It is necessary to evaluate the location suitability for protected horticulture to plan new protected horticultural facilities in rural areas. For objective and systematic evaluation of location suitability for protected horticulture, three different evaluation models were constructed based on grading, proportion, and analytic hierarchy process(AHP). The three methods were tested to evaluate the location suitability for protected horticulture in three selected regions; suburban, plain, mountainous. The results indicated that the grading method underestimated the difference of importance among grouping categories, compared to the proportion and AHP methods. Based on the results, the AHP method was founded to be better than the other two methods in terms of evaluation process, reproductivity and reliability of the results.
본 연구에서는 건해삼의 수화도에 따른 등급 분류를 확립하고자 하였다. 건해삼은 영상분석을 통하여 건해삼의 길이, 너비, 부피, 겉넓이의 형태학적 특징을 추출하였다. 측정된 data를 이용하여 k-mean clustering을 실시, 95개의 건해삼을 3개의 등급으로 분류하여 $30^{\circ}C$에서 40시간 수화실험을 실시하였다. 건해삼의 k-mean clustering을 실시한 결과 건해삼의 부피와 겉넓이는 건해삼의 등급을 가장 잘 나타낼 수 있는 인자였다. 등급별 수분 함량은 grade1은 71.23%, grade2는 75.60%, grade3는 85.62%를 확인하였다. 본 수화속도의 차이는 등급별 해삼이 동일한 수화 flux를 갖는 것을 고려하였을 때, 해삼의 수화는 겉넓이에 지배적임을 확인할 수 있다. 해삼의 수화는 물의 물질전달을 통해 이루어지며 Fick의 확산법칙에 따라 겉넓이가 커질수록 물질전달 속도가 증가함을 본 연구의 수화실험 결과에서도 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 건해삼의 등급을 분류하여 최적의 수분 함량(75%)을 충족하기 위한 등급별 수화시간을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 건해삼의 등급판별은 "수화도에 따른 건해삼의 품질 변화"에 대한 추가적인 연구를 통해 등급별 최적의 수화시간의 도출이 가능하다.
This study examines the performance of pretreatment process system as the initial construction stage of the pretreatment process system to use CGS, a by-product generated in IGCC, as a concrete fine aggregate of construction materials. The process undergoes a grinding process capable of grinding to a predetermined particle size during primary grinding and a sorting plant through sieve grading of 2.5 mm or less for particle size correction. Afterwards, it is hoped that the use of coal gasification slag of Korean IGCC as a fine aggregate for concrete will be distributed and expanded by producing quality-improved CGS fine aggregate using water as a medium for removing impurities and particulates.
국산 침엽수재를 고부가가치의 구조부재로 활용하기 위해서는 국내 기준에 적합한 등급구분 체계가 갖춰져야 한다. 김 등(2009a, b)의 연구에서는 목재의 생산 및 유통규모가 작은 국내 현실에서 제재목 등급구분의 자동화 및 기계화를 목적으로 화상처리시스템을 개발하였다. 본 연구에서는 이전 연구에서 개발한 화상처리시스템의 핵심 기술 중 하나인 화상입력시스템의 성능을 향상시키기 위하여 최적 화상병합 조건을 구명하고자 하였다. 연구 결과 국산 낙엽송 $180{\time}120$ mm 부재의 화상을 병합하는 데 있어서 획득된 화상의 green채널 정보를 병합 에 이용하는 것이 가장 높은 병합정확성을 얻을 수 있었다. 입력된 화상의 전처리 과정으로 Y-derivative Sharr's kernel 필터를 적용함으로써 화상병합 성능을 향상시킬 수 있었으나, 카메라 보정에 의한 효과는 미미 하였다. 또한 화상병합을 위한 최적 템플릿 크기는 폭 30 pixel ${\time}$ 높이 150 pixel로 확인되었다. 이상의 조건을 적용하였을 때, 병합된 화상의 길이오차는 평균 3.1 mm, 연산시간은 평균 9.7초로 나타났다.
This study is the process of making high-definition TV broadcast color correction affects the end result comparison is focus on implement through study. In the production process and the impact on the color Correction in the video as an study for UHD, 4K, 6K video production workflow improvement of an effective program in the present and time and cost in the post production process, color correction for the final video through the production and overcome the failure of further in-efficient color correction study will help you to solve the problem. This study is the color changes over the course of the final video to see how much influence color correction of post-production. Color correction using a program of courses in Visual quality, regularly presented the possibility to retain and make on high definition video production post-production process for color correction method is utilized as the basis of study.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1230-1242
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1993
In a case of mushroom (Lentinus Edodes L.) , visual features are crucial for grading and the quantitative evaluation of the growth state. The extracted quantitative visual features can be used as a performance index for the drying process control or used for the automatic sorting and grading task. First, primary external features of the front and back sides of mushroom were analyzed. And computer vision based algorithm were developed for the extraction and measurement of those features. An automatic thresholding algorithm , which is the combined type of the window extension and maximum depth finding was developed. Freeman's chain coding was modified by gradually expanding the mask size from 3X3 to 9X9 to preserve the boundary connectivity. According to the side of mushroom determined from the automatic recognition algorithm size thickness, overall shape, and skin texture such as pattern, color (lightness) ,membrane state, and crack were quantified and measured. A portion of t e stalk was also identified and automatically removed , while reconstructing a new boundary using the Overhauser curve formulation . Algorithms applied and developed were coded using MS_C language Ver, 6.0, PC VISION Plus library functions, and VGA graphic function as a menu driven way.
동료평가란 학생들이 다른 학생의 글, 발표, 집단 활동과 같은 평가 대상이 될 수 있는 모든 결과물이나 수행 과정에 대해 점수를 매기거나 의견을 제공하는 활동을 가리킨다. 동료평가는 채점부담으로 인해 잘 활용되지 않는 글쓰기 기회를 늘릴 수 있을 뿐만 아니라, 평가를 하는 과정을 통해 학습도 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 본 개관 논문에서는, 주요 동료평가 시스템과 동료평가를 사용한 경험적 연구 결과를 소개한 다음, 동료평가 확산의 장애 요인을 살펴보고, 앞으로의 연구에서 해결되어야 할 과제가 논의되었다. 이 논의를 통해 동료평가에 대한 후속 연구가 활성화되고 동료평가가 실제 교육 장면에서 활용되어, 우리나라의 평가와 수업 방법에 큰 변화를 가져오기를 기대해본다.
This study was undertaken to evaluate the automatic decision-making on the grading of 6-year-old fresh ginseng (Panax ginseng C.A. Meyer) by an image analyzer. The best input method for the 6-year-old fresh ginseng was under condition of a low resolution (128u 128 pixel) and illumination direction from bottom to up (light box). It was possible to identify the main root, lateral root, and rhizome of fresh ginseng by application of OPEN process in a function of an image analyzer. Finally, we developed the grade decision-making programs, GinP-1. The fitness rates for the fresh ginseng standards which were classified by experts were 94.6, 80.6, 81.5, and 100.0% for 1st, 2nd, 3rd, and 4th grade of fresh ginseng, respectively, and the total time of decision-making was about 4.3 seconds per one root. The decision-making time was reduced to 0.8 seconds per one root by enhancemeat of the Image analyzer, which was tested by the technical company of the image analyzer,'Carl Zeiss (Germany). As a result of this study, the automatic decision-making on the grade of fresh gin send by image analyzer seems to have high possibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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