The precision and reliability of the Computer Image Analysis technique using a desk top computer for extracting information from carcass cross section scans was evaluated by the repeatability (R) and coefficient of variation (CV) for error variance. The 6th and 7th ribs cross section of carcasses from 55 fattened Japanese Black steers were used. The image analysis was conducted using a desk top computer (Macintosh-Apple Vision 1710 Display) connected to a scanner and an image capture camera. Two software applications, Adobe Photoshop and Mac Scope were used interchangeably. The information extracted and measured were individual muscle area, circumference length, long and short axes lengths, muscle direction; distance between any two muscle centers of gravity; cross section total area, lean, fat, and bone. The information was extracted after the processes of scanning, digitization, masking, muscle separation, and binarization. When using the Computer Image Analysis technique by desk top computer, proper digitization and selection of scanning resolution are very important in order to obtain accurate information. The R-values for muscle area, circumference, long and axes lengths, and direction ranged from 0.95 to 0.99, whereas those of the distance between any two muscle centers of gravity ranged from 0.96 to 0.99, respectively. For the cross section total area, lean, fat, and bone it ranged from 0.83 to 0.99. Excellent repeatability measurements were observed for muscle direction and distance between any two muscle centers of gravity. The results indicate that the Computer Image Analysis technique using a desk top computer for extracting information from carcass cross section is reliable and has high precision.
Purpose: Soil strength has been measured using a cone penetrometer, which is making it difficult to obtain the spatial data required for precision agriculture. Our objectives were to evaluate real-time horizontal soil strength (RHSS) to measure soil strength in real time while moving across the field. Using the RHSS data, the tillage depth was determined, and the power consumption of a tractor and rotavators were compared. Methods: The horizontal soil-strength index (HSSI) obtained by the RHSS was compared with the cone index (CI), which was measured using a cone penetrometer. Comparison analysis in accordance with the measurement depth that increased at 5-cm interval was conducted using kriged maps at six sensing depths. For tillage control and evaluation of the power consumption, the system was installed with a potentiometer for tillage depth, a torque sensor from the rear axle, and a power take-off (PTO) shaft. Results: The HSSI was lower than the CI, but they were the same at 54.81% of the total grids for the 5-cm depth and at 3.85% for the 10-cm depth. In accordance with the recommended tillage map, tillage operations between 0 and 15 cm left 2.3% and 7% residue cover on the soil, and that between 20 and 10 cm covered a wider utilization of 3% and 18.4%, respectively. When the tillage depth was 15 cm, the comparison result of the power requirements between the PTO and rear axle in terms of control performance revealed that the maximum power requirements of the axle and PTO were 44.63 and 23.24 kW, respectively. Conclusions: An HSSI measurement system was evaluated by comparison with the conventional soil strength measurement system (CI) and applied to a tractor to compare the tillage power consumption. Further study is needed on its application to various farm works using a tractor for precision agriculture.
The agricultural sector is completely different from other sectors since it completely relies on various natural and climatic factors. Climate changes have many effects, including lack of annual rainfall and pests, heat waves, changes in sea level, and global ozone/atmospheric CO2 fluctuation, on land and agriculture in similar ways. Climate change also affects the environment. Based on these factors, farmers chose their crops to increase productivity in their fields. Many existing agricultural ontologies are either domain-specific or have been created with minimal vocabulary and no proper evaluation framework has been implemented. A new agricultural ontology focused on subdomains is designed to assist farmers using Jaccard relative extractor (JRE) and Naïve Bayes algorithm. The JRE is used to find the similarity between two sentences and words in the agricultural documents and the relationship between two terms is identified via the Naïve Bayes algorithm. In the proposed method, the preprocessing of data is carried out through natural language processing techniques and the tags whose dimensions are reduced are subjected to rule-based formal concept analysis and mapping. The subdomain ontologies of weather, pest, and soil are built separately, and the overall agricultural ontology are built around them. The gold standard for the lexical layer is used to evaluate the proposed technique, and its performance is analyzed by comparing it with different state-of-the-art systems. Precision, recall, F-measure, Matthews correlation coefficient, receiver operating characteristic curve area, and precision-recall curve area are the performance metrics used to analyze the performance. The proposed methodology gives a precision score of 94.40% when compared with the decision tree(83.94%) and K-nearest neighbor algorithm(86.89%) for agricultural ontology construction.
농림부에서 실시하고 있는 농가경제조사의 현황을 살펴보고, 표본조사의 결과로서 발표되는 농가경제통계의 통계적 신뢰도를 분석하였으며 통계결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 개선방향을 제시하였다. 그리고 향후 농가경제조사가 지향해야 할 방향을 제시하고 이를 실현하기 위한 몇가지 방법을 제안하였다.
A high performance liquid chromatography (HPLC) method has been developed for determination of 11 ginsenosides in black ginseng (BG, white ginseng that is subjected to 9 cycles of $95^{\circ}C$ for 3 hr). After eluted by gradient elution of water-acetonitrile without buffer in 70 min, 11 ginsenosides in BG were identified. The proposed method provided good linearity ($R^2$>0.9995), accuracy (92.2-106.6%), and intra- and interday precision (RSD<2.6%). In addition, ginsenosides compositions in white, red, and black ginsengs were investigated using this method, respectively. Interestingly, in BG, the content of ginsenoside $Rg_3$ which does not existed in white ginseng was 7.51 mg/g, approximately 20 times than that in red ginseng.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.33-42
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2022
One of the most pressing socioeconomic problems confronting humanity on a worldwide scale is food security, particularly in light of the expanding population and declining land productivity. These causes have increased the number of people in the world who are at risk of starving and have caused the natural ecosystems to degrade at previously unheard-of speeds. Happily, the Internet of Things (IoT) development provides a glimmer of light for those worried about food security through smart agriculture-a development that is particularly relevant to automating food production operations in order to reduce labor expenses. When compared to conventional farming techniques, smart agriculture has the benefit of maximizing resource use through precise chemical input application and regulation of environmental factors like temperature and humidity. Farmers may make data-driven choices about the possibility of insect invasion, natural disasters, anticipated yields, and even prospective market shifts with the use of smart farming tools. The technical foundation of smart agriculture serves as a potential response to worries about food security. It is made up of wireless sensor networks and integrated cloud computing modules inside IoT.
Soil texture has an important influence on agriculture such as crop selection, movement of nutrient and water, soil electrical conductivity, and crop growth. Conventionally, soil texture has been determined in the laboratory using pipette and hydrometer methods requiring significant amount of time, labor, and cost. Recently, in-situ soil texture classification systems using optical diffuse reflectometry or mechanical resistance have been reported, especially for precision agriculture that needs more data than conventional agriculture. This paper is a part of overall research to develop an in-situ soil texture classification system using image processing. Issues investigated in this study were effects of sensor travel speed and light source and intensity on image quality. When travel speed of image sensor increased from 0 to 10 mm/s, travel distance and number of pixel were increased to 3.30 mm and 9.4, respectively. This travel distances were not negligible even at a speed of 2 mm/s (i.e., 0.66 mm and 1.4), and image degradation was significant. Tests for effects of illumination intensity showed that 7 to 11 Lux seemed a good condition minimizing shade and reflection. When soil water content increased, illumination intensity should be greater to compensate decrease in brightness. Results of the paper would be useful for construction, test, and application of the sensor.
본 논문은 현재 산림 분야 연구에 적용되고 향후 적용가능한 원격탐사 기술에 대한 국내외 발행된 peer-reviewed 논문의 리뷰를 바탕으로 원격탐사 기술의 국내 산림분야 적용에 대한 가능성과 한계점을 서술하였다. 원격탐사 기술은 정밀한 분석과 정교한 자료 수집을 바탕으로 대단위 산림면적 분석에 있어 필수적이며, 정보통신기술과의 융합으로 향후 임업의 새로운 시대를 열어갈 핵심 기술이다. 본 리뷰 논문에서는 다양한 원격탐사 기술 가운데 레이저 스캐닝 기술, 위성영상을 이용한 산림 측정 기술, 그리고 무인항공기를 이용한 기존 국내·외 연구사례를 분석하여 국내 산림분야 적용 가능성에 대한 기회와 한계점에 대해 서술하였다.
Environment agriculture carried out from 1999 in Daeho reclaimed saline area, located in central east cost of Choongnam Korea, resulted in dramatic reduction of amount of nitrogen fertilizer and application times and amount of pesticides. The ecological status of Daeho reclaimed saline area was considered to still very sound from the results of ecological survey on flora and fauna. However, it was desirable to adapt precision agriculture for production of high eating quality of rice and preservation of Daeho ecosystem. Especially, precise application of nitrogen and phosphorus fertilizer was recommendable for prevention of water pollution in environment rice cultivation by duck or mud snail or crab. The bioefficacy of Scirpus maritimus and Echinochloa crus-galli in paddy field of environment rice cultivation by duck or mud snail or crab in Daeho reclaimed saline area was revealed very low. Therefor, it was concluded that the pre-measures of reduction of natural weed population were necessary for successful environment agriculture. The most desirable and ideal environmentally sound agriculture in Daeho reclaimed saline area was performance of crop rotation, introduction of legume crops and green manure crops, and also, simultaneous management of crop production and animal husbandry for smooth flow of energy cycle within the closed Daeho ecosystem.
Agricultural automation has become more and more important by environmental change. The automation demands the highest technology due to the ever changing various conditions in agriculture system. In the paper, semi-autonomous pesticide spray robot system has been developed for rose farming in the glass house. The robot is in autonomous mode during pesticide spraying process driven on pipe rail. The robot is manually driven while moving from a rail to the next rail. The drive platform and autonomous operation control system are developed based on IT fusion technology. The pesticide spray system is also developed with nozzles and booms for precision mist spray system. Experimental data of nozzle test is also included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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