Sensing soil organic matter is crucial for precision farming and environment friendly agriculture. Near infra-red(NIR) was utilized to measure the soil organic matter. Multivariate calibration methods, including stepwise multiple linear regression(MLR), principal components recession(PCR) and partial least squares regression(PLS), were applied to soil spectral reflectance data to predict the organic matter content. The effect of soil particle size and water content was studied. The range of soil organic matter contents was from 0.5 to 11%. Near infrared (NIR) region from 700 to 2,500nm was applied. For uniform soil particle size, result had good correlation (R$\^$2/ = 0.984, standard error of prediction= 0.596). The effect of soil particle size could be eliminated with 1st order derivative of the NIR signal. However. moist soil had a little lower correlation. R$\^$2/ was 0.95 and standard error of prediction was 0.94% using the PLS method. The results showed the possibility of soil organic matter measurement using NIR reflectance on the field.
The runner system of the injection mould and the injection volume of the injection molding process greatly affect the quality of the produced part. The goal of this paper is the design of the runner system and the prediction of the injection volume for the injection moulding of a housing part of small-size air cleaner to improve the formability through the three-dimensional injection moulding analysis. The effects of the runner system of the mould on the injection moulding characteristics are investigated. From the results of the investigation, a proper design of the runner system with uniform filling characteristics and the minimized defect formation is obtained. In addition, the influence of the moving distance of the screw on filling characteristics, weldline formation and deformation characteristics is examined. From the results of the examination, an appropriate moving distance of the screw for the housing part of small-size air cleaner is estimated.
Identifying effective biomarkers for the diagnosis of male fertility is crucial for improving animal production and treating male infertility in humans. Ras-related proteins (Rab) are associated with morphological and motion kinematic functions in spermatozoa. Moreover, Rab2A, a Rab protein, is a possible male fertility-related biomarker. The present study was designed to identify additional fertility-related biomarkers among the various Rab proteins. First, the expression of Rab proteins (Rab3A, 4, 5, 8A, 9, 14, 25, 27A, and 34A) from 31 duroc boar spermatozoa was measured before and after capacitation; correlation between Rab protein expression and litter size was evaluated by statistical analysis. The results showed that the expression of Rab3A, 4, 5, 8A, 9, and 25 before capacitation and Rab3A, 4, 5, 8A, 9, and 14 after capacitation were negatively correlated with litter size. Moreover, depending on the cutoff values calculated by receiver operating curves, an increase in litter size was observed when evaluating the ability of the Rab proteins to forecast litter size. Therefore, we suggest that Rab proteins may be potential fertility-related biomarkers that could help select superior sires in the livestock industry.
멸치분말의 저장안정성을 알아보고자 80 mesh이상, 80-60 mesh, 60-40 mesh로 입자크기에 따라 분급하여 흡습특성을 조사하고 평형수분함량의 예측 모델식을 수립하였다. 평형수분함량은 수분활성도가 높아짐에 따라 빠르게 증가하는 양상이었으며, 높은 온도에서 낮은 함량을 나타내었다. 단분자층 수분함량은 BET식보다 GAB식이 더 높은 유의성을 보였으며 그 함량은 0.022-0.029 g $H_2O/g$ dry solid 였다. 수분활성도가 증가함에 따라 필요로 하는 흡습에너지가 낮아져 흡습엔탈피는 감소하여 흡습이 쉽게 이루어짐을 알 수 있었다. 등온흡습곡선의 적합도는 Kuhn 모델이 $R^2$ 0.94 이상으로 높은 적합도를 나타내었고, Halsey, Caurie, Oswin 모델순으로 적합도를 나타내었다. 흡습 중 평형상대습도 예측 모델을 수립하기 위해 온도와 수분활성도의 경우 일차함수, 시간의 경우 ln 함수가 높은 적합도를 보였으며, 수분활성도 예측모델식은 입자의 크기에 관계없이 상대습도와 시간으로 수립한 모델식의 적합도가 적절한 것으로 나타났다.
현재까지 발표된 크기효과법칙은 보통중량 콘크리트에 기반하고 있어 파괴특성이 다른 경량골재 콘크리트에서는 그 활용성이 의문시되고 있다. 따라서 이 연구에서는 콘크리트의 기건단위질량이 압축강도의 크기효과에 미치는 영향을 예측할 수 있는 모델을 개발하고 기존 연구결과들을 모아 데이터베이스화하였다. 그리고 비선형 파괴역학에 근거한 Ba${\check{z}}$ant와 Kim and Eo의 예측모델 및 이 연구에서 제안한 식에 대한 실험상수들을 결정한 후, 상호 비교 분석하였다. 그 결과, 콘크리트의 기건단위질량을 고려한 본 연구의 예측모델이 Ba${\check{z}}$ant와 Kim and Eo의 예측모델보다 경량골재 콘크리트에 대한 실험결과를 더 잘 예측하고 있음을 알 수 있었다.
Kim, You Gwang;Park, Eung Sik;Kim, Byung Chun;Lee, Suk Hoon;Lee, Seo Hyun
항공우주시스템공학회지
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제14권2호
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pp.50-56
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2020
In this study, we investigated whether long short-term memory (LSTM) can be used in the future to predict F10.7 index data; the F10.7 index is a space environment factor affecting atomic oxygen erosion. Based on this, we compared the prediction performances of LSTM, the Autoregressive integrated moving average (ARIMA) model (which is a traditional statistical prediction model), and the similar pattern searching method used for long-term prediction. The LSTM model yielded superior results compared to the other techniques in the prediction period starting from the max/min points, but presented inferior results in the prediction period including the inflection points. It was found that efficient learning was not achieved, owing to the lack of currently available learning data in the prediction period including the maximum points. To overcome this, we proposed a method to increase the size of the learning samples using the sunspot data and to upgrade the LSTM model.
본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 효율적인 Intra Prediction Angular 모드 결정 하드웨어 설계를 제안한다. Intra Prediction에서는 35가지 모드 중에서 최적의 모드를 결정한 후 예측하여 부호화 성능을 향상 시킨다. 하지만 35가지의 모드를 모두 처리하기 위해서는 많은 연산 복잡도와 처리시간이 요구된다. 그러므로 본 논문에서는 원본 영상 픽셀의 차이 값을 비교하여 Angular 모드를 효율적으로 결정하는 알고리즘을 적용한 하드웨어 설계를 제안한다. 효율적인 알고리즘의 사용을 통해 하드웨어 면적을 감소시켰다. 제안된 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, 65nm 공정으로 합성하였다. 합성 결과 14.9K개의 게이트로 구현되었고 최대 동작주파수는 2GHz이다.
복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R2 = 0.85, XGB가 R2 = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM2.5 예측 모델을 구축하였다.
This study aims to predict the particle size of blasted rock. For this purpose, Predicted particle sizes were compared with the measured particle sizes at the rock blasting sites, where various blasting patterns which controls the bench height, depth of blasted hole, burden, spacing etc were tested. the difference of mean fragment size between measured and predicted values was 0.11m.
A one dimensional time dependent acid rain model considering size distribution of aerosols and hydrometeors is developed to predict observed chemical and physical properties of precipitation. Temporal variations of anions and cations observed are predicted fairly well with acid rain model simulations. It is found that aerosol depletion rates are highly dependent on aerosol sizes under the assumption of Marshall - Palmer raindrop size distribution. Also, the aerosol depletion during the initial rain event largely influences on ion concentrations in rainwaters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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