two Jovian-mass planets located in the lensing zone through this channel will be substantial. Since the individual anomalies can be well described by much simpler single planet lensing models, the proposed method has an important advantage of allowing one to accurately determine the parameters of the individual planets.
The judgment of forged passports plays an important role in the immigration control system, for which the automatic and accurate processing is required because of the rapid increase of travelers. So, as the preprocessing phase for the judgment of forged passports, this paper proposed the novel method for the recognition of passport based on the fuzzy binarization and the fuzzy RBF neural network newly proposed. first, for the extraction of individual codes being recognized, the paper extracts code sequence blocks including individual codes by applying the Sobel masking, the horizontal smearing and the contour tracking algorithm in turn to the passport image, binarizes the extracted blocks by using the fuzzy binarization based on the membership function of trapezoid type, and, as the last step, recovers and extracts individual codes from the binarized areas by applying the CDM masking and the vertical smearing. Next, the paper proposed the enhanced fuzzy RBF neural network that adapts the enhanced fuzzy ART network to the middle layer and applied to the recognition of individual codes. The results of the experiment for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method in the paper has the improved performance in the recognition of passport.
풍력터빈이 점차 대형화 되면서 로터 직경도 점차 커지고 있다. 로터 블레이드는 윈드시어와 타워 교란 효과로부터 기계적 하중을 받게 된다. 이러한 기계적 하중은 풍력터빈의 수명을 단축시킨다. 풍력터빈의 크기가 커짐에 따라 기계적 하중 완화를 위한 풍력터빈 제어 시스템 설계가 중요하다. 본 논문에서는 로터 블레이드의 기계적 하중 저감을 위한 천이영역에서의 개별 피치 제어에 대해 소개하고 IPC 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 통하여 논의한다.
This study attempts at building an integrated GIS computing framework for evaluating space-time accessibility of an individual with the approach of time geography model. The proposed method is based on the integration of mobile GIS and object-relational spatio-temporal database. Three components are central to our system: ( i ) mobile GIS application that transmits spatio-temporal trajectory data of an individual; ( ii ) spatio-temporal database server that incorporates the time geography model; and (iii) geovisualization client that provides time geographic queries to the spatio-temporal database. As for the mobile GIS application, spatio-temporal trajectory data collected by GPS-PDA client is automatically transmitted to the database server through mobile data management middleware. The spatio-temporal database server implemented by extending a generic DBMS provides spatio-temporal objects, functions and query languages. The geovisualization client illustrates 3D visual results of the queries about space-time path. space-time prism and space-time accessibility. This study shows a method of integrating mobile GIS and DBMS for time geography application, and presents an appropriate spatio-temporal data model for evaluating space-time accessibility of an individual.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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