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CNN 기반 콩 및 옥수수 밭 우점 잡초 분류 모델 개발
노승우 ( Seung-woo Roh ),박성민 ( Seongmin Park ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),김응찬 ( Eungchan Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김성제 ( Sungjay Kim ),류지원 ( Jiwon Ryu ),누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisn 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
잡초는 경작지에 자라는 원치 않는 식물로 토양의 영양분을 흡수하여 작물의 생장을 방해하여 농업 생산량 및 농산물의 품질에 악영향을 미친다. 잡초의 올바른 방제법은 초종에 의해 결정되어 잡초를 정확하게 진단할 필요가 있다. 기존의 잡초 진단은 전문가에 의존하여 시간 소모적이고 큰 비용이 필요하였다. 그러나 최근 컴퓨터 공학의 발달로 영상 기반 분류 연구가 활발히 이루어짐에 따라 잡초 분류 연구에도 컴퓨터 공학 기술을 접목하려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 영상 처리 분야 중에서도 분류 문제에 대해 우수한 성능을 내는 것으로 알려진 딥러닝 기술이다. 본 연구에서는 RGB 센서를 이용하여 잡초 이미지를 획득한 후 CNN 기반 딥러닝 분류 모델을 학습해 잡초 진단 성능을 평가하였다. 분류 대상 잡초는 콩 및 옥수수 밭에서 주로 자라는 14종의 잡초를 선정하였다. 모델의 성능 지표를 평가하기 위해 모델 6종을 선정하여 손실 함수가 최소가 될 때까지 학습한 후 분류 정확도를 비교하였다.
Lee, Jae Hyup,Lee, Choon-Ki,Chang, Bong-Soon,Ryu, Hyun-Seung,Seo, Jun-Hyuk,Hong, Kug Sun,Kim, Hwan Wiley Subscription Services, Inc., A Wiley Company 2006 Journal of biomedical materials research. Part A Vol.a77 No.2
<P>To evaluate the possibility of novel CaO-SiO<SUB>2</SUB>-B<SUB>2</SUB>O<SUB>3</SUB> glass-ceramics (CS10B) as a new bone replacement material, we compared the biodegradation and osteoconduction properties of CS10B, hydroxyapatite (HA), and tricalcium phosphate (TCP). Porous CS10B implants were prepared by the polymer sponge method. L5–6 single-level posterolateral spinal fusions were performed on 30 New Zealand white male rabbits. The animals were divided into three groups by implant material: CS10B, HA, and TCP. Radiographs were performed every 2 weeks. All animals were euthanized 12 weeks after surgery. The ratio of the area occupied by the ceramics by final and initial radiographs was calculated using radiomorphometric analysis. Uniaxial tensile strength was determined from seven cases in each group. The ratio of the area occupied by HA (88.7% ± 16.1%) was significantly higher than the others (p < 0.005), and the ratio of the area occupied by CS10B (28.2% ± 9.3%) was significantly lower than those of HA and TCP (37% ± 9.6%, p < 0.05). The mean values of the tensile strengths of the CS10B (182.7 ± 19.9 N) and HA (191.4 ± 33.5 N) were significantly higher (p < 0.05) than that of TCP (141.1 ± 28.2 N). CS10B had a fusion mass tensile strength similar to that of HA. Histological analysis confirmed that CS10B was well incorporated into the fusion mass. These findings suggest that CS10B is a possible bone replacement material. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res, 2006</P>
가시광/근적외선 반투과 스펙트럼 및 인공신경망 기반 사과 과실 산도 예측 모델 개발
류지원 ( Jiwon Ryu ),박성민 ( Seongmin Park ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),김응찬 ( Eungchan Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김성제 ( Sungjay Kim ),노승우 ( Seung-woo Roh ),누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisn 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1
사과는 세계적으로 널리 소비되는 청과류에 해당하며, 사과에 함유된 당과 산의 함량은 사과 과실의 맛을 결정하는 주요 품질 인자에 해당한다. 여러 연구들에서 분광 분석 기술을 활용하여 사과 당도에 대한 비파괴 예측 및 선별 기술을 개발해온 것과 달리, 사과 산도의 경우 당도에 비해 낮은 함량으로 인하여 당도만큼 정확한 예측 모델의 개발이 이루어지지 못했다. 따라서, 본 연구에서는 가시광/근적외선(400-1,000 nm) 영역의 분광 스펙트럼에 인공지능 모델을 적용하여 사과 과실의 산도를 예측하는 다양한 회귀 모델을 개발하였고 모델 별 예측 정확도를 평가하였다. 이를 위하여 사과 과실에 대한 반투과 스펙트럼을 취득하여 전처리 기술을 적용하였고, PLS, PLS-ANN, ANN 등의 다양한 회귀모델을 활용한 예측 모델을 개발하였다. 이러한 과정을 통하여 각 예측 모델의 사과 산도 예측 오차를 분석하였고, 산도 예측에 유의미한 파장대역을 선정하였다.
류지원 ( Jiwon Ryu ),박성민 ( Seongmin Park ),홍석주 ( Suk-ju Hong ),김상연 ( Sang-yeon Kim ),김응찬 ( Eungchan Kim ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),김성제 ( Sungjay Kim ),노승우 ( Seung-woo Roh ),누르히스나 ( Nandita Irsaulul Nurhisn 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
고등어는 국내에서 많이 소비되는 수산물의 일종이며, 저장 및 유통 과정에서 쉽게 부패가 일어나기 때문에 세심한 주의가 필요하다. 본 연구에서는 다양한 저장 환경에서 시간에 따라 변화하는 참고등어(Scomber japonicus)의 신선도를 가시광/근적외선 초분광 영상으로부터 비파괴적으로 예측하는 모델을 개발하였다. 이를 위해 고등어 96 샘플을 다섯 가지 저장 환경(실온 보관, 얼음통에서 보관, 냉동 보관, 냉동 후 얼음통에서 해동, 냉동 후 냉장 해동)에서 7일간 보관하며 1, 4, 7일차에 신선도 및 초분광 영상을 측정하였다. 신선도 지표로는 pH, VBN (volatile basic nitrogen), K-value를 활용하였으며, 750-1300 nm의 초분광 영상을 측정하였다. 본 연구에서는 고등어 표면에서 측정된 초분광 영상으로부터 신선도 지표를 예측하는 부분최소제곱법(partial least squares, PLS) 기반 다변량 회귀 모델을 개발하였으며, 모델 검증용 데이터셋에 대하여 pH, VBN, K-value 각각을 0.7 이상의 결정계수로 예측하는 결과를 확인하였다.
디젤 기관 단일 영역 모델 열발생율 계산의 오차 보상에 관한 연구
류승협,김기두,윤욱현,하지수,Ryu Seung-Hyup,Kim Ki-Doo,Yoon Wook-Hyeon,Ha Ji-Soo 한국마린엔지니어링학회 2006 한국마린엔지니어링학회지 Vol.30 No.5
Accurate heat release analysis based on the cylinder pressure trace is important for evaluating combustion process of diesel engines. However, traditional single-zone heat release models (SZM) have significant limitations due mainly to their simplified assumptions of uniform charge and homogeneity while neglecting local temperature distribution inside cylinder during combustion process. In this study, a heat release analysis based on single-zone model has been evaluated by comparison with computational simulation result using Fire-code, which is based on multidimensional model (MDM). The limitations of the single-zone assumption have been estimated, To overcome these limitations, an improved model that includes the effects of spatial non-uniformity has been applied. From this improved single-zone heat release model (Improved-SZM), two effective values of specific heat ratios, denoted by ${\gamma}_V$ and ${\gamma}_H$ in this study, have been introduced. These values are formulated as the function of charge temperature changing rate and overall equivalence ratio. Also, it is applied that each equation of ${\gamma}_V$ and ${\gamma}_H$ has respectively different slopes according to several meaningful periods during combustion progress. The heat release analysis results based on improved single-zone model gives a good agreement with FIRE-code results over the whole range of operating conditions of target engine, Hyundai HiMSEN H21/32.