본 실험은 원유 등급제 실시 이후(1993년 6월), 원유의 유질 개선 실태를 파악하고자 실시하였다. 본 실험을 통하여 제주산 시유를 비롯한 유제품의 청정 고품질 이미지 화산과 국제 자유 도시 계획 수립을 위한낙농 산업 육성 자료로 활용코자 제주산 원유의 화학적 조성과 미생물학적 품질을 조사 분석하였다. 착유시설은 등급제 실시 이후 많이 개선되었고 또한 타도와의 비교에서도 많이 개선되었다. 전착유 실시 및 예냉기 설치와 자가 노동력 비율은 높았으나, 체세포수와 관련이 깊은 유방염 정기 검사 실시 농가 비율은 낮았다. 세균수 등급은 1등급A 출현율이 80.64%로 실시 이전에 비해 많이 개선되었고, 여름철에는 세균이 많이 검출되었으나, 전국 평균치와 별 차이가 없었다. 체세포는 1등급이 38.5%, 2등급이 32.0%로 여름철에 체세포수가 많았으며, 전국 평균치를 약간 상회하는 수준이었다. 일반 성분에서 년평균 지방 함량이 3.90%로 실시 이전보다 향상되었으며, 여름철에 낮았고, 전국 수준과 비슷하였다.
현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.607-614
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1996
A computer vision based automatic intelligent sorting system for dried oak mushrooms has been developed. The developed system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, two sets of computer vision system for grading , and computer with digital I/O board for PLC interface, and pneumatic actuators for the system control. Considering the efficiency of grading process and the real time on-line system implementation, grading was done sequentially at two consecutive independent stages using the captured image of either side. At the first stage, four grades of high quality categories were determined from the cap surface images and at the second stage 8 grades of medium and low quality categories were determined from the gill side images. The previously developed neuro-net based mushroom grading algorithm which allowed real time on-line processing was implemented and tested. Developed system revealed successful performance of sorting capability of approximate y 5, 000 mushrooms/hr per each line i.e. average 0.75 sec/mushroom with the grading accuracy of more than 88%.
In Korea, groundwater quality is monitored through National Groundwater Quality Monitoring Network (NGQMN) administered by Ministry of Environment. For a given contaminant, compliance to groundwater quality standards is assessed on a annual basis by monitoring the number of incidents that concentration exceeds the regulatory limit. However, this approach provides only a fractional information about groundwater quality degradation, and more crucial information such as location and severity of the contamination cannot be obtained. For better groundwater quality management on a watershed, a more spatially informative and intuitive method is required. This study presents two statistical methods to convert point-wise monitoring data into information on groundwater quality status of a watershed by using a proposed grading scale. The proposed grading system is based on readily available reference standards that classify the water quality into 4 grades. The methods were evaluated with NO3-, Cl-, and total coliform data in Geum River basin. The analyses revealed that groundwater in most watersheds of Geum River basin is good for domestic or/and drinking with no treatment. But, there was notable quality degradation in Bunam seawall and So-oak downstream standard watersheds contaminated by NO3- and Cl-, respectively.
Comprehensive data collection was carried out between 2001-2006 to investigate the concentration levels of chlorophyll-a, nutrients (DIN and DIP), and COD for surface waters of Korean coastal areas. A statistical analysis of these parameters was carried out on the basis of the frequency distribution of their concentration. Furthermore, the numeric grading for chlorophyll-a, DIN, DIP, and COD concentrations were derived statistically from the normalized frequency distribution of log-transformed data. The statistical grading clearly reflects the water quality characteristics of three Korean coastal water bodies (Western, Southern and Eastern coastal zones), which indicate common environmental and ecological characteristics. So, this study could provide useful information to set up the guideline for water quality assessment of Korean coasts.
In Korea, quality evaluation of dried oak mushrooms are done first by classifying them into more than 10 different categories based on the state of opening of the cap, surface pattern, and colors. And mushrooms of each category are further classified into 3 or 4 groups based on its shape and size, resulting into total 30 to 40 different grades. Quality evaluation and sorting based on the external visual features are usually done manually. Since visual features of mushroom affecting quality grades are distributed over the entire surface of the mushroom, both front (cap) and back (stem and gill) surfaces should be inspected thoroughly. In fact, it is almost impossible for human to inspect every mushroom, especially when they are fed continuously via conveyor. In this paper, considering real time on-line system implementation, image processing algorithms utilizing artificial neural network have been developed for the quality grading of a mushroom. The neural network based image processing utilized the raw gray value image of fed mushrooms captured by the camera without any complex image processing such as feature enhancement and extraction to identify the feeding state and to grade the quality of a mushroom. Developed algorithms were implemented to the prototype on-line grading and sorting system. The prototype was developed to simplify the system requirement and the overall mechanism. The system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, a set of computer vision system with lighting chamber, one chip microprocessor based controller, and pneumatic actuators. The proposed grading scheme was tested using the prototype. Network training for the feeding state recognition and grading was done using static images. 200 samples (20 grade levels and 10 per each grade) were used for training. 300 samples (20 grade levels and 15 per each grade) were used to validate the trained network. By changing orientation of each sample, 600 data sets were made for the test and the trained network showed around 91 % of the grading accuracy. Though image processing itself required approximately less than 0.3 second depending on a mushroom, because of the actuating device and control response, average 0.6 to 0.7 second was required for grading and sorting of a mushroom resulting into the processing capability of 5,000/hr to 6,000/hr.
The government is enacted "Housing Performance Grading Indication System" from qualitative housing supply policy and performance of housing under the background of looking for new plan to secure good housing stock and housing performance. This system consists of 5 main performance section, 14 performance categories and 20 detailed performance items. 5 main performance parts are sound insulation related grading(Light-weight impact sound insulation, heavy-weight floor impact sound insulation, noise emission in bathroom, airborne sound insulation for wall between units), Long-life housing related grading(flexibility, remodeling & maintenance, durability), environment related grading(landscape, indoor air quality and ventilation, energy performance), Living environment related grading(common resident facilities such as playground and consideration for the socially underprivileged such as the aged), Fire fire prevention grading(fire fire prevention). The purpose of this research is to analyze characteristics and assessment results of 20 detailed performance items on "Housing Performance Grading Indication System" which was enforced 240 cases from Jan 9th, 2006 to Sep 30th, 2010. The analysis of approval condition of detailed performance items will be important comments for understanding the current domestic level and development of technology.
The tidal flats of Korea today have reduced by 40% in size compared to 1964. To manage this important habitat properly, development of well-organized and nationwide-applicable grading systems is required. There have been several assessment systems proposed previously in Korea, but they are critically flawed in that selected biological indicators are not adequate and grading criteria are obscure and arbitrary. We reviewed the indicators used in these previous evaluation systems (e.g., diversity indices, quantity and quality of benthic macrofauna, halophytes, water birds, etc.) and subsequently proposed new indicators and an improved grading scheme. For the quantitative assessment of macrobenthic community, biomass reflecting production and ecosystem function is recommended over density, which is much less discriminatory among habitats. Of biodiversity indices used, within-, between-habitat and regional biodiversity indices that accurately reflect sampling efforts are suggested. In addition, we proposed to include species rarity, ecosystem engineers, and the ecological quality index ISEP (Inverse function of Shannon-Wiener Evenness Proportion). As for halophytes, their low spatial coverage on benthic habitat suggests that their presence can be used as an ecological indicator of benthic habitat, regardless of their protective status. We stress the need to introduce 1) quantile approach for quantitative indicators (e.g., diversity, biomass, etc.) in relation to grading, 2) presence-absence approach for spatial or aggregate indicators (e.g., boundaries of halophytes and feeding ground of water birds) and 3) benthic habitat mapping that combines all of these indicators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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