The main objective of this study was to develop and evaluate a model for estimating pigs weight using computer vision for improving the management in Korean swine farms in Korea. This research was carried out in two steps: 1) to find a model that relates the projection area with the weight of a pig; 2) to implement the model in a computer vision system mainly consisted of a monochrome CCD camera, a frame grabber and a computer system for estimating the weight of pigs in a non-contact, real-time manner. The model was developed under an important assumption there were no observable genetic differences among the pigs. The main results were: 1) The relationship between the projection area and the weight of pigs was W = 0.0569 ${\times}$ A - 32.585($R^2$ = 0.953), where W is the weight in kg; A is the projection area of a pig in $\textrm{cm}^2$; 2) The model could estimate the weight of pigs with an error less than 3.5%.
In this study, the estimating weight data of eight leading ships of Korea navy were processed by comparing with the final weight data of their incline test results statistically, and are analyzed as follows; The maximum criteria of the weight margins of Korea naval ship in the preliminary and detailed design phases seem to be appropriate values, but the minimum criteria would be advisable to update more reasonable values. And, the limitation that the acceptable deviation of lightship weight should be 10 % of the lightship weight on a naval ship's ROC(Required Operational Capabilities) is recommended to be prohibited, because it comes from the weight estimation which has considerable uncertainty and it may also drop off design flexibility. Finally, the SWBS(Ship Work Breakdown System) groups which have larger deviation values in the estimating weight of naval ships are necessary to improve their accuracies, and to upgrade their weight database continuously.
The purpose of this study is to construct a flatfish outlook model that is consistent with the "Fisheries outlook" monthly publication of the fisheries outlook center of the Korea Maritime Institute (KMI). In particular, it was designed as a partial equilibrium model limited to flatfish items, but a model was constructed with a dynamic ecological equation model (DEEM) system, considering biological breeding and shipping times. Due to limited amounts of monthly data, the market equilibrium price was calculated using a recursive model method as the inverse demand. The main research results and implications are as follows. As a result of estimating young fish inventory levels, the coefficient of the young fish inventory in the previous period was estimated to be 0.03, which was not statistically significant. Because there is distinct seasonality, when estimating the breeding outcomes, the elasticity of breeding in the previous period was found to exceed 0.7, and it increased more as the weight of the fish increased, in addition, the shipment coefficient gradually increased as the weight increased, which means that as the fish weight increased, the shipment compared to the breeding volume increased. When estimating shipments, the elasticity of breeding in previous period was estimated to respond elastically as the weight increases. The price flexibility coefficient of the total supply was inelastically estimated to be -0.19. Finally, according to a model predictive power test, the Theil U1 was estimated to be very low for all of the predictors, indicating excellent predictive power.
In comparison with ordinary or heavy-weight concrete, light-weight air void concrete has the good aspects in optimizing super tall structure systems for the process of design considering wind load and seismic load by lightening total dead load of buildings and reducing natural resources used. Light-weight air void concrete has excellent properties of heat and sound insulating due to its high amount porosity of air voids. So, it has been used as partition walls and the floor of Ondol which is the traditional Korean floor heating system. Under the condition of which the supply of light-weight aggregates are limited, the development of light-weight concrete using air voids is highly required in the aspects of reduced manufacturing prices and mass production. In this study, we investigated the physical properties and thermal behaviors of specimens that applied different mixing ratios of foaming agent to evaluate the possibility of use in the structural elements. We proposed the estimating equation for compressive strength of each mix having different ratio of foaming agent. We also confirmed that the density of cement matrix is decreased as the mixing amount of foaming agent increase up to 0.6% of foaming agent mixing ratio which was observed by SEM. Based on porosity and compressive strength of control mortar without foaming agent, we built the estimating equations of compressive strength for mortars with foaming agent. The upper limit of use in foaming agent is about 0.6% of the binder amount. Each air void is independent, and size of voids range from 50 to $100{\mu}m$.
Magnetic Levitation System(MLS) levitates a steel ball to the desired position in the gravity field using electromagnetic force. MLS consists of light sensor to measure the position of steel ball and an electromagnet to control the position of the ball, that composes a feedback control system. This work does not use a steel ball with constant mass but variable mass steel balls as magnetic levitation targets. Differential equation of electric circuit for electromagnet and motion equation of the movement of steel ball are derived for modeling nonlinear system, that will be linearized at the nominal operating point. We propose a digital control that can levitate a steel ball of which weight is not known for ED-4810 system. Algorithm for estimating ball weight and feedback control are implemented in digital scheme under pentium PC equiped with A/D and D/A converter, ACL-8112, using C-language. Simulation and experimental results are given to show the usefulness of the proposed controller.
This paper suggests a position estimating algorithm using mono vision system with projective geometry method. Generally, 3-D information can not be easily extracted from mono vision system which is taken by a camera at a specific point. But this defect is overcome by adopting model-based image analysis and selecting lines and points on the ground as natural landmarks. And this paper suggests a method that estimates position from many natural landmarks by distance error weight function.
Objective: The objective of this study was to develop a model for estimating the carcass weight of Hanwoo cattle as a function of body measurements using three different modeling approaches: i) multiple regression analysis, ii) partial least square regression analysis, and iii) a neural network. Methods: Data from a total of 134 Hanwoo cattle were obtained from the National Institute of Animal Science in South Korea. Among the 372 variables in the raw data, 20 variables related to carcass weight and body measurements were extracted to use in multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network to estimate the cold carcass weight of Hanwoo cattle by any of seven body measurements significantly related to carcass weight or by all 19 body measurement variables. For developing and training the model, 100 data points were used, whereas the 34 remaining data points were used to test the model estimation. Results: The R2 values from testing the developed models by multiple regression, partial least square regression, and an artificial neural network with seven significant variables were 0.91, 0.91, and 0.92, respectively, whereas all the methods exhibited similar R2 values of approximately 0.93 with all 19 body measurement variables. In addition, relative errors were within 4%, suggesting that the developed model was reliable in estimating Hanwoo cattle carcass weight. The neural network exhibited the highest accuracy. Conclusion: The developed model was applicable for estimating Hanwoo cattle carcass weight using body measurements. Because the procedure and required variables could differ according to the type of model, it was necessary to select the best model suitable for the system with which to calculate the model.
Jung, Dae-Hyun;Park, Soo Hyun;Han, Xiong Zhe;Kim, Hak-Jin
Journal of Biosystems Engineering
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제40권1호
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pp.89-93
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2015
Purpose: Machine vision-based image processing methods can be useful for estimating the fresh weight of plants. This study analyzes the ability of two different image processing methods, i.e., morphological and pixel-value analysis methods, to measure the fresh weight of lettuce grown in a closed hydroponic system. Methods: Polynomial calibration models are developed to relate the number of pixels in images of leaf areas determined by the image processing methods to actual fresh weights of lettuce measured with a digital scale. The study analyzes the ability of the machine vision- based calibration models to predict the fresh weights of lettuce. Results: The coefficients of determination (> 0.93) and standard error of prediction (SEP) values (< 5 g) generated by the two developed models imply that the image processing methods could accurately estimate the fresh weight of each lettuce plant during its growing stage. Conclusions: The results demonstrate that the growing status of a lettuce plant can be estimated using leaf images and regression equations. This shows that a machine vision system installed on a plant growing bed can potentially be used to determine optimal harvest timings for efficient plant growth management.
The conventional urodynamic monitoring is fulfilled by artificially filling a bladder with saline. Generally. it is difficult to evaluate the physiological functions of the storage and voiding of a bladder. With this aim, we constructed an ambulatory urodynamic monitoring (AUM) system and proposed a novel method estimating abdominal pressure by measuring bio-impedance variations. Our system was clinically evaluated for 10 patients. It turned out to be that as the intensity of the abdomen contraction increased, the amplitude of bio-impedance signal and the RMS value of EMG increased more as compared to those who observed during the rest mode. Also, we determined the optimum electrode pair for estimating the abdominal pressure using bio-impedance method and consequently compared with the conventional methods. Because impedance changes differ from a weight, a height, contractile force, volume of muscle and blood other or whatever of individuals, it was quantified in terms of impedance change, correlation coefficient and SNR Our results showed the optimum electrode pair (1,9) which could detect impedance changes due to the increase of the intensity in the abdominal pressure. The correlation coefficient and quadratic function between the RMS values of EMG and the impedance changes were 0.87 and $y=0.0014x^2+0.0620x+0.6958$, respectively. Thus, our system demonstrated that the abdominal pressure could be measured noninvasively and conveniently by simply estimating bio-impedance values. We propose that this optimum electrode configuration would be useful for the future studies involving the handy measurements of abdominal pressure with our suggested ambulatory urodynamics monitoring system.
Value-based requirements engineering process, called The ViRE(Value-Innovative Requirement Engineering) was suggested to create an uncontested market using ERRC(Eliminate, Reduce, Raise, Create) requirements analysis. But ViRE did not provides a quantitative data analysis method for ERRC decision so as to make objective decisions for customers. In this paper, to solve this problem, we suggest a quantitative ERRC analysis method by estimating requirements cost. Our method defines user requirements and decides their weight. Then, it makes quality level table for all the identified requirements and function modules and estimate implementation cost based on their quality levels. Finally, assess each requirement's impact and then evaluate ERRC value. We could get the more objective ERRC values by evaluate the requirement weight. functional module weight, and implementation cost. And we proved the efficiency of our model by a case study, smart student ID system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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