Purpose: In this study, the reliability growth management procedures for armed vehicle is suggested and an illustrative case study of launcher system is given. Methods: Crow-AMSAA model is adopted to manage reliability growth of armed vehicle using failure data acquired from development test phase to field operation phase. Between the development test phase and the production phase, the suggested reliability growth procedures for armed vehicle entails accelerated life test of the selected module whose design is changed to improve its reliability for assuring the target system reliability. And it can be verified through estimating the system reliability based on the failure data of field operation phase. Results: It is shown that the proposed reliability growth management procedures are effective for armed vehicle based on the case study of launcher system. After estimating the reliability of launcher system at every development test, some items are selected to change their designs for improving reliability. Accelerated life test is performed to prove the reliability improvement and finally it is verified through the field operation. Conclusion: The reliability growth management procedures for armed vehicle is suggested and the case study of launcher system shows it can be effective for managing the reliability growth of the armed vehicle.
디지털 기술의 발전과 사회 경제적인 성숙을 추구함과 더불어 주택과 토지에 대한소유 및 접근은 공간적 분포의 삶의 질과 빈곤을 평가하는데 있어 매우 중요하고 어려운 문제이다. 첨단 IT 기술과 매우 향상된 지리 및 토지정보 시스템이 공간적 인간 정주문제, 토지이용과 개발, 환경악화 등을 분석하는데 이용되고 있지만, 시공간 차원에서 발생하는 가난의 원인과 결과를 이해하는데 있어 초기연구 단계에 있는 듯 싶다. 이 연구는 육하원칙 인자를 이용하여 공간적 위치의 가난을 해석하고자 하였다. 또한 정보격차로 인하여 생기는 가난한 환경을 토지정보의 공간적 개념과 연계하고 빈곤을 해소하는 관점에서 새로운 모델을 제시하였다.
The purpose of this paper is exploring changes in land use pattern when considering environmental carrying capacity. A sustainable development requires a society to define sustainability constraints, environmental carrying capacity. Environmental carrying capacity can be defined as a level of human activity a region can sustain at a desired level of quality of environment. This concept of environmental carrying capacity can be applied to land use to explore sustainable land use pattern. Since land use pattern can affect environment in an important way, exploring sustainable land use pattern within the limit of environmental carrying capacity can suggest useful implications for a sustainable regional management and planning. For this purpose, this paper built the environmental carrying capacity land use model and applied it to the Metropolitan Area, Korea. System dynamics modeling methods was used to build the model. The model developed in this paper consisted of 6sectors; population, housing, industry, land, environment, and traffic sector. The model limits its main focus on the NO2 level as an indicator of quality of environment in Metropolitan Area. Box model was translated into system dynamics model and combined to urban dynamics model to estimate NO2 level, the maximum number of population, industry structure, housing and maximum amount of land use for industrial, housing, and green space that can sustain desirable NO2 level. Metropolitan area was divided into 16 areas and the model was applied to each area. Since NO2 is flowing in and out from each area, model was built to allow this transboundering nature of air pollutants. Based on the model estimation, several policy implications for a sustainable land use pattern was discussed.
The intensity of stormwater runoff is particularly acute across cities located in arid climates. During flash floods loose sediment and pollutants are typically transported across sun-hardened surfaces contributing to widespread degradation of water quality. Rapid, dense urbanization exacerbates the problem by creating continuous areas of impervious surfaces, perforated only by a few green patches. Our work demonstrates how the latest techniques in remote sensing can be used to routinely measure urban land cover types, impervious cover, and vegetated areas. In addition, multiple regression models can then infer relationships between urban land use and land cover types with stormwater quality data, initially sampled at discrete monitoring sites, and then extrapolated annually across an arid city; in our case, the city of Phoenix in Arizona, USA. Results reveal that from 30 storm event samples, solids and heavy metal pollutants were found to be highly related with general impervious surfaces; in particular, with industrial and commercial land use types. Repercussions stemming from this work include support for public policies that advocate environmental sustainability and the more recent focus on urban livability. Also, advocacy for new urban construction and re-development that both steer away from vast unbroken impervious surfaces, in place of more fragmented landscapes that harmonize built and green spaces.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.129-138
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1993
The shortage of agricultural labour due to industrial growth has greatly induced the mechanization in Korean agriculture. However small and scattered land holdings have been the main constraints in the process of mechanization. This paper describes the interrelationships of farm land structure, machinery selection and machinery operation areas. The sandy silt loam irrigated paddy land having single crop a year was selected as a target areas for this study. Machine operation cost is greatly influenced by operation period, plot geometry and operation area. On the improved geometry plots, optimal machine size increases slowly with increase in operation area. Operable area increases due to increased effective machine capacity on better geometry plot. The difference between the effects of operation period and plot geometry is that in the former case, the cost reduction is caused by delay in increase of machine size, whereas in the latter case timeliness cost is reduced by increase ffective capacity. The effect of farmland consolidation is greater on small plots than that on big plots. Increasing wage rates have induced the adoption of more labor saving machinery. Bigger labor saving machines require enlargement of operation area and larger plots through improvement in farm land structure. Machine cost on poor plot geometry increases more rapidly than that on the good plot geometry and as operation area increases machine cost reduces significantly. It is concluded that the development of agricultural mechanization ion Korea will depend on the improvement in farm land structure and enlargement of operation area.
It can be important framework data to monitor the change of land-use pattern of river boundary in design and management of river. This study analyzed the change of land-use pattern of Gab and Yudeung River using time-series aerial images. To do this, we carried out radiation and geometric correction of image, and estimated land-use changes in inland and floodplain. As the analysis of inland, the ratio of residential, commercial, industrial, educational and public area, that is urbanized element, increases, but that of agricultural area shows a decline on the basis of 1990. Also, Minimum Distance Method, which is a kind of supervised classification method, is applied to extract water-body and sand bar layer in floodplain. As the analysis of land-use, the ratio of level-upped riverside land and water-body increases, but that of sand bar decreases. These time-series land use information can be important decision making data to evaluate the urbanization of river boundary, and especially it gives us goodness in river development project such as the composition of ecological habitat.
We investigated the accuracy of surface air temperature prediction according to the selection of land-use data and initial meteorological data using the Weather Research and Forecasting model-v4.2.1. A numerical experiment was conducted at the Daegu Dyeing Industrial Complex. We initially used meteorological input data from GFS (Global forecast system)and GDAPS (Global data assimilation and prediction system). High-resolution input data were generated and used as input data for the weather model using the land cover data of the Ministry of Environment and the digital elevation model of the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport. The experiment was conducted by classifying the terrestrial and topographic data (land cover data) and meteorological data applied to the model. For simulations using high-resolution terrestrial data(10 m), global data assimilation, and prediction system data(CASE 3), the calculated surface temperature was much closer to the automatic weather station observations than for simulations using low-resolution terrestrial data(900 m) and GFS(CASE 1).
The dichotomous-choice contingent valuation method is applied to estimate the landscape value of Jeju Island's stonewall fencing farming land. A distribution-free approach, Turnbull empirical distribution model, is employed to solve negative willingness to pay and truncation problems. The data used are collected from the interviews with tourist about willingness-to-pay at the various donation amount levels of Jeju stonewall's landscape value. The evaluation result is shown that the average amount of willingness to pay for the Jeju stonewall fencing farming land is 3,001 won per meter with standard deviation of 511.0 won/m.
Choi, Byoung Gil;Na, Young Woo;Kwon, Oh Seob;Kim, Se Hun
한국측량학회지
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제36권3호
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pp.135-152
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2018
The purpose of this study is to propose an optimal fusion method of aerial multi - sensor data to improve the accuracy of land cover classification. Recently, in the fields of environmental impact assessment and land monitoring, high-resolution image data has been acquired for many regions for quantitative land management using aerial multi-sensor, but most of them are used only for the purpose of the project. Hyperspectral sensor data, which is mainly used for land cover classification, has the advantage of high classification accuracy, but it is difficult to classify the accurate land cover state because only the visible and near infrared wavelengths are acquired and of low spatial resolution. Therefore, there is a need for research that can improve the accuracy of land cover classification by fusing hyperspectral sensor data with multispectral sensor and aerial laser sensor data. As a fusion method of aerial multisensor, we proposed a pixel ratio adjustment method, a band accumulation method, and a spectral graph adjustment method. Fusion parameters such as fusion rate, band accumulation, spectral graph expansion ratio were selected according to the fusion method, and the fusion data generation and degree of land cover classification accuracy were calculated by applying incremental changes to the fusion variables. Optimal fusion variables for hyperspectral data, multispectral data and aerial laser data were derived by considering the correlation between land cover classification accuracy and fusion variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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