Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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제23권3호
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pp.156-162
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2021
The number of smart farms has increased to save labor in agricultural production as the subsidy become available from central and local governments. The number of illegal greenhouses has also increased, which causes serious issues for the local governments. In the present study, we developed Mask-RCNN model to detect greenhouses based on satellite images. Greenhouses in the satellite images were labeled for training and validation of the model. The Mask-RC NN model had the average precision (AP) of 75.6%. The average precision values for 50% and 75% of overlapping area were 91.1% and 81.8%, respectively. This results indicated that the Mask-RC NN model would be useful to detect the greenhouses recently built without proper permission using a periodical screening procedure based on satellite images. Furthermore, the model can be connected with GIS to establish unified management system for greenhouses. It can also be applied to the statistical analysis of the number and total area of greenhouses.
Jeju Special Self-Governing Province has the natural assets resulting in UNESCO World Biosphere Reserve, World Heritage Listed and World Geopark Certification, so the principle of 'Conservation First Development Later' has been set up for the vision of environmental policy to preserve these assets. This case study has been carried out to investigate the realization of the principle of 'Conservation First Development Later' for the development projects performed environmental impact assessment from 1994 to 2012 in Jeju Province, using geographic information systems(GIS). The Jeju Province has its own ordinance to consult and operate an environmental impact assessment(EIA) system. In particular, the conservation area, such as, Absolute/Relative Conservation Area and Underground Water, Ecosystem and View Conservation Zone, has been assigned and managed specially to conserve the natural environment. The 179 projects has been performed EIA for last 18 years in Jeju Province, and then the Absolute Conservation Area has been included in 22 projects and the Relative Conservation Area has been included in 34 projects. However, the 2 projects only have included the Absolute Conservation Area for 7 years after 2005. This result suggests that the application of the principle for the Absolute Conservation Area is strengthened gradually. On the other hand, the 17 projects and the 24 projects have included the Underground Water Conservation Zone assigned grade 1 and 2, respectively, and the number has been increasing after 2004. The results show that it needs to strengthen the application of the principle for this Zone. And the Ecosystem Conservation Zone assigned grade 1 and 2 have been included in 1 project and 9 projects, respectively. It is considered from this result that the principle is realized successfully for the Ecosystem Conservation Zone. In addition, it could be known that the principle is applied well for the View Conservation Zone, in this study.
Park, Yong-Lak;Cho, Jum Rae;Choi, Kyung-Hee;Kim, Hyun Ran;Kim, Ji Won;Kim, Se Jin;Lee, Dong-Hyuk;Park, Chang-Gyu;Cho, Young Sik
Korean journal of applied entomology
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제60권1호
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pp.135-143
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2021
Aerospace and geospatial technologies have become more accessible by researchers and agricultural practitioners, and these technologies can play a pivotal role in transforming current pest management practices in agriculture and forestry. During the past 20 years, technologies including satellites, manned and unmanned aircraft, spectral sensors, information systems, and autonomous field equipment, have been used to detect pests and apply control measures site-specifically. Despite the availability of aerospace and geospatial technologies, along with big-data-driven artificial intelligence, applications of such technologies to apple IPM have not been realized yet. Using a case study conducted at the Korea Apple Research Institute, this article discusses the advances and limitations of current aerospace and geospatial technologies that can be used for improving apple IPM.
As demands and applications of spatial information increase, different aspects of quality management have been raised as an important issue. This study suggests a quality management method for consumer-oriented spatial information, providing the consumer satisfaction. As opposed to the demands mentioned, less attention has been paid on the quality for the spatial information. So far, most of spatial information producers have kept their own independent quality management system and standard. Because of this unconscious response, it has been difficult to reflect the consumer's various and flexible demands from the silo structure of the quality management systems and regulations. The explosive increase of spatial information products creates quality-related problems such as limited time and budget for the consumer-oriented quality management. To solve these problems this study suggests to use a minimum number of the basic spatial information products which can guarantee better qualities when other products are combined. Because each of the spatial information product can include several other sub-products inside, it can have intrinsic characteristics such as geographic accuracy relationships between the products when combined and a hierarchical structure in each product in terms of the quality management mentioned. To prove the usability of the model, a case of the National Spatial Data Infrastructure Center is used because the Center collects and distributes an enormous amount of spatial information to the public and private sector.
In this study, images were classified using convolutional neural network (CNN) - a deep learning technique - to investigate the feasibility of information production through a combination of artificial intelligence and spatial data. CNN determines kernel attributes based on a classification criterion and extracts information from feature maps to classify each pixel. In this study, a CNN network was constructed to classify materials with similar spectral characteristics and attribute information; this is difficult to achieve by conventional image processing techniques. A Compact Airborne Spectrographic Imager(CASI) and an Airborne Imaging Spectrometer for Application (AISA) were used on the following three study sites to test this method: Site 1, Site 2, and Site 3. Site 1 and Site 2 were agricultural lands covered in various crops,such as potato, onion, and rice. Site 3 included different buildings,such as single and joint residential facilities. Results indicated that the classification of crop species at Site 1 and Site 2 using this method yielded accuracies of 96% and 99%, respectively. At Site 3, the designation of buildings according to their purpose yielded an accuracy of 96%. Using a combination of existing land cover maps and spatial data, we propose a thematic environmental map that provides seasonal crop types and facilitates the creation of a land cover map.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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제6권1호
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pp.101-117
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2004
Standards are essential to facilitate the efficient use of GIS data. International Standards such as ISO TC211's 19100 series and various technical specifications from OpenGIS Consortium are some of the examples of efforts to maintain the interoperability among GIS applications. Marine GIS is no exception to this rule and in this context. developing standards for marine GIS is also in urgent needs. Using the same meaning and definition for the features commonly found in marine GIS applications is one of the ways to increase the interoperability among systems. One of the key requirements for maintaining the standard meanings for features is to build a common feature catalogue. This paper examines the concept of feature catalogue and describe the ways in which the feature catalogue can be organized. To identify the common features found in various marine GIS applications, a comprehensive search has been made to collect and analyze the features used in various applications. To maintain the interoperability with the National GIS (NGIS) system, the features used in various NGIS applications have been analyzed as well. The result of these analyses are used to create a comprehensive list of common features for marine GIS. This paper then explains the common feature catalogue for marine GIS and the provides the appropriate classification and coding systems for the common features. In addition, a registration tool for registering the common features into the standard registry has been developed in this study. This Web-based tool can be used to input features into the feature catalogue by various applications and also to maintain a standard-compliant feature catalogue by standard agencies.
In many security monitoring contexts, the performance or efficiency of surveillance sensors/networks based on a single sensor type may be limited by environmental conditions, like illumination change. It is well known that different modes of sensors can be complementary, compensating for failures or limitations of individual sensor types. From a location analysis and modeling perspective, a challenge is how to locate different modes of sensors to support security monitoring. A coverage-based optimization model is proposed as a way to simultaneously site k different sensor types. This model considers common coverage among different sensor types as well as overlapping coverage for individual sensor types. The developed model is used to site sensors in an urban area. Computational results show that common and overlapping coverage can be modeled simultaneously, and a rich set of solutions exists reflecting the tradeoff between common and overlapping coverage.
Park, Boyoung;Park, Sebeom;Choi, Yosoon;Park, Han-Su
Tunnel and Underground Space
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제25권4호
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pp.373-382
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2015
This study presents a method to calculate carbon dioxide emissions of diesel vehicles operated in an underground mine using Geographic Information Systems (GIS). An underground limestone mine in Korea was selected as the study area. A GIS database was constructed to represent the haulage roads as a 3D vector network. The speed of dump trucks at each haulage road was investigated to determine the carbon dioxide emission factor. The amount of carbon dioxide emissions related to the truck's haulage work could be calculated by considering the carbon dioxide emission factor at each haulage road and the haulage distance determined by GIS-based optimal route analysis. Because diesel vehicles are widely utilized in the mining industry, the method proposed in this study can be used and further improved to calculate the amount of carbon dioxide emissions in mining sites.
Several complaints from consumers on red or turbid waters were often filed at the same places although various efforts were made to improve water quality in the drinking water plant. The red water problems were occurred due to corrosion of main water pipe, especially at extremity. The low concentrations of chlorine indicating poor water quality were detected at the problematic location. To solve the poor water quality at the extremity, flushing techniques, i.e., conventional flushing, unidirectional flushing, and continuous flushing, were recently practiced. In this study, effects of conventional flushing on water qualities were examined by comparing turbidity and residual chlorine before and after flushing. In addition, more detailed analyses on water qualities at the tap water were conducted to learn a reduction pattern during flushing. Five items from geographic information system of water distribution were used to obtain a relationship with water quality, washing duration or amounts of washing water. The flushing was effective to meet the National Drinking Water Quality Standard with simple and relatively short time operation. The key operational parameter in flushing was amounts of washing water which should be estimated based on water quality of the consumer's tap water. The positive relationship between the residual chlorine and pipe length implied that detention time in the pipeline was the main cause of the complaints. More experiments on effectiveness of flushing are needed to determine reasonable strategies of flushing.
Conventional Monte Carlo simulation-based methods for seismic risk assessment of water networks often require excessive computational time costs due to the hydraulic analysis. In this study, an Artificial Neural Network-based surrogate model was proposed to efficiently evaluate the flow-based system reliability of water distribution networks. The surrogate model was constructed with appropriate training parameters through trial-and-error procedures. Furthermore, a deep neural network with hidden layers and neurons was composed for the high-dimensional network. For network training, the input of the neural network was defined as the damage states of the k-dimensional network facilities, and the output was defined as the network system performance. To generate training data, random sampling was performed between earthquake magnitudes of 5.0 and 7.5, and hydraulic analyses were conducted to evaluate network performance. For a hydraulic simulation, EPANET-based MATLAB code was developed, and a pressure-driven analysis approach was adopted to represent an unsteady-state network. To demonstrate the constructed surrogate model, the actual water distribution network of A-city, South Korea, was adopted, and the network map was reconstructed from the geographic information system data. The surrogate model was able to predict network performance within a 3% relative error at trained epicenters in drastically reduced time. In addition, the accuracy of the surrogate model was estimated to within 3% relative error (5% for network performance lower than 0.2) at different epicenters to verify the robustness of the epicenter location. Therefore, it is concluded that ANN-based surrogate model can be utilized as an alternative model for efficient seismic risk assessment to within 5% of relative error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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