Park, Myung-Soo;Seo, Geon-Sik;Bae, Kyung-Sook;Yu, Seung-Hun
한국식물병리학회:학술대회논문집
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한국식물병리학회 2003년도 정기총회 및 추계학술발표회
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pp.127.1-127
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2003
We describe two new Trichoderma species associated with oyster mushroom in Korea. Trichoderma green mould has been one of the most serious diseases of oyster mushroom in Korea. Of these the predominant species are two unrecorded species. We designed as Trichoderma sp. Korean type 1 (Th K1) and Trichoderma sp. Korean type 2 (Th K2), respectively. Th K1 and Th K2 can be distinguished from previously reported Trichoderma species as well as each other in morphological characteristics including growth rate at 35$^{\circ}C$, colony morphology, conidia shape and branch pattern of phialides. Sequence of the ITS region of rDNA, the protein coding translation elongation factor gene(EF-1${\alpha}$), and RNA polymeraseII (RPB2) not only clearly separated Trichoderma sp. Korean types from their closely related T. harzianum biotype but also distinguished them from each other. Analyses of the EF-1${\alpha}$ and RPB2 sequences were found to be more useful for establishing systematic relationships among Trichoderma isolates than those of the ITS sequence. Based on the results of morphological and molecular characteristics. We propose the two Trichoderma sp. Korean types as the new species
This paper is written for the development and application of boiler furnace pressure control algorithm and distributed control system of coal-fired power plant by the steps of design, coding, simulation test, site installation and site commissioning test. The control algorithms were designed in the shape of cascade control for two parts of furnace pressure control and induced draft fan pitch blade by standard function blocks. This control algorithms were coded to the control programs of distributed control systems. The simulator for coal-fired power plant was used in the test step and automatic control, sequence control and emergency stop tests were performed successfully like the tests of the actual power plant. The reliability was obtained enough to be installed at the actual power plant and all of distributed control systems had been installed at power plant and all signals were connected mutually. Tests for reliability and safety of plant operation were completed successfully and power plant is being operated commercially. It is expected that the project result will contribute to the safe operation of domestic new and retrofit power plants, the self-reliance of coal-fired power plant control technique and overseas business for power plant.
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.
Ultrasonic sensors are widely used in mobile robot applications to recognize external environments by virtue that they are cheap, easy to use, and robust under varying lighting conditions. In most cases, a single ultrasonic sensor is used to measure the distance to an object based on time-of-flight (TOF) information, whereas multiple sensors are used to recognize the shape of an object, such as a comer, plane, or edge. However, the conventional sequential driving technique involves a long measurement time. This problem can be resolved by pulse coding of ultrasonic signals, which allows multi-sensors to be emitted simultaneously and adjacent objects to be distinguished. Accordingly, this paper presents a new simultaneous coded driving system for an ultrasonic sensor array for object recognition in autonomous mobile robots. The proposed system is designed and implemented. A micro-controller unit is implemented using a DSP, Polaroid 6500 ranging modules are modified for firing the coded signals, and a 5-channel coded signal generating board is made using a FPGA. To verify the proposed method, experiments were conducted in an environment with overlapping signals, and the flight distances fur each sensor were obtained from the received overlapping signals using correlations and conversion to a bipolar PCM-NRZ signal.
In reverse engineering, when a shape containing multi-patched surfaces is digitized, the boundaries of these surfaces should be detected. The objective of this paper is to introduce a computationally efficient segmentation technique for extracting edges, ad partitioning the 3D measuring point data based on the location of the boundaries. The procedure begins with the identification of the edge points. An automatic edge-based approach is developed on the basis of local geometry. A parametric quadric surface approximation method is used to estimate the local surface curvature properties. the least-square approximation scheme minimizes the sum of the squares of the actual euclidean distance between the neighborhood data points and the parametric quadric surface. The surface curvatures and the principal directions are computed from the locally approximated surfaces. Edge points are identified as the curvature extremes, and zero-crossing, which are found from the estimated surface curvatures. After edge points are identified, edge-neighborhood chain-coding algorithm is used for forming boundary curves. The original point set is then broke down into subsets, which meet along the boundaries, by scan line algorithm. All point data are applied to each boundary loops to partition the points to different regions. Experimental results are presented to verify the developed method.
Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.
본 논문은 국내 표정 연구에 적합한 얼굴 표정 이미지를 제작하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해서 1980년대 태생의 한국인의 표준 형상에 FACS-Action Unit을 결합하여, KSFI(Korean Standard Facial Image) AU set를 제작하였다. KSFI의 객관성을 확보하기 위해 6가지 기본 감성(슬픔, 행복, 혐오, 공포, 화남, 놀람) 이미지를 제작하여, 감성 별 인식 정확률과 얼굴 요소의 감성인식 기여도를 평가하였다. 실험 결과, 정확률이 높은 행복, 놀람, 슬픔, 분노의 이미지의 경우 주로 눈과 입의 얼굴 요소를 통해 감성을 판단하였다. 이러한 연구 결과를 통해 본 연구에서는 표정 이미지의 AU 변경할 수 있는 KSFI 콘텐츠를 제안하였다. 향후 KSFI가 감성 인식률 향상에 기여할 수 있는 학습 콘텐츠로서의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 유리 B 스플라인 곡선을 이용한 새로운 블록 효과 감소 방법을 제안한다. 블록 효과는 매우 낮은 비트율로 블록 기반 부호화 방식을 수행할 때 복원 영상에서 나타나는 블록 형태의 왜곡을 의미한 다 제안된 기법에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 제어점을 근사하는 부드러운 곡선을 생성하기 위해 사용되는 유리 B 스플라인 곡선을 이용하여 블록 효과를 감소시킨다 즉 블록 경계 영역의 화소들을 제어점으로 사용하며, 처리될 화소와 블록 경계간의 거리에 따라 가중치를 차등적으로 설정함으로써 블록 효과가 효율적으로 감소되도록 한다. 모의 실험은 제안된 방법이 기존 방법들에 비해 우수한 블록효과 감소 성능을 가지는 것을 나타낸다.
The objective of this study was to develop a fashion therapy program for improving body image and self-esteem among male workers. Accordingly, the demand for fashion therapy programs was examined by conducting a literature review, survey, and in-depth interviews with men working in the Daegu and Gyeongbuk areas. The results are summarized as follows. The fashion therapy program followed a framework of "introduction-development-final" and was 60 minutes in length, for four sessions (one per week). The contents of the program consisted of a study of the participants' appearance and any concerns they had about their body in Session 1. In Session 2, differences in image perception were examined according to color coding of menswear and personal color. Session 3 comprised understanding what styling is required to supplement men's body shape and what style is suitable for each participant. The content of Session 4 determined how to build social performance or positive image using nonverbal elements. Overall, this study has great significance in that it has developed a study on fashion therapy program originally applied for psychological treatment with women that has been adapted as a program to help improve positive emotions and social competitiveness of male workers in an office environment.
본 논문에서는 성별 인식을 위해 얼굴 영상을 효과적으로 기술하는 새로운 지역 패턴 방법 Local Prominent Directional Pattern (LPDP)를 제안한다. 제안된 LPDP 방법은 성별 인식에 중요한 얼굴 모양을 명확하게 구분하기 위해 주변 패턴이 누적된 히스토그램을 통계적으로 분석하고 패턴 변화가 크게 발생하는 픽셀을 부호화 한다. 통계적인 정보를 사용하는 얼굴 모양 구분에 중요한 뚜렷한 에지 방향 패턴 영역을 구분하는 중요한 정보를 제공 할 수 있다. 이는 뚜렷한 에지 방향 패턴이 나타나는 영역의 주변도 유사한 에지 방향 패턴이 나타내기 때문에 통계적으로 특정 방향이 히스토그램에 많이 누적될 수 있기 때문이다. 또한 통계적인 방법은 주변 영역의 정보를 많이 수용하기 때문에 잡음으로 발생하는 에지 방향 변화 오류에 강력한 장점이 있다. 제안된 방법은 기존 방법들 보다 더 강력한 성별인식에 중요한 얼굴 모양 구분 능력을 보여주면서 국소적으로 발생하는 잡음에 견고함을 보여준다. 우리는 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 밝기, 표정, 연령, 머리 포즈가 변화하는 성별 인식 데이터 셋에 다양한 실험을 실험 했고 기존 방법 보다 제안된 방법의 성능이 우수함을 입증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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