Leaf area index (LAI) provides valuable information necessary for sustainable and effective management of forests. Although global high resolution LAI data are provided by European Space Agency using Sentinel-2 satellite images, they have not considered forest characteristics in model development and have not been evaluated for various forest ecosystems in South Korea. In this study, we proposed a LAI estimation model combining machine learning and the PROSAIL radiative transfer model using Sentinel-2 satellite data over a local forest area in South Korea. LAI-2200C was used to measure in situ LAI data. The proposed LAI estimation model was compared to the existing Sentinel-2 LAI product. The results showed that the proposed model outperformed the existing Sentinel-2 LAI product, yielding a difference of bias ~ 0.97 and a difference of root-mean-square-error ~ 0.81 on average, respectively, which improved the underestimation of the existing product. The proposed LAI estimation model provided promising results, implying its use for effective LAI estimation over forests in South Korea.
The purpose of this paper is to analyze the effects of location factors on sales by restaurant type in the six districts of Seoul (Jongno-gu, Jung-gu, Yeongdeungpo-gu, Gangnam-gu, Seocho-gu, and Songpa-gu). Ordinary least squares (OLS) regression model is selected for four restaurant types whose spatial autocorrelation is not identified, spatial lag model (SLM) is only selected for seafood restaurant, and spatial error model (SEM) is selected for nine other restaurant types. The floating population and the workers of surrounding businesses have generally positive effects on the sales of restaurants. The floating population elasticity of the sales of restaurants are found to be in the descending order of Oriental food, pub, Western food, and traditional food restaurant, and the elasticity of the workers of surrounding businesses are in the descending order of bakery, Oriental food, and Western food restaurant. The spatial multiplier effects are in the descending order of Oriental food, pub, and Western food restaurant. There is a statistically significant sales gap between roast meat, pub, and bakery in Gangnam-gu and those in five other districts. The results of this research can help in starting a restaurant in that they can provide information on the suitability of location by restaurant type.
Kim, Hoi-Jun;Park, Young-Soo;Kim, Ki-Bong;Lee, Sang-Hun
Journal of the Korea Convergence Society
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v.10
no.3
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pp.39-47
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2019
In this paper, we proposed extracting modified Histogram of Oriented Gradients (HOG) features using background removal when tracking pedestrians in real time. HOG feature extraction has a problem of slow processing speed due to large computation amount. Background removal has been studied to improve computation reductions and tracking rate. Area removal was carried out using S and V channels in HSV color space to reduce feature extraction in unnecessary areas. The average S and V channels of the video were removed and the input video was totally dark, so that the object tracking may fail. Histogram equalization was performed to prevent this case. HOG features extracted from the removed region are reduced, and processing speed and tracking rates were improved by extracting clear HOG features. In this experiment, we experimented with videos with a large number of pedestrians or one pedestrian, complicated videos with backgrounds, and videos with severe tremors. Compared with the existing HOG-SVM method, the proposed method improved the processing speed by 41.84% and the error rate was reduced by 52.29%.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.8-15
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2019
The PM synchronous motor drives with vector control have been applied to wide fields of industry applications due to its high efficiency. The rotor position information for vector control of a PM synchronous motor is detected from the rotor position sensors or rotor position estimators. The sensorless control based on the mathematical model of PM synchronous motor is generally used and it can be classified into back EMF -based sensorless control and magnet flux-based sensorless control. The rotor position estimating performance of the back EMF-based sensorless control is deteriorated at low speeds since the magnitude of back EMF is proportional to the motor speed. The magnitude of the magnet flux for estimating rotor position in the flux-based sensorless control is independent on the motor speed so that the estimating performance is excellent for wide speed ranges. However, the estimation performance of the model-based sensorless control may be influenced by the motor parameter variation since the rotor position estimator uses the mathematical model of the PM synchronous motor. In this paper, the rotor position estimation performance for the back EMF based- and flux-based sensorless controls is analyzed theoretically and is compared through the simulation and experiment when the motor parameters including stator resistance and inductance are varied.
Rainfall is one of the most important meteorological variables in meteorology, agriculture, hydrology, natural disaster, construction, and architecture. Recently, satellite remote sensing is essential to the accurate detection, estimation, and prediction of rainfall. In this study, the accuracy of Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) product, a composite rainfall information based on Global Precipitation Measurement (GPM) satellite was evaluated with ground observation data in the inland of Korea. The Automatic Weather Station (AWS)-based rainfall measurement data were used for validation. The IMERG and AWS rainfall data were collocated and compared during one year from January 1, 2016 to December 31, 2016. The coastal regions and islands were also evaluated irrespective of the well-known uncertainty of satellite-based rainfall data. Consequently, the IMERG data showed a high correlation (0.95) and low error statistics of Bias (15.08 mm/mon) and RMSE (30.32 mm/mon) in comparison to AWS observations. In coastal regions and islands, the IMERG data have a high correlation more than 0.7 as well as inland regions, and the reliability of IMERG data was verified as rainfall data.
This study was conducted to estimate carbon stocks of Pinus densiflora with drawing volume of trees in each tree height and DBH applying the suitable stem taper equation and tree specific carbon emission factors, using collected growth data from all over the country. Information on distribution area, tree age, tree number per hectare, tree volume and volume stocks were obtained from the $5^{th}$ National Forest Inventory (2006~2010) and Statistical yearbook of forest (2016), and method provided in IPCC GPG was applied to estimate carbon stock and uptake. Performance in predicting stem diameter at a specific point along a stem in Pinus densiflora by applying Kozak's model, $d=a_{1}DBH^{a_2}a_3^{DBH}X^{b_{1}Z^2+b_2ln(Z+0.001)+b_3\sqrt{Z}+b_4e^z+b_5(\frac{DBH}{H})}$, which is well known equation in stem taper estimation, was evaluated with validations statistics, Fitness Index, Bias and Standard Error of Bias. Consequently, Kozak's model turned out to be suitable in all validations statistics. Stem volume table of P. densiflora was derived by applying Kozak's model and carbon stock tables in each tree height and DBH were developed with country-specific carbon emission factors ($WD=0.445t/m^3$, BEF = 1.445, R = 0.255) of P. densiflora. As the results of analysis in carbon uptake for each province, the values were high with Gangwon-do $9.4tCO_2/ha/yr$, Gyeongsandnam-do and Gyeonggi-do $8.7tCO_2/ha/yr$, Chungcheongnam-do $7.9tCO_2/ha/yr$ and Gyeongsangbuk-do $7.8tCO_2/ha/yr$ in order, and Jeju-do was the lowest with $6.8tC/ha/yr$. Total carbon stocks of P. densiflora were 127,677 thousands tC which is 25.5% compared with total percentage of forest and carbon stock per hectare (ha) was $84.5tC/ha/yr$ and $7.8tCO_2/ha/yr$, respectively.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.7
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pp.953-959
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2018
This paper deals with controlling surge oscillations of a mooring vessel system under large external disturbances such as wind, waves and currents. A control synthesis based on Sliding Mode Control (SMC) with a Super-Twisting Algorithm (STA) has been applied to suppress nonlinear surge oscillations of a two-point mooring system. Despite the advantages of robustness against parameter uncertainties and disturbances for SMC, chattering is the main drawback for implementing sliding mode controllers. First-order SMC shows convergence within the desired level of accuracy, in which chattering is the main obstacle related to the destructive phenomenon. Alternatively, STA completely eliminates chattering phenomenon with high accuracy even for large disturbances. SMC based on STA is an effective tool for the motion control of a nonlinear mooring system because it avoids the chattering problems of a first-order sliding mode controller. In addition, the error trajectories of controlled mooring systems implemented by means of STA form in the bounded region. Finally, the control gain effect of STA can be observed in sliding surface and position trajectory errors.
This study developed predictive growth models of Salmonella enterica Serovar Typhimurium on lettuce washed with chlorine (100~300 ppm) and ultrasound (US, 37 kHz, 380 W) treatment and stored at different temperatures ($10{\sim}25^{\circ}C$) using a polynomial equation. The primary model of specific growth rate (SGR) and lag time (LT) showed a good fit ($R^2{\geq}0.92$) with a Gompertz equation. A secondary model was obtained using a quadratic polynomial equation. The appropriateness of the secondary SGR and LT model was verified by coefficient of determination ($R^2=0.98{\sim}0.99$ for internal validation, 0.97~0.98 for external validation), mean square error (MSE=-0.0071~0.0057 for internal validation, -0.0118~0.0176 for external validation), bias factor ($B_f=0.9918{\sim}1.0066$ for internal validation, 0.9865~1.0205 for external validation), and accuracy factor ($A_f=0.9935{\sim}1.0082$ for internal validation, 0.9799~1.0137 for external validation). The newly developed models for S. Typhimurium could be incorporated into a tertiary modeling program to predict the growth of S. Typhimurium as a function of combined chlorine and US during the storage. These new models may also be useful to predict potential S. Typhimurium growth on lettuce, which is important for food safety purposes during the overall supply chain of lettuce from farm to table. Finally, the models may offer reliable and useful information of growth kinetics for the quantification microbial risk assessment of S. Typhimurium on washed lettuce.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.4
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pp.267-277
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2019
Photogrammetry and computer vision are identical in determining the three-dimensional coordinates of images taken with a camera, but the two fields are not directly compatible with each other due to differences in camera lens distortion modeling methods and camera coordinate systems. In general, data processing of drone images is performed by bundle block adjustments using computer vision-based software, and then the plotting of the image is performed by photogrammetry-based software for mapping. In this case, we are faced with the problem of converting the model of camera lens distortions into the formula used in photogrammetry. Therefore, this study described the differences between the coordinate systems and lens distortion models used in photogrammetry and computer vision, and proposed a methodology for converting them. In order to verify the conversion formula of the camera lens distortion models, first, lens distortions were added to the virtual coordinates without lens distortions by using the computer vision-based lens distortion models. Then, the distortion coefficients were determined using photogrammetry-based lens distortion models, and the lens distortions were removed from the photo coordinates and compared with the virtual coordinates without the original distortions. The results showed that the root mean square distance was good within 0.5 pixels. In addition, epipolar images were generated to determine the accuracy by applying lens distortion coefficients for photogrammetry. The calculated root mean square error of y-parallax was found to be within 0.3 pixels.
This study was conducted to provide the basic information for a reasonable forest management plan and sustainable forest management by developing a dominant tree height growth model using diameter at breast height (DBH) and site index curves for Pinus densiflora and Chamaecyparis obtusa growing in Jeolla-do. The altitude, slope, orientation, soil type, height and DBH of a dominant tree, and the ages of trees were measured for 3055 Pinus densiflora trees (611 plots) and 3345 Chamaecyparis obtusa trees (699 plots), and these data were used to develop a customized afforestation map. In the dominant tree height growth model, the relationship to DBH was used in the Petterson, Michailow, and log equations. Also, a dominant tree height growth model in relationship to age used the Chapman-Richards, Schumacher, and Gompertz equations. The Petterson equation, which has a lower mean square error, was used to model dominant tree height growth in relationship to DBH. In the model of dominant tree height growth in relationship to age, three kinds of equations were considered to have little statistical difference. Therefore, the Chapman-Richards equation was chosen for modeling on the national level. Thirtyyears was used as the base age, which is an important factor for estimating the site index curves. In the results, a more varied range of site index family curves with 6-18 was developed for Pinus densiflora, and with 6-22 for Chamaecyparis obtusa. As the new site index curves indicated influences on growth of Pinus densiflora and Chamaecyparis obtusa, a reasonable forest management plan will be possible in the future for Jeolla-do.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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