As the rural population continues to decline and aging, the improvement of agricultural productivity is becoming more important. Early prediction of crop quality can play an important role in improving agricultural productivity and profitability. Although many researches have been conducted recently to classify diseases and predict crop yield using CNN based deep learning and transfer learning technology, there are few studies which predict postharvest crop quality early in the planting stage. In this study, a early quality prediction model is proposed for sprout ginseng, which is drawing attention as a healthy functional foods. For this end, we took pictures of ginseng seedlings in the planting stage and cultivated them through hydroponic cultivation. After harvest, quality data were labeled by classifying the quality of ginseng sprout. With this data, we build early quality prediction models using several pre-trained CNN models through transfer learning technology. And we compare the prediction performance such as learning period and accuracy between each model. The results show more than 80% prediction accuracy in all proposed models, especially ResNet152V2 based model shows the highest accuracy. Through this study, it is expected that it will be able to contribute to production and profitability by automating the existing seedling screening works, which primarily rely on manpower.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.6
no.5
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pp.146-152
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1998
Recently, for the development of vehicle structures and components there is a tendency to increase using numerical simulation methods compared with practical tests for the estimation of the fatigue strength. In this study, an integrated powerful methodology is suggested for fatigue strength evaluation through development of the interface program to integrate dynamic analysis quasi-static stress analysis and fatigue analysis, which were so far used independently. To verify the presented evaluation method, a single and zigzag bump run test, 4-post road load simulation and driving durability test have been performed. The prediction results show a good agreement between analysis and test. This research indicates that the integrated life prediction methodology can be used as a reliable design tool in the pre-prototype and prototype development stage, to reduce the expense and time of design iteration.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2014.05a
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pp.162-163
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2014
Operation and maintenance stage consists the largest portion of project life cycle cost. Appropriate management and analysis of such stages have massive effect on the total project cost. The effective prediction of optimized repair period is one of main factors in ㅌ management. However, it has been analyzed that the prediction of appropriate repair period revealed limitations in reliability. Therefore, this study suggests a methodology of repair period prediction by dividing finished projects into similar groups with same properties to be compared with the target project using quantitative variables.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.4
no.2
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pp.243-254
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2011
In the present paper, we focus on the flow computation of a low head Propeller turbine at a wide range of design and off-design operating conditions. First, we will present the results on the efficiency hill chart prediction of the Propeller turbine and discuss the consequences of using non-homologous blade geometries for the CFD simulation. The flow characteristics of the entire turbine will be also investigated and compared with experimental data at different measurement planes. Two operating conditions are selected, the first one at the best efficiency point and the second one at part load condition. At the same time, for the same selected operating points, the numerical results for the entire turbine simulation will be compared with flow simulation with our standard stage calculation approach which includes only guide vane, runner and draft tube geometries.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.1
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pp.39-42
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2002
For the purpose of modeling EEG signal which has nonstationary and nonlinear dynamic characteristics, this paper propose a state feedback real time recurrent neural network model. The state feedback real time recurrent neural network is structured to have memory structure in the state of hidden layers so that it has arbitrary dynamics and ability to deal with time-varying input through its own temporal operation. For the model test, Mackey-Glass time series is used as a nonlinear dynamic system and the model is applied to the prediction of three types of EEG, alpha wave, beta wave and epileptic EEG. Experimental results show that the performance of the proposed model is better than that of other neural network models which are compared in this paper in some view points of the converging speed in learning stage and normalized mean square error for the test data set.
The ballast tank of a ship is a system that realizes the required shipping condition and controls the draft of a ship. The loading/unloading of the ballast tank is frequently operated during navigation and the accurate prediction of the loading/unloading time is very important. A numerical algorithm that predicts the loading/unloading time of the ballast tank has been developed and applied to the prediction of the loading/unloading time of the ballast tank with various piping systems. This algorithm can be useful in optimizing the ballast tank system in early design stage.
Special Issue of the Society of Naval Architects of Korea
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2006.09a
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pp.7-14
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2006
In recent years, shipboard noise control is attracting increasing attention to human environmental conditions and crew's opportunity for rest and recreation with work on board. In order to minimize the noise levels, careful attention have to be paid by the experts from initial design stage to the delivery. This paper describes the outlines of shipboard noise control including general characteristics of shipboard noise, measurement, evaluation, prediction, and control measures considering the noise transmission mechanism from source to receiver space.
Recently, global railway car makers are competing desperately in developing high-speed railway vehicles. Ensuring passenger safety during a crash is essential. The design and the manufacturing of energy absorbing components are becoming more and more important. A deformation tube is a typical passive energy absorbing component for railway cars. In the current study the slab method was used to predict the energy absorbing capability of a deformation tube during the early design stage. The usefulness of the prediction method is verified through the comparisons between the results of FE simulations and those of the prediction method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.19
no.4
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pp.1-5
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1982
A new algorithm, based upon a lattice formulation, is presented for linear prediction. The output of the algorithm is the reflection coefficients that guarantee the stability of the all-pole model. The equations are derived that compute the covariance of the residuals recursively at each prediction stage, and in processing of computing that eqations, the reflection coefficients are estimated without computing the predictor coefficients. Comparing with covariance-lattice method, it can be said that the new algorithm reduce the number of computations to about half and is more efficient for fitting of the high-order model.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.11
no.4
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pp.20-28
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2008
Missile operating at supersonic conditions experiences considerable high temperature environments that is caused by aerodynamic heating as a result of the temperature gradient through boundary layer that surrounds it. This is one of important problems to the designer due to temperature limitation of structural materials. Because prediction of aerodynamic heating on missile needs unsteady calculation according to a flight trajectory, approximate method approach is efficient at design stage. In this paper, improved aerodynamic heating analysis scheme is introduced, which calculates heat flow and temperature by simple pressure field prediction on a missile body and fin. The prediction results are compared with measured data and MINIVER codes results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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