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다층 다공질매체내의 유체유동 해석 및 실험에 관한 연구
이충구,황춘복 ( Chung Gu Lee,Chun Bok Hwang ) 충북대학교 산업과학기술연구소 1994 산업과학기술연구 논문집 Vol.8 No.2
Abstract_Roman In this paper, unsteady groundwater flow characteristics in unconGned and homogeneous three layer aquifers are studied theoretically and experimentally. Numerical solutions are obtained by Runge Kutta and Runge Kutta Gill method after tra
이충구(Chung-Gu Lee),정석봉(Seok-Bong Jeong) 한국시뮬레이션학회 2021 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.30 No.2
농촌 인구의 감소와 고령화가 지속되면서 농업 생상성 향상의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 농작물 품질에 대한 조기 예측은 농업 생산성 및 수익성 향상에 중요한 역할을 할 수 있다. 최근 CNN 기반의 딥러닝 기술 및 전이 학습을 활용하여 농작물의 질병을 분류하거나 수확량을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 수확 후 농작물의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 건강 기능성 식품으로 주목받고 있는 새싹삼을 대상으로, 수확 후 새싹삼의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 모델을 제안한다. 이를 위하여 묘삼의 이미지를 촬영한 후 수경재배를 통해 새싹삼을 재배하였고, 수확 후 새싹삼의 품질을 분류하여 실험 데이터를 수집하였다. 다수의 CNN 기반의 사전 학습된 모델을 활용하여 새싹삼 조기 품질 예측 모델을 구축하고, 수집된 데이터를 이용하여 각 모델의 학습 및 예측 성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 모든 예측 모델에서 80% 이상의 예측 정확도를 보였으며, 특히 ResNet152V2 기반의 예측 모델에서 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 인력에 의존하던 기존의 묘삼 선별 작업을 자동화하여 새싹삼의 품질을 높이고 생산량을 증대시켜 농가의 수익창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 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.
이충구(李忠求) 교수(敎授) 정년퇴임기념특집(停年退任紀念特輯) : Electronic Enclosure 의 냉각시스템 설계
이종신 ( Jong Shin Lee ),이충구 ( Chung Gu Lee ) 충북대학교 산업과학기술연구소 2010 산업과학기술연구 논문집 Vol.24 No.2
Electronic components and electronic systems are rapidly shrinking in size while thr complexity and capability continue to grow at an amazing rate. This has produced a dramatic increase in the power density, resulting in rapidly rising temperatures and a large increase in the number of failures. The temperatures must be controlled on every component to ensure a reliable electronic system. If the operating temperatures become too high, electronic malfunctions may occur. This study is to show the method for designing electronic enclosure to withstand severe thermal environments, such as electronic equipments for excavator, ships, missiles etc. without failing.