아리랑 3호는 2012년 5월 18일에 발사된 다목적실용위성으로서, 탑재된 AEISS센서는 고도 685km의 태양주기 궤도상에서 0.7m의 공간해상도 흑백 영상과 2.8m 공간해상도의 다중 파장대 영상을 폭 16.8km로 획득한다. 아리랑 3호는 아리랑 2호에 비해 많은 부분에서 성능의 향상이 이루어졌으며 그 중 단일 패스에서 스테레오 영상이 취득 가능하도록 설계되었다. 아리랑 3호를 이용하여 3차원 지형 정보의 추출을 하기 위해서는 정확한 에피폴라 기하를 규명하는 것이 필수적이며, 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상 제작을 위한 최적의 영상 변환식을 도출하기 위한 에피폴라 곡선의 특성에 대해 분석하였다. 영상과 함께 제공되는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)를 기반으로 영상 전역에 해당하는 에피폴라 커브를 도출하고 이에 대한 모양분석을 통해 에피폴라 커브가 최소 3차 다항식 이상의 변환식으로 모델링 될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 아리랑 3호 AEISS센서의 두 개의 CCDs라인 특징 또한 확인 가능하였다. RPCs 업데이트 시에도 샘플 방향의 영상 오차를 최소화하기 위해 3차식이 필요했으며, 에피폴라 영상 리샘플링 시에도 3차 영상 변환식을 활용한 경우 최대 0.7 픽셀이내의 정밀한 y시차를 확보할 수 있었다.
본 연구는 레스토랑 서비스 환경에서 점포내부에서 제시되는 서비스 환경요인이 인지반응으로서 지각된 서비스품질 및 이미지에 미치는 영향을 검증하고, 또한 이들 인지반응요소와 감정반응으로서 감정적 만족 관계, 그리고 감정적 만족과 행동반응으로서 재 구매의도 관계를 확인하여 레스토랑 내부의 서비스 환경에 대한 소비자의 인지반응, 감정반응 및 행동반응의 관계를 설명하는데 목적이 있다. 이를 위해 SPSS 21.0 및 AMOS 20.0 통계패키지를 이용하여 구조방정식모형분석으로 연구가설을 검증하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주변 환경, 인테리어환경 및 청각환경은 지각된 서비스품질에 유의한 영향을 준 반면 인테리어환경은 지각된 서비스품질에 영향이 없었다. 둘째, 주변 환경 및 레이아웃환경은 이미지에 유의한 영향을 준 반면 인테리어환경 및 청각환경은 이미지에 영향이 없었다. 셋째, 지각된 서비스품질은 감정적 만족에 유의한 영향을 준 반면 이미지 및 재 구매의도에는 영향이 없었다. 마지막으로, 이미지는 감정적 만족 및 재 구매의도에 모두 유의한 영향을 주었다. 따라서 레스토랑의 마케팅관리자는 소비자에게 주변 환경, 레이아웃환경 및 청각환경을 개선하여 지각된 서비스품질 수준을 높이고, 또한 주변 환경 및 레이아웃환경을 개선하여 기업의 이미지를 높임으로써 소비자에게 감정적 만족을 유도하고 재방문을 높일 수 있는 서비스 마케팅전략을 계획하고 실행해야 할 것이다.
For gas hydrate exploration, long offset multichannel seismic data acquired using by the 4km streamer length in Ulleung basin of the East Sea. The dataset was processed to define the BSRs (Bottom Simulating Reflectors) and to estimate the amount of gas hydrates. Confirmation of the presence of Bottom Simulating reflectors (BSR) and investigation of its physical properties from seismic section are important for gas hydrate detection. Specially, faster interval velocity overlying slower interval velocity indicates the likely presences of gas hydrate above BSR and free gas underneath BSR. In consequence, estimation of correct interval velocities and analysis of their spatial variations are critical processes for gas hydrate detection using seismic reflection data. Using Dix's equation, Root Mean Square (RMS) velocities can be converted into interval velocities. However, it is not a proper way to investigate interval velocities above and below BSR considering the fact that RMS velocities have poor resolution and correctness and the assumption that interval velocities increase along the depth. Therefore, we incorporated Migration Velocity Analysis (MVA) software produced by Landmark CO. to estimate correct interval velocities in detail. MVA is a process to yield velocities of sediments between layers using Common Mid Point (CMP) gathered seismic data. The CMP gathered data for MVA should be produced after basic processing steps to enhance the signal to noise ratio of the first reflections. Prestack depth migrated section is produced using interval velocities and interval velocities are key parameters governing qualities of prestack depth migration section. Correctness of interval velocities can be examined by the presence of Residual Move Out (RMO) on CMP gathered data. If there is no RMO, peaks of primary reflection events are flat in horizontal direction for all offsets of Common Reflection Point (CRP) gathers and it proves that prestack depth migration is done with correct velocity field. Used method in this study, Tomographic inversion needs two initial input data. One is the dataset obtained from the results of preprocessing by removing multiples and noise and stacked partially. The other is the depth domain velocity model build by smoothing and editing the interval velocity converted from RMS velocity. After the three times iteration of tomography inversion, Optimum interval velocity field can be fixed. The conclusion of this study as follow, the final Interval velocity around the BSR decreased to 1400 m/s from 2500 m/s abruptly. BSR is showed about 200m depth under the seabottom
This study was conducted to analyze factors affecting acceptance of smart farm technology. Smart farm technology is rapidly being introduced to agriculture in accordance with the progress of the 4th Industrial Revolution, but research on this is still little. Therefore, in this study, based on the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), a research model reflecting the characteristics of smart farm technology was constructed. To test this, empirical analysis was performed. A survey was conducted for students in smart farm technology education and adult male and female farmers who are currently planning to operate smart farms. Valid 204 sample were used for analysis. The hypothesis test was based on multiple regression analysis using SPSS 24 statistical package. For the mediating effect and moderating effect, Process Macro 3.4 based on the regression equation was used. The results of testing the hypothesis are as follows. First, in the causal hypothesis test, it was shown that performance expectancy, social influence and price value have a significant positive effect on the intention to use smart farm technology. On the other hand, effort expectancy, facilitating conditions were not tested for a significant influence on the use of smart farm technology. As a result of analyzing the mediating effect of trust, it was found that trust plays a mediating role between performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, price value and intention to use smart farm technology. In particular, the effort expectancy has not been tested for a direct significant effect on intention to use smart farm technology, but it has been shown to have an impact through trust. Trust was found to be a full mediating between the effort expectancy and the intention to use the smart farm technology. The current IT level of prospective users has been shown to play a moderating role between performance expectancy, facilitating conditions and intention to use smart farm technology. In particular, the IT level was found to strengthen the relationship between performance expectancy and intention to use smart farm technology. Based on the results of these studies, academic and practical implications were suggested.
Xanthomonas axonopodis pv. glycines에 의해 발병되는 콩 불마름병은 콩에 가장 많이 발생하는 중요한 세균성 병해 중 하나로 콩 수량에 심각한 손실을 가져온다. 본 연구는 불마름병 병반면적률에 따른 수량예측모델을 개발하기 위해 수행되었다. 이번 실험의 결과 불마름병이 심하게 발병된 처리구의 경우 수량이 19.8%(2006년), 16.8% (2007년) 감소되는 것으로 조사되었다. 또한 발병률의 차이에 따라 100립중 및 수량은 영향을 받으나 경장, 분지수, 협수, 립수는 유의성있는 차이를 나타내지 못하였다. 즉 수량구성요소 중 100립중의 감소가 수량감소에 직접적인 영향을 주는 것으로 조사되었다. 2006년도와 2007년도의 연차별 콩 불마름병 병반면적률과 수량과의 상관관계를 5% 유의수준에서 분석한 결과, -0.93(06년), -0.77(07년) 부의상관이 있었으며, 회귀식은 각각 y = -3.2914x + 348.19 ($R^2$= 0.8603), y = -2.9671x + 302.08 ($R^2$= 0.9411)로 나타낼 수 있었다. 이런 결과들은 포장에서 불마름병 발병에 따른 수량손실을 평가하고 콩 생산량을 예측하는데 도움을 줄 것으로 생각한다.
In this study, the adsorption of $Cu^{2+}$ from aqueous solution by the biochar derived from woody biomass at different pyrolysis temperatures has been investigated. The woody biomass wastes used in this study were branch of willow ($Salix$$koreensis$$Andersson$) and bark of chestnut ($Castanea$$crenata$$var.$$dulcis$). Three biochar samples prepared by heating each biomass at temperature of $300^{\circ}C$, $500^{\circ}C$, and $700^{\circ}C$were tested for the adsorption capacity of Cu. Also the physicochemical properties of the developed biochars were studied using different characterization techniques such as FT-IR, SEM, BET surface area, and cation exchange capacity (CEC). The adsorption of Cu could be well described by Langmuir model for both willow and chestnut biochars with $R^2{\geq}0.98$. The maximum adsorption capacities of the biochar produced at $700^{\circ}C$ from the Langmuir equation were found to be 12.5 mg $g^{-1}$ and 16.9 mg $g^{-1}$ for willow and chestnut, respectively. Chestnut biochar was found to interact more effectively with the active sites available for Cu, resulting higher removal of Cu(II) than wiloow biochar. Ion exchange and surface complexation found to be the main mechanisms involved in the adsorption process. This study demonstrated the feasibility of the biochars derived from woody biomass to be as a low-cost potential adsorbent for heavy metals as Cu(II) removal in aquatic system.
본 시험은 2010년 경상북도 농업기술원 벼 시험재배 포장에서 잡초발생 예찰 시스템 구축의 일환으로 최근 담수 직파답이 늘어나면서 벼 재배시 문제잡초인 피와 너도방동사니를 대상으로 잡초 밀도별 벼와의 경합력을 구명하고 Rectangular hyperbola 모델을 기초로 잡초의 밀도에 따른 쌀 수량 감소를 예측하고 경제적인 방제 필요수준을 구명하고자 본 시험을 실시하게 되었다. 피와 벼와의 밀도 경합에 따른 쌀수량 예측식은 y=507kg/(1+0.001734x), $R^2$=0.867이고, 너도방동사니는 y=560kg/(1+0.001883x), $R^2$=0.933으로 나타났다. 표 6은 재료 및 방법에 제시한 바와 같이 Cousens(1987)에 의해 개발된 계산식(2)을 이용하여 벼와 잡초와의 경합에 있어서 당해연도 경제적 한계 허용밀도를 산출하여 나타내었다. 그 결과, 제초제 구입비용은 ha당 150,280원(2010년)이었고, 제초제를 살포하는데 소요되는 인건비 등은 ha당 99,360원, 쌀의 kg당 가격은 1,605원, 제초제의 방제가는 95%로 적용하였을 때 경제적 한계 허용 밀도는 잡초 완전 방제시 쌀 수량이 5.07톤이고 1본당 수량 감수 정도가 0.001734인 피는 평방미터당 2.3본, 잡초 완전 방제시 쌀 수량이 5.60톤이고 1본당 수량 감수 정도가 0.001883인 너도방동사니는 평방미터당 15.5본이었다. 이와 같은 결과로 볼때 잡초의 벼에 대한 경합력이 높을수록 경제적 한계 허용 밀도의 본수는 줄어들었고, 경합력이 낮았던 잡초는 경제적 한계 허용 밀도의 본수가 증가되는 경향이었다.
본 연구는 차세대 에너지원으로 주목 받고 있는 직접메탄올연료전지(Direct Methanol Fuel Cell, DMFC)에 대해 mutiscale 기법을 사용하여 DMFC의 MEA부분에 대한 상세 모델링 및 전산모사를 통한 이론적 고찰을 시도하였다. 본 연구에서 이용한 multiscale 모델링 방법은 공정시스템 공학의 kinetic 중심의 모델링 방법과 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)의 유동중심의 모델링 방법을 유기적으로 결합하여 모사 중간에 필요한 데이터 교환을 함으로써 정확한 모델링 및 전산모사 결과를 얻었다. CFD 모델링으로 유체 이동현상을 3차원으로 해석하였고, 동시에 복잡한 비선형 대수방정식으로 표현되는 반응속도, 전기화학반응을 DAE (Differential & Algebraic Equation) solver로 계산하였다. 모델은 메탄올의 산화반응과 산소의 환원반응을 중심으로 MEA (Membrane Electorde Assembly)부분에서 물리화학적, 전기적 현상 현상을 규명하고, 반응 메커니즘을 구성하였다. MEA 모델은 3차원 공간에서 변위를 가지는 3차원 모델로 구성하였으며, 정상상태 및 등온공정의 조건하에 수립되었다. 이를 통해 channel을 포함한 MEA 부분에서 발생되는 물리적, 화학적, 전기적 현상을 정확히 예측 할 수 있다. 본 연구를 통해 수행된 결과는 DMFC의 실험계획 및 운전조건을 도출함에 있어 매우 유용한 역할을 할 수 있을 것으로 사료되며, 추가적인 연구를 통해 DMFC의 상용화에 크게 이바지 할 수 있을 것으로 사료된다.
Hsu, Hua;Zuidhof, Martin J.;Recinos-Diaz, Guillermo;Wang, Zhiquan
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1510-1510
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2001
NIRS uses reflectance signals resulting from bending and stretching vibrations in chemical bonds between carbon, nitrogen, hydrogen, sulfur and oxygen. These reflectance signals are used to measure the concentration of major chemical composition and other descriptors of homogenized and freeze-dried whole broiler carcasses. Six strains of chicken were analyzed and the NIRS model predictions compared to reference data. The results of this comparison indicate that NIRS is a rapid tool for predicting dry matter (DM), fat, crude protein (CP) and ash content in the broiler carcass. Males and females of six commercial strain crosses of broiler chicken (Gallus domesticus) were used in this study (6$\times$2 factorial design). Each strain was grown to 16 weeks of age, and duplicate serial samples were taken for body composition analysis. Each whole carcass was pressure-cooked, homogenized, and a representative sample was freeze-dried. Body composition determined as follows: DM by oven dried method at 105$^{\circ}C$ for 3 hours, fat by Mojonnier diethyl ether extraction, CP by measuring nitrogen content using an auto-analyzer with Kjeldhal digest and ash by combustion in a muffle furnace for 24 hour at 55$0^{\circ}C$. These homogenized and freeze-dried carcass samples were then scanned with a Foss NIR Systems 6500 visible-NIR spectrophotometer (400-2500nm) (Foss NIR Systems, Silver Spring, MD., US) using Infra-Soft-International, ISI, WinISl software (ISI, Port Matilda, US). The NIRS spectra were analyzed using principal component (PC) analysis. This data was corrected for scatter using standard normal “Variate” and “Detrend” technique. The accuracy of the NIRS calibration equations developed using Partial Least Squares (PLS) for predicting major chemical composition and carcass descriptors- such as body mass (BM), bird dry matter and moisture content was tested using cross validation. Discrimination analysis was also used for sex and strain identification. According to Dr John Shenk, the creator of the ISI software, the calibration equations with the correlation coefficient, $R^2$, between reference data and NIRS predicted results of above 0.90 is excellent and between 0.70 to 0.89 is a good quantifying guideline. The excellent calibration equations for DM ($R^2$= 0.99), fat (0.98) and CP (0.92) and a good quantifying guideline equation for ash (0.80) were developed in this study. The results of cross validation statistics for carcass descriptors, body composition using reference methods, inter-correlation between carcass descriptors and NIRS calibration, and the results of discrimination analysis for sex and strain identification will also be presented in the poster. The NIRS predicted daily gain and calculated daily gain from this experiment, and true daily gain (using data from another experiment with closely related broiler chicken from each of the six strains) will also be discussed in the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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