Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.6
no.2
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pp.71-84
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2004
There is a growing demand for agrometeorological information that end-users can use and not just interesting information. lo achieve this, each region/community needs to develop and provide localized climate and weather information for growers. Additionally, provide tools to help local users interpret climate forecasts issued by the National Weather Service in the country. Real time information should be provided for farmers, including some basic data. An ideal agrometeorological information system includes several components: an efficient data measuring and collection system; a modern telecommunication system; a standard data management processing and analysis system; and an advanced technological information dissemination system. While it is conventional wisdom that, Internet is and will play a major role in the delivery and dissemination of agrometeorological information, there are large gaps between the "information rich" and the "information poor" countries. Rural communities represent the "last mile of connectivity". For some time to come, TV broadcast, radio, phone, newspaper and fax will be used in many countries for communication. The differences in achieving this among countries arise from the human and financial resources available to implement this information and the methods of information dissemination. These differences must be considered in designing any information dissemination system. Experience shows that easy across to information more tailored to user needs would substantially increase use of climate information. Opportunities remain unexplored for applications of geographical information systems and remote sensing in agro meteorology.e sensing in agro meteorology.
The technological development and popularization of mobile devices have developed so that users can check their location anywhere and use the Internet. However, in the case of indoors, the Internet can be used smoothly, but the global positioning system (GPS) function is difficult to use. There is an increasing need to provide real-time location information in shaded areas where GPS is not received, such as department stores, museums, conference halls, schools, and tunnels, which are indoor public places. Accordingly, research on the recent indoor positioning technology based on light detection and ranging (LiDAR) equipment is increasing to build a landmark database. Focusing on the accessibility of building a landmark database, this study attempted to develop a technique for estimating the user's location by using a single image taken of a landmark based on a mobile device and the landmark database information constructed in advance. First, a landmark database was constructed. In order to estimate the user's location only with the mobile image photographing the landmark, it is essential to detect the landmark from the mobile image, and to acquire the ground coordinates of the points with fixed characteristics from the detected landmark. In the second step, by applying the bag of words (BoW) image search technology, the landmark photographed by the mobile image among the landmark database was searched up to a similar 4th place. In the third step, one of the four candidate landmarks searched through the scale invariant feature transform (SIFT) feature point extraction technique and Homography random sample consensus(RANSAC) was selected, and at this time, filtering was performed once more based on the number of matching points through threshold setting. In the fourth step, the landmark image was projected onto the mobile image through the Homography matrix between the corresponding landmark and the mobile image to detect the area of the landmark and the corner. Finally, the user's location was estimated through the location estimation technique. As a result of analyzing the performance of the technology, the landmark search performance was measured to be about 86%. As a result of comparing the location estimation result with the user's actual ground coordinate, it was confirmed that it had a horizontal location accuracy of about 0.56 m, and it was confirmed that the user's location could be estimated with a mobile image by constructing a landmark database without separate expensive equipment.
Kim, S.G.;Shin, S.H.;Jeon, D.;Hong, S.H.;Sim, H.I.;Jang, K.W.;Yoo, W.J.;Lee, B.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.7
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pp.1009-1013
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2013
In this study, we developed a fiber-optic goniometer for the continuous measurement of knee joint angle which provides important medical information on Alzheimer's disease. The fiber-optic goniometer is composed of a light-emitting diode (LED), a plastic optical fiber (POF), and a voltage output photodiode (PD). As a sensing part of the fiber-optic goniometer, a unclad fiber with regular intervals of 1 mm was fabricated to improve efficiency of bending loss according to the angle variation of knee joint. The emitting light with a center wavelength of 470 nm from a LED is guided by a POF to the PD, the transmitted light is then attenuated by the bending loss inside the bent POF. The intensity variation of the light transmitted from the POF gives rise to a change in output voltage in the fiber-optic goniometer. Therefore, we measured the real-time output voltage of the proposed fiber-optic goniometer using the unclad fiber according to the knee joint angle. Through the repeated experiments, the fiber-optic goniometer shows that it has a reversibility and a wide measurable angle range.
Kim, Jae-Ok;Lyu, Geun-Jun;Lee, Kyung-Sik;Kim, Jung-Hoon
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.24
no.5
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pp.10-19
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2020
Valve leak accidents in petrochemistry plants and gas utilities cause human and property damage. The main reason why happen gas inhalation, poisoning, fire and explosion accidents is gas valve leakage. To prevent gas leakage, inspectors check the facilities in the field. And they are at risk of gas leak accidents. So we applied IoT-based risk assessment, monitoring and automatic control system. It can detect both internal and external gas leakage, do real-time monitoring of industrial valve in the plant by using hybrid sensor. As the new safety management system for industrial valve is developed, it needs method to evaluate device performance and environmental components for the system. This study is about development of method to verify performance of the explosion-proofed hybrid sensing system include gas detector and optical fiber sensor supporting wire and wireless communication.
Surveying urban tributary vegetation is based mainly on field sampling at present. The tributary vegetation survey integrating UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared Radiance) imagery and in-situ point photo has received only limited attentions from the field ecologist. The reason for this could be the largely undemonstrated applicability of UAV NIR imagery by the field ecologist as a monitoring tool for urban tributary vegetation. The principal advantage of UAV NIR imagery as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, information required for a very narrow swath target such as urban tributary (10m width or so), utilizing very low altitude flight, real-time geo-referencing and stereo imaging. An exhaustive and realistic comparison of the two techniques was conducted, based on operational customer requirement of urban tributary vegetation survey: synoptic information, ground detail and quantitative data collection. UAV NIR imagery made it possible to identify area-wide patterns of the major plant communities subject to many different influences (e.g. artificial land use pattern), which cannot be acquired by traditional field sampling. Although field survey has already gained worldwide recognition by plant ecologists as a typical method of urban tributary vegetation monitoring, this approach did not provide a level of information that is either scientifically reliable or economically feasible in terms of urban tributary vegetation (e.g. remedial field works). It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference for area-wide information obtained by UAV NIR imagery in urban tributary vegetation survey.
In this study, we developed an optical-fiber sensor using cobalt chloride solution to monitor temperature in real-time between long distance points unaffected by the electro-magnetic wave and the vibration. Cobalt chloride solutions were made using 10% water and 90% ethanol (v/v) solution. The transmittance of these solutions was analyzed on 655 nm using UV-Visible spectrometer regarding temperature change. Also 30.8 mM cobalt chloride solution was gelled by dissolving polyvinyl butyral and the transmittance of this was analyzed on 655 nm regarding temperature change. The results of transmittance and optical power measurement showed decrease of both transmittance and optical power with increase of temperature from 66.8% and 149.5 nW at $25^{\circ}C$ to 7.1% and 48 nW at $70^{\circ}C$, respectively. These results support the possibility of gelled cobalt chloride/polyvinyl butyral as an optical-fiber sensor to monitor temperature change.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.12
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pp.9-16
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2016
Wireless sensor networks (WSN) are composed of sensor nodes and a base station. The sensor nodes deploy a non-accessible area, receive critical information, and transmit it to the base station. The information received is applied to real-time monitoring, distribution, medical service, etc.. Recently, the WSN was extended to mobile wireless sensor networks (MWSN). The MWSN has been applied to wild animal tracking, marine ecology, etc.. The important issues are mobility and energy consumption in MWSN. Because of the limited energy of the sensor nodes, the energy consumption for data transmission affects the lifetime of the network. Therefore, efficient data transmission from the sensor nodes to the base station is necessary for sensing data. This paper, proposes an energy consumption model using two-tier clustering in mobile sensor networks (TTCM). This method divides the entire network into two layers. The mobility problem was considered, whole energy consumption was decreased and clustering methods of recent researches were analyzed for the proposed energy consumption model. Through analysis and simulation, the proposed TTCM was found to be better than the previous clustering method in mobile sensor networks at point of the network energy efficiency.
The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.
To determine the critical level for optimum maturity of flue-cured tobacco leaves (KF118) at the stalk position from cutter to tips, the reflectance index using ground-based remote sensors and chlorophyll meter were investigated. The sensors estimated were Crop $Circle^{TM}$ (Holland Scientific), Green $Seeker^{TM}$ (Ntech Industries), Spectroradiometer (LICOR, LI-1800), Chlorophyll meter (SPAD502, Minolta), and Field $Scout^{TM}$ Chlorophyll meter (CM-1000, Spectrum). The L, a, b values and greenness for flue-cured leaf were measured and estimated for correlation with sensor's measurement of harvested leaf. On a reflectance curve of 340nm~1100 nm, the reflectance peaks on 550nm and 675 nm for the harvested leaf were lowered as change from light green to darker green. Darker green leaf harvested produced darker flue-cured leaf. The reflectance at 675 nm for flue-cured leaf decreased as greenness increased in the harvested leaf. This result means that the red edge band of 675 nm wavelength is related to the absorbance of chlorophyll for photosynthesis. The greenness of flue-cured leaf showed significantly positive correlation with the entire reflectance indexes for harvested leaf while the L value by colorimeter showed negative correlation with greenness of cured leaf. The critical level for optimum maturity of harvested leaf were less than 22, 135, and 0.43 for SPAD reading, CM-1000 reading, and gNDVI by Crop $Circle^{TM}$, respectively. Consequently, ground-based remote sensing providing a non-destructive real-time assessment of plant greenness could be a useful tool in the selection of optimum maturity of flue-cured tobacco leaves in relation to high quality of flue-cured tobacco.
Following a successful bathymetric mapping demonstration in a previous study, the potential of airborne EM for seafloor characterisation has been investigated. The sediment thickness inferred from 1D inversion of helicopter-borne time-domain electromagnetic (TEM) data has been compared with estimates based on marine seismic studies. Generally, the two estimates of sediment thickness, and hence depth to resistive bedrock, were in reasonable agreement when the seawater was ${\sim}20\;m$ deep and the sediment was less than ${\sim}40\;m$ thick. Inversion of noisy synthetic data showed that recovered models closely resemble the true models, even when the starting model is dissimilar to the true model, in keeping with the uniqueness theorem for EM soundings. The standard deviations associated with shallow seawater depths inferred from noisy synthetic data are about ${\pm}5\;%$ of depth, comparable with the errors of approximately ${\pm}1\;m$ arising during inversion of real data. The corresponding uncertainty in depth-to-bedrock estimates, based on synthetic data inversion, is of order of ${\pm}10\;%$. The mean inverted depths of both seawater and sediment inferred from noisy synthetic data are accurate to ${\sim}1\;m$, illustrating the improvement in accuracy resulting from stacking. It is concluded that a carefully calibrated airborne TEM system has potential for surveying sediment thickness and bedrock topography, and for characterising seafloor resistivity in shallow coastal waters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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