Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.1073-1080
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1996
The impact of the input and output probability distributions on the performance of neural networks to forecast two year peak stream flow (cubic meters per second) is examined for two major river basins of the US. The neural network input consisted of drainage area(square kilometers ) and elevation (meters). When data are normally distributed , the neural networks predict much better than when the data are non-normal and have larger tails in their distributions.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2000.10a
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pp.226-232
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2000
The design of agricultural facilities is the consistent activities, which systematically analyze all the actual conditions, design the unit structures, and improve the faming environment through efficient organization of the unit facility. The design of agricultural facilities is composed of site study, preliminary design, primary design, and detail design. Integrated design system can manage and process the information created by and used in all steps of design process. Formal data models of these design activities are important conceptual steps in development of integrated design system. However, most of existing models are not available for agricultural facilities. To support efficiently developing the integrated design system of agricultural facilities, we have developed the Multi-Layered Primitive-Composite mode I through object-oriented analysis of agricultural facilities. The MPC model not only satisfies the characteristics of agricultural facility, such as variety, coupling, informal data, but also improves abilities of integrated design system such as extensibility, flexibility, and granularity. The paper presents a formal definition of the MPC model.
Cao, Hongyi;Ren, Qiaomu;Zou, Xiuguo;Zhang, Shuaitang;Qian, Yan
Journal of Information Processing Systems
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v.15
no.5
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pp.1156-1170
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2019
In recent years, the problem of data drifted of the smart grid due to manual operation has been widely studied by researchers in the related domain areas. It has become an important research topic to effectively and reliably find the reasonable data needed in the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system has become an important research topic. This paper analyzes the data composition of the smart grid, and explains the power model in two smart grid applications, followed by an analysis on the application of each parameter in density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. Then a comparison is carried out for the processing effects of the boxplot method, probability weight analysis method and DBSCAN clustering algorithm on the big data driven power grid. According to the comparison results, the performance of the DBSCAN algorithm outperforming other methods in processing effect. The experimental verification shows that the DBSCAN clustering algorithm can effectively screen the power grid data, thereby significantly improving the accuracy and reliability of the calculation result of the main grid's theoretical line loss.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.4
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pp.23-32
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2021
For agricultural water management, it is essential to establish the digital infrastructure data such as agricultural watershed, irrigated area and canal network in rural areas. Approximately 70,000 irrigation facilities in agricultural watershed, including reservoirs, pumping and draining stations, weirs, and tube wells have been installed in South Korea to enable the efficient management of agricultural water. The total length of irrigation and drainage canal network, important components of agricultural water supply, is 184,000 km. Major problem faced by irrigation facilities management is that these facilities are spread over an irrigated area at a low density and are difficult to access. In addition, the management of irrigation facilities suffers from missing or errors of spatial information and acquisition of limited range of data through direct survey. Therefore, it is necessary to establish and redefine accurate identification of irrigated areas and canal network using up-to-date high resolution images. In this study, previous existing data such as RIMS (Rural Infrastructure Management System), smart farm map, and land cover map were used to redefine irrigated area and canal network based on appropriate image data using satellite imagery, aerial imagery, and drone imagery. The results of the building the digital infrastructure in rural areas are expected to be utilized for efficient water allocation and planning, such as identifying areas of water shortage and monitoring spatiotemporal distribution of water supply by irrigated areas and irrigation canal network.
Eun-Sung, Park;Ajay Patel, Kumar;Muhammad Akbar Andi, Arief;Rahul, Joshi;Hongseok, Lee;Byoung-Kwan, Cho
Korean Journal of Agricultural Science
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v.49
no.3
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pp.483-493
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2022
It is important to improve the efficiency of plant breeding and crop yield to fulfill increasing food demands. In plant phenotyping studies, the capability to correlate morphological traits such as plant height, stem diameter, leaf length, leaf width, leaf angle and size of panicle of the plants has an important role. However, manual phenotyping of plants is prone to human errors and is labor intensive and time-consuming. Hence, it is important to develop techniques that measure plant phenotypic traits accurately and rapidly. The aim of this study was to determine the feasibility of point cloud data based on a 3D light detection and ranging (LiDAR) system for plant phenotyping. The obtained results were then verified through manually acquired data from the sorghum samples. This study measured the plant height, plant crown diameter and the panicle height and diameter. The R2 of each trait was 0.83, 0.94, 0.90, and 0.90, and the root mean square error (RMSE) was 6.8 cm, 1.82 cm, 5.7 mm, and 7.8 mm, respectively. The results showed good correlation between the point cloud data and manually acquired data for plant phenotyping. The results indicate that the 3D LiDAR system has potential to measure the phenotypes of sorghum in a rapid and accurate way.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2001.06a
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pp.43-48
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2001
Many applications in the areas of agricultural, hydrological and environmental resource management require data over very large areas and with a high imaging frequency - monitoring crop growth, water stress, seasonal wetland flooding and natural vegetation development. This precludes the use of fine resolution data (Landsat, Spot) on the grounds of cost, accessibility and low imaging frequency. Meteorological satellites have the potential to fill this need, given their very wide spatial coverage, and high repeat imaging. The Remote Sensing Unit (RSU) at the Zambia Meteorological Department routinely receives, processes and archives imagery from both Meteosat and NOAA AVHRR satellites. Here I wish to present some examples of applications of these data sets that arise from the RSU work - relationships between rainfall and vegetation development as assessed by satellite, derived information and seasonal patterns of flooding in the Barotse floodplain and the Kafue flats. I also wish to outline ways in which a more widespread use of this data by the Zambian institutions canbe achieved.
Park, Joo Hyeon;Ahn, Mun Il;Kang, Wee Soo;Shim, Kyo-Moon;Park, Eun Woo
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.21
no.4
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pp.347-357
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2019
The usefulness of processing and analysis systems of GIS-based agricultural climate data is affected by the reliability and availability of computing infrastructures such as cloud, on-premises, and hybrid. Cloud technology has grown in popularity. However, various reference cases accumulated over the years of operational experiences point out important features that make on-premises technology compatible with cloud technology. Both cloud and on-premises technologies have their advantages and disadvantages in terms of operational time and cost, reliability, and security depending on cases of applications. In this study, we have described characteristics of four general computing platforms including cloud, on-premises with hardware-level virtualization, on-premises with operating system-level virtualization and hybrid environments, and compared them in terms of advantages and disadvantages when a huge amount of GIS-based agricultural climate data were stored and processed to provide public services of agro-meteorological and climate information at high spatial and temporal resolutions. It was found that migrating high-resolution agricultural climate data to public cloud would not be reasonable due to high cost for storing a large amount data that may be of no use in the future. Therefore, we recommended hybrid systems that the on-premises and the cloud environments are combined for data storage and backup systems that incur a major cost, and data analysis, processing and presentation that need operational flexibility, respectively.
Kim, Joonyong;Lee, Chungu;Kwon, Tae-Hyung;Park, Geonhwan;Rhee, Joong-Yong
Journal of Biosystems Engineering
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v.38
no.1
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pp.25-32
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2013
Purpose: The objective of this study is to develop a data middleware for u-IT convergence in agricultural environment monitoring, which can support non-standard data interfaces and solve the compatibility problems of heterogenous sensor networks. Methods: Six factors with three different interfaces were chosen as target data among the environmental monitoring factors for crop cultivation. PostgresSQL and PostGIS were used for database and the data middleware was implemented by Python programming language. Based on hierarchical model design and key-value type table design, the data middleware was developed. For evaluation, 2,000 records of each data access interface were prepared. Results: Their execution times of File I/O interface, SQL interface and HTTP interface were 0.00951 s/record, 0.01967 s/record and 0.0401 s/record respectively. And there was no data loss. Conclusions: The data middleware integrated three heterogenous sensor networks with different data access interfaces.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.10
no.2
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pp.137-151
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2003
The objectives of this study were to examine subject matter topics researched in agricultural extension over a ten year period, to analyze the research methods in detail, and to get some implications for the academic progress of agricultural extension. The data were collected from 197 journal articles published in the Korean Journal of Agricultural Extension from 1994 through 2003. Among them, research topics and methods were analyzed specifically on 123 articles categorized as agricultural extension. Data were summarized using frequencies and percentages. The conclusions acquired from this study were as follows. First of all, the research on agricultural extension had been increased since the 1970s, and it still has not decreased till now. Secondly, the research also has indicated the direction of development from a broad point of view by analyzing the reality at a general level. Therefore, much remains to be done for investigating the reality more scientifically and establishing the theories on the agricultural extension by explaining the reality with many theories from other studies. Thirdly, the study on the agricultural extension mostly has been led by the professors and the agricultural extension workers. Fourth, the study has been focused on macro sides such as extension philosophy, extension systems, extension structure, extension organization and so on. Fifth, the research also has been carried out on the agricultural extension workers and farmers. Finally, most of the research methods were library survey and survey research.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.3
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pp.101-110
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2002
Most of the agricultural structures are in shortage of feasible facility management because these structures are small in size and spacially distributed in rural area. Inspection tools based on visual inspections are generally used for agricultural structures in most of the countries, including Korea. It is necessary to survey data of the irrigation structures to maintain records, and to develop the interface program by constructing database of inspection data. This study was conducted to develop a system for safe appraisal and repair works on agricultural irrigation structures. Repair and rehabilitation method can be chosen from an optimum viewpoint if the information between the method and life-cycle management cost of agricultural structures is constructed in the database. In this study, the system assisting onsite field investigation and determining the typical rehabilitation method of typical agricultural structural problems such as fractures and cracks of members was developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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