• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.457-463
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• 2002

이 연구는 x-선 투과영상을 이용하여 홍삼의 내공을 검출하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 x-선관에 조사되는 x-ray 양의 차이에 따른 위치별 밝기 값 차이를 보정하고 내공 검출에 적합한 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 주요연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) x-선관에 조사되는 x-ray양은 중심에서 가장자리로 갈수록 감소하며, 이것은 위치에 따른 gray 값의 분포가 달라지게 되는 원인이 되었다. 2) 홍삼을 2치화 하기 위해서는 동일한 x-선 조사강도에서 입력된 원 영상에서 빈 영상을 뺀 감산 영상을 만들어 줌으로써 가능하였다. 3) 조사강도 별 감산영상처리 결과 36kV/4.15mA와 39kV/4.15mA에서는 조사량이 많아서 홈삼 지근 부분의 영상이 손실되는 경우가 발생하였다. 4) 내공 검출을 위해서는 정상부분과 내공부분의 자기 값 차이를 크게 하는 전처리 영상을 만들 필요가 있었고, multiple 감산영상에서 뚜렷한 골짜기가 나타났으나 주근의 내공부분의 밝기값 보다 지근의 정상부분의 자기 값이 더 낮게 나타나 이를 보정하기 위하여 홍삼 위치에 따라 부분 보정된 알고리즘을 개발하였다. 5) x-선관의 놓인 위치에 따라서 내공판정시험 결과 중심에 있을 때에 비해 가장자리에 있을 때는 영상이 일부 손실되었으며, 중심 위치에서 서로 다른 굵기의 홍삼에 대해서는 모두 양호한 결과가 나타났다. 6) 완전한 홈삼으로 내공판정시험 결과 내공주위의 정상부분가지도 일부 내공으로 잘못 검출되었으나 이것을 재차 line profile에 의해 한 라인씩 문턱 값을 설정하여 내공만을 정확하게 판정하는 알고리즘을 개발하였다.양체의 접종작업은 모든 배양실이 인력에 의존하였으며, 배양체를 배지와 분리하여 불필요한 부분을 제거하고 배양작물에 따라 생육정도를 2~3등급으로 구분하여 배양용기의 배지 위에 치상하는 과정으로 수행되었으며, 작업능률은 호접란의 경우 배양병에 25본을 접종하는데 시간당 6병, 심비디움은 원형 플라스크에 25본을 접종하는데 시간당 10병 정도였다. 바. 식물체의 대량증식에 사용되는 플라스크, 배양병, PE용기 등 배양용기의 세척작업은 농원의 1개배양실에서 간이식 세척기, 이 외의 9개배양실은 모두 물에 담겨 두었다가 세제와 브러쉬 등을 사용하여 인력으로 세척하고 있어 생력화 기술개발이 요구되었다.도가 빠를수록 건조속도가 빨라졌으며, 건조에너지도 1,334kcal/kg.water로 비슷하게 소요되었다. 마. 시험구와 대비구의 건감률은 시험구에서 1.08~1.36w.b./h로 나타나 대비구보다 약 9.9~18.3%가 높게 나타났고, 건조에너지는 10.2~14.6%가 절감되었다. 발아율은 열풍온도가 낮을수록 높게 나타났고 시험구가 대비구보다 발아율이 낮게 나타났으며, 동할률 증가량도 원적외선.열풍 복합건조방법이 높게 나타나 이것은 곡물 표면에 원적외선 방사에의한 복사열이 전달되어 열장해를 받았기 때문으로 판단되며, 금후 더 연구하여 적정 열풍온도 및 방사체 크기를 구명해야 할 것이다.으로 보여진다 따라서 옻나무 유래 F는 포유동물의 생식기능에 중요하게 작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.5 no.1
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• pp.45-53
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• 2001

We present the frame synchronization scheme using the FFT window position restoration algorithm appropriate for wireless OFDM systems under multipath fading environment. From the restoration of the synchronization parameters of previous several frames, the algorithm can extract the synchronization parameters for the next frames. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compare the probability of synchronization failure under time and frequency domains, respectively. From the simulation results, one can see that the algorithm in the time domain shows better performance than in the frequency one, for the $E_b/N_o$ of 6.0dB or more.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.38 no.6
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• pp.593-600
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• 2014

Information supporting system which is based on real-time prediction of currents to be applicable to the sea trial test of ship is developed. In the system, the spatial distribution of currents at specific time and the trends of variability of currents occurring at specific sites are also given as valuable information for sea trial test of ship. In addition, the system has a capability to connect with a GPS which provides information including speed loss of the ship caused by currents on the way of voyage. With information from the sea trial test, the system is also capable of delivering optimum time and pathways by considering calculated speed loss of ship at specific time and its pathway. Having information described as above, the real-time current prediction system supports and provides functions of not only running the test in an efficient way but also providing valuable information which is encouraged to be used during the test by installing at the ship.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.50 no.9
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• pp.657-662
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• 2022

In this paper, the calculation using simulation and two measurement methods for G/T of the telemetry are analyzed. Antenna gain and noise temperature are calculated by using ICARA and Antenna Noise Temperature Calculator. System G/T were calculated by using Antenna gain/noise temperature, LNA gain/noise temperature, cable loss. The first G/T measurement method is Y-factor measurement method, which is to calculate G/T by comparing LNA noise temperature and a signal level difference when an antenna and a 50ohm termination are respectively connected to an LNA input terminal Second method is Solar calibration measurement method that is to calculate G/T by comparing noise level difference when looking at the sun and lowest level point. Finally, the accuracy was reviewed by comparing the G/T calculation results with the two measurement methods, and the optimal measurement method according to antenna performance and operating environment was presented.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.2
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• pp.207-221
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• 2023

This study suggests deep neural network models for estimating air temperature with Level 1B (L1B) datasets of GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A). The temperature at 1.5 m above the ground impact not only daily life but also weather warnings such as cold and heat waves. There are many studies to assume the air temperature from the land surface temperature (LST) retrieved from satellites because the air temperature has a strong relationship with the LST. However, an algorithm of the LST, Level 2 output of GK-2A, works only clear sky pixels. To overcome the cloud effects, we apply a deep neural network (DNN) model to assume the air temperature with L1B calibrated for radiometric and geometrics from raw satellite data and compare the model with a linear regression model between LST and air temperature. The root mean square errors (RMSE) of the air temperature for model outputs are used to evaluate the model. The number of 95 in-situ air temperature data was 2,496,634 and the ratio of datasets paired with LST and L1B show 42.1% and 98.4%. The training years are 2020 and 2021 and 2022 is used to validate. The DNN model is designed with an input layer taking 16 channels and four hidden fully connected layers to assume an air temperature. As a result of the model using 16 bands of L1B, the DNN with RMSE 2.22℃ showed great performance than the baseline model with RMSE 3.55℃ on clear sky conditions and the total RMSE including overcast samples was 3.33℃. It is suggested that the DNN is able to overcome cloud effects. However, it showed different characteristics in seasonal and hourly analysis and needed to append solar information as inputs to make a general DNN model because the summer and winter seasons showed a low coefficient of determinations with high standard deviations.