Germination of sweet and super sweet corn is lower than normal corn due to the higher sugar and lower starch contents of kernels. Sweet corn seeds are easily deteriorated in the field under the unfavorable condition, therefore it is important to identify the optimal harvesting time for seed production. This trial was conducted to investigate the responses of germination percentage of shrunken-2(sh2), brittle(bt), sugary(su), and sugary enhancer(se) hybrids in relation to harvesting dates. Eight hybrids of four different gene sweet corns were harvested at 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, and 50 days after silking(DAS). Germination test was performed using paper towel method. Mean germination percentages across eight hybrids showed the highest value at 45 DAS. There were significant differences among genes and within gene for germination. Shrunken-2 hybrid Mecca was higher than su hybrids for germination, indicating that sh2 would not be poorer than su Late harvesting beyond the optimal harvesting date might not be desirable because of more lodging and ear rots. Theoretical optimal harvesting date estimated from the regression equation was 40.9 DAS, however, practical date for harvesting would be a few days later than the estimated date if seedling vigor might be considered. Kernel dry weight per ear showed similar response to germination. Regression equation showed the highest kernel dry weight at 40.7 DAS. Significant correlations between kernel dry weight and germination were observed, impling that kernel dry matter accumulation would be an important factor for germination.
영상에서 에지검출은 영상처리시스템과 컴퓨터비전에서 매우 중요한 단계이다. 지금까지 형태학적 에지검출은 고정된 구조적 요소를 사용한 형태학적 연산 토대 하에서 수행되어왔다. 본 논문에서는 잡음영상에서 에지검출을 위해 영상의 다양한 형태에 맞춰 다이내믹하게 모양이 변하는 아메바라는 구조적 요소를 사용하고자 한다. 제안된 에지검출 방법의 성능을 시각적인 방법뿐만 아니라 객관적인 척도인 PFOM과 ROC 곡선을 사용하여 정성적, 정량적으로 모두 평가하였다. 영상 설험 결과 고정된 구조적 요소를 이용하는 기존의 방법보다 잡음에 덜 민감하였으며 미세한 에지까지도 검출하는 뛰어난 성능을 보여주었다.
지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.
Fusarium graminearum Schwabe causes Fusarium head blight (FHB), a devastating disease that leads to extensive yield and quality loss of wheat and other cereal crops. Twelve isolates of F. graminearum were collected from naturally infected spikes of wheat from Assiut Egypt. These isolates were compared using SRAP. The results indicated distinct genetic groups exist within F. graminearum, and demonstrated that these groups have different biological properties, especially with respect to their pathogenicity on wheat. There were biologically significant differences between the groups; with group (B) isolates being more aggressive towards wheat than groups (A) and (C). Furthermore, Trichoderma harzianum (Rifai) and Bacillus subtilis (Ehrenberg) which isolated from wheat kernels were screened for antagonistic activity against F. graminearum. They significantly reduced the growth of F. graminearum colonies in culture. In order to gain insight into biological control effect in situ, highly antagonistic isolates of T. harzianum and B. subtilis were selected, based on their in vitro effectiveness, for greenhouse test. It was revealed that T. harzianum and B. subtilis significantly reduced FHB severity. The obtained results indicated that T. harzianum and B. subtilis are very effective biocontrol agents that offer potential benefit in FHB and should be harnessed for further biocontrol applications. The accurate analysis of genetic variation and studies of population structures have significant implications for understanding the genetic traits and disease control programs in wheat. This is the first known report of the distribution and genetic variation of F. graminearum on wheat spikes in Assiut Egypt.
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
With lower quality and three to four times higher price than those of imported malting barley, the competitiveness of domestic malting barley is decreasing. Although the causes can be found in that the domestic environments are much unfavorable to cultivate the malting barley compared with those of USA or Canada, it is mainly reasoned from poorer developments in variety of high quality malting barley as well as in cultivation technology. For assuring the competitiveness of domestic malting barley, therefore, not only the development of high quality malting barley suitable to the climatic environment of this country but also the political supports of the government are required. Also, in addition to the breeding of the good quality malting barley haying higher germinative energy, and heavier and larger kernels of good plumpness as well as lower protein content, the modification of quality inspection standards from the system relying only on the visual characteristics such as kernel size distribution rate, shrimped kernel rate, foreign materials and so on, to such system as those of developed countries haying quality criteria such as protein content for inspection is absolutely required for the quality improvement of domestic malting barley.
The amount of grain loss incurred during harvesting operation through the chaff-outlet of combine may not be negligible. To minimize this grain loss and optimize condition of combining, it may be necessary that the amount of chaff-outlet loss dependent on varying crop condition is to be estimated as exactly as possible. This study was thus intended to develop the monitor that could indicate the amount of grain loss occurred through the chaff-outlet of combine during harvesting operation. The function of this monitor is to measure at the sounding board the impact sound of paddy kernels which could be distinguished from those of other threshing products through chaff-outlet, and from vibration or noise created by the combine engine and other moving parts. To develop such monitor, the frequency distributions of each sound generated by the impact of grain and chaff, the sound generated by the impact of the mixture of grain and chaff, and vibration or noise created by the combine engine and other moving parts were investigated experimentally. From the results of frequency analyses, the trainsducer adequate for the monitering system was selected and sounding board was constructed. The grain loss monitor thus obtained was tested by attaching the sounding board to the chaff-outlet of combine.
This study was carried out getting basic data for developing a new combine which is suitable for the cultivating situation in Korea or Southeast Asia. The relation of the amount of unthreshed grains and the axial displacement of crop in threshing process was attempted to formulate mathematically in a threshing chamber of axial-flow threshing unit. It was found that unthreshed grain is an exponetially-decaying functon of axial displacement of grains based on available data. Threshing experiments were performed to validate the mathematical model by changing various levels of pertinent variables for malting barley. Good correlation were obtained between the theoretical calculation and observed data for various test conditions, such as inclination, vane pitch, concave length, drum speed, feeding velocity, stream weight, moisture content. Therefore the model can be used for general purpose to find the amount of unthreshed grain if the mean rate of occurence of threshing of kernels(${\lambda}_{\tau}$) is properly calibrated considering some other operating conditions and crop conditions which are not involved in this analysis.
This paper presents an approach for dynamic hand gesture recognition by using algorithm based on 3D Convolutional Neural Network (3D_CNN), which is later extended to 3D Residual Networks (3D_ResNet), and the neural network based key frame selection. Typically, 3D deep neural network is used to classify gestures from the input of image frames, randomly sampled from a video data. In this work, to improve the classification performance, we employ key frames which represent the overall video, as the input of the classification network. The key frames are extracted by SegNet instead of conventional clustering algorithms for video summarization (VSUMM) which require heavy computation. By using a deep neural network, key frame selection can be performed in a real-time system. Experiments are conducted using 3D convolutional kernels such as 3D_CNN, Inflated 3D_CNN (I3D) and 3D_ResNet for gesture classification. Our algorithm achieved up to 97.8% of classification accuracy on the Cambridge gesture dataset. The experimental results show that the proposed approach is efficient and outperforms existing methods.
본 연구에서는 선체 블록의 운반 작업 중 발생하는 동적 하중 및 골리앗 크레인의 와이어 로프(wire rope)와 선체 블록간의 동적 접촉력을 고려한 최적 러그 배치 시스템을 설계하고, 다물체계 동역학 커널과 외력 계산 커널을 개발하였다. 다물체계 동역학 커널은 recursive formulation을 이용하여 운동 방정식을 구성하였고, 외력 계산 커널은 비선형 유체 정역학적 힘, 선형 유체 동역학적 힘, 풍력, 계류력을 계산할 수 있다. 개발된 커널의 효용성을 검증하기 위해, 이를 이용하여 와이어 로프와 블록간의 간섭과 이때 작용하는 동적 접촉력을 계산하였고, 마지막으로 계산 결과를 반영하여 러그가 부착된 블록에 대한 구조 해석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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