Kim, Yihyun;Hong, Sukyoung;Lee, Kyungdo;Jang, Soyeong
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.46
no.1
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pp.23-31
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2013
Microwave remote sensing can help monitor the land surface water cycle and crop growth. This type of remote sensing has great potential over conventional remote sensing using the visible and infrared regions due to its all-weather day-and-night imaging capabilities. In this paper, a ground-based multi-frequency (L-, C-, and X-band) polarimetric scatterometer system capable of making observations every 10 min was developed. This system was used to monitor the wheat over an entire growth cycle. The polarimetric scatterometer components were installed inside an air-conditioned shelter to maintain constant temperature and humidity during the data acquisition period. Backscattering coefficients for the crop growing season were compared with biophysical measurements. Backscattering coefficients for all frequencies and polarizations increased until dat of year 137 and then decreased along with fresh weight, dry weight, plant height, and vegetation water content (VWC). The range of backscatter for X-band was lower than for L- and C-band. We examined the relationship between the backscattering coefficients of each band (frequency/polarization) and the various wheat growth parameters. The correlation between the different vegetation parameters and backscatter decreased with increasing frequency. L-band HH-polarization (L-HH) is best suited for the monitoring of fresh weight (r=0.98), dry weight (r=0.96), VWC (r=0.98), and plant height (r=0.96). The correlation coefficients were highest for L-band observations and lowest for X-band. Also, HH-polarization had the highest correlations among the polarization channels (HH, VV and HV). Based on the correlation analysis between backscattering coefficients in each band and wheat growth parameters, we developed prediction equations using the L-HH based on the observed relationships between L-HH and fresh weight, dry weight, VWC and plant height. The results of these analyses will be useful in determining the optimum microwave frequency and polarizations necessary for estimating vegetation parameters in the wheat.
Particulate matter(PM) among air pollutants with complex and widespread causes is classified according to particle size. Among them, PM2.5 is very small in size and can cause diseases in the human respiratory tract or cardiovascular system if inhaled by humans. In order to prepare for these risks, state-centered management and preventable monitoring and forecasting are important. This study tried to predict PM2.5 in Seoul, where high concentrations of fine dust occur frequently, using two ensemble models, random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGB) using 15 local data assimilation and prediction system (LDAPS) weather-related factors, aerosol optical depth (AOD) and 4 chemical factors as independent variables. Performance evaluation and factor importance evaluation of the two models used for prediction were performed, and seasonal model analysis was also performed. As a result of prediction accuracy, RF showed high prediction accuracy of R2 = 0.85 and XGB R2 = 0.91, and it was confirmed that XGB was a more suitable model for PM2.5 prediction than RF. As a result of the seasonal model analysis, it can be said that the prediction performance was good compared to the observed values with high concentrations in spring. In this study, PM2.5 of Seoul was predicted using various factors, and an ensemble-based PM2.5 prediction model showing good performance was constructed.
Recently, there has been much research and many attempts to enhance converged information technology services using new technology such as ubiquitous sensor networks (USN) in medical, environmental, industrial, and logistic areas. There has also been much research and various attempts to apply this new technology to agricultural areas. However, applications to the agricultural areas should be considered differently against the same areas such as medical, environmental, industrial, and logistics. Therefore, this paper suggests that an agricultural cultivating management and traceability system. This system is a unified system that supports the processes sowing seeds through selling agricultural products to consumers. Farmers can be provided with an effective calendar for cultivation and weather information in real time as well as the monitoring of the growth of farm products on the farm in real time using this system. Farmers can also control all equipment installed on the farm directly or remotely and the equipment can be controlled automatically when the measured values such as temperature and humidity deviate from the decent criteria which are set by farmers or this system. Additionally, the reliability for and the better quality of the agricultural products can be improved because farmers can use this unified system to cover all processes from sowing seeds to selling to consumers.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.12
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pp.1222-1229
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2012
For the reduction of electric energy consumption and its efficient use at homes or buildings, a new work item proposal for new architecture and functional requirements of Energy Saving System (ESS) was proposed to IEC TC 100 and accepted as a new project, IEC PT 62654 in 2009. Recently, the final ballot for publication passed without negative votes and IEC TS 62654 was finally published in August 2012. For the verification of this standard, Prototype of ESS system composed of an ESS server, ESS clients, and portable ESS terminal were especially implemented in parallel with the standardization. Electric Power Control and Management (EPCM) protocol for the communication between ESS server and clients was also implemented, which supports self-configuration of ESS network, power consumption monitoring, remote power control, and additional functions for intelligent energy saving services.
In this paper, we propose an IoT based smart outlet system for one-person household with electric safety, electric energy consumption management and transmission of messages to the reserved contacts by connecting the emergency network. The proposed smart outlet system is implemented by parsing packet data and protocol between server, module, application and WiFi AP receiver. The WiFi AP built for communication can be used not only for the outlet but also for the gas barrier, the door lock and the like. In addition, the proposed method can provide the remote monitoring function by receiving the amount of power of the receptacle received through the AC current sensor (SCT-013) in real time. The smart outlet system is expected to be capable of automatically shutting off the power in case of emergency through automatic power use analysis in addition to the standby power cutoff function.
More than 70% of Korean Peninsula is consisted of mountains, so that lots of roads, rail-roads and tunnel,which play a pivotal role in the industry activity, are existed along the rock-slope and in the rock-mass. Thus,it is urgent that tegration of management system through the optimum survey and design of rock-slope excavation, proper stabilization method and database of rock-slope. However, conventional methods have shortcoming with the economy of survey time and human resources, and the overcome of difficulties of approach to the in-situ rock-slope. To overcome the limitation of conventional method, this paper proposed the development of remote measurement system using Terrestrial Laser Scanning System. The method using Terrestrial 3D Laser Scanning System, which can get 3D spatial information on the rock-slope and2)Dept. Geosystem Engineering, Kangwon National University, Korea tunnel, has an advantage of reduction of measurement time and the overcome of difficulties of approach to the in-situ rock-slope/dam/tunnel. In the case of rock-slope, through the analysis of 3D modeling of point-cloud by Terrestrial Laser Scanning System, orientation of discontinuity, roughness of joint surface, failure shape and volume were successively achieved. in the case of tunnel face, through reverse-engineering, monitoring of displacement was possible.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.3
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pp.1972-1980
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2015
This study's purpose was to analyze the effect of the SmartCare obesity management pilot project, which was conducted between 09 March 2011 and 03 April 2013 in Korea (South). Of 212 subjects who were enrolled in the study, the final analysis was conducted with 147 subjects who completed their weight self-measurements and SmartCare services until the end of a 6-month service period. The self-measurement group for evaluation was classified into 3 groups (Low, Middle, and High) by evenly dividing the monthly average frequency of measurement for 6 months and the evaluation indices were weight, and BMI (Body Mass Index) transmitted from the SmartCare System. The monthly average weight and BMI were decreased more in the High Group than the Middle Group and Low Group (M5: High>Middle>Low), and they are showing statistically significant differences between groups (p< 0.05). In conclusion, analysis of the weight and BMI improvement effect showed a greater improvement effect when the self-measurement frequency level was higher.
The purpose of this paper is to propose a method for business process system (BPS) based on the Internet of Things (IoT). As the results of this research the IoT architecture and the business process design are derived. The main findings include the proposed IoT-enabled BPS method, illustrated by the description of the application and its assessment. In addition, the key business processes namely; remote machine monitoring; maintenance of machine; material procurement; product pricing; and information reporting system, are affected by IoT technology. The proposed method of this research could be the reference for the companies which want to have better management performance based on IoT technologies.
Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.
The importance of monitoring and assessing the status of urban forests in the aspect of urban forest management is emerging as urban forest edges increase due to urbanization and human impacts. The purpose of this study was to investigate the status of vegetation condition of urban forest edge that is affected by different land cover types using $NDVI_{max}$ images derived from FSDAF (Flexible Spatio-temporal DAta Fusion). Among 4 land cover types,roads had the greatest effect on the forest edge, especially up to 30m, and it was found to affect up to 90m in Seoul urban forest. It was also found that $NDVI_{max}$ increased with distance away from the forest edge. The results of this study are expected to be useful for assessing the effects of land cover types and land cover change on forest edges in terms of urban forest monitoring and urban forest management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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