Kim, Doo-Yong;Choi, Yun-Woong;Lee, Geun-Sang;Cho, Gi-Sung
Journal of Cadastre & Land InformatiX
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v.46
no.1
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pp.87-100
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2016
The acquisition of the forest resource information has depended on a partial sampling method or aerial photographs which demand a lot of effort and time because of the vast areas and the difficult approach. For the acquisition of the forest resource information, there have been the optical remote-sensing and the multi-spectrum image to offer only horizontal distributions of trees, but a new technological approach, such as Airborne LiDAR, is more necessary to acquire directly three dimensional information related to the forest terrains and trees' features. This paper proposes an algorithm for the forest information extraction such as trees' individual numbers and the heights of trees by using LiDAR data. Especially, this proposed algorithm adopts a region growing method for the extraction of the vegetation-point and extracts the forest information using morphological features of trees.
The innate immune recognition is based on the detection of microbial products. Toll-like receptors (TLRs) located on the cell surface and the endosome senses microbial components and nucleic acids, respectively. Chicken TLRs mediate immune responses by sensing ligands from pathogens, have been studied as immune adjuvants to increase the efficacy of vaccines. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) of TLR3 and TLR4 genes in chicken were associated with resistance and susceptibility to viral infection. In this study, SNPs of chTLR3 and chTLR4 genes were retrieved from public database and annotated with chicken reference genome. Three-dimensional models of the chTLR3 and chTLR4 proteins were built using a Swiss modeler. We identified 35 and 13 nsSNPs in chTLR3 and chTLR4 genes respectively. Sorting Intolerant from Tolerant (SIFT) and Polymorphism Phenotyping v2 (Polyphen-2) analyses, suggested that, out of 35 and 13 nsSNPs, 4 and 2 SNPs were identified to be deleterious in chTLR3 and chTLR4 gene respectively. In chTLR3, 1 deleterious SNP was located in ectodomain and 3 were located in the Toll / IL-1 receptor (TIR) domain. Further structural model of chTLR3-TIR domain suggested that 1 deleterious SNP be present in the B-B loop region, which is important for TIR-TIR domain interactions in the downstream signaling. In chTLR4, the deleterious SNPs were located both in the ectodomain and TIR domain. SNPs predicted for chTLR3 and chTLR4 in this study, might be related to resistance or susceptible to viral infection in chickens. Results from this study will be useful to develop the effective measures in chicken against infectious diseases.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.1
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pp.37-44
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2016
Optical fiber temperature sensing systems have incomparable advantages over traditional electrical-cable-based monitoring systems. However, the fiber optic interrogators and sensors have often been rejected as a temperature monitoring technology in real-world industrial applications because of high cost and over-specification. This study proposes a multiplexed fiber optic temperature monitoring sensor system using an economical Optical Time-Domain Reflectometer (OTDR) and Hard-Polymer-Clad Fiber (HPCF). HPCF is a special optical fiber in which a hard polymer cladding made of fluoroacrylate acts as a protective coating for an inner silica core. An OTDR is an optical loss measurement system that provides optical loss and event distance measurement in real time. A temperature sensor array with the five sensor nodes at 10-m interval was economically and quickly made by locally stripping HPCF clad through photo-thermal and photo-chemical processes using a continuous/pulse hybrid-mode laser. The exposed cores created backscattering signals in the OTDR attenuation trace. It was demonstrated that the backscattering peaks were independently sensitive to temperature variation. Since the 1.5-mm-long exposed core showed a 5-m-wide backscattering peak, the OTDR with a spatial resolution of 40 mm allows for making a sensor node at every 5 m for independent multiplexing. The performance of the sensor node included an operating range of up to $120^{\circ}C$, a resolution of $0.59^{\circ}C$, and a temperature sensitivity of $-0.00967dB/^{\circ}C$. Temperature monitoring errors in the environment tests stood at $0.76^{\circ}C$ and $0.36^{\circ}C$ under the temperature variation of the unstrapped fiber region and the vibration of the sensor node. The small sensitivities to the environment and the economic feasibility of the highly multiplexed HPCF temperature monitoring sensor system will be important advantages for use as system-integrated temperature sensors.
The large-scale distribution of crops Is usually determined by climate. We present the results of a climate-crop prediction based on spatial bio-physical process model approach, implemented in a GIS (Geographic Information System) environment using several regional and global agriculture-environmental databases. The model utilizes daily climate data like temperature, rainfall, solar radiation being generated stocastically by in-built model weather generator to determine the daily biomass and finally the crop yield. Crops are characterized by their specific growing period requirements, photosynthesis, respiration properties and harvesting index properties. Temperature and radiation during the growing period controls the development of each crop. The model simulates geographic/spatial distribution of climate by which a crop-growing belt can also be determined. The model takes both irrigated and non-irrigated area crop productivity into account and the potential increase in productivity by the technical means like mechanization is not considered. All the management input given at the base year 1995 was kept same for the next twenty-year changes until 2015. The simulated distributions of crops under current climatic conditions coincide largely with the current agricultural or specific crop growing regions. Simulation with assumed weather generated derived climate change scenario illustrate changes in the agricultural potential. There are large regional differences in the response across the country. The north-south and east-west regions responded differently with projected climate changes with increased and decreased productivity depending upon the crops and scenarios separately. When water was limiting or facilitating as non-irrigated and irrigated area crop-production effects of temperature rise and higher $CO_2$ levels were different depending on the crops and accordingly their production. Rise in temperature led to yield reduction in case of maize and rice whereas a gain was observed for wheat crop, doubled $CO_2$ concentration enhanced yield for all crops and their several combinations behaved differently with increase or decrease in yields. Finally, with this spatial modeling approach we succeeded in quantifying the crop productivity which may bring regional disparities under the different climatic scenarios where one region may become better off and the other may go worse off.
In recent, there have been done many studies on applications that monitor the information of mobile objects using Wireless Sensor Networks (WSN). A density query that finds out an area spread by density that a target object requires in the whole sensing field is a field of object monitoring applications. In this paper, we propose a novel homogeneous network-based in-network density query processing scheme that significantly reduces query processing costs and assures high accuracy. This scheme is based on the possibility-based expected region selection technique and the result compensation technique in order to enhance the accuracy of the density query and to minimize its energy consumption. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing density query processing scheme. As a result, our proposed scheme reduces about 92% energy consumption for query processing, while its network lifetime increases compared to the existing scheme. In addition, the proposed scheme guarantees higher accuracy than the existing scheme in terms of the query result.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.2
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pp.39-52
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2020
A high quality, long-term, high-resolution precipitation dataset is an essential in climate analyses and global water cycles. Rainfall data from station observations are inadequate over many parts of the world, especially North Korea, due to non-existent observation networks, or limited reporting of gauge observations. As a result, satellite-based rainfall estimates have been used as an alternative as a supplement to station observations. The Climate Hazards Group Infrared Precipitation (CHIRP) and CHIRP combined with station observations (CHIRPS) are recently produced satellite-based rainfall products with relatively high spatial and temporal resolutions and global coverage. CHIRPS is a global precipitation product and is made available at daily to seasonal time scales with a spatial resolution of 0.05° and a 1981 to near real-time period of record. In this study, we analyze the applicability of CHIRPS data on the Korean Peninsula by supplementing the lack of precipitation data of North Korea. We compared the daily precipitation estimates from CHIRPS with 81 rain gauges across Korea using several statistical metrics in the long-term period of 1981-2017. To summarize the results, the CHIRPS product for the Korean Peninsula was shown an acceptable performance when it is used for hydrological applications based on monthly rainfall amounts. Overall, this study concludes that CHIRPS can be a valuable complement to gauge precipitation data for estimating precipitation and climate, hydrological application, for example, drought monitoring in this region.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.14
no.1
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pp.81-88
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1996
Remote sensing technique is a probable means to estimate distribution of actual evapotranspiration over wide area in connection with regional characteristics of vegetation and landuse. Factors controlling evapotranspiration from ground are air temperature, humidity, wind, radiation, soil moisture and so on. Not only the vegetation influences directly the evapotranspiration, but also these factors strongly influnce the vegetation at the area. Therefore we can expect high correlation between the evapotranspiration and the vegetation. To grasp the state of vegetation at any point, NDVI calculated from NOAA/AVHRR data is utilized. It can be considered that evapotranspiration at a forest region is linearly proportional to the NDVI. Here, a model which adopts a direct method to estimate actual evapotranspiration is developed by using the relationship between NDVI and evapotranspiration. This method makes possible to estimate evapotranspiration of Korean Peninsula including North Korea where enough meteorological and hydrological data are unavailable.
Kim Sang Woo;Cho Kyu Dae;Kim Young Seup;Kim Dong Sun;Choi Yoon Sun;Suh Young Sang
Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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2003.11a
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pp.191-193
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2003
Temporal and spatial variability of phytoplankton pigment concentrations around the Korea Peninsula was described, using the monthly mean composite images of the SeaWiFS (Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor). The high pigment concentrations appear in the spring and fall in the East Sea The spring bloom in the southern regions (in April) occurs one month in advance in comparison with tint in the northern regions (in May). In summer season, the pigment concentrations are low all over the region in the East Sea And the high pigment concentrations exist yearly around warm stream along the coast of the East Sea, and in the coast of the West Sea and South Sea In particular, the high pigment concentrations linking near the mouth q the Yangze River to coast of South Sea in Korea appear during August to December.
An algorithm for detection of yellow sand aerosols has been developed with infrared bands from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Multi-functional Transport Satellite-1 Replacement (MTSAT-1R) data. The algorithm is the hybrid algorithm that has used two methods combined together. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11{\mu}m$ and $12{\mu}m$ (BTD1). The radiation at 11 ${\mu}m$ is absorbed more than at 12 ${\mu}m$ when yellow sand is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7{\mu}m$ and $11{\mu}m$ (BTD2). The technique would be most sensitive to dust loading during the day when the BTD2 is enhanced by reflection of $3.7{\mu}m$ solar radiation. We have applied the three methods to MTSAT-1R for derivation of the yellow sand dust and in conjunction with the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis. As produced Principle Component Image (PCI) through the PCA is the correlation between BTD1 and BTD2, errors of about 10% that have a low correlation are eliminated for aerosol detection. For the region of aerosol detection, aerosol index (AI) is produced to the scale of BTD1 and BTD2 values over land and ocean respectively. AI shows better results for yellow sand detection in comparison with the results from individual method. The comparison between AI and OMI aerosol index (AI) shows remarkable good correlations during daytime and relatively good correlations over the land.
The distribution of phytoplankton pigments were studied bimonthly at four stations from the mouth of Mahanadi River at Paradip to the 36.7km off coast in Bay of Bengal during April 2001 to December 2002. Bottom depth was shallower than 40m in all stations. The pigment concentration of Chl-a was measured. It increased from surface to bottom in the water column. The water column integrated chlorophyll-a concentration (Chl-a) varied between 6.1 and $48.5mg{\cdot}m-^2$ with peaks during monsoon period (Aug & Oct). Spatial distribution of salinity depended strongly on freshwater runoff. The salinity was 5psu at river mouth and 25.15psu at offshore in monsoon period; however it was 30psu at the river mouth in summer. We found a linear relationship between the amount of river discharge and integrated Chl-a in coastal region from 2 years observations. Extending this result, we analyzed rainfall and coastal Chl-a using satellite data. The relationship between the river discharge and monthly accumulated rainfall estimated from TRMM and others data sources was analyzed in 2001 and 2002 using Giovanni infrastructure provided by NASA. The result depended on the specified area on TRMM images; the river delta area had sharper relationship than wider rain catchments area. Moreover, the relationship between monthly averaged Chl-a derived from SeaWiFS and monthly accumulated rainfall estimated from TRMM was analyzed from 1998 to 2005. It was clear that the broom in monsoon period was strongly controlled by rainfall on river delta.
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