A green spectrophotometric method for the determination of cyanide has been proposed using, a green reagent, aqueous extract of blue butterfly pea. The test tube was filled with anthocyanin rich extract (pH 6) and cyanide solution. The reaction was kept constant for 10 minutes at room temperature. The reaction mixture changed color from blue to green as the amount of CN-ions increased. The 620 nm peak intensity increased with CN concentration. Therefore, this wavelength was used for all cyanide analyses. The cyanide calibration curve had a linear range of 0.25-1.00, 1.00-4.00, and 4.00-10.00 mg/L, with a satisfactory correlation coefficient of 0.99 and a LOD of 0.57 mg/L. The recovery ranged from 8.33 to 76.94 percent, indicating that this method is inaccurate at low cyanide concentrations. The intra-day and intermediate precision relative deviations were 0.391-0.871 % and 1.112-1.583 %. An H-bond forms between the C-4 group of the B-carbonyl ring and the HCN molecule according to the B3LYP/TZVP calculation. The method is convenient for cyanide concentrations above the LOQ of 1.09 mg/L, cost-effective, and capable of reducing toxic solvents with acceptable precision. The method could also be used to detect total cyanide in biological, environmental, and industrial waste samples.
Gyeonggi science high school for the gifted (GSHS) installed 60cm telescope, which is waiting for student observers. It is essential to understand the characteristics of the photometric system, consisting of telescope, filter, and CCD, to get reliable data. CCD images of SA98 Landolt standard field and M67 were obtained on 19th March 2020. The images of each field were combined by filters, i.e., we ignored the monochromatic atmospheric extinction since the photometric objects themselves are standard stars. 24 standard stars in SA98 field and 12 standard stars in M67 were used to derive the tentative transformation equation between our bv photometric system and Johnson BV photometric system. In this poster, we present the preliminary standardization result for Johnson BV photometric system in GSHS 60cm telescope. The reproductivity is discussed by comparing color coefficients of two fields. We plan to extend this process to Johnsons-Cousins BVRI photometric system and narrow-band filters for flux calibration.
An atmospheric correction algorithm based on the radiative transfer model is required to obtain remote-sensing reflectance (Rrs) from the Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) observed at the top-of-atmosphere. This Rrs derived from the atmospheric correction is utilized to estimate various marine environmental parameters such as chlorophyll-a concentration, total suspended materials concentration, and absorption of dissolved organic matter. Therefore, an atmospheric correction is a fundamental algorithm as it significantly impacts the reliability of all other color products. However, in clear waters, for example, atmospheric path radiance exceeds more than ten times higher than the water-leaving radiance in the blue wavelengths. This implies atmospheric correction is a highly error-sensitive process with a 1% error in estimating atmospheric radiance in the atmospheric correction process can cause more than 10% errors. Therefore, the quality assessment of Rrs after the atmospheric correction is essential for ensuring reliable ocean environment analysis using ocean color satellite data. In this study, a Quality Assurance (QA) algorithm based on in-situ Rrs data, which has been archived into a database using Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS), was applied and modified to consider the different spectral characteristics of GOCI-II. This method is officially employed in the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)'s ocean color satellite data processing system. It provides quality analysis scores for Rrs ranging from 0 to 1 and classifies the water types into 23 categories. When the QA algorithm is applied to the initial phase of GOCI-II data with less calibration, it shows the highest frequency at a relatively low score of 0.625. However, when the algorithm is applied to the improved GOCI-II atmospheric correction results with updated calibrations, it shows the highest frequency at a higher score of 0.875 compared to the previous results. The water types analysis using the QA algorithm indicated that parts of the East Sea, South Sea, and the Northwest Pacific Ocean are primarily characterized as relatively clear case-I waters, while the coastal areas of the Yellow Sea and the East China Sea are mainly classified as highly turbid case-II waters. We expect that the QA algorithm will support GOCI-II users in terms of not only statistically identifying Rrs resulted with significant errors but also more reliable calibration with quality assured data. The algorithm will be included in the level-2 flag data provided with GOCI-II atmospheric correction.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data-processing system (GDPS), which is a software system for satellite data processing and analysis of the first geostationary ocean color observation satellite, has been developed concurrently with the development of th satellite. The GDPS has functions to generate level 2 and 3 oceanographic analytical data, from level 1B data that comprise the total radiance information, by programming a specialized atmospheric algorithm and oceanic analytical algorithms to the software module. The GDPS will be a multiversion system not only as a standard Korea Ocean Satellite Center(KOSC) operational system, but also as a basic GOCI data-processing system for researchers and other users. Additionally, the GDPS will be used to make the GOCI images available for distribution by satellite network, to calculate the lookup table for radiometric calibration coefficients, to divide/mosaic several region images, to analyze time-series satellite data. the developed GDPS system has satisfied the user requirement to complete data production within 30 minutes. This system is expected to be able to be an excellent tool for monitoring both long-term and short-term changes of ocean environmental characteristics.
To obtain the basic informations on quality improvement, seed protein and amino acid composition were analyzed in 460 strains of perilla germplasm. Among the tested strains, total protein content ranged from 17.9% to 28.1 % with the 23.6% of varietal means. Form the experiment, Namji, Sandong, and Eunjin were selected as high protein strains of which content was as high as 28.1%. In protein content, collected strains from Jeonnam province showed highest, and was not significantly different by maturity, but this characteristics showed differences by seed coat color and 1,000 seed weight. The significantly negative correlation was observed between protein content and seed setting ratio. However it was observed that significant and high positive correlation between protein and oil content. A calibration for an Infra-Alyzer 450 using log reflectance readings at 2208, 1982, 1940 and 1722nm could be used without adjustment for the measurment of the protein content in perilla with a standard deviation of differences against micro-kjeldahl of 0.27%. The amino acid composition of perilla was similar to the other oilseed crops, and showed a relatively high lysine and methionine content. Further, amino acid composition of perilla seed was exellently characterized with bal ance and higher than FAO recommendation. Major amino acids were indentified as a glutamic acid and arginine in perilla seed protein.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.26-34
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2008
The information of traversability and path planning is essential for UGV(Unmanned Ground Vehicle) navigation. Such information can be obtained by analyzing 3D terrain. In this paper, we present the method of 3D terrain modeling with color information from a camera, precise distance information from a 2D Laser Range Finder(LRF) and wheel encoder information from mobile robot with less data. And also we present the method of 3B terrain modeling with the information from GPS/IMU and 2D LRF with less data. To fuse the color information from camera and distance information from 2D LRF, we obtain extrinsic parameters between a camera and LRF using planar pattern. We set up such a fused system on a mobile robot and make an experiment on indoor environment. And we make an experiment on outdoor environment to reconstruction 3D terrain with 2D LRF and GPS/IMU(Inertial Measurement Unit). The obtained 3D terrain model is based on points and requires large amount of data. To reduce the amount of data, we use cubic grid-based model instead of point-based model.
Even though recurring eddies at the terminal end of the East Korean Warm Current have been identified in the thermal infrared imagery from the NOAA/AVHRR sensor and ocean color data from Orbview-2/SeaWiFS sensor, it is difficult to make observation in the field regarding recurring eddies located around the Wonsan coastal area in North Korea. But we could get in situ data related to an eddy from an ARGOS satellite tracking drifter trapped in the eddy on January 4th, 1999. An ARGOS drifter, a NOAA satellite tracked buoy was trapped by the eddy during January 4th.March 18, 1999. The ARGOS drifter rotated 10 times per 72 days on the edge of the eddy located at $39^{\circ}N$, $129^{\circ}E$. The diameter of the eddy was about 100 km. The horizontal rotation velocity of the recurring cold-core anti-cyclonic eddy was 1.53 km/h(42 cm/sec). The sea surface temperatures of the eddy varied from $14.7^{\circ}C$ on January 5, 1999 to $9.6^{\circ}C$ on March 18,1999. To study the mechanism of the recurring eddy. we tried to find out the relationship between the vector of the drifter moving in the eddy and the wind vector in Sokcho and Ulleung Island located near the eddy in southern Korea, and the difference in sea level between Ulleung Island and Mukho. We hope the results of this study would be useful for calibration and validation data of simulation and numerical modeling studies of the recurring eddy.
In this study, the dyeing properties of supercritical fluid dyed cotton fabrics were investigated which use two types of dyes, such as C.I. Disperse orange and C.I. Disperse red 167. Dyeing temperature, pressure and leveling time were equally applied at 130 ℃, 250 bar, and 60 minutes with reference to the related literature, and experiments were performed at concentrations of 0.04, 0.1, 0.4 and 0.8 % o.w.f with different concentrations. Dyeability was confirmed through measurement of washing fastness and color coordinate, and a calibration curve of each dye was drawn up and the absorbance of the residual dye was measured to confirm the amount of residual dye and the dye exhaustion rate at the corresponding concentration. As a result of color difference measurement, as the concentration increased, the L* value decreased and the K/S value increased. However, as the concentration increased, the increase in K/S value decreased compared to the input amount, and this tendency was more obvious in C.I. Disperse red 167 than in C.I. Disperse orange 155. The dye exhaustion rate which was calculated by using the amount of residual dye in the pot was also C.I. Disperse orange 155 was 96.16 % and C.I. Disperse red 167 was 94.57 %. However, as the dyeing concentration increased, the dye exhaustion rate decreased, that C.I. Disperse orange was 95.33 % and C.I. Disperse red 167 was 90.63 %. As a result of the washing fastness test for both dyes, dyed samples of which concentrations were 0.4 and 0.8 % o.w.f decreased by 0.5 ~ 1.0 grade. This is predicted because the dye did not completely adhere to the amorphous region of the cotton fiber and the dye simply adsorbed. The fastness to rubbing also maintained at least grade 3-4 up to the 0.1 % o.w.f concentration, but at the concentration of 0.4 % o.w.f or higher, it fell to grade 1 or lower, showing a very poor friction fastness.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.157-157
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2017
To minimize the damage by wild birds and acquire the benefits such as protection against weeds and maintenance of water content in soil, the mulching black color vinyl after seeding should be carried out. Non-contact and non-destructive methods that can continuously determine the locations are necessary. In this study, a crop position detection method was studied that uses infrared thermal image sensor to determine the cotyledon position under vinyl mulch. The moving system for acquiring image arrays has been developed for continuously detecting crop locations under plastic mulching on the field. A sliding mechanical device was developed to move the sensor, which were arranged in the form of a linear array, perpendicular to the array using a micro-controller integrated with a stepping motor. The experiments were conducted while moving 4.00 cm/s speed of the IR sensor by the rotational speed of the stepping motor based on a digital pulse width modulation signal from the micro-controller. The acquired images were calibrated with the spatial image correlation. The collected data were processed using moving averaging on interpolation to determine the frame where the variance was the smallest in resolution units of 1.02 cm. Non-linear integral interpolation was one of method for analyzing the frequency using the normalization image and then arbitrarily increasing the limited data value of $16{\times}4pixels$ in one frame. It was a method to relatively reduce the size of overlapping pixels by arbitrarily increasing the limited data value. The splitted frames into 0.1 units instead of 1 pixel can propose more than 10 times more accurate and original method than the existing correction method. The non-integral calibration method was conducted by applying the subdivision method to the pixels to find the optimal correction resolution based on the first reversed frequency. In order to find a correct resolution, the expected location of the first crop was indicated on near pixel 4 in the inversion frequency. For the most optimized resolution, the pixel was divided by 0.4 pixel instead of one pixel to find out where the lowest frequency exists.
Kim, Se-Hoon;Hwang, Jung-Won;Kim, Ki-Sang;Choi, Hyung-Il
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.775-778
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2008
Augmented Reality is a growing area in virtual reality research, The world environment around us provides a wealth of information that is difficult to duplicate in a computer. This evidenced by the worlds used in virtual environments. An augmented reality system generates a composite view for the user. It is a combination of the real scene viewed by the user and a virtual scene generated by the computer that augments the scene with addition information. The registration method represent to the user enhances that person's performance in and perception of the world. It decide the direction and location between real world and 3D graphic objects. The registration method devide two method, Model based tracking and Move-Matching. This paper researched at to generate a commerce correlation using a tracking object method, using at a color distribution and information, in the sequence scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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