Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.19
no.3
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pp.233-240
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2013
Jakarta is the capital city of Indonesia which has problems of land subsidence with the rates of about 1 to 15 cm/year, up to 20-25 cm/year. The study has examined the land subsidence in Pantai Mutiara, Jakarta Bay which is a reclaimed area by using the Terrestrial LIDAR survey technique. The Terrestrial LIDAR survey results show that the survey site has mean elevation of 0.24 m with the highest elevation of 0.93 m and lowest - 0.35 m. Considering that AHHW (approximate highest high water) is 0.51 m, many areas of the survey site are lying below the AHHW. Pantai Mutiara area is showing various subsidence rates depending on sites although the site is relatively narrow and small (about 1 $km^2$). There is elevation differences of almost 1m within the site. In this study, key information including topography, dike height distribution, and future coastal flooding risk of the survey area was able to be provided by Terrestrial LIDAR survey conducted only once. Especially, as the 3D precision topography effectively conveys important messages relating to vulnerability of the site, policy makers and stakeholders can easily understand the situation of the site.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11b
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pp.236-245
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2000
The feasibility of precision farming for small sized fields was studied by determining fertilizing amount of nitrogenous and calcareous to a cite specific region. A detailed soil survey at three experimental fields of 672㎡, 300㎡ and 140㎡ revealed a considerable spatial variation of the pH and organic matter(OM) levels. Soil organic matter was measured using Walkley-Black method and soil pH was measured with a pH sensor. Soil sample was obtained by Grid Node Sampling Method. The soil sampling depth was 10 - 20 cm from the soil surface. To display soil nutrient variation, a soil map was made using Geographic Information System (GIS) software. In soil mapping, soil data between nodes was interpolated using Inverse Distance Weighting (IDW) method. The variation was about 1 - 1.8 in pH value and 1.4 -7 % in OM content. Fertilizing Amount of nitrogenous and calcareous was determined by the fertilizing equation which was proposed by National Institute of Agricultural Science and Technology.(NIAST). The variation of fertilizing amount was about 3 - 11 kg/10a in nitrogenous and 70 - 140 kg/10a in calcareous. The results showed a feasibility of precision fertilizing for small size fields.
The feasibility of precision fertilizing for small size fields was studied by determining fertilizing amount of nitrogenous and calcareous to a cite specific region. A detailed soil survey at three experimental fields of $672m^2$, $300m^2$ and $140m^2$ revealed a considerable spatial variation of the pH and organic matter(OM) levels. Soil organic matter was measured using Walkley-Black method and soil pH was measured with a pH sensor. Soil sample was obtained by Grid Node Sampling Method. The soil sampling depth was 10∼20 cm from the soil surface. To display soil nutrient variation, a soil map was made using Geographic Information System (GIS) software. In soil mapping, soil data between nodes was interpolated using Inverse Distance Weighting (IDW) method. The variation was about 1∼1.8 in pH value and 1.4∼7% in OM content. Fertilizing Amount of nitrogenous and calcareous was determined by th fertilizing equation which was proposed by National Institute of Agricultural Science and Technology(NIAST). The variation of fertilizing amount was about 3∼11 kg/10a in nitrogenous and 70∼140 kg/10a in calcareous. The results showed a feasibility of precision fertilizing for small size fields.
A series of experiments have been carried out by using National Geographic Information Institute(NGII)'s Continuously Operating Reference Station (CORS) data with various strategies to analyze the impact of multi-GNSS measurements on baseline processing. The results of baseline processing were compared in terms of ambiguity fixing rate, precision, and hypothesis tests were conducted to confirm the statistical difference. The combination of multi-GNSS measurements has helped to improve ambiguity fixing rate, especially under harsh positioning environments. Combination of GPS, Galileo, BeiDou could get better precision than that of GPS, GLONASS, Galileo, and adding QZSS made the baseline solution's vertical component more precisely. The hypothesis tests have statistically confirmed that the inclusion of the multi-GNSS in the baseline processing enables not only to reduce field observation time length but also to enhance the solution's precision. However, it is of interest to notice that results of the baseline solution are dependent upon the software used. Hence, comprehensive studies should be performed shortly to derive the best practice to select the appropriate software.
In order to develop pedestrian navigation service that provides optimal pedestrian routes based on pedestrian satisfaction levels, it is required to develop a prediction model that can estimate a pedestrian's satisfaction level given a certain condition. Thus, the aim of the present study is to develop a pedestrian satisfaction prediction model based on three machine learning algorithms: Logistic Regression, Random Forest, and Artificial Neural Network models. The 2009, 2012, 2013, 2014, and 2015 Pedestrian Satisfaction Survey Data in Seoul, Korea are used to train and test the machine learning models. As a result, the Random Forest model shows the best prediction performance among the three (Accuracy: 0.798, Recall: 0.906, Precision: 0.842, F1 Score: 0.873, AUC: 0.795). The performance of Artificial Neural Network is the second (Accuracy: 0.773, Recall: 0.917, Precision: 0.811, F1 Score: 0.868, AUC: 0.738) and Logistic Regression model's performance follows the second (Accuracy: 0.764, Recall: 1.000, Precision: 0.764, F1 Score: 0.868, AUC: 0.575). The precision score of the Random Forest model implies that approximately 84.2% of pedestrians may be satisfied if they walk the areas, suggested by the Random Forest model.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.34
no.1
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pp.29-34
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2017
The operating environments of factories and manufacturing units have changed dramatically due to globalization, population, and customization. The existing factories are converted into smart units using information and communications technology (ICT). These smart factories can produce, control, repair, and manage themselves. The manufacturing processes are efficiently optimized using the monitoring and analysis methods of ICT. In this experimental study, we carried out a survey on the system solution providers and consumer companies to determine the field conditions and requirements necessary for assembling a smart factory. Using the results of this survey, we effectively devised smart factory solutions and implemented them on the existing conditions in various factories.
The relationship between the reflection number obtained from seismic reflective survey and the rock strength value obtained from TBM excavation is examined, and the procedure of the conversion from the reflection number to the rock strength value is proposed. Subsequently, geostatistical method is employed to evaluate the rock properties ahead of the tunnel face and around the tunnel with good precision, using both the seismic reflective survey data and the TBM driving data for the purpose of the tunnel driving and enlargement. The applicability of this evaluation method is examined at the actual tunnel site.
This paper aims at studing on a multi-purpose sampling design involving both a farm population survey and a livestock survey. Some features of this design are firstly to equalize the sampling errorsamong Shi-Gun (county) estimates, secondly, to make an efforts to increase the precision by introducing a purpose sample into the probability sample. There are two types of purpose samples according to sampling units; one is farm, the otheris enumeration district. A criterion of demarcation for selecting the farm purposesamle was investigated.
Geometric corrections are required to compensate skew effects, earth rotation effects and so on. Parameters for geometric modeling can be acquired from the metadata information. These parameters allow to locate on ground every pixel of acquired images. In this paper, we tested the precision of geometric modeling of linear pushbroom images, acquired by SPOT 3 and 5 using the satellite orbit information itself without additional external data. The result acquired from examination to recovery the geometry of image using 30 GCPs have about 650m RMSE in SPOT 3 and about 170m RMSE in SPOT 5.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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