Water balance is the major factor in forest ecosystem, and is closely related to the vegetation and topographic characteristics within a watershed. The hydrologic response of a forest watershed was investigated with the hydrological model. The deterministic, lumped parameter model (BROOK90) was selected and used to evaluate the applicability of the model for simulating daily runoff on the steep, forested watershed. The model was calibrated and validated against the streamflow data measured at the Bukmoongol watershed. The deviation in runoff volume $(D_v)$ was -1.7% for the calibration period, and the $D_v$ value for the validation period was 4.6%. The correlation coefficient (r) and model efficiency (E) on monthly basis were 0.922,0.847, respectively, for the calibration period, while the r- and E-value for the validation period were 0.941, 0.871, respectively. Overall, the simulated streamflows were close to the observations with respect to total runoff volume, seasonal runoff volume, and baseflow index for the simulation period. BROOK90 model was able to reproduce the trend of runoff with higher correlation during the simulation period.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.5
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pp.539-550
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2014
High resolution satellite images have to be oriented and geometrically processed from GCPs(Ground Control Points) to generate precise DEMs(Digital Elevation Models) and topographic maps. In Korea, thousands of national UCPS(Unified Control Points) are established and distributed all over the country by the Korean NGII(National Geographic Information Institute). For that reason, UCPs can be easily searched and downloaded by the national-control-point-record-issues system. Following the study, we suggested the sky-view and road-view from web-portals for searching and identifying UCPs on the images. To evaluate the usefulness of UCPs in RPCs(rational polynomial coefficients) adjustment of the high resolution satellite images, the one UCP, which of using simple the control point, has been applied to adjust the vendor-provided RPCs of the KOMPSAT-3 images. As a result, the positioning error of corrected RPCs was approximately one pixel and one meter. From this experiment, we conclude that the UCPs will be able to replace the survey GCPs for mapping with the satellite images or aerial images.
In this study, a novel land-cover classification framework for multi-temporal SAR data is presented that can combine multiple features extracted through data transforms and multiple classifiers. At first, data transforms using principle component analysis (PCA) and 3D wavelet transform are applied to multi-temporal SAR dataset for extracting new features which were different from original dataset. Then, three different classifiers including maximum likelihood classifier (MLC), neural network (NN) and support vector machine (SVM) are applied to three different dataset including data transform based features and original backscattering coefficients, and as a result, the diverse preliminary classification results are generated. These results are combined via a majority voting rule to generate a final classification result. From an experiment with a multi-temporal ENVISAT ASAR dataset, every preliminary classification result showed very different classification accuracy according to the used feature and classifier. The final classification result combining nine preliminary classification results showed the best classification accuracy because each preliminary classification result provided complementary information on land-covers. The improvement of classification accuracy in this study was mainly attributed to the diversity from combining not only different features based on data transforms, but also different classifiers. Therefore, the land-cover classification framework presented in this study would be effectively applied to the classification of multi-temporal SAR data and also be extended to multi-sensor remote sensing data fusion.
This study analyzes the accuracy of ortho imagery based on whether camera calibration performed or not, using an unmanned aerial vehicle which equipped smart camera. Photgrammetric UAV system application was developed and smart camera performed image triangulation, and then created image as ortho imagery. Image triangulation was performed depending on whether interior orientation (IO) parameters were considered or not, which determined at the camera calibration phase. As a result of the camera calibration, RMS error appeared 0.57 pixel, which is more accurate compared to the result of the previous study using non-metric camera. When IO parameters were considered in static experiment, the triangulation resulted in 2 pixel or less (RMSE), which is at least 200 % higher than when IO parameters were not considered. After generate ortho imagery, the accuracy is 89% higher when camera calibration are considered than when they are not considered. Therefore, smart camera has high potential to use as a payload for UAV system and is expected to be equipped on the current UAV system to function directly or indirectly.
Lee, Dalgeun;Lee, Mi Hee;Kim, Boeun;Yu, Jeonghum;Oh, Yeongju;Park, Jinyi
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.5_4
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pp.1179-1194
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2020
This study investigates the feasibility of three algorithms, K-Nearest Neighbors (K-NN), Random Forest (RF) and Neural Network (NN), for estimating the air temperature of an unobserved area where the weather station is not installed. The satellite image were obtained from Landsat-8 and MODIS Aqua/Terra acquired in 2019, and the meteorological ground weather data were from AWS/ASOS data of Korea Meteorological Administration and Korea Forest Service. In addition, in order to improve the estimation accuracy, a digital surface model, solar radiation, aspect and slope were used. The accuracy assessment of machine learning methods was performed by calculating the statistics of R2 (determination coefficient) and Root Mean Square Error (RMSE) through 10-fold cross-validation and the estimated values were compared for each target area. As a result, the neural network algorithm showed the most stable result among the three algorithms with R2 = 0.805 and RMSE = 0.508. The neural network algorithm was applied to each data set on Landsat imagery scene. It was possible to generate an mean air temperature map from June to September 2019 and confirmed that detailed air temperature information could be estimated. The result is expected to be utilized for national disaster safety management such as heat wave response policies and heat island mitigation research.
This article aims to identify organizational factors that influence the performance of implementation of the U.S. Freedom of Information Act (FOIA) and to investigate the strength and direction of their effects. Explanatory variables include administrative resources, organizational culture, litigation cost, and the complexity of FOIA requests. The study will analyze quantitative secondary data from official statistics of federal agencies and the 2006 Federal Human Capital Survey as well as qualitative data from semi-structured interviews of FOIA officers. The results of statistical analyses are as follows : FOIA funding significantly affects median processing time and number of requests pending. There is a significant relationship between bureaucratic culture and number of requests pending, but not between bureaucratic culture and number of requests pending. There exists a significant relationship between the cost of FOIA litigation to federal agencies and the performance of FOIA implementation. There exists a significant relationship between the complexity of FOIA requests and the performance of FOIA implementation. This study also has important implication in South Korea, which has been under a sharp confrontation with North Korea for more than 50 years. As illustrated by the conflict between people's right to know and national security during the investigation of recent Sinking of the ROKS Cheonan, efforts should be made to prepare legal and institutional mechanism for freedom of information policy which can maintain a balance between conflicting values as well as efficient information disclosure in Korea.
The safety management of a road network comprises four basic inter-related components:identification of sites(black spot) requiring safety investigation, diagnosis of safety problems, selection of feasible treatments for potential treatment candidates, and prioritization of treatments given limited budgets(Persaud, 2001). Identification process of selecting black spot is very important for efficient investigation of sites. In this study, the accident prediction model for EB method was developed by using accident data and geometric conditions of black spots selected from four-leg signalized intersections in In-cheon City for three years (2004-2006). In addition, by comparing the rank nomination technique using EB method to that by using accident counts, we managed to show the problems which the existing method have and the necessity for developing rational prediction model. As a result, in terms of total number of accidents, both the counts predicted by existing non-linear regression model and that by EB method have high good of fitness, but EB method, considering both the accident counts by sites and total number of accident, has better good of fitness than non-linear poison model. According to the result of the comparison of ranks nominated for treatment between two methods, the rank for treatment of almost sites does not change but SeoHae intersection and a few other intersections have significant changes in their rank. This shows that, with the technique proposed in the study, the RTM problem caused by using real accident counts can be overcome.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1812-1816
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2009
이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.
The sequences of the cytoplasmic 5S rRNAs(EMBL accession number X73589 and X73890) from two polupores, Ganoderma applanatum and Schizopora paradoxa, were determined by the direct chemical method for sequencing RNA and compared to the sequences of 9 reported mushrooms. 5S rRNAs of Ganoderma applanatum and Schizopora paradoxa consisted of 118 bases and fit the secondary structure model of the 5S rRNAs of basidiomycetes proposed by Huysmans et al. Based on Kimura’s K_nuc values, the closest fungus to Ganoderma applanatum was Ceratobasidium cornigerum and the one to Schizopora paradoxa was Bjerkandera adusta. When the secondary structures of 5S rRNAs of 11 mushrooms were compared the base substitution occurred at helix regions more than at loop regions. When a phylogenetic tree was constructed using the Neighbor program of the PHYLIP package, it partially discriminated and separated the mushrooms of the Hymenomycetes by the order.
We performed this study to evaluate hepatic venous drainage in atrial isomerism by MR and the clinical significance of anomalous hepatic venous return in total cavopulmonary shunt operation. Numbers and locations of hepatic veins in twenty-two patients with isomerism(thirteen with right isomerism and nine with left isom rism) were evaluated by MR. Operative procedure of hepatic veins and postoperative arterial oxygen saturation were compared with hepatic vein connection in six patients after total cavopulmonary shunt operation. Among nine patients with left isomerism, hepatic venous return was totally anomalous via a single opening in eight, and via two separate openings in one. Among thirteen patients with right isomerism, partial anomalous hepatic venous connection directly to the atrium was seen in four. One showed total anomalous hepatic venous connection to atrium through one opening. Total cavopulmonary shunt operation was performed in 6 patients. Hepatic veins were connected to pulmonary arteries in four patients who had one atrial opening of hepatic vein andlor IVC, or two ipsilateral atrial opening of hepatic veins and IVC. In conclusion, hepatic vein drainage to atrium is variable in atrial isomerism. MR is useful for evaluation of hepatic vein drainage in atrial isomerism and surgical pla ning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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