• 한국작물학회지
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• 제68권4호
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• pp.304-312
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• 2023

본 연구에서는 LED 광원을 이용한 세대단축 시스템을 콩에 적용하기 위한 조건을 설정하고자 하였다. 생태형을 고려하여 선정한 12개 품종을 대상으로 광질, 광량, 그리고 토양 조건을 검토함으로써 콩에 최적화된 세대단축 시스템 프로토콜을 설정하는 것을 목표로 하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. 10시간의 단일 광 조건에서, 광질 1:1:1비율일 때, 광량이 400 PPFD에서 900 PPFD, 1,300 PPFD로 증가함에 따라 개화일수, 평균 절간장, 경장은 감소한 반면, 절수, 협수, 립수는 증가하였다. 2. 상토에서의 재배는 배양토에 비해 개체 별 절수, 협수, 립수가 50% 이상 증가하였다. 3. 광질에서 적색광의 비율이 증가한 2:1:1비율 조건은 1:1:1비율 조건과 비교하여 개화일수가 약 15일 이상 소요되는 것으로 나타났다. 4. 상기 조건에 따라 세대단축 시스템을 적용하였을 경우 모든 품종에서 약 30일 내외로 개화가 확인되었으며, 60일에서 70일 이내에 8립 이상의 종자 수확이 가능하였다. 5. 본 연구 결과로 구축된 세대단축 시스템을 적용한다면 연간 최대 6세대의 진전이 가능하며, 디지털 육종과 유전자 편집과 같은 현대적인 작물 육종 기술과의 결합을 통해 새로운 작물 개발을 가속화시킬 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권4호
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• pp.330-340
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• 2015

본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 -0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.71-78
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• 2017

최근 널리 보급되고 있는 태양광 발전소의 유지관리를 위해 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 unmanned aerial vehicle(UAV)기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 분석하는 것으로서 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 UAV 기반 RGB 센서를 이용하여 정사영상과 digital surface model(DSM) 자료를 구축하였으며, 이를 통해 태양광 셀의 발열 분석에 필요한 태양광 모듈 레이어를 생성하였다. 또한 태양광 모듈 레이어의 위치정확도를 평가하기 위해 virtual reference service(VRS) 측량을 이용하여 검정점에 대한 수평오차를 분석한 결과, 표준오차가 $dx={\pm}2.4cm$, $dy={\pm}3.2cm$로 높은 위치정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 태양광 셀의 발열 실험을 위해 고무패치를 설치한 후 UAV 열적외선 센서를 이용하여 발열이 생기는 고무패치의 위치를 효과적으로 분석할 수 있었다. 또한 고무패치 셀 비율과 UAV 열적외선 센서에 의한 셀 비율의 표준오차는 ${\pm}3.5%$로 나타났으며, 따라서 UAV 기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 효과적으로 분석할 수 있었다. 아울러 발열이 생기는 셀이 위치하고 있는 태양광 모듈의 코드를 자동으로 추출함으로서 효과적인 태양광발전소 유지보수가 가능하게 되었다.

• 감성과학
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• 제18권2호
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• pp.45-54
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• 2015

본 연구에서는 LED 광원에 대하여 재실자의 업무 효율성과 에너지 저감 효과를 알아보기 위한 실험을 실시하였다. 이를 위해 LED 광원의 특성인 펄 스 폭변조(PWM, pulse width modulation)와 조도(lux)를 제어하여 총 9가지의 다양한 조명환경을 구성하였다. LED 조명의 펄스변조 비율은 각각 R:G:B=1:1:1, R:G:B=4:1:5, R:G:B=8:7:7으로 하였으며, 조도는 각각 400 lx, 700 lx, 1000 lx 으로 설정하였다. 또한, 실내환경은 온도 $20{\sim}24^{\circ}C$, 습도 50~60%, 착의량 1 clo 로 설정하였다. 각각의 주어진 9개의 조명환경에서 업무 효율성과 에너지 소비에 대해 분석하였다. 업무 효율성 분석을 위해 오류검색수정 작업을 실시하였으며, 에너지 소비 분석을 위해 각 조명환경에서 누적 소비전력을 측정하였다. 제안한 조명환경을 통해 실험한 결과, 업무 효율성은 400 lx 보다 700 lx 이상에서 정확도 및 소요시간의 효율이 좋았으며, 소요시간의 경우 제안한 펄스변조 R:G:B=8:7:7 에서 가장 좋은 효율을 나타냈다. 또한, 각각의 조도에 대한 소비전력은 펄스변조 R:G:B=8:7:7 > RGB=1:1:1 > R:G:B=4:1:5의 순으로 낮게 나타났다. 따라서, 본 논문에서 제안한 펄스 폭 변조 효과가 업무효율성 및 에너지 저감에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.29-37
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• 2008

디스플레이 기술이 급격히 발전함과 동시에 디스플레이 종류 또한 다양해지면서 디스플레이의 화질평가에 대한 중요성이 대두되고 있다. 화질평가에는 명암비, 색재현율, 색온도 및 감마 특성 등 물리적인 측정에 의한 정량적인 평가 방법이 사용되어 왔지만, 최종적인 화질의 비교 평가는 관측자가 느끼는 주관적인 인지 화질에 의해 이루어진다. 이에 디스플레이가 가지고 있는 물리적 특성과 관측자가 느끼는 감성 화질 사이의 상관관계를 정립할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 Video Electronics Standards Association(VESA) Flat Panel Display Measurements(FPDM) version 2.0의 표준에 따른 측정을 통하여 모바일용 TFT-LCD와 AMOLED가 가지고 있는 색재현 특성-명암비, 기준 백색에 대한 색온도, 회색 계조의 색도 일관성 및 감마 특성, RGB 채널별 계조의 감마 특성, 디스플레이 장치의 색역 크기-을 객관적으로 비교 평가한다. 그 다음, 주요평가 항목을 중심으로 일반 관측자뿐만 아니라 색채 전공자에 의한 다양한 주관적 화질 평가를 수행하고, 이 평가 결과를 뒷받침 할 수 있는 정량적인 자료 및 근거를 제시한다. 이를 통해 화질 향상을 위해 색재현 관점에서 TFT-LCD와 AMOLED가 고려해야할 방향을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1025-1032
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• 2018

적설은 강수의 한 형태로 지표면에 쌓인 눈으로 정의되며 빙권의 가장 큰 단일 구성 요소로서 지구 표면과 대기 사이의 열 교환이나 전 지구 또는 지역적인 측면에서 지구의 에너지 수지 균형을 유지하는 중요한 역할을 하는 등 지구 표면 온도를 조절하는데 영향을 미친다. 그러나 적설은 인간의 접근이 어려운 지역에 주로 분포하기 때문에 위성을 활용한 적설 탐지가 활발히 수행되고 있으며 산림 지역의 적설 탐지는 구름과 적설의 구분 다음으로 중요한 과정이다. 따라서 본 연구는 기존 극 궤도 위성에서 산림 지역 적설 탐지에 활용하는 Normalized Difference Snow Index(NDSI) 및 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 정지궤도 위성에 적용하였으며, 산림 지역 외 영역은 적설의 분광 특징을 활용한 $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly 기법 및 NDSI를 활용하여 적설 탐지를 수행하였다. 본 연구에서 산출한 Snow Cover 자료와 Visible Infrared Imaging Radiometer(VIIRS) Snow Cover 자료를 활용해 간접 검증을 수행한 결과, Probability of Detection(POD)는 99.95%, False Alarm Ratio(FAR)는 16.63 %로 나타났다. Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) RGB 영상을 추가로 활용해 정성적 검증 또한 수행하였으며 수행 결과, VIIRS Snow Cover가 미탐지한 영역과 본 연구가 오탐지한 영역이 혼합되어 나타났다.

• 한국지구과학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-14
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• 2002

The land-cover of two regions of South and North Korea included in one Landsat TM scene was investigated by comparing different seasons and different band data over the multiple land-cover types. The relationships between the intensities of two bands in the 2-D plot are mainly linear in band2 versus band1 and band3 versus band1, polygonal sporadic in band5 versus band1 and band7 versus band1, and almost tri-polarized in band4 versus band3. The 2-D plot of band4/band3 shows the best capability to discriminate different main land-cover such as water, vegetation and dry soil. Some discriminations are not clear between city and dry field, or mountain and plain field in the scene of September. The digital number data of band4 from vegetated zones show stronger reflectance in September rather than April, while other band values tend to be lager in April than in September over each land-cover. NDVI presents high value in both regions in September. However the image of Wonsan area in April suggests weak vigor of vegetation in comparison with Cholwon area. Band ratios are very effective in eliminating the influence of the complex topography. The proper pairing of the band ratio improved the discrimination capability of the land-cover; band5/band2 for dry soil, band4/band3 for vegetation and band1/band7 for the water. The RGB combination of the three band ratio pairs showed the best results in the discrimination of the land-cover of Wonsan, Cholwon and even the Demilitarized Zone.

• 한국자원식물학회지
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• 제29권4호
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• pp.363-375
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• 2016

가락지나물은 장미과에 속하는 다년생 초본으로 potentillin, agrimoniin 등 생리활성물질은 한약재와 화장품 원재료로 이용되고 있다. 본 연구는 가락지나물의 재배 시 차광, 광질 및 화학적 elicitation에 따른 생육, 바이오매스, 엽록소함량, 생리활성물질 함량 축적효과를 조사하여 생산조건을 구명하고자 하였다. 온실에서 재배 중인 가락지나물을 각각 다른 차광조건[0% (200 μmol·m⁻²·s⁻¹), 35% (95 μmol·m⁻²·s⁻¹), 55% (65 μmol·m⁻²·s⁻¹), 75% (40 μmol·m⁻²·s⁻¹)]에서 60일간 재배한 결과, 엽록소 함량과 카로티노이드 함량은 35% 처리구에서 가장 높았으나 개체당 초장, 엽수와 바이오매스는 무차광구에서 가장 높은 것으로 조사되었다. 식물생장상 내(25 ± 2℃, 185 ± 3 μmol·m⁻²·s⁻¹)에서 형광등과 3가지 혼합광원 [red:white:blue(RWB) = 8:1:1, red:blue(RB) = 8:2, red:green:blue(RGB) = 8:1:1] 처리구에서 재배한 결과, RWB 처리구에서 생장, 바이오매스, 엽록소함량, 총 페놀화합물과 플라보노이드 함량이 높은 것으로 나타났다. DPPH 라디칼 소거능은 모든 처리구에서 높았으며, 특히 형광등과 RGB 처리구에서 가장 높았다. 화학적 elicitor (SA; salicylic acid, MeJA; methyl jasmonate)를 0, 50, 100, 200 μM 농도별로 처리한 결과, 무처리구와 MeJA 50 μM 처리구에서 초장, 엽병직경, 바이오매스가 높게 조사되었다. 또한 MeJA 50 μM 처리구의 생체중과 건체중이 높은 것으로 나타났다. SA 50 μM 처리구에서의 총 페놀화합물(33.20 ㎎·g DW⁻¹)과 플라보노이드 함량(7.18 ㎎·g DW⁻¹)은 높게 분석되었으나 DPPH 라디칼 소거능은 MeJA 200 μM 처리구(88.65%)에서 유의적으로 높게 나타났다. 본 연구를 통해 가락지나물의 높은 생장, 바이오매스, 기능성물질 함량을 얻기 위한 온실과 식물생장상 내 최적의 차광 및 광질조건을 구명하였으며, 화학적 elicitation 농도에 따른 생리활성물질 함량과 항산화도를 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제33권6호
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• pp.446-452
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• 2008

Machine vision system was used for analyzing leaf color disorders of tomato plants in a greenhouse. From the day when a few leave of tomato plants had started to wither, a series of images were captured by 4 times during 14 days. Among several color image spaces, Saturation frame in HSI color space was adequate to eliminate a background and Hue frame was good to detect infected disease area and tomato fruits. The processed image ($G{\sqcup}b^*$ image) by OR operation between G frame in RGB color space and $b^*$ frame in $La^*b^*$ color space was useful for image segmentation of a plant canopy area. This study calculated a ratio of the infected area to the plant canopy and manually analyzed leaf color disorders through an image segmentation for Hue frame of a tomato plant image. For automatically analyzing plant leave disease, this study selected twenty-seven color patches on the calibration bars as the corresponding to leaf color disorders. These selected color patches could represent 97% of the infected area analyzed by the manual method. Using only ten color patches among twenty-seven ones could represent over 85% of the infected area. This paper showed a proposed machine vision system may be effective for evaluating various leaf color disorders of plants growing in a greenhouse.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.83-92
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• 2020

A recent study to determine the fall is focused on analyzing fall motions using a recurrent neural network (RNN), and uses a deep learning approach to get good results for detecting human poses in 2D from a mono color image. In this paper, we investigated the improved detection method to estimate the position of the head and shoulder key points and the acceleration of position change using the skeletal key points information extracted using PoseNet from the image obtained from the 2D RGB low-cost camera, and to increase the accuracy of the fall judgment. In particular, we propose a fall detection method based on the characteristics of post-fall posture in the fall motion analysis method and on the velocity of human body skeleton key points change as well as the ratio change of body bounding box's width and height. The public data set was used to extract human skeletal features and to train deep learning, GRU, and as a result of an experiment to find a feature extraction method that can achieve high classification accuracy, the proposed method showed a 99.8% success rate in detecting falls more effectively than the conventional primitive skeletal data use method.