When frost occurs, crops are directly damaged. When crops come into contact with low temperatures, tissues freeze, which hardens and destroys the cell membranes or chloroplasts, or dry cells to death. In July 2020, a sudden sub-zero weather and frost hit the Minas Gerais state of Brazil, the world's largest coffee producer, damaging about 30% of local coffee trees. As a result, coffee prices have risen significantly due to the damage, and farmers with severe damage can produce coffee only after three years for crops to recover, which is expected to cause long-term damage. In this paper, we tried to predict frost using frost generation data and weather observation data provided by the Korea Meteorological Administration to prevent severe frost. A model was constructed by reflecting weather factors such as wind speed, temperature, humidity, precipitation, and cloudiness. Using XGB(eXtreme Gradient Boosting), SVM(Support Vector Machine), Random Forest, and MLP(Multi Layer perceptron) models, various hyper parameters were applied as training data to select the best model for each model. Finally, the results were evaluated as accuracy(acc) and CSI(Critical Success Index) in test data. XGB was the best model compared to other models with 90.4% ac and 64.4% CSI, followed by SVM with 89.7% ac and 61.2% CSI. Random Forest and MLP showed similar performance with about 89% ac and about 60% CSI.
Kim, Yeseul;Kwak, Geun-Ho;Lee, Kyung-Do;Na, Sang-Il;Park, Chan-Won;Park, No-Wook
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.5
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pp.811-827
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2018
The purpose of this study is to compare machine learning algorithm and deep learning algorithm in crop classification using multi-temporal remote sensing data. For this, impacts of machine learning and deep learning algorithms on (a) hyper-parameter and (2) training sample size were compared and analyzed for Haenam-gun, Korea and Illinois State, USA. In the comparison experiment, support vector machine (SVM) was applied as machine learning algorithm and convolutional neural network (CNN) was applied as deep learning algorithm. In particular, 2D-CNN considering 2-dimensional spatial information and 3D-CNN with extended time dimension from 2D-CNN were applied as CNN. As a result of the experiment, it was found that the hyper-parameter values of CNN, considering various hyper-parameter, defined in the two study areas were similar compared with SVM. Based on this result, although it takes much time to optimize the model in CNN, it is considered that it is possible to apply transfer learning that can extend optimized CNN model to other regions. Then, in the experiment results with various training sample size, the impact of that on CNN was larger than SVM. In particular, this impact was exaggerated in Illinois State with heterogeneous spatial patterns. In addition, the lowest classification performance of 3D-CNN was presented in Illinois State, which is considered to be due to over-fitting as complexity of the model. That is, the classification performance was relatively degraded due to heterogeneous patterns and noise effect of input data, although the training accuracy of 3D-CNN model was high. This result simply that a proper classification algorithms should be selected considering spatial characteristics of study areas. Also, a large amount of training samples is necessary to guarantee higher classification performance in CNN, particularly in 3D-CNN.
Fish fauna and lentic ecosystem health assessment in freshwater were analyzed in the two reservoirs (Uirim Reservoir(Ur) and Solbangjuk Reservoir(Sr)) of the Jecheon City during May-September 2017. Total numbers of the species and genus (7 family) sampled were 21 and 16, respectively. Cyprinidae was most dominant taxa, which accounted for 11 species (52.4%) of the total species, and the relative abundance, based on the number of individuals, was 318 individuals (46.2%). Subdominant families were taxa of Centrachidae (2 species; 264 ind. (38.4%). The dominant species, based on the relative abundance, were Squalidus chankaensistsuchigae(22.7%). Subdominant species were Lepomis macrochirus(19.5%, 134 ind.) and Micropterus salmoides(18.9%, 134 ind.). Trophic state index of Korea ($TSI_{KO}$), based on chemical oxygen demand (COD), total phosphorus (TP) and chlorophyll-a (CHL),ranged mesotrophic state. The purpose of this study was to apply a multi-metric model of Lentic Ecosystem Health Assessments (LEHA) for environmental impact assessments of two reservoirs and assessed the ecological health model values. Trophic composition's metrics showed that tolerant species (56.8%, 98.3%) and omnivore species (43.9%, 65.6%) dominated the fish fauna in the two reservoirs (Ur and Sr) of Jecheon City, indicating a biological degradation in the aquatic ecosystem. The relative proportions of Micropterus salmoides, also showed greater than 16.3% (Ur), 31.1% (Sr) of the total, indicating a ecological disturbance. The average value of LEHA model was 22 (Ur) and 12 (Sr) in the reservoirs, indicating a "poor condition (Ur)" and "very poor condition (Sr)" by the criteria of MOE (2014).
Kim, Song-Hwan;Lee, Tae-Young;Kim, Myun-Hee;Bae, Joon-Young;Lee, Sang-Ryong
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.3
no.2
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pp.45-51
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2002
Recently the interest for the environment is increasing. So the criterion for the evaluation of the burner has changed. For efficient driving problem, if the thermal efficiency is higher and the oxygen in exhaust gas is lower, then burner is evaluated better. For environmental problem. burner must satisfy NOx limit, soot limit and CO limit. Generally the experienced operator judge of the combustion status of the burner by the color of flame. we don't still have any satisfactory solution against it. the relation of the combustion status and the color of the flame hasn't still been established. This paper is the study about the relation of the combustion status and the color of the flame. This paper describes development of real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose combustion state such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in quantitative sense. In this paper, it was proposed on the flame diagnosis technique of burner using image processing algorithm, the parameter extracted from the image of the flame was used as the input variables of the flame diagnostic system. at first, linear regression algorithm and multiple regression algorithm was used to obtain linear multi-nominal expression. Using the constructed inference algorithm, the amount of NOx and CO of the combustion gas was successfully inferred. the combustion control system will be realized sooner or later.
Fuzzy Cognitive Map, one of ways to model, describe and infer reasoning relations, is widely used in the field of reasoning knowledge engineering. Despite of the natural and easy understanding of decision and smooth explanation of relation between front and rear, reasoning relation is organized with mathematical haziness and complex algorithm and rarely has an interactive user interface. This paper suggests an interactive Fuzzy Cognitive Map(FCM) construction support system. It builds a FCM increasingly concerning multiple experts' knowledge. Futhermore, it supports user-supportive environment by dynamically displaying the structure of Fuzzy Cognitive Map which is constructed by the interaction between experts and the system.
A unique lightweight string truss deployable bridge assembled by thin-walled fiber reinforced polymer (FRP) and metal profiles was designed for emergency applications. As a new structure, investigations into the static structural performance under the serviceability limit state are desired for examining the structural integrity of the developed bridge when subjected to unsymmetrical loadings characterized by combined torsion and bending. In this study, a full-scale experimental inspection was conducted on a fabricated bridge, and the combined flexural-torsional behavior was examined in terms of displacement and strains. The experimental structure showed favorable strength and rigidity performances to function as deployable bridge under unsymmetrical loading conditions and should be designed in accordance with the stiffness criterion, the same as that under symmetrical loads. In addition, a finite element model (FEM) with a simple modeling process, which considered the multi segments of the FRP members and realistic nodal stiffness of the complex unique hybrid nodal joints, was constructed and compared against experiments, demonstrating good agreement. A FEM-based numerical analysis was thereafter performed to explore the effect of the change in elastic modulus of different FRP elements on the static deformation of the bridge. The results confirmed that the change in elastic modulus of different types of FRP element members caused remarkable differences on the bending and torsional stiffness of the hybrid bridge. The global stiffness of such a unique bridge can be significantly enhanced by redesigning the critical lower string pull bars using designable FRP profiles with high elastic modulus.
A 4 nm layer of ZrOx (targeted x-2) was deposited on an interfacial layer(IL) of native oxide (SiO, t∼1.2 nm) surface on 200 mm Si wafers by a manufacturable atomic layer chemical vapor deposition technique at 30$0^{\circ}C$. Some as-deposited layers were subjected to a post-deposition, rapid thermal annealing at $700^{\circ}C$ for 5 min in flowing oxygen at atmospheric pressure. The experimental x-ray diffraction, x-ray photoelectron spectroscopy, high-resolution transmission electron microscopy, and high-resolution parallel electron energy loss spectroscopy results showed that a multiphase and heterogeneous structure evolved, which we call the Zr-O/IL/Si stack. The as-deposited Zr-O layer was amorphous $ZrO_2$-rich Zr silicate containing about 15% by volume of embedded $ZrO_2$ nanocrystals, which transformed to a glass nanoceramic (with over 90% by volume of predominantly tetragonal-$ZrO_2$(t-$ZrO_2$) and monoclinic-$ZrO_2$(m-$ZrO_2$) nanocrystals) upon annealing. The formation of disordered amorphous regions within some of the nanocrystals, as well as crystalline regions with defects, probably gave rise to lattice strains and deformations. The interfacial layer (IL) was partitioned into an upper Si $o_2$-rich Zr silicate and the lower $SiO_{x}$. The latter was sub-toichiometric and the average oxidation state increased from Si0.86$^{+}$ in $SiO_{0.43}$ (as-deposited) to Si1.32$^{+}$ in $SiO_{0.66}$ (annealed). This high oxygen deficiency in $SiO_{x}$ indicative of the low mobility of oxidizing specie in the Zr-O layer. The stacks were characterized for their dielectric properties in the Pt/{Zr-O/IL}/Si metal oxide-semiconductor capacitor(MOSCAP) configuration. The measured equivalent oxide thickness (EOT) was not consistent with the calculated EOT using a bilayer model of $ZrO_2$ and $SiO_2$, and the capacitance in accumulation (and therefore, EOT and kZr-O) was frequency dispersive, trends well documented in literature. This behavior is qualitatively explained in terms of the multi-layer nanostructure and nanochemistry that evolves.ves.ves.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.1
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pp.11-19
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2015
We present the results of a multi-material numerical investigation of the propagation of a combustible gas mixture detonation in narrow metal tubes. We use an experimentally tuned one step Arrhenius chemical reaction and ideal gas equation of state (EOS) to describe stoichiometric $H_2-O_2$ and $C_2H_4-O_2$ detonations. The purely plastic deformations of copper and steel tubes are modeled using the Mie-Gruneisen EOS and Johnson-Cook strength model. To precisely track the interface motion between the detonating gas and the deforming wall, we use the hybrid particle level-sets within the ghost fluid framework. The calculated results are validated against the experimental data because the results explain the process of the generation and subsequent interaction of the expansion wave with the high-strain-rate deformation of the walls.
Park, Jung-Hwan;Kim, Yoon-Sik;Chang, Tae-Suk;Yoon, En-Sup
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.12
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pp.1113-1119
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2000
To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.
Current principles of designating a smoking area within a non-smoking area rely on mere compartmentalization. This causes non-smokers aversion against smokers and smokers complaints about anti-smoking policies, which means both of them are not satisfied with the current scheme. In addition, such a system, far from the original intent of the law, does not provide appropriate respect for people's rights. The biggest problem of the current scheme is that smoking areas are not separated from non-smoking areas. Japan has continued installing independent smoking areas since 2002 and witnessed a decrease in the smoking rate. The country's success is attributable to: the state's active intervention in connection with enterprises; continuous environmental improvements and creation of goods; 'smoking etiquette' campaigns; and the sociality and group consciousness of Japanese people. It is recognized that the synergy of the designation of independent smoking areas and such multi-faceted efforts has led to the nation's accomplishment. Hence, it is required to install independent smoking areas in non-smoking areas in Seoul in order to respect the rights of smokers and non-smokers and resolve conflicts between them. It is not suitable to merely model after Japan's case, however, studies and guidelines that are tailored to Korea's own environment and social atmosphere are required. To ensure that the people recognize the necessity for smoking areas, a social consensus is formed and proper smoking areas are established in a systemic manner, a system for that purpose should connote a symbol of the social consensus and consequent guidelines should take physical elements, human activities and semantic assignment into consideration. This study aims to present basic guidelines to install separated smoking areas, which will keep distance between smokers and non-smokers, form a social consensus and establish a sound smoking culture. These would ensure that the rights of both smokers and non-smokers are fully respected and that government policies are trusted by the people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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