Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.30
no.3
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pp.182-188
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1994
In recent years, navigational and fisheries instruments are rapidly advancing. Especially data processing. data transferring and data interchange throughout the digital signals has been in high progress. Even though the ship's heading is also provided by a gyro-compass, an electro-magnetic compass studying by us currently is easy to issue adequate data to instruments requiring the information for the ship's heading. especially in small fishing boats. As the main element of the electro-magnetic compass is a three-axis magnetic sensors, the developing of the high performance sensor is in highly necessity in the beginning. This paper describes on the development of electro-magnetic compass of three-axis fixed type by using three-axis detection new type magnetic sensor without gimbals. even though usual electro-magnetic compass have to need necessarily a gimbal system in order to keep horizontal condition of the compass.
Kim, Gyu-Hyeon;Lee, Jihong;Lee, Phil-Yeob;Kim, Ho Sung;Lee, Hansol
The Journal of Korea Robotics Society
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v.15
no.1
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pp.16-23
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2020
This paper describes an alignment algorithm that estimates the initial heading angle of AUVs (Autonomous Underwater Vehicle) for starting navigation in a sea area. In the basic dead reckoning system, the initial orientation of the vehicle is very important. In particular, the initial heading value is an essential factor in determining the performance of the entire navigation system. However, the heading angle of AUVs cannot be measured accurately because the DCS (Digital Compass) corrupted by surrounding magnetic field in pointing true north direction of the absolute global coordinate system (not the same to magnetic north direction). Therefore, we constructed an experimental constraint and designed an algorithm based on extended Kalman filter using only inertial navigation sensors and a GPS (Global Positioning System) receiver basically. The value of sensor covariance was selected by comparing the navigation results with the reference data. The proposed filter estimates the initial heading angle of AUVs for navigation in a sea area and reflects sampling characteristics of each sensor. Finally, we verify the performance of the filter through experiments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.1
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pp.66-73
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2016
An Inertial Measurement Unit (IMU)-based Attitude and Heading Reference System (AHRS) can calculate attitude and heading information with long-term accuracy and stability by combining gyro, accelerometer, and magnetic compass signals. Motivated by this characteristic of the AHRS, this paper presents a Motion-Tracking and Localization (MTL) method for a person or walking robot using multi-AHRSs. Five AHRSs are attached to the two calves, two thighs, and waist of a person/walking robot. Joints, links, and coordinate frames are defined on the body. The outputs of the AHRSs are integrated with link data. In addition, a supporting foot is distinguished from a moving foot. With this information, the locations of the joints on the local coordinate frame are calculated. The experimental results show that the presented MTL method can track the motion of and localize a person/walking robot with long-term accuracy in an infra-less environment.
This paper presents a hybrid navigation system for AUV to locate its position precisely in rough sea. The tracking system is composed of various sensors such as an inclinometer, a tri-axis magnetometer, a flow meter, and a super short baseline(SSBL) acoustic position tracking system. Due to the inaccuracy of the attitude sensors, the heading sensor and the flowmeter, the predicted position slowly drifts and the estimation error of position becomes larger. On the other hand, the measured position is liable to change abruptly due to the corrupted data of the SSBL system in the case of low signal to noise ratio or large ship motions. By introducing a sensor fusion technique with the position data of the SSBL system and those of the attitude heading flowmeter reference system (AHFRS), the hybrid navigation system updates the three-dimensional position robustly. A Kalman filter algorithm is derived on the basis of the error models for the flowmeter dynamics with the use of the external measurement from the SSBL. A failure detection algorithm decides the confidence degree of external measurement signals by using a fuzzy inference. Simulation is included to demonstrate the validity of the hybrid navigation system.
Two dimensional non-parametric model using daily mean temperature and daylength as predictor variables was established and daily developmental rates (DVR) for the period of seedling emergence to heading were estimated for 26 rice cultivars by using data from field direct seeding dates and short-day treatments experiment carried out at experimental farm of Seoul National University in 1990. Three existing parametric models were tested for the comparision of predictability with non-parametric model. The non-parametric model was found to be superior to parametric models in predicting heading date. The developmetal indice(DVI) at heading date, cummulative DVR's from seedling emergence showed 0.5 to 2.2 percent of coefficient of variations. The non-parametric model revealed errors of 0 to three days in 11 varieties when applied to data independent of those used in estimating DVR.
The relationships between the weather conditions and the occurrence of rice bacterial grain rot caused by Burkholderia glumae during the rice heading period, were examined by analying the data accumulated from 1992 through 2000 and by conducting greenhouse and field experiment to develop a model far forecasting the disease. The disease severely occurred in 1994, 1995, 1998, and 2000, when it was high in temperature and rainfall during the heading period of middle-late rice varieties. While it occurred weakly in 1993 was high in rainfall and low temperature and it was reversely in 1997. When treated under wetting condition (above the 24-hour)after inoculation at heading period, the infection rate increased as the inculum concentration increased, it was 86.1% at 10$^{8}$ cfu/ml. When under drying condition, the disease of 12.5% occurred only at $^{8}$ cfu/ml. On the other hand, 1,000 grain weight and the percentage of ripened grains remarkably decreased as the infection rate increased.
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.13
no.3
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pp.195-202
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1993
This experiment was carried out to investigate the eft'ects of different seeding dates on the agronomic characteristics, forage yield and quality of fall sown cats(Avena sativa L.). The experiment was conducted at the forage experimental field, Seoul National University. Suweon in 1990. The results obtained are summarized as follows; 1. Present data indicated that plant and ear heights were decreased as the seeding date was delayed. Dry matter accumulation was increased due to the higher plant and ear heights. 1. When oats was seeded on August 20. the first heading and 50% heading dates were recorded on October 4 and 15, respectively. And when oats was seeded on August 25. the first heading and 5 0'!4 heading dates were observed on October 13 and 18. respectively. As seeding date was delayed for one day. the heading date was delayed for two days. 3. The dry mattcr percentage of oats seeded on August 20 was 20.1%, but that of oats seeded after August 10 was 15.1 to 16.7%. 4. According to the contents of CP. ADF and NDF, oats seeded on August 20 and 25 was evaluated to be the 3rd or 4th grade hay. and the other oats sceded after August 15 was recorded the 2nd or 3rd grade hay as proposed by AFGC. 5. There are no significant dry matter yield differences among the seeding dates of oats such as August 20, 25 and 30. but a significant yield difference was recorded between oats seeded in August and September. The same trend as the dry matter yield was observed in in vitro digestible dry matter and crude protein yields of oats seeded in August and September. According to the results. early seeding of early matuaring oats may be a better option than late seeding after August 30 for silage or hay production following silage corn harvest in the middle northern area of Korea.
Hyeokjin Bak;Hoyoung Ban;SeongryulChang;Dongwon Gwon;Jae-Kyeong Baek;Jeong-Il Cho;Wan-Gyu Sang
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.80-80
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2022
Estimation of heading date of paddy rice is laborious and time consuming. Therefore, automatic estimation of heading date of paddy rice is highly essential. In this experiment, deep learning classification models were used to classify two difference categories of rice (vegetative and reproductive stage) based on the panicle initiation of paddy field. Specifically, the dataset includes 444 slanted view images belonging to two categories and was then expanded to include 1,497 images via IMGAUG data augmentation technique. We adopt two transfer learning strategies: (First, used transferring model weights already trained on ImageNet to six classification network models: VGGNet, ResNet, DenseNet, InceptionV3, Xception and MobileNet, Second, fine-tuned some layers of the network according to our dataset). After training the CNN model, we used several evaluation metrics commonly used for classification tasks, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. In addition, GradCAM was used to generate visual explanations for each image patch. Experimental results showed that the InceptionV3 is the best performing model in terms of the accuracy, average recall, precision, and F1-score. The fine-tuned InceptionV3 model achieved an overall classification accuracy of 0.95 with a high F1-score of 0.95. Our CNN model also represented the change of rice heading date under different date of transplanting. This study demonstrated that image based deep learning model can reliably be used as an automatic monitoring system to detect the heading date of rice crops using CCTV camera.
This study was aimed at knowing the magnitude of year variation in rice heading dates under the different seasonal cultures, and to estimate the heading date in advance. Using six rice varieties such as Kwansan, Suwon#82, Suwon #144, Norin#17, Yukoo#132 and Paltal, the early, ordinary and late seasonal cultures had been carried out at Paddy Crop Division, Crop Experiment Station at Suwon for the six-year period 1959 to 1964. In addition the data of the standard rice cultures at the Provincial Offices of Rural Development for the 12-year period 1953 to 1954, were analyzed for the purpose of clarifying a relationship between variation of rice heading dates and some of meteorological data related to the locations and years. The results of this study are as follows: 1. Year variation of rice heading dates was as high as 14 to 21 days in the early seasonal culture and 7 to 14 days in the ordinary seasonal culture, while as low as one to seven days in the late seasonal culture which was the lowest among three cultures. The magnitude of variation depended greatly on variety, cultural season and location. 2. It was found out that there was a close negative correlation between the accumulated average air temperature for 40 days from 31 days after seeding and number of days to heading in the early seasonal culture. Accordingly, it was considered possible to predict the rice heading date through calculation of the accumulated average air temperature for the above period and then the linear regression(Y=a+bx). On the other hand, an estimation of the heading date in the late seasonal culture requires for the further studies. In the ordinary seasonal culture, no significant correlation between the accumulated average air temperature and number of days to heading was obtained in the six-year experiments conducted at Suwon. There was a varietal difference in relationship between the accumulated average air temperature for 70 days from seeding and number of days to heading in the standard cultures at the provincial offices of rural development. Some of varieties showed a significant correlation between two factors while the others didn't show any significant correlation. However, there was no regional difference in this relationship.
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