Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.23-23
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2022
Recently, soybean production and market price are unstable, even if demand of soybean is maintained. Diverse conditions such as climate change, a decrease in rural population, and consuming affect food industry. In this situation, food security is soaring as important key-word again, and MAFRA is promoting policies for improving soybean self-sufficiency with the goal of 40% until 2030. The point of policy is to extend a production and stabilize a demand for soybean with supporting large-scale soybean paddy-field complex. According to the background, soybean breeding and production research in NICS are proceeded with three parts. First, production improvement with soybean cultivation land enlargement and high-yield cultivar development. Various growth period soybean cultivars for double cropping, irrigation management technologies in paddy field, and hyper-yield and specific-region adaptable cultivar development. Second, reduction of production expense with mechanized cultivation and digital-based field management technologies. Third, consumer-friendly and high quality soybeans with high protein cultivar for alternative protein usage and high food process-ability for soy milk, tofu, soybean sprouts, and grain usage. Each part need to be combined and advanced to improve soybean industry and soybean self-sufficiency.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.7
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pp.67-77
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2016
In this paper, we propose an algorithm for open/closed eye detection based on modified Hausdorff distance. The proposed algorithm consists of two parts, face detection and open/closed eye detection parts. To detect faces in an image, MCT (Modified Census Transform) is employed based on characteristics of the local structure which uses relative pixel values in the area with fixed size. Then, the coordinates of eyes are found and open/closed eyes are detected using MHD (Modified Hausdorff Distance) in the detected face region. Firstly, face detection process creates an MCT image in terms of various face images and extract criteria features by PCA(Principle Component Analysis) on offline. After extraction of criteria features, it detects a face region via the process which compares features newly extracted from the input face image and criteria features by using Euclidean distance. Afterward, the process finds out the coordinates of eyes and detects open/closed eye using template matching based on MHD in each eye region. In performance evaluation, the proposed algorithm achieved 94.04% accuracy in average for open/closed eye detection in terms of test video sequences of gray scale with 30FPS/$320{\times}180$ resolution.
In this paper, we propose a method to analyze the loss region of the dictionary-based super resolution result learned for image quality improvement and to map the learning data according to the analyzed loss region. In the conventional learned dictionary-based method, a result different from the feature configuration of the input image may be generated according to the learning image, and an unintended artifact may occur. The proposed method estimate loss information of low resolution images by analyzing the reconstructed contents to reduce inconsistent feature composition and unintended artifacts in the example-based super resolution process. By mapping the training data according to the final interpolation feature map, which improves the noise and pixel imbalance of the estimated loss information using a Gaussian-based kernel, it generates super resolution with improved noise, artifacts, and staircase compared to the existing super resolution. For the evaluation, the results of the existing super resolution generation algorithms and the proposed method are compared with the high-definition image, which is 4% better in the PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and 3% in the SSIM (Structural SIMilarity Index).
Cervical foraminal stenosis is a disease in which the nerves that pass from the spinal canal to the limbs are narrowed and the nerves are compressed or damaged. Due to the lack of an imaging method that provides quantitatively stenosis, this study attempted to evaluate the area of the cervical vertebrae by reconstructing a three-dimensional computed tomography image, and to determine the area of the neural foramen in normal adults to calculate the stenosis rate. Using a three-dimensional image processing program, the surrounding bones including the posterior spinous process, lateral process, and lamellar bones of the cervical vertebra were removed so that the neural foramen could be observed well. A region of interest including the neural foraminal area of the three-dimensional image was set using ImageJ, and the number of pixels in the neural foraminal area was measured. The neural foraminal area was calculated by multiplying the number of measured pixels by the pixel size. To measure the largest neural foraminal area, it was measured between 40~50 degrees in the opposite direction and 15~20 degrees toward the head. The average area of the right C2-3 foramen was 44.32 mm2, C3-4 area was 34.69 mm2, C4-5 area was 36.41 mm2, C5-6 area was 35.22 mm2, C6-7 area was 36.03 mm2. The average area of the left C2-3 foramen was 42.71 mm2, C3-4 area was 32.23 mm2, C5-6 area was 34.56 mm2, and C6-7 area was 31.89 mm2. By creating a reference table based on the neural foramen area of normal adults, the stenosis rate of patients with neural foraminal stenosis could be quantitatively calculated. It is expected that this method can be used as basic data for the diagnosis of cervical vertebral foraminal stenosis.
We present a new catalog of galaxies in the wider region of the Virgo cluster, based on the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Data Release 7. The Extended Virgo Cluster Catalog (EVCC) covers an area of 725 deg2 or 60.1 Mpc2. It is 5.2 times larger than the footprint of the classical Virgo Cluster Catalog (VCC) and reaches out to 3.5 times the virial radius of the Virgo cluster. We selected 1324 spectroscopically targeted galaxies with radial velocities less than 3000 km s-1. In addition, 265 galaxies that have been missed in the SDSS spectroscopic survey but have available redshifts in the NASA Extragalactic Database are also included. Our selection process secured a total of 1589 galaxies of which 676 galaxies are not included in the VCC. The certain and possible cluster members are defined by means of redshift comparison with a cluster infall model. We employed two independent and complementary galaxy classification schemes: the traditional morphological classification based on the visual inspection of optical images and a characterization of galaxies from their spectroscopic features. SDSS u, g, r, i, and z passband photometry of all EVCC galaxies was performed using Source Extractor. We compare the EVCC galaxies with the VCC in terms of morphology, spatial distribution, and luminosity function. The EVCC defines a comprehensive galaxy sample covering a wider range in galaxy density that is significantly different from the inner region of the Virgo cluster. It will be the foundation for forthcoming galaxy evolution studies in the extended Virgo cluster region, complementing ongoing and planned Virgo cluster surveys at various wavelengths.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.14
no.6
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pp.119-130
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2011
Land-use changes have made considerable impacts on humans and nature such as biodiversity and ecosystem services. It is recognized as important elements for land use planning and regional natural resources conservation to identify the major causes of land use changes and to predict a process of changes and effects. This study, by using a spatially explicit Dyna-CLUE model, analyzed correlations between driving factors, quantified location characteristics of different land use types using logistic regression analysis and examined future land use changes and its effects in Yangpyeong and Yeoju region. We expected land use changes based on the three scenarios with different future land demands and simulated future changes for spatial variations of land use for the 20 years. The outcomes shows that larger change was found in agricultural areas than forest areas, based on the change in built-up areas. The changes in forest areas, which were mainly occurred in edge area, were expected to affect a large impact on its ecotone. It was found to be the importance of the management of forest edge and the necessity of the environmentally sound and sustainable development in order to conserve natural resources of the region.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.124-131
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2009
A reliable detection of regions in radiography is one of the most important task before the evaluation of defects on welded joints. The extracted features is to be classified into distinctive clusters for each segmented region. But conventional segmentation techniques give unsatisfactory results for this task due to the spatial superposition of intensity and low signal-to-ratio(SNR) in radiographic images. The usage of global or local processes not only provide the necessary noise resistance but also fail in classification of regions. In this paper, we presents an appropriate approach for segmentation of region-based indications in industrial Computed Radiography(CR) images. The geometric differences between welded and non-welded area which is generated on radiography as the representative regions(background, thickness, middle and welded region in steel tube image) have constructed the hierarchical structure. Although this structure is contaminated by noise, the scheme between regions can be selected by the help of local clustering based on distinctive geometric property of each region. Because of the geometric nature of the considered region and so that the region is selected layer by layer, and that the real class represents the boundary between regions, the vertical and horizontal clustering process in each layer must be judicious. In order to show the effectiveness of this approach, a comparative experiment of various segmentation method is performed on industrial steel tube CR images.
In recently, the low impact development(LID) is discussed at various fields being related to urban stormwater, non-point source pollution, and quality of life. It is understood as an integrated development tool to induce sustainable development with various value-social, economic, and aesthetic. As concerning the development of waterfront area, the low impact development is interested in environmental planning. But the planning process and factors are not considered in precedent research. This study has two purposes. The one is to understand the planning process and factors of low impact development from literature review. The other is to apply the planning factors using case study and to know the effect of low impact development as the simulation plan. The simulation plan is based on some landuse planning. It is divided into the setting the region for environmental protection and the function of public facilities, spatial planning for enlarging permeable area, and spatial planning for circulation of water. The simulation model uses the LIDMOD2. The 14 planning factors of low impact development is applied to case region. And the effect is about 7~10 percent in reduction of nonpoint source pollution and surface runoff.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.410.1-410.1
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2016
Vanadium dioxide ($VO_2$) is a well-known material that exhibits a metal-semiconductor transition at 340 K, with drastic change of transmittance at NIR region. However, $VO_2$ based thermochromics accompany with low visible transmittance value and unfavorable color (brownish yellow). Herein, we demonstrate the adjustment of visible transmittance of $VO_2$ thin film by nanosphere template assisted patterning process using sol-gel method. 2-Dimenstional honeycomb shape was varied as function of diameter of nanosphere and coating conditions. The morphological geometry of the films was investigated by FE-SEM and AFM. Result shows that inversed shape of nanosphere was formed clearly and pattern width was altered according to the bead size. This structure creates the geometrical blank area from the position of nanosphere which improves the optical transmittance at the visible region. Moreover, such patterned $VO_2$ thin film not only maintains the optical switching efficiency, but also generate the gorgeous scattering effect which presumably support the glazing application.
In this paper the advanced method of geodesic active contours was developed for the task of building detection from aerial and satellite images. Automatic extraction of man-made structures including buildings, building blocks or roads from remote sensing data is useful for land use mapping, scene understanding, robotic navigation, image retrieval, surveillance, emergency management procedures, cadastral etc. A level set method based on a region-driven segmentation model was implemented with which building boundaries were detected, through this curve propagation technique. The essence of this approach is to optimize the position and the geometric form of the curve by measuring information along that curve, and within the regions that compose the image partition. To this end, one can consider uniform intensities inside objects and the background. Thus, given an initial position of the curve, one can determine global, region-driven functions and provide a statistical description of the inside and outside object area. The calculus of variations and a gradient descent method was used to optimize the variational functional by an iterative steady state process. Experimental results demonstrate the potential of the proposed processing scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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