Purpose: A water-spraying type automatic glochids removal system for cactus (Opuntia humifusa) stem was developed, and its performance was evaluated. The system was developed to reduce intensive human labor in removing glochids from cactus stem skin without inducing damage prior to further processing into value-added products. Methods: The developed system consists of conveyor and water-spraying systems. The conveyor system delivers cactus stems through water-spraying compartments and finally to a collecting box. In order to remove the glochids, rotating nozzles spray water over all areas (i.e., front and back faces and sides) of the cactus skin under controlled water pressure. Operating conditions such as conveyor speed, water pressure, angle of water-spraying nozzles, distance between conveyor belt and rotating nozzles, and angle of cactus flipping slide were adopted from our previous study and applied on the system design and manufacturing. The performance of glochids removal was evaluated by counting the number of glochids on the cactus stem before and after processing on the system. Results: The developed system performed efficiently and effectively under the pre-studied operating conditions except for the angle of cactus flipping slide. The new system had a glochids removal ratio of 94.1% without damaging the cactus skin. Considering the original number (approximately 30-60) of glochids, the remaining number was low (1-4), and most of them were found at the side edge of the cactus stem. This system can remove glochids from 360 cactus stems in 1 hr regardless of cactus size. Conclusions: The performance of the new system in glochids removal without damaging cactus skin is superior to any other existing device (i.e., brush type, rubber-friction type, and agitation type). The system is expected to be applied in cactus (O. humifusa) processing facilities.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.530-532
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2018
Digital imaging equipment has been used for a variety of purposes in a wide range of society and has become an important element of the fourth industrial revolution. However, there are various causes of noise in the process of transmitting / receiving data and processing of the equipment, thus affecting the accuracy and reliability of the equipment. In this paper, we propose an image restoration algorithm based on pixel range set by standard deviation to effectively remove Salt and Pepper noise. In the conventional methods, the performance degrades in the edge and high frequency components of the image. However, the proposed method has better noise reduction performance than the conventional method by performing the noise elimination considering the image boundary. It has confirmed that the performance of such PSNR and magnified image, the experimental results showed that the proposed algorithm superior compared to existing methods.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.3
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pp.327-332
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2019
Today's scientists try to remove heavy metals with many new technologies such as phytoremediation. One of the best cutting edge technologies is developing transgenic plants to remove certain heavy metal in soil. I constructed the transformation vector expressing T. goesingense Metal Transport Protein1 gene and TgMTP1: GFP genes. The transgenic plants were selected and confirmed the transformed genes into Arabidopsis thaliana genome. Expression was confirmed in several parts in Arabidopsis cells, tissues and organs. When TgMTP1 overexpressing Arabidopsis thaliana were subjected, transgenic plants showed higher heavy metal tolerance than non-transgenic. For further study I selected the transgenic plant lines with enhanced tolerance against four different heavy metals; Zn, Ni, Co, Cd. The accumulation of these metals in these plants was further analyzed. The TgMTP1 overexpressing Arabidopsis thaliana plant of selected lines are resistant against heavy metals. This plant is characterized by the expression of the MTP1 gene accumulating heavy metal in the vacuole and being simultaneously expressed on the plasma membrane. In conclusion, these plants may be used in plant purification applications, and as a plant with increased tolerance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.4
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pp.474-480
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2020
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, many new technologies are being utilized. In particular, video signals are used in various fields. However, when transmitting and receiving video signals, salt and pepper noise and additive white Gaussian noise (AWGN) occur for multiple reasons. Failure to remove such noise when performing image processing can cause problems. Generally, filters such as CWMF, MF, and AMF remove noise. However, these filters perform somewhat poorly in the high-density noise domain and cause smoothing, resulting in slightly lower retention of the edge components. In this paper, we propose an algorithm by effectively eliminating salt and pepper noise using a modified weight filter using standard deviation. In order to prove the noise reduction performance of the proposed algorithm, we compared it with the existing algorithm using PSNR and magnified images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2474-2479
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2011
As society has developed rapidly toward a highly advanced digital information age, a multimedia communication service for acquisition, transmission and storage of image data as well as voice has being commercialized. However, image data is always corrupted by various noises during image processing, so researches for removing noises have been continued until now. In this paper, in order to remove impulse noise we proposed modified adaptive switching median filter that consists of two stages: noise detection and noise removal. Proposed algorithm only processes noise pixels and these noise pixels are replaced by filter output, so proposed algorithm performs well not only removes noise but also preserves edge information. Also we compare existing methods using PSNR(peak signal to noise ratio) as the standard of judgement of improvement effect and choose conventional algorithms to compare with our proposed method.
The uniform motion blur removing algorithm of Cho et al. has the problem that the edge region of the image cannot be restored clearly. We propose the effective algorithm to overcome this problem by using shock filter that reconstructs a blurred step signal into a sharp edge, and convolutional neural network (CNN) that learns by extracting features from the image. Then uniform motion blur kernel is estimated from the latent sharp image to remove blur in the image. The proposed algorithm improved the disadvantages of the conventional algorithm by reconstructing the latent sharp image using shock filter and CNN. Through the experimental results, it was confirmed that the proposed algorithm shows excellent reconstruction performance in objective and subjective image quality than the conventional algorithm.
In this paper, we propose a text extraction method by pattern analysis on contour for effective text detection in image. Text extraction algorithms using edge based methods show good performance in images with simple backgrounds, The images of complex background has a poor performance shortcomings. The proposed method simplifies the color of the image by using K-means clustering in the preprocessing process to detect the character region in the image. Enhance the boundaries of the object through the High pass filter to improve the inaccuracy of the boundary of the object in the color simplification process. Then, by using the difference between the expansion and erosion of the morphology technique, the edges of the object is detected, and the character candidate region is discriminated by analyzing the pattern of the contour portion of the acquired region to remove the unnecessary region (picture, background). As a final result, we have shown that the characters included in the candidate character region are extracted by removing unnecessary regions.
Precise image-to-image registration is required to process multi-sensor data together. The purpose of this paper is to develop an algorithm that register between high-resolution optical and SAR images using linear features. As a pre-processing step, initial alignment was fulfilled using manually selected tie points to remove any dislocations caused by scale difference, rotation, and translation of images. Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on their similarity. Outliers having larger geometric differences than general matching points were eliminated. The remaining points were used to construct a new transformation model, which was combined the piecewise linear function with the global affine transformation, and applied to increase the accuracy of geometric correction.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.115-121
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2017
The efficiency of railway track cleaning vehicle for eliminating fine particulate matter (PM10 and PM2.5) in a subway tunnel depends strongly on the structure of the air blowing and suction system installed under the train. To increase the efficiency of underbody suction system, this paper proposes a novel method to use the Coanda effect for the air blower and dust suction module. In particular, through Computational Fluid Dynamics (CFD) analysis, the flow control device induced by the Coanda effect enables an increase in the overall flow velocity and to stabilize the flow distribution of the suction module at a control angle of $90^{\circ}$. In addition, the flow velocity drop at the edge of the air knife-type blower can be improved by placing small inserts at the edge of the blower. Those 4 modular designs of the dust suction system can help remove the dust accumulated on the track and tunnel by optimizing the blowing and suction flows.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.4
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pp.399-407
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2002
In this paper, a novel algorithm is proposed to reduce the blocking artifacts of block-based coded images by using block classification and MLP. In the proposed algorithm, we classify the block into four classes based on a characteristic of DCT coefficients. And then, according to the class information of neighborhood block, adaptive neural network filter is performed in horizontal and vertical block boundary. That is, for smooth region, horizontal edge region, vertical edge region, and complex region, we use a different two-layer neural network filter to remove blocking artifacts. Experimental results show that the proposed algorithm gives better results than the conventional algorithms both subjectively and objectively.
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