Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.4
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pp.1-10
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2019
Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantage of acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yield distribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were taken at the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlations between the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derived vegetation indices($R^2=0.70$ in Sindongjin, $R^2=0.92$ in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost and higher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study a variety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with research on preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.
Four-dimensional response surface methodology was used for optimizing preparation conditions and monitoring sensory quality of instant rice gruel prepared using oyster mushroom and brown rice. Water absorption time of brown rice and glutinous rice to prepare instant rice gruel were 50 hr at $5^{\circ}C\;and\;1\;hr\;at\;20^{\circ}C$, respectively. The optimum conditions predicted for each corresponding sensory properties of instant rice gruel were 47.58% (rate of brown rice in water-absorbed brown and glutinous rice), 569.68 mL (content of solution) and 52.40 min (heating time at $120^{\circ}C$) in viscosity of instant rice gruel, 47.15%, 568.49 mL and 53.04 min in taste of instant rice gruel, 44.06%, 558.54 mL and 53.84 min in mouth-feel of instant rice gruel, and 46.20%, 561.64 mL and 51.60 min in overall acceptance of instant rice gruel, respectively. The optimum conditions, which satisfy all sensory properties of rice gruel, were 44%, 620 mL and 56 min in rate of brown rice in water-absorbed brown and glutinous rice, content of solution and heating time, respectively. Sensory scores predicted at the optimum conditions were in good agreement with experimental sensory scores.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.11a
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pp.301-305
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2005
This paper introduces a novel technique to detect and isolate the failures of multiple actuators connected to a system. Failure of actuator considered in this study could be any type of erroneous input that is different from commanded one. The interaction matrix technique allows the development of input-output equations that are only influenced by one target input. These input-output equations serve as an effective toot to monitor the integrity of each actuator regardless of the status of the other actuators. The method is capable of real-time actuator failure detection and isolation under any type of input excitation. The laboratory experiment using 8-bay NASA truss structure verifies the feasibility of the proposed method.
Pedraza, Luz Adriana;Bautista, Jessica;Uribe-Velez, Daniel
The Plant Pathology Journal
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v.34
no.5
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pp.393-402
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2018
Rice world production is affected due to the growing impact of diseases such as bacterial panicle blight, produced by Burkholderia glumae. The pathogen-induced symptoms include seedling rot, grain rot and leafsheath browning in rice plants. It is currently recognized the entrance of this pathogen to the plant, from infected seeds and from environmental sources of the microorganism. However, it is still not fully elucidated the dynamics and permanence of the pathogen in the plant, from its entry until the development of disease symptoms in seedlings or panicles. In this work it was evaluated the infection of B. glumae rice plants, starting from inoculated seeds and substrates, and its subsequent monitoring after infection. Various organs of the plant during the vegetative stage and until the beginning of the reproductive stage, were evaluated. In both inoculation models, the bacteria was maintained in the plant as an endophyte between $1{\times}10^1$ and $1{\times}10^5cfu$ of B. $glumae.g^{-1}$ of plant throughout the vegetative stage. An increase of bacterial population towards initiation of the panicle was observed, and in the maturity of the grain, an endophyte population was identified in the flag leaf at $1{\times}10^6cfu$ of B. $glumae.g^{-1}$ fresh weight of rice plant, conducting towards the symptoms of bacterial panicle blight. The results found, suggest that B. glumae in rice plants developed from infected seeds or from the substrate, can colonize seedlings, establishing and maintaining a bacterial population over time, using rice plants as habitat to survive endophyticly until formation of bacterial panicle blight symptoms.
The aim of this study was to investigate changes in 7 nutritional components (fatty acid, protein, fat, ash, total dietary fiber (TDF), $\gamma$-aminobutyric acid (GABA), and $\gamma$-oryzanol) of paddy rice (PR) and brown rice (BR) throughout the germination process, as measured at different shoot lengths (10 mm, 20 mm, and 30 mm). With the increase of shoot length, the nutritional components' concentrations increased, as compared to the concentrations measured before germination. Moreover, BR exhibited higher GABA, $\gamma$-oryzanol, and protein than PR. Among the components, TDF, GABA, and $\gamma$-oryzanol showed significant concentration differences throughout germination, while the others exhibited only slight variations. In particular, GABA and $\gamma$-oryzanol were predominantly increased in grains of 10 mm shoot length. These compounds might prove to be important factors from germinated rice. Additionally, the germinated cultivar 'Keunnun' might also prove to be a very important food source, owing to its high GABA and $\gamma$-oryzanol contents. These results suggest that variations in nutritional components related to the increase of shoot length may prove to be important when considering the beneficial aspects of rice on human health.
DNA uptake in dry embryos of rice by DNA imbibition was detected by monitoring the expression of chimeric vectors. The selective markers of expression vectors used were ${\beta}-glucuronidase$ ronidase (GUS) and hygromycin phosphotransferase (HPT) genes under the control of CaMV35 S promoter. Frequency of transient expression of the foreign gene was generally 30-50% varying according to the types of vectors and rice cultivars. Dot blot analysis and DNA sequence analysis of inverse polymerase chain reaction products showed that selected rice in hygromycin B (HmB) medium had HPT gene and CaMV35S promoter DNA sequence in genomic DNA of rice. To investigate what ratio of rice having two marker genes simultaneously as rice embryos imbibed the vector DNA having two HPT and GUS gene, transform ants selected in lImB medium were subjected to PCR for GUS gene. It was shown that about 90 percentage of surviving ones in HmB medium had GUS gene.S gene.
Seo, Youngwook;Lee, Ahyeong;Kim, Bal-Geum;Lim, Jongguk
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.3
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pp.633-644
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2020
Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1st and 2nd derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.3
no.1
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pp.37-43
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2001
Crop status monitoring and yield prediction at higher spatial resolution is a valuable tool in various decision making processes including agricultural policy making by the national and local governments. A prototype crop forecasting system was developed to project the size of rice crop across geographic areas nationwide, based on daily weather pattern. The system consists of crop models and the input data for 1,455 cultivation zone units (the smallest administrative unit of local government in South Korea called "Myun") making up the coterminous South Korea. CERES-rice, a rice crop growth simulation model, was tuned to have genetic characteristics pertinent to domestic cultivars. Daily maximum/minimum temperature, solar radiation, and precipitation surface on 1km by 1km grid spacing were prepared by a spatial interpolation of 63 point observations from the Korea Meteorological Administration network. Spatial mean weather data were derived for each Myun and transformed to the model input format. Soil characteristics and management information at each Myun were available from the Rural Development Administration. The system was applied to the forecasting of national rice production for the recent 3 years (1997 to 1999). The model was run with the past weather data as of September 15 each year, which is about a month earlier than the actual harvest date. Simulated yields of 1,455 Myuns were grouped into 162 counties by acreage-weighted summation to enable the validation, since the official production statistics from the Ministry of Agriculture and Forestry is on the county basis. Forecast yields were less sensitive to the changes in annual climate than the reported yields and there was a relatively weak correlation between the forecast and the reported yields. However, the projected size of rice crop at each county, which was obtained by multiplication of the mean yield with the acreage, was close to the reported production with the $r^2$ values higher than 0.97 in all three years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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