오이 혹은 모조오이를 설치한 소규모 비닐하우스 내에서 procymidone 훈연제를 연소시킨 후 하우스 내 여러 지점의 단위 면적당 약제의 부착량 분포를 조사하였다. 훈연된 procymidone은 오이잎, 유리판과 여과지 모두 거의 대등하게 부착되는 경향을 보여 오이 잎의 대용으로 유리판과 여과지를 사용할 수 있었다. 모조오이를 사용한 실험에서 Procymidone의 부착량은 잎의 수평 투영면적에 정비례하여 수평면에서 가장 많았고, 수직면에서 가장 적었으며, 잎의 이면에는 표면에 비해 5% 이하만이 부착되었다. 높이와 상하 중첩 거리를 달리하여 잎을 설치하였을 때 높이에 따른 농약의 부착량 차이는 거의 없었으며, 상하 중첩된 경우가 상대적으로 약제 부착량이 적었으나 중첩 거리에 따른 잎간의 부착량 차이는 매우 작았다. 모조오이의 수가 일정한 조건하에서 훈연제 처리량이 증가함에 따라 procymidone의 엽면 부착량이 비례적으로 증가하였다. 훈연제 처리량이 일정한 조건하에서 모조오이의 수를 증가시킴에 따라 procymidone의 엽면 부착량은 총 엽면적과 비닐하우스 지면 면적의 합에 반비례 하여, 총 엽면적이 2배와 3배 증가하였을 때 엽면 부착량은 22%와 36%가 감소하였다.
본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.
A three-wavelength solar bank is a very important part for a solar simulator with commercial superlux lamps. It is projected metal halide lamps to satisfy following points simultaneously: $\pm$10% of uniformity for irradiance of target area and irradiance in each wave region, and $1,232W/m^2$ of maximum solar irradiance in summer. The developed solar lamp bank has been analyzed numerically by commercial programs in this study to carry out experiments. In conclusion, designed B-type heat lamp is not concentrated in one place than designed A-type heat lamp, it is spreaded widely, and it was proved numerical computation. We suggest that solar simulator is applied to actual experiment test through heat flow numerical analysis in solar lamp bank and the lamp is applied private industry or the military using complex environmental assessment test.
평면내 곡선교량은 편심하중뿐만 아니라 자중만으로도 비틀림하중을 받게 되고, 이는 지점부 부반력 발생의 원인이 된다. 본 논문에서는 경간장 48.8m를 가지는 단경간 곡선강박스 거더교량에 대해 내부곡률각도를 0.49~1.35rad으로 조정하면서 곡률효과에 따라 지점에서 발생하는 수직반력을 분석하였다. 부반력 발생가능성을 고려하여 반력 크기 및 방향을 예측하기 위해 곡선교량 상부구조를 각 독립된 요소로 분리하여 반력산정식을 해석적으로 개발하였다. 콘크리트 바닥판 및 강재 하부플랜지는 각각 면의 차원을 가지는 기학학적 환형섹터로, 수평면내에서 폭이 좁게 투영되어 나타나는 상부플랜지 및 복부판은 선의 차원을 가지는 기하학적 호로 가정되었다. 제안된 반력산정식의 형식은 비교적 단순하고 그 예측값은 유한요소해석으로 얻은 값과 비교하였을 때 오차가 1% 수준으로 잘 일치하였다.
바나듐 전해질 산화-환원 흐름전지(vanadium redox flow batteries, VRFBs)는 간헐적 에너지 저장 시스템의 에너지 저장장치로 사용된다. VRFBs는 재료 및 동작조건에 따라 성능의 차이를 보이며, 각 성능특성에 따른 VRFBs개발이 요구된다. 본 연구에 사용된 단위셀은 반응면적 $25cm^2$이며, 전해액은 0.6의 충전상태를 나타낸다. 방전전류밀도를 0에서 $520mA/cm^2$ 까지 변화시키면서 동시에 전해질 유량도 5mL/min에서 60mL/min까지 변화시켰다. 동일한 입구 전해액 상태에 따른 방전 성능 평가를 위해 4개의 탱크를 사용한 비순환 시스템을 구축하였다. 본 논문은 유량 및 전류밀도의 변화에 대한 단자전압을 측정하였으며, $25cm^2$ 반응면적을 가지는 바나듐계 산화-환원 유동전지 시스템의 최대전류밀도에 대한 실험식을 도출하였다.
The aim of this study is to plan a design that satisfies consumer needs by forecasting future properties following changes of gauge in basic Jacquard structure and to provide helpful data for a variety of knit-wear development. Four basic Jacquard knit samples (Normal Jacquard, Bird's eye Jacquard, Floating Jacquard, Tubular Jacquard) were selected and projected by using three types of gauges (7G, 12G, 14G) with an SES-122S type Computer Knitting machine of Shimaseiki MFG. Twelve different types of samples with Jacquards and gauges were tested on a flat table by measuring the course and wale in a 1cm area to calculate the gauge of samples. The mechanical properties of 12 types of Jacquard samples were measured using KES-FB (Kawabata Evaluation System for Fabric, Kata Tech Co. Ltd). As the result of comparing the number of patterns, courses and wales depending on the change of gauge of the basic Jacquard structure, it was observed that the number of patterns per specific length, course and wale has increased from 7G to 14G, a high-gauge. According to objective research regarding Jacquard structure, 7G Tubular Jacquard, which is low gauge, seems to be suitable for masculine design as it is heavy and thick, and has rigid and rough texture due to a high level of flexural strength and shear property. 14G Floating Jacquard, which is high gauge, seems to be suitable for feminine, silhouette design as it is light, thin, soft, flexible and has high drape. The result of this study provides a theoretical foundation for knit-wear development considering basic Jacquard structure and gauge-specific properties. This study can be used to provided directions for the development of knit industry.
Purpose: To compare the diagnostic accuracy of cone-beam computed tomography (CBCT) with that of parallel(PPA) and oblique projected periapical(OPA) radiography for the detection of different types of peri-implant bone defects. Materials and Methods: Forty implants inserted into bovine rib blocks were used. Thirty had standardized bone defects(10 each of angular, fenestration, and dehiscence defects), and 10 were defect-free controls. CBCT, PPA, and OPA images of the samples were acquired. The images were evaluated twice by each of 2 blinded observers regarding the presence or absence and the type of the defects. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, and specificity were determined for each radiographic technique. The 3 modalities were compared using the Fisher exact and chi-square tests, with P<0.05 considered as statistical significance. Results: High inter-examiner reliability was observed for the 3 techniques. Angular defects were detected with high sensitivity and specificity by all 3 modalities. CBCT and OPA showed similar AUC and sensitivity in the detection of fenestration defects. In the identification of dehiscence defects, CBCT showed the highest sensitivity, followed by OPA and PPA, respectively. CBCT and OPA had a significantly greater ability than PPA to detect fenestration and dehiscence defects(P<0.05). Conclusion: The application of OPA radiography in addition to routine PPA imaging as a radiographic follow-up method for dental implantation greatly enhances the visualization of fenestration and dehiscence defects. CBCT properly depicted all defect types studied, but it involves a relatively high dose of radiation and cost.
The research was carried out in order to find climate factors which determine the distribution of Neolitsea sericea, and the potential habitats (PHs) under the current climate and three climate change scenario by using species distribution models (SDMs). Four climate factors; the minimum temperature of the coldest month (TMC), the warmth index (WI), summer precipitation (PRS), and winter precipition (PRW) : were used as independent variables for the model. Three general circulation models under A1B emission scenarios were used as future climate scenarios for the 2050s (2040~2069) and 2080s (2070~2099). Highly accurate SDMs were obtained for N. sericea. The model of distribution for N. sericea constructed by SDMs showed that minimum temperature of the coldest month (TMC) is a major climate factor in determining the distribution of N. sericea. The area above the $-4.4^{\circ}C$ of TMC revealed high occurrence probability of the N. sericea. Future PHs for N. sericea were projected to increase respectively by 4 times, 6.4 times of current PHs under 2050s and 2080s. It is expected that the potential of N. sericea habitats is expanded gradually. N. sericea is applicable as indicator species for monitoring in the Korean Peninsula. N. sericea is necessary to be monitored of potential habitats.
최근 동해상의 일본 서해안을 포함한 태평양 연안의 지진대에서 큰 규모의 해저지진에 의한 지진해일이 자주 발생하고 있다. 지진해일은 수심이 깊은 대양에서 파고가 대략 수 m인데 반해 파장은 수십에서 수백 km에 달하는 장파로서, 선단파는 수심에 비례하여 매우 빠르게 이동할 수 있다. 따라서 지진해일은 인접국가 뿐만 아니라 발생지역으로부터 매우 먼 지역까지 전파하여 해안에 심각한 범람으로 인한 인명 및 재산피해를 일으킨다. 이러한 지진해일의 피해를 효율적으로 저감하는 방법은 해안지역을 따라 지진해일 재해정보도를 제작하고, 지역주민들에게 이를 배포하여 사전에 위험성을 알리고 지진해일 발생시 피해를 최소화할 수 있도록 대비하는 일이다. 지진해일 재해정보도는 과거의 지진해일 피해조사 결과와 계획된 시나리오를 바탕으로 만들어져야 하며, 실제 지진해일이 급습할 경우 주민들의 대피계획을 만드는 데 유용하게 사용된다.
Production of green pepper has been increased due to customer's preference and a projected ten-year boom in the industry in Korea. This study was carried out to develop an automatic grading and sorting system for green pepper using machine vision. The system consisted of a feeding mechanism, segregation section, an image inspection chamber, image processing section, system control section, grading section, and discharging section. Green peppers were separated and transported using a bowl feeder with a vibrator and a belt conveyor, respectively. Images were taken using color CCD cameras and a color frame grabber. An on-line grading algorithm was developed using Visual C/C++. The green peppers could be graded into four classes by activating air nozzles located at the discharging section. Length and curvature of each green pepper were measured while removing a stem of it. The first derivative of thickness profile was used to remove a stem area of segmented image of the pepper. While pepper is moving at 0.45 m/s, the accuracy of grading sorting for large, medium and small pepper are 86.0%, 81.3% and 90.6% respectively. Sorting performance was 121 kg/hour, and about five times better than manual sorting. The developed system was also economically feasible to grade and sort green peppers showing the cost about 40% lower than that of manual operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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