This study was conducted to estimate carbon stock and uptake for Larix kaempferi Lamb., the single species, which is the most widely distributed one following Pinus densiflora, using data from 6th national forest inventory and forest type map of 1:5,000. Overall distribution area of Larix kaempferi in South Korea was shown as 272,800ha, in detail, Gangwon-do was the most widely distributed region with 39.6% (108,141 ha) of the whole forest area, and Gyeongsangbuk-do was 18.6%(50,839 ha), Chungcheongbuk-do was 15.1%(41,205ha) in order. As the results of analysis in carbon stock and uptake for each province, the values were high with Gyeonggi-do 109.0 tC/ha, $10.3tCO_2/ha/yr$, Gangwon-do 349.1 tC/ha, $9.7tCO_2/ha/yr$ in order, and Jeollabuk-do was the lowest with 78.3 tC/ha, $7.6tCO_2/ha/yr$. Also, the results of estimation in total carbon stocks and uptakes by year (1989~2015) were turned out that total carbon stocks and uptakes were 24,891 thousand tC, $2,428thousand\;tCO_2$ in 2015, increasing about 4.8 times and 3.8 times each compared with 5,238 thousand C/ha, $640thousand\;CO_2$ in 1989. Although forest area was decreased 26.6% with 371,884 ha in 1989 to 272,800 ha in 2015, carbon stocks and uptakes were increased in 2015 in that forest stock was increased 126% compared to 1989.
The greenhouse gas emission according to the energy consumption is the cause of global warming. With various climates, it is occurs the direct problems to ecosystem. The various studies are being to reduce the carbon dioxide, which accounts for more than 80% of the total greenhouse gas emissions. In this study, estimate the carbon usage using potential biomass extracted from forest type map according to land-use by satellite image, and estimate the amount of carbon dioxide, according to the energy consumption of urban area. The $CO_2$ adsorption is extracted by the amount of forest based on the direct absorption of tree, the other used investigated value. The $CO_2$ emission in Jecheon was 3,985,900 $TCO_2$ by energy consumption. At the land cover classification, the forest is analyzed as 624,085ha and the farmland is 148,700ha. The carbon dioxide absorption was estimated at 1,834,850 Tons from analyzed forest. In case of farmland, it was also estimated at 706,658 Tons.
In this paper, we use three cluster algorithms (K-means, Self-Organizing Map, and Fuzzy K-means) to find proper graded stock market brokerage commission rates based on the cumulative transactions on both stock exchange market and HTS (Home Trading System). Stock trading investors for both modes are classified in terms of the total transaction as well as the corresponding mode of investment, respectively. Empirical analysis results indicated that fuzzy K-means cluster analysis is the best fit for the segmentation of customers of both transaction modes in terms of robustness. We then propose the rules for three grouping of customers based on decision tree and apply different brokerage commission to be 0.4%, 0.45%, and 0.5% for exchange market while 0.06%, 0.1%, 0.18% for HTS.
The conventional National Forest Inventory(NFI)-based forest carbon stock estimation method is suitable for national-scale estimation, but is not for regional-scale estimation due to the lack of NFI plots. In this study, for the purpose of regional-scale carbon stock estimation, we created grid-based forest carbon stock maps using spatial ancillary data and two types of up-scaling methods. Chungnam province was chosen to represent the study area and for which the $5^{th}$ NFI (2006~2009) data was collected. The first method (method 1) selects forest type map as ancillary data and uses regression model for forest carbon stock estimation, whereas the second method (method 2) uses satellite imagery and k-Nearest Neighbor(k-NN) algorithm. Additionally, in order to consider uncertainty effects, the final AGB carbon stock maps were generated by performing 200 iterative processes with Monte Carlo simulation. As a result, compared to the NFI-based estimation(21,136,911 tonC), the total carbon stock was over-estimated by method 1(22,948,151 tonC), but was under-estimated by method 2(19,750,315 tonC). In the paired T-test with 186 independent data, the average carbon stock estimation by the NFI-based method was statistically different from method2(p<0.01), but was not different from method1(p>0.01). In particular, by means of Monte Carlo simulation, it was found that the smoothing effect of k-NN algorithm and mis-registration error between NFI plots and satellite image can lead to large uncertainty in carbon stock estimation. Although method 1 was found suitable for carbon stock estimation of forest stands that feature heterogeneous trees in Korea, satellite-based method is still in demand to provide periodic estimates of un-investigated, large forest area. In these respects, future work will focus on spatial and temporal extent of study area and robust carbon stock estimation with various satellite images and estimation methods.
Recently, the demands of accurate forest carbon stock estimation and mapping are increasing in Korea. This study investigates the feasibility of two methods, k-Nearest Neighbor (kNN) and Regression Tree Analysis (RTA), for carbon stock estimation of pilot areas, Gongju and Sejong cities. The 3rd and 5th ~ 6th NFI data were collected together with Landsat TM acquired in 1992, 2010 and Aster in 2009. Additionally, various vegetation indices and tasseled cap transformation were created for better estimation. Comparison between two methods was conducted by evaluating carbon statistics and visualizing carbon distributions on the map. The comparisons indicated clear strengths and weaknesses of two methods: kNN method has produced more consistent estimates regardless of types of satellite images, but its carbon maps were somewhat smooth to represent the dense carbon areas, particularly for Aster 2009 case. Meanwhile, RTA method has produced better performance on mean bias results and representation of dense carbon areas, but they were more subject to types of satellite images, representing high variability in spatial patterns of carbon maps. Finally, in order to identify the increases in carbon stock of study area, we created the difference maps by subtracting the 1992 carbon map from the 2009 and 2010 carbon maps. Consequently, it was found that the total carbon stock in Gongju and Sejong cities was drastically increased during that period.
The objective of this study was to estimate domestic potential wood supply according to geographical and forest management conditions. In order to separate available wood supply area, analysis was conducted by separating natural, theoretical, geographical and technical supply area. Natural supply area was separated by extract stocked land from forest using digital stock map. Theoretical, geographical and technical supply area was separated by considering protection area, slope, streamside and road. Growing stock was calculated by using species and age-class of digital stock map. Potential wood supply was estimated by calculating growing stock of technical supply area. The results of growing stock of each supply area was shown that growing stock was from 244,150 to 596,248 thousand $m^3$. According to the results of this study, it was found that potential wood supply are likely to be over- or underestimated depending on the considered level of geographical and forest management conditions. Provincial potential wood supply was highly ranked in order of Gyeongbuk, jeonnam, Gyeongnam and Gangwon province.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.547-552
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2003
In mold machining, there are many concave machining regions where chatter and tool deflection occur since MRR (material removal rate) increases as curvature increases even though cutting speed and depth of cut are constant. Boolean operation between stock and tool model is widely used to compute MRR in NC milling simulation. In finish cutting, the side step is reduced to about 0.3mm and tool path length is sometimes over 300m. so Boolean operation takes long computation time and includes much error if the resolution of stock and tool model is larger than the side step. In this paper, curvature of CL(cutter location) surface and side step of tool path is used to compute the feedrate for constant MRR machining. The data structure of CL surface is Z-map generated from NC tool path. The algorithm to get local curvature from discrete data was developed and applied to compute local curvature of CL surface. The side step of tool path was computed by point density map which includes cutter location point density at each grid element. The feedrate computed from curvature and side step is inserted to new tool path to regulate MRR. The resultants wire applied to feedrate optimization system which generates new tool path with feedrate from NC codes for finish cutting. The system was applied to speaker mold machining. The finishing time was reduced to 12.6%. tool wear was reduced from 2mm to 1.1mm and chatter marks and over cut on corner were removed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3D
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pp.527-534
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2006
This study estimated the forest damage of Kangwon-Do fire disaster occurred April 2005. For the estimation, the delineation of fire damaged area was performed using SPOT-4 satellite image and DSM (Digital surface model)/DTM (Digital Terrain Model) was generated by airborne and ground LiDAR data to calculate forests height. The damaged amount of money was calculated in forest area using stand volume formula, combining the canopy height from forest height model and digital stock map. The total forest damage amounted to 3.9 billion won.
Kim, Ha-Young;Byun, Jae-Won;Jeon, Albert Byung-Yun;Park, Bum-Soo;Jung, Ji-A;Park, Mi-Hak;Lim, Yeon-Su;Jung, Byeong-Yeal
Journal of Life Science
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v.22
no.6
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pp.794-798
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2012
Paratuberculosis (Johne's disease), a chronic wasting disease caused by Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis (MAP), is a major cause of economic loss in the cattle industry. In Korea, national monitoring of breeding stock for MAP has been implemented. In this study, we report the results of serological testing to determine the prevalence of MAP in breeding stock of Korean native and dairy cattle during 2008 and 2009. A total of 3,927 serum samples were submitted (3,692 Korean native cattle and 235 dairy cattle) to Animal Disease Diagnostic Division, Animal, Plant and Fisheries Quarantine and Inspection Agency. The samples were classified into four different age groups for MAP; group 1 (${\leq}2$ year, n = 1,509), group 2 (>2 years to ${\leq}3$ years, n = 486), group 3 (>3 years to ${\leq}4$ years, n = 441), and group 4 (>4 years, n = 1,491). Overall seroprevalence of MAP in this study was 0.5% (21/3,927), which was much lower than that of conventional cattle (1.2-16.4%) in Korea. Also, the seroprevalence was determined by age groups: three of group 1 (0.2%), two of group 2 (0.4%), three of group 3 (0.7%), and 13 of group 4 (0.9%) were seropositive for MAP, respectively. Although seropositive samples were found in all age groups, the seroprevalence tended to increase with age. Our study showed that the seroprevalence of MAP in pure-bred breeding dairy cattle (0%) was lower than that in pure-bred breeding Korean native cattle (0.6%).
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.1
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pp.21-28
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2010
Forest fire is one of the main factor disturbing the environment of forest, and it influences greatly the structure and function on forest. The process of vegetation recovery could be decided according to the extent of the damage. It is required a lot of man powers and budgets to understand born severity and process of vegetation rehabilitation at the damaged area after large-fire. However, the analysis of born severity in the forest area using satellite imagery can acquire rapidly information and more objective results remotely in the large-fire area. In this study, the space sensors have been used to map area burned, assess characteristics of active fires. For classifying fire damaged area and analyzing severity of Cheongyang-Yesan fire in 2002, in this paper we use pre- and post-fire imagery from the Landsat TM and ETM+ to compute the evaluate large-scale patterns of burn severity, use the digital stock map to calculate the damaged condition about the forest fires damaged regions and use the NDVI to monitoring the situation of the revegetation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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