Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.2
no.2
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pp.163-173
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1995
Agricultural extension services in Korea has experienced various system changes and accomplishments. The biggest achievement of extension was rice self-suffiency in the 1970s and abundant vegetable and animal production in the 1980s. The emerging challenges of international competition and localization are contributing to significant changes such as the decentralization of activities and shared responsibilities between the central government and local governments. Change, while it threatens the status quo, is a challenge and an opportunity to review and revamp ensconced and often rigid structures. In this sense, it is time to start a new era in agricultural extension. The development of agricultural extension requires keen appraisals and cogent analysis based on the realities of each specific regional situation. In order to develop agricultural extension services, the various aspects, the synthetic identification of its environments, the clarification of the client, the program development, and the effective mechanisms between research and extension must be considered. Especially, agricultural extension systems should be flexible and adjust to changing environments and the farmers' needs.
International journal of advanced smart convergence
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v.3
no.2
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pp.14-17
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2014
Precision agriculture relies on information technology, whose precondition is providing real-time and accurate information. It depends on various kinds of advanced sensors, such as environmental temperature and humidity, wind speed, light intensity, and other types of sensors. Currently, it is a hot topic how to collect accurate information, the main raw data for agricultural experts, monitored by these sensors timely. Most existing work in WSNs addresses their fundamental challenges, including power supply, limited memory, processing power and communication bandwidth and focuses entirely on their operating system and networking protocol design and implementation. However, it is not easy to find the self-localization capability of wireless sensor networks. Because of constraints on the cost and size of sensors, energy consumption, implementation environment and the deployment of sensors, most sensors do not know their locations. This paper provides maximum likelihood estimators for sensor location estimation when observations are time-of arrival (TOA) range measurement.
In this paper, we describe reconstructed 3D-urban modeling techniques for laser scanner and CCD camera system, which are loading on the vehicle. We use two laser scanners, the one is horizon scanner and the other is vertical scanner. Horizon scanner acquires the horizon data of building for localization. Vertical scan data are main information for constructing a building. We compared extraction of edge aerial image with laser scan data. This method is able to correct the cumulative error of self-localization. Then we remove obstacles of 3D-reconstructed building. Real-texture information that is acquired with CCD camera is mapped by 3D-depth information. 3D building of urban is reconstructed to 3D-virtual world. These techniques apply to city plan. 3D-environment game. movie background. unmanned-patrol etc.
The Kalman filter has been used as a self-localization method for the mobile robot. To satisfy the assumptions inherent in the Kalman filter, we should calibrate the sensors of the robot before use of them. However, it is generally hard to find exact sensor parameters, and the parameters may change during the robot task as the environment varies. Thus we need to perform on-line sensor calibration, by which we can obtain more credible location of the mobile robot. In this paper, we present an on-line sensor calibration scheme which estimates the unknown sensor bias and the current position of the robot. To this end, first we find out the calibration errors of the sensor from redundant sensory data using the parity vector and recursive minimum variance estimation. Then we calculate the current position of the robot by weighted least square estimation without internal encoder data. The performance of the proposed method is evaluated through computer simulation.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.101-106
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2004
Subcellular localization is a key functional char acteristic of proteins. With the number of sequences entering databanks rapidly increasing, the importance of developing a powerful tool to identify protein subcellular location has become self-evident. In this paper, we introduce a novel method for predic ting protein subcellular locations from protein sequences. The main idea was motivated from the observation that amino acid pair composition data is redundant. By classifying from multiple feature subsets and using many kinds of amino acid pair composition s, we forced the classifiers to make uncorrelated errors. Therefore when we combined the predictors using a voting scheme, the prediction accuracy c ould be improved. Experiment was conducted on several data sets and significant improvement has been achieve d in a jackknife test.
This paper analyzes the scholarly approaches to the problem of "local" vs. "cosmopolitan" in the context of the cultural transfers between South and Southeast Asia. Taking the "localization" paradigm advanced by Oliver Wolters as its pivot, it reviews the "externalist" and "autonomous" positions, and questions the hermeneutical validity of the fuzzy and self-explanatory category of "local." Having discussed the geo-environmental metaphors of "Monsoon Asia" and "Maritime Asia" as alternative paradigms to make justice to the complex dynamics of transregional interaction that shaped South and Southeast Asian societies, it briefly presents two case studies highlighting the tensions between the "local" and "cosmopolitan" approaches to the study of Old Javanese literature and Balinese Hinduism.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.9C
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pp.573-580
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2011
WSNs (Wireless Sensor Networks) are becoming more widely used in various fields, and improving localization performance is a crucial and essential issue for sensor network applications. In this paper, we propose a low-complexity localization mechanism for WSNs that operates in 3D (Three-Dimensional) space. The basic idea is to use aerial vehicles or flying objects that are deliberately equipped with the anchor nodes. These anchor nodes periodically broadcast beacon signals containing their current locations, and the unknown nodes receive these signals as soon as they enter the communication range of the anchors. We estimate the locations of the unknown nodes based on the proposed scheme that transforms the 3D problem into 2D computations to reduce the complexity of 3D localization. Simulated results show that our approach is an effective scheme for 3D self-positioning in WSNs.
To detect the impact location of a structure, the authors' group conducted a study on piezoelectric paint sensor. The piezoelectric paint sensors are used for impact detection due to their inherent characteristics: sensitivity to high-frequency signal and impact. Additionally, the paint sensor can be applied on curved and complex structures where ceramic sensor would not be applicable. Moreover it is a self-powered sensor therefore no need for an external power source. For impact localization, mosaic pattern electrodes were coated on the specimen and the impact signal obtained from any part of the electrode where the impact occurred. If we more precise impact localization is required, the electrodes should be divided into more parts and impact data acquisition conducted in all the points of the electrode. In this paper, we developed a light, cheap and simple multi-channel data acquisition system to aid in data gathering. In total four channels data acquisition have been tested using the ARM Cortex-M3.
This study presents sensor system for autonomous mobile robot capable of floor-to-floor self-navigation. The robot was modified using the Turtlebot3 hardware platform and ROS2 (robot operating system 2). The robot utilized the Navigation2 package to estimate and calibrate the moving path acquiring a map with SLAM (simultaneous localization and mapping). For elevator boarding, ultrasonic sensor data and threshold distance are compared to determine whether the elevator door is open. The current floor information of the elevator is determined using image processing results of the ceiling-fixed camera capturing the elevator LCD (liquid crystal display)/LED (light emitting diode). To realize seamless communication at any spot in the building, the LoRa (long-range) communication module was installed on the self-navigating autonomous mobile robot to support the robot in deciding if the elevator door is open, when to get off the elevator, and how to reach at the destination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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