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( Daesik Son ),( Soo Hyun Park ),( Soo Chung ),( Eun Seong Jeong ),( Seong Min Park1 ),( Myong Kyoon Yang ),( Hyun Seung Hwang ),( Seong In Cho ) 한국농업기계학회 2014 바이오시스템공학 Vol.39 No.4
Purpose: This study was carried out to predict the growth period and fresh weight of sprouts grown in a cultivator designed to grow sprouts under optimal conditions. Methods: The temperature, light intensity, and amount of irrigation were controlled, and images of seed sprouts were acquired to predict the days of growth and weight from pixel counts of leaf area. Broccoli, clover, and radish sprouts were selected, and each sprout was cultivated in a 90-mm-diameter Petri dish under the same cultivating conditions. An image of each sprout was taken every 24 hours from the 4th day, and the whole cultivating period was 6 days, including 3 days in the dark. Images were processed by histogram inspection, binary images, image erosion, image dilation, and the overlay image process. The RGB range and ratio of leaves were adjusted to calculate the pixel counts for leaf area. Results: The correlation coefficients between the pixel count of leaf area and the growth period of sprouts were 0.91, 0.98, and 0.97 for broccoli, clover, and radish, respectively. Further, the correlation coefficients between the pixel count of leaf area and fresh weight were 0.90 for broccoli, 0.87 for clover, and 0.95 for radish. Conclusions: On the basis of these results, we suggest that the simple image acquisition system and processing algorithm can feasibly estimate the growth period and fresh weight of seed sprouts.
Son, Daesik,Park, Soo Hyun,Chung, Soo,Jeong, Eun Seong,Park, Seongmin,Yang, Myongkyoon,Hwang, Hyun-Seung,Cho, Seong In Korean Society for Agricultural Machinery 2014 바이오시스템공학 Vol.39 No.4
Purpose: This study was carried out to predict the growth period and fresh weight of sprouts grown in a cultivator designed to grow sprouts under optimal conditions. Methods: The temperature, light intensity, and amount of irrigation were controlled, and images of seed sprouts were acquired to predict the days of growth and weight from pixel counts of leaf area. Broccoli, clover, and radish sprouts were selected, and each sprout was cultivated in a 90-mm-diameter Petri dish under the same cultivating conditions. An image of each sprout was taken every 24 hours from the 4th day, and the whole cultivating period was 6 days, including 3 days in the dark. Images were processed by histogram inspection, binary images, image erosion, image dilation, and the overlay image process. The RGB range and ratio of leaves were adjusted to calculate the pixel counts for leaf area. Results: The correlation coefficients between the pixel count of leaf area and the growth period of sprouts were 0.91, 0.98, and 0.97 for broccoli, clover, and radish, respectively. Further, the correlation coefficients between the pixel count of leaf area and fresh weight were 0.90 for broccoli, 0.87 for clover, and 0.95 for radish. Conclusions: On the basis of these results, we suggest that the simple image acquisition system and processing algorithm can feasibly estimate the growth period and fresh weight of seed sprouts.
자동화된 아쿠아포닉 시스템 설계와 온도 및 유량제어 평가
손대식 ( Daesik Son ),박성민 ( Seongmin Park ),양명균 ( Myongkyoon Yang ),최금실 ( Jinshi Cui ),정은성 ( Eun Seong Jeong ),조성인 ( Seong In Cho ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2
식물공장 및 수경재배 시스템과 양액제어를 통한 순환형 수경재배에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 더불어서, 수경재배 양액을 사용하지 않고 물고기와 식물을 결합한 아쿠아포닉 시스템에 대한 관심이 대두되고 있다. 아쿠아포닉 시스템은 물고기의 배설물(암모니아)을 질화박테리아를 이용하여 식물의 영양분이 되는 질산염 형태로 전환하여 식물을 생육함과 동시에 물고기의 생육환경에 치명적인 암모늄, 아질산염, 질산염을 제거하는 데에 그 목적이 있다. 아쿠아포닉 시스템은 물고기 및 박테리아가 존재하는 어항부와 식물이 생육되는 재배부로 구성된다. 어항부와 식물재배부의 물은 지속적으로 순환되어야 하며, 식물 재배부는 식물이 생육될 수 있는 온도, 습도, 광 조건이 유지되어야한다. 선행 연구에 따르면 아쿠아포닉 시스템의 효율성은 물이 순환되는 주기와 유속에 영향을 받은 바 있다. 따라서, 본 연구에서는 온도, 습도, 빛, 유량이 제어될 수 있는 환경에서 금붕어와 상추가 생육가능한 아쿠아포닉 시스템을 아두이노를 통해 구성하였다. 히트펌프를 이용하여 계절에 관계없이 냉방 및 난방이 가능하도록 설계하였으며, 온도제어 시 냉방과 난방이 번갈아 작동하며 생기는 과도한 전력 낭비를 방지하기 위하여 아두이노를 통한 온도제어 알고리즘을 구성하였다. 온도제어 알고리즘은, 원하는 온도제어 범위보다 넓은 온도 값을 기준치로 두어 히트펌프가 냉방 및 난방을 번갈아 작동하는 것을 방지하였다. 또한 유량과 습도를 제어하기 위한 펌프와 식물재배부에 광을 공급할 수 있는 LED를 아두이노를 통해 PWM 방식으로 개별제어가 가능하도록 시스템을 설계하였다. 식물재배부 내부공간의 온도제어 성능을 평가하기 위하여 내부공간에 4개의 온도센서를 위치시켜 영역별 온도를 획득하였으며, 유량제어 성능을 평가하기 위하여 정해진 시간에 대해 PWM값에 따른 유량을 기록하였다.
학습부진 및 학습장애 등 일반학급 내 특별지원 요구학생 지원을 위한 특수교육의 역할과 정체성
이대식(Daesik Lee),손승현(Seung Hyun Son),정광조(Kwang Jo Jung) 한국특수교육학회 2019 한국특수교육학회 학술대회 Vol.2019 No.-
특수교육이 일반학급 내에서 특별지원을 필요로 하는 학생들에게 필요한 교육을 제공하기 위해서는 지금까지와는 다른 역할과 정체성을 확립할 필요가 있다. 일반학급 내의 특별지원 요구학생은 대체로 4가지 상황별로 특별한 지원을 필요로 하며, 양성교육과정과 학습자 개인에 대한 관점 등의 측면에서 그 지원을 제공하는 데 가장 유리한 입장에 있는 집단은 특수교육 전공자이다. 하지만, 특수교육이 그 역할을 잘 감당할 수 있으려면 전통적인 전문 영역이었던 중도・중복장애 학생 교육뿐만 아니라 다양하면서도 특별한 지원을 필요로 하는 일반학급 내 경도장애 및 경계선급 학생교육 지원에도 많은 비중을 들여야 한다. 이를 위해서는 전통적인 학습 및 정서・행동 문제 대처 전문성을 한층 더 강화해야 한다. 무엇보다 교육과정과 교수-학습 방법의 조정과 대체방안 강구에 탁월한 전문성을 갖추고 일반교사와 협력하고, 필요시에는 지원하고 안내해야 한다. 이 과정에서 일반교사와의 협업능력은 필수이다. 특별지원 요구학생만 지도하는 것은 온전한 의미의 일반교육과의 협력이라 볼 수 없다. 모든 학습자를 위한 교육과정 및 교수-학습방법의 조정에도 기여할 수 있어야 일반학급 내 협력이 온전해질 수 있을 것이다. 그러나, 현실적으로 가장 시급하고도 실현 가능한 일은 일반학급 내 특별지원 요구를 충족시켜 줄 증거-기반 실제를 확보하여 정리하고, 이를 양성기관과 연수 기관에서 집중적으로 교육시키는 것이다. 아울러, 특수교육의 역할에 맞게 양성이나 재교육 프로그램을 내실화하는 방안에 대해서도 심도 깊은 연구가 필요하다.
네트워크 모델을 사용한 역류형 가스터빈 연소기에서의 연소불안정 예측
손주찬(Juchan Son),김대식(Daesik Kim) 한국연소학회 2021 한국연소학회지 Vol.26 No.4
In this paper, combustion instability in a reverse-flow gas turbine combustor was analyzed using a 1D network model. Two different approaches of flame transfer functions were considered; one is a classical n-τ model and the other is a modified model considering the time delay distribution. As a result of constructing a network model by rearranging acoustic elements in the flow direction, the analysis results of frequency and mode distribution similar to the measurement were obtained. In addition, the feedback instability prediction results considering the time delay distribution have shown modeling results closer to the experiment compared to the classical n-τ model.
Development of a System Grading Color and Texture of Beef using Spectral Information
( Seongmin Park ),( Daesik Son ),( Myongkyoon Yang ),( Jinshi Cui ),( Youngkwon Yun ),( Sung Ho Yoon ),( Seong In Cho ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1
The meat color and texture are important factors in determining beef grade. However, unlike marbling, which can be easily judged by the human eye, the color and texture grade of the meat are highly likely to be misjudged by the person who makes the judgment according to the environment of the place. Therefore it is important to make equipment that can easily determine the color and texture of meat. In this study, we tried to develop a system for easily determining the color and texture grade of beef using portable spectroscopic analyzer. First, the spectroscopic information of each beef carcass was collected at the place where the beef grade was actually judged by the portable spectrometer. The wavelength band is from 400 nm to 1000 nm. And machine learning was used to match the meat color and texture grade information to this spectral information. The number of iterations was set to 10,000. Machine learning has reached an accuracy level that allows the system to judge adequately the color and texture. Based on these results, we made a mobile application. By using this application, we have implemented a system that can easily rate meat color and texture grade at the judgment place.