As wildfires are difficult to predict, real-time monitoring is crucial for a timely response. Geostationary satellite images are very useful for active fire detection because they can monitor a vast area with high temporal resolution (e.g., 2 min). Existing satellite-based active fire detection algorithms detect thermal outliers using threshold values based on the statistical analysis of brightness temperature. However, the difficulty in establishing suitable thresholds for such threshold-based methods hinders their ability to detect fires with low intensity and achieve generalized performance. In light of these challenges, machine learning has emerged as a potential-solution. Until now, relatively simple techniques such as random forest, Vanilla convolutional neural network (CNN), and U-net have been applied for active fire detection. Therefore, this study proposed an active fire detection algorithm using state-of-the-art (SOTA) deep learning techniques using data from the Advanced Himawari Imager and evaluated it over East Asia and Australia. The SOTA model was developed by applying EfficientNet and lion optimizer, and the results were compared with the model using the Vanilla CNN structure. EfficientNet outperformed CNN with F1-scores of 0.88 and 0.83 in East Asia and Australia, respectively. The performance was better after using weighted loss, equal sampling, and image augmentation techniques to fix data imbalance issues compared to before the techniques were used, resulting in F1-scores of 0.92 in East Asia and 0.84 in Australia. It is anticipated that timely responses facilitated by the SOTA deep learning-based approach for active fire detection will effectively mitigate the damage caused by wildfires.
In this study, the extraction yield, acidic polysaccharides and ginsenosides of red and black ginseng were optimized by using the response surface methodology in consideration of the ethanol concentration and temperature of the extraction. The R2 of the model formula for the yield, acidic polysaccharides and ginsenosides was 0.8378-0.9679 (p<0.1). An optimal extraction yield of 5.29% was reached for red ginseng soluble solids when 1.52% ethanol concentration was used at a temperature of 67.27℃. Additionally, the optimal extraction yield for black ginseng soluble solid was 6.11% when 3.12% ethanol concentration was used at a temperature of 66.13℃. Furthermore, the optimal conditions for extracting acidic polysaccharides from red ginseng were using an ethanol concentration of 4.03% at a temperature of 69.61℃; a yield of 1.86 mg/mL was obtained. The optimal extraction yield for acidic polysaccharides from black ginseng was 1.80 mg/mL when extracted using a concentration of 24.67% of ethanol at a temperature of 71.14℃. An optimal extraction yield of 0.22 mg/mL was reached for ginsenoside Rg1 from red ginseng when 79.92% ethanol concentration was used at a temperature of 70.62℃. The optimal extraction yield of ginsenoside Rg3 from black ginseng was 0.31 mg/mL when ethanol was used at a concentration of 75.70% at a temperature of 65.49℃. The ideal extraction conditions for obtaining the maximum yield of both acidic polysaccharide and ginsenoside from red and black ginseng were using ethanol at a concentration between 35 and 50% at an extraction temperature of 70℃.
The objective of this study was to establish an open-field experimental warming treatment and precipitation manipulation system to simulate climate change impact for Pinus densiflora seedlings based on a climate change scenario in Korea. Two-year-old seedlings were planted in a nursery in April, 2013. The air temperature of warmed plots (W) was set to increase by $3.0^{\circ}C$ compared to control plots (C) using infrared lamps from May, 2013. The three precipitation manipulation consisted of precipitation decrease using transparent panel (-30%; $P^-$), precipitation increase using pump and drip-irrigation (+30%; $P^+$) and precipitation control (0%; $P^0$). Initially, the air temperature was $2.2^{\circ}C$ higher in warmed plots than in control plots and later air temperature was maintained close to the target temperature of $3.0^{\circ}C$. The average soil temperature was $3.1^{\circ}C$ higher in warmed plots than in control plots. Also the average soil moisture content after the precipitation manipulation increased by 13.9% in $P^+W$ and decreased by 10.0% in $P^-W$ compared to $P^0W$, and increased by 23.7% in $P^+C$ and decreased by 7.6% in $P^-C$ compared to $P^0C$. It was confirmed that the open-field experimental warming and precipitation manipulation system was properly designed and operating.
This experiment used the enclosed bench-scale reactors of 242 liters was conducted to obtain basic data on temporal and spatial variations in temperature, oxygen and moisture content, which were important factors of biological activities, during composting of mixture of dairy manure and rice straw. The reactors with thermocouples, oxygen sensor and datalogger were aerated at four different rates of 0.09, 0.18, 0.90 and 1.79 l $min^{-1}kg$ dry $solids^{-1}$. The higher aeration rates were, the faster the rates of increase and decrease in composting temperature were in both of initial and turnover stage, and the smaller the temperature difference between exhaust air and composting materials. Composting temperature of initial stage increased suddenly in all aeration rates, then stationary phase of temperature in materials and exhaust air showed at $50{\sim}53^{\circ}C$ for 5 hours and at $45^{\circ}C$ between 5 and 15 hours, respectively. In initial stage the maximum temperature was decreased with increasing aeration rates but in the stage after turnover it was the opposite except for 1.79 l $min^{-1}kg^{-1}$. Time arrived at the maximum temperature of composting materials was later in low-aeration rates than high-aeration rates at both stages. Time maintained high-temperature more than $45^{\circ}C$ was rapidly decreased with increasing aeration rates. In initial stage of composting maintaining time of $65^{\circ}C$ or more was the longest in the treatments of 0.09 and 0.18 l $min^{-1}kg{-1}$, while those of $55{\sim}65^{\circ}C$ and $45{\sim}55^{\circ}C$ was in 0.90 and 1.79 l $min^{-1}kg{-1}$, respectively. The minimum oxygen content and the maximum oxygen consumption rate in exhaust air through composting materials showed the increased trends with increasing aeration rates. In initial stage the minimum oxygen content was ranged from 0.9% to 7.4% for 32 to 59.5 hours and the maximum oxygen consumption rate was $1.89{\sim}6.48$$gh^{-1}kgVS^{-1}$. In the stage after turnover their levels were $2.1{\sim}19.9%$ and $1.76{\sim}3.49 %$g/h-㎏ VS, respectively, for 16 to 49.5 hours.
After adding eight different kinds of PAHs to soybean oil and perilla oil samples, changes of PAHs contents after activated carbon treatment with different conditions of activated carbon concentration, temperature, and time were investigated. PAHs contents decreased in both soybean oil and perilla oil with increasing activated carbon concentrations. Neither of the PAHs were detected in the soybean oil samples after the addition of only 0.05% of activated carbon, while the contents of most kinds of PAHs decreased below the limit of quantification in the perilla oil samples after the addition of up to 0.4% of activated carbon. PAHs contents decreased as the temperature of the activated carbon treatment increased, and most PAHs were not detected in the soybean oil samples at temperatures above $80^{\circ}C$. With regards to the activated carbon treatment time, the PAHs contents also decreased as the treatment time increased. In case of soybean oil, four kinds of PAHs were not detected after treatment with 0.05% of activated carbon at $70^{\circ}C$ for 10 min.
Multichannel automated chamber systems (MCACs) were developed for the continuous monitoring of soil CO2 efflux in forest ecosystems. The MCACs mainly consisted of four modules: eight soil chambers with lids that automatically open and close, an infrared CO2 analyzer equipped with eight multichannel gas samplers, an electronic controller with time-relay circuits, and a programmable logic datalogger. To examine the stability and reliability of the developed MCACs in the field during all seasons with a high temporal resolution, as well as the effects of temperature and soil water content on soil CO2 efflux rates, we continuously measured the soil CO2 efflux rates and micrometeorological factors at the Nam-san experimental site in a Quercus mongolica forest floor using the MCACs from January to December 2010. The diurnal and seasonal variations in soil CO2 efflux rates markedly followed the patterns of changes in temperature factors. During the entire experimental period, the soil CO2 efflux rates were strongly correlated with the temperature at a soil depth of 5 cm (r2 = 0.92) but were weakly correlated with the soil water content (r2 = 0.27). The annual sensitivity of soil CO2 efflux to temperature (Q10) in this forest ranged from 2.23 to 3.0, which was in agreement with other studies on temperate deciduous forests. The annual mean soil CO2 efflux measured by the MCACs was approximately 11.1 g CO2 m-2 day-1. These results indicate that the MCACs can be used for the continuous long-term measurements of soil CO2 efflux in the field and for simultaneously determining the impacts of micrometeorological factors.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.26
no.2
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pp.95-103
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2018
As a guideline for desulfurization and dehumidification pretreatment facility for optimizing utilization of biogas, the $H_2S$ concentration is set at 150 % which can be treated with iron salts, dehumidification is the optimum value for generator operation, and the relative humidity applied at the utilization of biogas in EU is set at 60 %. We have set up the generator facility guidelines to optimize utilization of biogas. The appropriate amount of biogas should be at least 90 % of the total gas generation, and the capacity of generator facility should be set at 20~30 %. In order to equalize the pressure of the incoming gas the generator, a gas equalization tank should be installed and the generator room average temperature should be kept at $45^{\circ}C$ or less. Since the gas is not produced at a certain methane concentration in the digester, the efficiency is lowered. Therefore, it is required to install an air fuel ratio control system according to the change in methane concentration. Therefore, it is necessary to compensate for the disadvantages of biogasification facilities of organic waste resources and optimize utilization of biogas and improve operation of facilities. This study was conducted to optimize biogas utilization of type of organic waste(containing sewage sludge and food waste, animal manure), investigate the facilities problem and propose design, operation guidelines such as pre-treatment facilities and generators.
Multiple temporal scale can be a useful method to understand population dynamics in ecosystem. The multi-temporal scale approach for population dynamics has rarely been researched till lately. This study was carried out to identify the factors in affecting the population dynamics of herons, including Eastern Cattle Egret (Bubulcus coromadus), Grey Heron (Ardea cinerea), Great Egret (A. alba), Intermediate Egret (Egretta intermedia) and Little Egret (E. garzetta), at rice paddy fields of Seokmun-myeon in the city of Dangjin, South Chungcheong Province during the main breeding periods from 2014 to 2017. We identified the population dynamics of herons at different time interval (day and month) using the unmanned monitoring system. As a result, monthly population dynamics was mostly affected by time, mean temperature and mean precipitation, whereas daily population dynamics was affected by mean temperature and habitat types. The results suggest that there are differences in the factors affecting the population dynamics of herons according to the time scale.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.652-657
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2018
Breeding control in a farm is a very important factor affecting milk productivity. Breeding management is important for the early detection of estrus, and reliable, automatic, more accurate, and faster monitoring of the timing of dairy cows is essential for farmers. This study measured the accuracy of estrus using the estrus indications, changes in activities, rumination activities, ruminal temperature, and pH. The biomedical information device S1 used in this study provided an estrus notice using the rumen temperature, pH, cow activities, and number of drinking estimations, which were inserted in the rumen through the oral route. The S2 device was used in the estrus notice for the rumen activities and cow activities. The data collected on the instrument were collected at intervals of 2 hours per day at the reference days (RD: -7~-3, +7~+ 3) +2), 7 days before insemination, and 7 days after insemination. The activities of the S1 device used in this paper increased with increasing number of insemination days (-1: $12.5{\pm}1.03/day$; 0: $12.9{\pm}1.73/day$) compared to the reference day (RD: $10.2{\pm}1.0/day$). The activities of the S2 device was also found to increase from the reference day to the insemination day (0: $63.0{\pm}3.66$) compared to the reference day (RD: $40.3{\pm}2.68$). The number of daily drinks in S1 decreased from the reference day (RD: $5.9{\pm}0.89/day$) to before the insemination day (-2: $5.6{\pm}0.98$; -1: $5.7{\pm}0.96$); +2: $6.0{\pm}0.73$). The number of daily drinks on the insemination day (0: $6.3{\pm}0.86$; +2: $6.0{\pm}0.73$) was similar to the reference day. The number of daily rumination in S2 decreased from the reference day (RD: $493.8{\pm}10.92$) to the insemination day (-1: $390.2{\pm}13.36$; 0: $354.1{\pm}16.71$).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.494-494
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2017
국내의 호소는 대부분이 농업용수 공급을 목적으로 설치된 인공 호소이다. 최근 이상기후 및 유역 오염원 증가로 호소의 수질오염도가 증가 추이에 있으며, 특히 하절기 외기온도 상승과 함께 녹조 대량발생, 어류 집단폐사 등 수질오염사고가 야기되고 있다. 이러한 수질오염사고는 호소의 지역적 특성으로 인한 여러 가지 원인이 있겠지만 직접적인 원인으로는 호소의 산소 고갈에 기인된다. 본 연구에서는 농업용 호소의 수온, DO, EC 등에 대한 일주기 및 계절적 동적변화를 규명하여 호소의 수질개선대책수립에 활용하고자 하였다. 연구대상 지구는 경기도 시흥시에 소재하고 있는 M 농업용 저수지이며, 2015년 6월 4일부터 9월 22일까지 수온, DO, EC을 측정할 수 있는 연속 자동측정장치를 설치하였고, 측정지점은 저수지 수심을 상(바닥층에서 1.5m 상부), 중(바닥층에서 1.0m 상부), 하(바닥층에서 0.5m 상부)로 구분하여 각각 측정하였다. 호소의 수온은 일주기로 수온성층 형성과 대류혼합이 반복되었으며, 상 하층간의 수온 차이가 평균 $1.4^{\circ}C$, 최대 $5.0^{\circ}C$의 차이를 보였다. 또한 강우가 발생한 이후에는 일시적으로 저수지 상 하 층간 수온 차이가 거의 없는 것으로 나타났는데, 이는 강우에 의한 수체의 수직혼합으로 저수지 전체의 물질순환에 영향을 미친 것으로 판단된다. 호내 DO 농도는 일(day) 주기 동안 농도변화가 크게 나타났으며, 여름철 무강우 기간에는 저수지 바닥층의 평균 DO 농도가 약 0.5mg/L로 거의 무산소 상태가 지속되는 것으로 관측되었다. DO는 기온이 낮아지거나 강수가 발생할 때 대류에 의한 수직혼합에 의해 간헐적으로 회복되다가 다시 고갈되는 현상이 반복되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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