Objective: The present study aimed to survey seasonal changes in reproductive performance of local cows receiving artificial insemination (AI) in the Pursat province of Cambodia, a tropical country, to investigate if ambient conditions affect the reproductive performance of cows as to better understand the major problems regarding cattle production. Methods: The number of cows receiving AI, resultant number of calving, and calving rate were analyzed for those receiving the first AI from 2016 to 2017. The year was divided into three seasons: cool/dry (from November to February), hot/dry (from March to June), and wet (from July to October), based on the maximal temperature and rainfall in Pursat, to analyze the relationship between ambient conditions and the reproductive performance of cows. Body condition scores (BCS) and feeding schemes were also analyzed in these seasons. Results: The number of cows receiving AI was significantly higher in the cool/dry season than the wet season. The number of calving and calving rate were significantly higher in cows receiving AI in the cool/dry season compared with the hot/dry and wet seasons. The cows showed higher BCSs in the cool/dry season compared to the hot/dry and wet seasons probably due to the seasonal changes in the feeding schemes: these cows grazed on wild grasses in the cool/dry season but fed with a limited amount of grasses and straw in the hot/dry and wet seasons. Conclusion: The present study suggests that the low number of cows receiving AI, low number of calving, and low calving rate could be mainly due to poor body condition as a result of the poor feeding schemes during the hot/dry and wet seasons. The improvement of body condition by the refinement of feeding schemes may contribute to an increase in the reproductive performance in cows during the hot/dry and wet seasons in Cambodia.
In this study, the Artificial Neural Network (ANN) was used to mapping air temperature in Seoul. MODerate resolution Imaging Spectroradiomter (MODIS) data was used as auxiliary data for mapping. For the ANN network topology optimizing, scatterplots and statistical analysis were conducted, and input-data was classified and combined that highly correlated data which surface temperature, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), time (satellite observation time, Day of year), location (latitude, hardness), and data quality (cloudness). When machine learning was conducted only with data with a high correlation with air temperature, the average values of correlation coefficient (r) and Root Mean Squared Error (RMSE) were 0.967 and 2.708℃. In addition, the performance improved as other data were added, and when all data were utilized the average values of r and RMSE were 0.9840 and 1.883℃, which showed the best performance. In the Seoul air temperature map by the ANN model, the air temperature was appropriately calculated for each pixels topographic characteristics, and it will be possible to analyze the air temperature distribution in city-level and national-level by expanding research areas and diversifying satellite data.
Since artificial space objects are observable only in a short period of time and the characteristics of their motion is not exactly predictable, it is difficult to obtain both photometric and spectroscopic data by a set of observations. We have, therefore, designed a mount to load multi-optical instruments on the Kyung Hee University (KHU) satellite tracking and observation system for both photometric and spectroscopic observations of artificial space objects. In this paper, we have calculated the deformation of the remodeled mount using structural analyses for the loading of the multi-optical instruments. We have also deduced pointing errors of the mount occurring at tracking and observing artificial space objects. we have derived tracking reliably artificial space objects in our field of view and confirmed structural safety test of mount utilizing equivalent (von-mises) stress distribution.
Kim, Bum-Kyu;Hwang, Do-Hyun;Yoon, Hong-Joo;Seo, Won-Chan
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.5
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pp.629-636
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2015
This study carried out in order to investigate the most basic elements of suitability selection methods for composition of artificial reef. Acquired data by in-situ measurements and satellite remote sensing analysed in applying GIS. To identify the characteristic of marine environment around the West Sea, the South Sea and the East Sea of Korea, physical conditions-seabed sediment and depth, biological conditions-chlorophyll-${\alpha}$, chemical conditions-Sea Surface Temperature(SST) and DO were used. Suitable sites for artificial reef are selected Taean Peninsula, Geoje, Wando, Pohang, Seocheon, etc. From now on, it will be helpful to effectively utilize artificial reef as well as construct synthetic database. It is also expected to use basic data for artificial reef facilities management.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.1
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pp.83-93
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2020
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.229-230
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2006
Shape memory alloy, Nitinol is used for medical stent, artificial human joint, antenna of artificial satellite, fire door, temperature sensor...etc. It is important for some nitinol product high precision and clean surface. In this study, we experiment about deburring of edge and surface of nitinol work piece with micro electrolytic-deburring. We made an observation in case electric currents are $1A{\sim}4A$, above 5A and each machining times.
This paper is motivated by the problem of fitting a group of cuboids into a simplified rotating vessel of the artificial satellite. Here we introduce a combinatorial optimization model which reduces the three-dimensional layout problem with behavioral constraints to a finite enumeration scheme. Moreover, a global combinatorial optimization algorithm is described in detail, which is an improved graph-theoretic heuristic.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.1
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pp.61-66
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2009
This paper proposes an efficient sampled-data controller design technique for formation flying. To deal with the nonlinearity in the formation flying dynamics and to obtain a linear, rather than affine, model, we utilize the optimal linearization technique. The digital redesign technique is then developed based on the optimal linear model and formulated in terms of linear matrix inequalities. Simulation results show the advantage of the proposed methodology over the conventional controller emulation technique.
Rollers in the continuous process systems are ones of key components that determine the quality of web products. The condition of rollers (e.g. eccentricity, runout) should be consistently monitored in order to maintain the process conditions (e.g. tension, edge position) within a required specification. In this paper, a new diagnosis algorithm is suggested to detect the defective rollers based on the frequency analysis of web tension signals. The kernel of this technique is to use the characteristic features (RMS, Peak value, Power spectral density) of tension signals which allow the identification of the faulty rollers and the diagnosis of the degree of fault in the rollers. The characteristic features could be used to train an artificial neural network which could classify roller conditions into three groups (normal, warning, and faulty conditions) The simulation and experimental results showed that the suggested diagnosis algorithm can be successfully used to identify the defective rollers as well as to diagnose the degree of the defect of those rollers.
Since the mankind started its space mission, the number of artificial space objects has been increasing exponentially. It contains not just the space machines which are in use but the machines which are out of order. Meantime, those dead machines are being a serious danger, a real threat to human's lives and property because of it could re-enter into the earth's atmosphere and fall to the ground causing mega-disaster. As the number of space activities gets growing so far, the re-entry of the space objects will be a lot more happened in the future. Therefore, not just natural space object like asteroids but the artificial space object like artificial satellite and space station can cause the disaster by falling to the ground. To protect our nation and our property, the government has set up the space disaster management center in Korea astronomy and Space science Institute. In this study, we surveyed public's recognition of the space object's re-entry situation and analyzed it to contribute building national space disaster management policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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