Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.780-791
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1996
A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.
This study identified single nucleotide polymorphisms (SNPs) that affect the body weight of chickens. Analysis of body weight showed that the Cornish breed had the highest body weight, and the Korean native chicken (Gray Brown) had the lowest body weight. TSH is composed of an α-subunit and a β-subunit, and the TSH-β gene encoding the β-subunit has been reported to be associated with obesity. In chickens, it is located on chromosome 26 and is reported to be associated with growth. The calcium-sensing receptor gene (CaSR) plays a role in the regulation of extracellular calcium homeostasis and is responsible for calcium absorption in the urinary tract, which affects the eggshell quality in poultry. It was shown that TSH-β was strongly correlated with weight in Cornish and Korean native (Gray Brown) chickens, particularly in those with the CC trait. However, CaSR showed no association with body weight in poultry; it was associated with calcium and the eggshell. Thus, selection for TSH-β can be used to produce individuals with more favorable traits in terms of body weight.
Sour is one of the fundamental taste modalities that enable taste perception in animals. Chemoreceptors embedded in taste organs are pivotal to discriminate between different chemicals to ensure survival. Animals generally prefer slightly acidic food and avoid highly acidic alternatives. We recently proposed that all acids are aversive at high concentrations, a response that is mediated by low pH as well as specific anions in Drosophila melanogaster. Particularly, some carboxylic acids such as glycolic acid, citric acid, and lactic acid are highly attractive to Drosophila compared with acetic acid. The present study determined that attractive carboxylic acids were mediated by broadly expressed Ir25a and Ir76b, as demonstrated by a candidate mutant library screen. The mutant deficits were completely recovered via wild-type cDNA expression in sweet-sensing gustatory receptor neurons. Furthermore, sweet gustatory receptors such as Gr5a, Gr61a, and Gr64a-f modulate attractive responses. These genetic defects were confirmed using binary food choice assays as well as electrophysiology in the labellum. Taken together, our findings demonstrate that at least two different kinds of receptors are required to discriminate attractive carboxylic acids from other acids.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.4
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pp.107-113
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2022
At present, it is possible to manufacture electrodes down to several micrometers (~ ㎛) using inkjet printing technology owing to the development of precision ejection heads. Inkjet printing technology is also used in the manufacturing of bio-sensors, electronic sensors, and flexible displays. To reduce the difference between the electrode design/simulation performance and actual printing pattern performance, it is necessary to analyze and optimize the processable area of the ink material, which is a fluid. In this study, process optimization was conducted to manufacture an IDE pattern and fabricate an impedance sensor. A total of 25 IDE patterns were produced, with five for each lamination process. Electrode line width and height changes were measured by stacking the designed IDE pattern with a nanoparticle-based conductive ink multilayer. Furthermore, the optimal process area for securing a performance close to the design result was analyzed through impedance and capacitance. It was observed that the increase in the height of stack layer 4 was the lowest at 4.106%, and the increase in capacitance was measured to be the highest at 44.08%. The proposed stacking process pattern, which is optimized in terms of uniformity, reproducibility, and performance, can be efficiently applied to bio-applications such as biomaterial sensing with an impedance sensor.
In this study, a polymer/graphene hybrid composite was prepared by a simple roll-method and a simple sensor was produced by a convenient surface engineering procedure. The sensor performance was examined and the effect of graphene content on the sensing behavior was monitored. A polymer (polydimethylsiloxane, PDMS) paste containing graphene powder was prepared by a three-roll apparatus and polymer/graphene hybrid composite was produced by a two-roll technique. The sensing medium, cyclodextrin (CD) was introduced by a convenient bio-conjugation method. The efficacy of surface modification was confirmed by FT-IR spectroscopy and the ohmic relation was observed on composite surfaces. An analyte (e.g., methyl paraben, MePRB) at a 10 nM concnetration could be detected. When the graphene loading was low, the sensor performance was relatively poor. This was attributed to the absence of graphene alignments, which were observed for the composites having a high graphene loading. This indicates that the sensor performance was influenced by physical alignments of the filler. This article can provide important information for future research on developing sensing devices.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.1
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pp.109-114
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2010
In this paper, the implementation of a human signal sensing module that has capabilities to check and restore the weak signals from the human body is presented. A module presented in this paper consists of processing and sensing elements related to human pulse and body temperature and a controller implemented with SoC design method. PPG data is detected by a noise filtering process toward the amplified signal which is from the operating frequency between 0.1Hz - 10Hz. A digital temperature sensor is used to check the body temperature. A sensor outputs the corresponding value of the electric voltage according to the body temperature. Moreover, this paper discusses the implementation of an enhanced microprocessor which is synthesized with VHDL as a part of the SoC development and used to control the entire module. The SoC processor is implemented on a Xilinx Spartan 3 XC3S1000 device and has the achieved operating frequency of 10MHz. The implemented SoC processor core is successfully tested with macro memories in FPGA and the experimental results are hereby shown.
A new amperometric biosensor has been developed for the detection of hydrogen peroxide ($H_2O_2$). The sensor was fabricated through the one-step deposition of a biocomposite layer onto a glassy carbon electrode at neutral pH. The biocomposite, as a $H_2O_2$ sensing element, was prepared by the electrochemical deposition of a homogeneous mixture of graphene oxide, aniline, and horseradish peroxidase. The experimental results clearly demonstrated of that the sensor possessed high electrocatalytic activity and responded to $H_2O_2$ with a stable and rapid manners. Scanning electron microscopy, cyclic voltammetry, and amperometry were performed to optimize the characteristics of the sensor and to evaluate its sensing chemistry. The sensor exhibited a linear response to $H_2O_2$ in the range of 10 to $500{\mu}M$ concentrations, and its detection limit was calculated to be $1.3{\mu}M$. The proposed sensing-chemistry strategy and the sensor format were simple, cost-effective, and feasible for analysis of "food-grade $H_2O_2$" in food samples.
The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.
Several ocean color algorithms have been developed for GOCI (Geostationary Ocean Color Imager) using in-situ bio-optical data sets. These data sets collected around the Korean Peninsula between 1998 and 2009 include chlorophyll-a concentration (Chl-a), suspended sediment concentration (SS), absorption coefficient of dissolved organic matter ($a_{dom}$), and remote sensing reflectance ($R_{rs}$) obtained from 1348 points. The GOCI Chl-a algorithm was developed using a 4-band remote sensing reflectance ratio that account for the influence of suspended sediment and dissolved organic matter. The GOCI Chl-a algorithm reproduced in-situ chlorophyll concentration better than the other algorithms. In the SeaWiFS images, this algorithm reduced an average error of 46 % in chlorophyll concentration retrieved by standard chlorophyll algorithms of SeaWiFS. For the GOCI SS algorithm, a single band was used (Ahn et al., 2001) instead of a band ratio that is commonly used in chlorophyll algorithms. The GOCI $a_{dom}$ algorithm was derived from the relationship between remote sensing reflectance band ratio ($R_{rs}(412)/R_{rs}(555)$) and $a_{dom}(\lambda)$). The GOCI Chl-a fluorescence and GOCI red tide algorithms were developed by Ahn and Shanmugam (2007) and Ahn and Shanmugam (2006), respectively. If the launch of GOCI in June 2010 is successful, then the developed algorithms will be analyzed in the GOCI CAL/VAL processes, and improved by incorporating more data sets of the ocean optical properties data that will be obtained from waters around the Korean Peninsula.
The characteristics of boundary layers have significant effects on the aerodynamic forces and vibration of the wind turbine blade. The incorporation of active trailing edge flaps (ATEF) into wind turbine blades has been proven as an effective control approach for alleviation of load and vibration. This paper is aimed at investigating the effects of external trailing edge flaps on the flow pattern and velocity distribution within a boundary layer of a NREL 5MW reference wind turbine, as well as designing a new type of velocity sensors for future validation measurements. An aeroelastic-aerodynamic simulation with FAST-AeroDyn code was conducted on the entire wind turbine structure and the modifications were made on turbine blade sections with ATEF. The results of aeroelastic-aerodynamic simulations were combined with the results of two-dimensional computational fluid dynamic simulations. From these, the velocity profile of the boundary layer as well as the thickness variation with time under the influence of a simplified load case was calculated for four different blade-flap combinations (without flap, with $-5^{\circ}$, $0^{\circ}$, and $+5^{\circ}$ flap). In conjunction with the computational modeling of the characteristics of boundary layers, a bio-inspired hair flow sensor was designed for sensing the boundary flow field surrounding the turbine blades, which ultimately aims to provide real time data to design the control scheme of the flap structure. The sensor element design and performance were analyzed using both theoretical model and finite element method. A prototype sensor element with desired bio-mimicry responses was fabricated and validated, which will be further refined for integration with the turbine blade structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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