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Basic study on multiple sensing techniques for plant phenomics analysis of plant resources
( Nandita Irasaulul Nurhisna ),( Suk-ju Hong ),( Sang-yeon Kim ),( Eungchan Kim ),( Chang-hyup Lee ),( Sungjay Kim ),( Seung-woo Roh ),( Jiwon Ryu ),( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2021 농업기계공학 Vol.1 No.1
Plant phenomics offers a suite of new technologies to maximize plant productivility. Plant phenomics can be manifested in various form, such as color, temperature, and volume. To measure this various form of plant phenomics, a multi-sensing system which contains IR camera, temperature sensor, and depth camera was proposed. We also used KinectFusion algorithm to obtain one 3d model from point clouds which can be obtained from Kinect. We demonstrate usuability of our multi-sensing system on romaine, red lettuce, tobacco under water and low-temperature stress.
수박 종자의 발아력 예측을 위한 엑스선 영상 및 딥러닝 분류 알고리즘의 적용
홍석주 ( Suk-ju Hong ),이창협 ( Chang-hyup Lee ),( Nandita Irasaulul Nurhisna ),김성제 ( Sungjay Kim ),김기석 ( Ghiseok Kim ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
세계 종자시장은 곡물생산량의 불확실성 및 식량자원 확보의 중요성 증대, 종자개발을 통한 식품, 의약품 등 응용산업 확대, 유전자변형 작물 생산 확대, 기후변화 등으로 인한 지속적인 품종개발 요구 등의 요인으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 이러한 종자 시장은 거대 다국적 기업들이 60%를 점하고 있으며, 세계 시장에서 한국 종자 산업이 차지하는 비율은 1.3%가량에 불과하다. 이러한 상황에서 국내 종자의 경쟁력 확보 및 국내 종자기업의 기술수준 향상을 위한 기술들의 개발과 적용이 시급한 상황이다. 이러한 종자 관련 기술들 중 품질 향상을 위한 핵심적인 기술은 종자 선별 기술이다. 본 연구에서는 종자의 가장 중요한 품질 지표인 발아력을 판별하기 위하여 엑스선 영상과 딥러닝 알고리즘을 적용하여, 종자의 품질을 예측하고자 한다. 이를 위하여 수박 종자에 대한 엑스선 영상을 촬영하고, 각 종자들을 상토 발아법을 이용하여 묘로 성장시키며 1차묘, 2차묘, 작은묘, 비정상, 불발아 등의 지표를 확인하였다. 또한 엑스선 영상에 대한 영상 처리적 분석과, 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하여 종자 상태에서의 비파괴 판별 기술을 개발하고 비교, 평가하였다.