Objective: Microminipig (MMP) is a miniature pig with an extra small body size for experimental use. In the present study, the occurrence of stillbirths and their genetic association with swine leukocyte antigen (SLA) class II haplotypes were evaluated in a population of MMPs. Methods: The occurrences of stillbirth and genetic association with SLA class II haplotypes using 483 stillborn and 2,246 live piglets, and their parents were compared among the three groups of newborn piglet litters; an all stillborn (AS) group consisting of only stillborn piglet litters, a partial stillborn (PS) group consisting of stillborn and live piglet litters, and an all alive (AA) group consisting of only live piglet litters. Results: The incidence of stillborn piglets was 483/2,729 (17.7%). Distributions of litter sizes, numbers of stillborn piglets in a litter, parities, and gestation periods were distinct among the three groups. The frequencies of low resolution haplotype (Lr)-0.7 or Lr-0.23 were higher in the AS group than in the PS or AA groups. In sires, the frequency of Lr-0.7 associated with the AS group was significantly higher in the AS group than with the AA group. In dams, the frequency of Lr-0.23 was significantly higher in the AS group than in the PS or AA groups, whereas the frequency of Lr-0.7 was not significantly different. Conclusion: The incidence of stillborn piglets in MMPs appears to be higher than those in other pig breeds. Several traits related with stillbirths such as the number of stillborn piglets and parities of the AS group were different from those of the PS and AA groups. Specific SLA class II haplotypes were associated significantly with a high incidence of stillbirths and could be used as genetic markers to adopt breeding strategies to lower the rate of stillbirth in MMPs.
Precipitation is one of the main factors that affect water and energy cycles, and its estimation plays a very important role in securing water resources and timely responding to water disasters. Satellite-based quantitative precipitation estimation (QPE) has the advantage of covering large areas at high spatiotemporal resolution. In this study, machine learning-based rainfall intensity models were developed using Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) water vapor channel (6.7 ㎛), infrared channel (10.8 ㎛), and weather radar Column Max (CMAX) composite data based on random forest (RF). The target variables were weather radar reflectivity (dBZ) and rainfall intensity (mm/hr) converted by the Z-R relationship. The results showed that the model which learned CMAX reflectivity produced the Critical Success Index (CSI) of 0.34 and the Mean-Absolute-Error (MAE) of 4.82 mm/hr. When compared to the GeoKompsat-2 and Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) rainfall intensity products, the accuracies improved by 21.73% and 10.81% for CSI, and 31.33% and 23.49% for MAE, respectively. The spatial distribution of the estimated rainfall intensity was much more similar to the radar data than the existing products.
Submarine groundwater discharge (SGD) in coastal areas is gaining importance as a major transport route that bring nutrients and trace metals into the ocean. This paper describes the analysis of the seasonal changes and spatiotemporal characteristicsthrough the modeling monthly SGD for 35 years from 1986 to 2020 for the Nakdong river basin. In this study, we extracted 210 watersheds and SGD estimation points using the SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) DEM (Digital Elevation Model). The average annual SGD of the Nakdong River basin was estimated to be 466.7 m2/yr from the FLDAS (Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) recharge data of 10 km which is the highest resolution global model applicable to Korea. There was no significant time-series variation of SGD in the Nakdong river basin, but the concentrated period of SGD was expanded from summer to autumn. In addition, it was confirmed that there is a large amount of SGD regardless of the season in coastal area nearby large rivers, and the trend has slightly increased since the 1980s. The characteristics are considered to be related to the change in the major precipitation period in the study area, and spatially it is due to the high baseflow-groundwater in the vicinity of large rivers. This study is a precedentstudy that presents a modeling technique to explore the characteristics of SGD in Korea, and is expected to be useful as foundational information for coastal management and evaluating the impact of SGD to the ocean.
In recent years, as the demand of high-resolution satellite images increases due to the miniaturization and constellation of satellites, various efforts to support users to utilize satellite images more conveniently are performed. Accordingly, the Korea Aerospace Research Institute produces and provides mosaic images on the Korean Peninsula every year to improve the convenience of users in the public sector and activate the use of satellite images. In order to increase the utilization of mosaic images on the Korean Peninsula, a study on satellite image segmentation and classification using mosaic images was attempted. However, since mosaic images provide only R, G, and B bands and processes such as image sharpening and color balancing are applied, there is a limitation that the spectral information of original images is distorted, so various indices were extracted and classified using R, G, and B bands to compensate for this. As a result of the study, the accuracy of image classification results using only mosaic images was about 72%, while the accuracy of image classification results using indices extracted from R, G, and B bands together was about 79%. Through this, it was confirmed that when performing image classification using mosaic images on the Korean Peninsula, the image classification results can be improved if the indices extracted from R, G, and B bands are used together. These research results are expected to be applied not only to mosaic images but also to images in which spectral information is limited or only R, G, and B bands are provided.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.568-573
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2018
UAV(Unmanned Aerial Vehicle) is widely used in space information construction, agriculture, fisheries, weather observation, communication, and entertainment fields because they are cheaper and easier to operate than manned aircraft. In particular, UAV have attracted much attention due to the speed and cost of data acquisition in the field of spatial information construction. However, ortho image images produced using UAVs are distorted in buildings and forests. It is necessary to solve these problems in order to utilize the geospatial information field. In this study, fixed wing, rotary wing, vertical take off and landing type UAV were used to detect distortions of ortho image of UAV under various conditions, and various object areas such as construction site, urban area, and forest area were captured and analysed. Through the research, it was found that the redundancy of the unmanned aerial vehicle image is the biggest factor of the distortion phenomenon, and the higher the flight altitude, the less the distortion phenomenon. We also proposed a method to reduce distortion of orthoimage by lowering the resolution of original image using DTM (Digital Terrain Model) to improve distortion. Future high-quality unmanned aerial vehicles without distortions will contribute greatly to the application of UAV in the field of precision surveying.
License plate recognition camera is dedicated device designed for acquiring images of the target vehicle for recognizing letters and numbers in a license plate. Mostly, it is used as a part of the system combined with server and image analysis module rather than as a single use. However, building a system for vehicle license plate recognition is costly because it is required to construct a facility with a server providing the management and analysis of the captured images and an image analysis module providing the extraction of numbers and characters and recognition of the vehicle's plate. In this study, we would like to develop an embedded type convergent camera (Edge Base) which can expand the function of the camera to not only the license plate recognition but also the security CCTV function together and to perform two functions within the camera. This embedded type convergence camera equipped with a high resolution 4K IP camera for clear image acquisition and fast data transmission extracted license plate area by applying YOLO, a deep learning software for multi object recognition based on open source neural network algorithm and detected number and characters of the plate and verified the detection accuracy and recognition accuracy and confirmed that this camera can perform CCTV security function and vehicle number plate recognition function successfully.
The design requirements of modern satellites vary depending on the purpose of operation. Like conventional medium and large-scale satellites, small satellites which operate on low orbit may also serve military purposes. As a result, there is increased demand for high-resolution photos and videos and multi-target observation becomes important. The most important design parameter for multi-target observation is the satellites' maneuverability. For increased maneuverability, the miniaturization is required to increase the stiffness of the satellite as this decreases the mass moment of inertia of the satellite. In the case of a solar panel having relatively low stiffness compared to the satellites' body, vibrations are generated when the attitude maneuver is performed, which greatly influences the image acquisition. For verification of such vibrational characteristics, the satellites is modeled as a reduced model, and experimental zig for simulating attitude maneuver is introduced. A rigidity simulator for simulating the stiffness of the satellite is also proposed. Additionally, the objective of the experimental method is to simulate the maneuvering angle of the satellite based on the winding length of the wire using a step motor, and to experimentally verify the vibration characteristics of the satellite body and the solar panel generated during the maneuvering test.
We carried out the sensitive high resolution ion microprobe zircon U-Pb age dating and whole rock geochemical analysis of granites in the Gudambong and Sainam geosites, Danyang Geopark. The granites crop out in the western and southern parts of Danyang County, and intruded sedimentary successions of the Yeongweol and Taebaek Groups, respectively. The U-Pb isotopic compositions of zircon from the Gudambong and Sainam granite samples yielded the Cretaceous intrusion ages of $90.4{\pm}0.5Ma(t{\sigma})$ and $90.0{\pm}1.5Ma(t{\sigma})$, respectively. The major and trace elements compositions of the samples showed an affinity of typical A-type granite, indicating their petrogenesis during the late stage of the Bulguksa orogeny or a tectonic dormancy. The geochronologic and geochemical results are identical to those of granites previously reported from the Cretaceous Muamsa and Wolaksan suites.
Intake ratio from river constitutes about 31% (8/26) that beings to "water stress country" as "Medium ~ High" with China, India, Italy, South Africa, etc. Therefore, the present study on a dam that is the most effective and direct for securing water resources has been performed. First of all, climate change scenarios were investigated and analyzed. RCP 4.5 and 8.5 with 12.5 km grid resolution presented in the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5th Assessment Report (AR5) were applied to study watershed using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) and HEC-ResSim models that carried out co-operation. Based on the results of dam simulation, the reduction effects of floods and droughts were quantitatively presented. The procedures of dam projects of the USA, Japan and Korea were investigated. As a result, there are no estimating quantitative criteria, calculating methods or formulas. In the present study, therefore, indexes for selecting suitable dam site through literature investigation and analyzing dam watersheds were determined, Expert questionnaire for various indexes were performed. Based on the above mentioned investigation and expert questionnaire, a methodology assigning weight using AHP method were proposed. The function of suitable dam (FSDS) site was calibrated and verified for four medium-sized watersheds. Finally, automated model for suitable dam site was developed using FSDS and 'Model builder' of GIS tool.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.1
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pp.1-7
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2019
In this study, we estimated the tropospheric delay of GNSS (Global Navigation Satellite System) signals during passing through the atmosphere in relation to weather and seasonal factors. For this purpose, we chose four CORS (Continuously Operating Reference Station) stations from inland (CCHJ and PYCH) and on the coast (GEOM and CHJU). A total of 48 days for each station (one set of data for each week) were downloaded from the NGII (National Geographic Information Institute) and processed it using the scientific GNSS software. The average tropospheric delays in winter are less than 2,400 mm, which is about 200 mm less than those in summer. The estimated tropospheric delay shows a similar pattern from all stations except the absolute bias in magnitude, while a large delay was observed for the station located on the coast. In addition, the delay during the day was relatively stable in winter, and the average tropospheric delay was strongly related to the orthometric height. The inland stations have tropospheric delays by the precipitation rather than humidity due to dry weather and difference in temperature. On the contrary, it was primarily caused by the humidity on the sea. The correlation between temperature and water vapor pressure is 0.9 or larger for all stations, and the tropospheric delay showed a high linear relationship with temperature. It is necessary to analyze the GNSS data with higher temporal resolution (e.g. all RINEX data of the year) to improve the stability and reliability of the correlation results.
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