Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.993-997
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2004
A data error inspection algorithm for wireless digital data communication was developed. Original data converted By wireless digital data error inspection algorithm. Wireless digital data is high possibility to get distortion and lose by noise and barrier on wireless. If the data check damaged and lost at receiver, can't make it clear and can't judge whether this data is right or not. Therefore, by wireless transmission data need the data error inspection algorithm in order to decrease the data distortion and lose and to monitoring the transmission data as real time. This study consists of RF station for wireless transmission, Water Level Meter station for water level measurement and Error inspection algorithm for error check of transmission data. This study is also that investigation and search for error inspection algorithm in order to wireless digital data transmission in condition of the least data's damage and lose. Designed transmitter and receiver with one - chip micro process to protect to swell the volume of circuit. Had designed RF transmitter - receiver station simply by means of ATMEL one - chip micro processing the systems. Used 10mW of the best RF power and 448MHz-449MHz on frequency band which is open to public touse free within the limited power.
This study was carried out to investigate the degree of impact from road construction and forest fragmentation after urbanization. And this study was also conducted to compare the urban forest fragmentations of four cities, Taegu, Pohang, Kyungju, and Kumi, in Kyungpook, Korea, with referring the Landsat TM remotely sensed data. Taegu metropolitan city has the largest forest volume of our surveying sites, comparing with three other cities-Kyungju Pohang Kumi city in kyungpook, Korea. The forest has been fragmented during urbanization, the number of forest patch has been increased, therefore, the patch size has been smaller. The forest in Pohang and Kyungju city represented the intermediate aspect between Taegu Metropolitan city and Kumi city, it means forest of the region has been stable condition. Road construction brings to increasing edge habitat area. However, as the core area was decreased, the habitats have been unstable. This result can be a basis on the management of the forest which is the origin of biodiversity. Hereafter, if the research, based on the multi-temporal remote sensing data, is proceeded continuously, the forest fragmentation will be able to be reduced. We will be able to settle urban forest management more practically.
This paper presents the sound-based emotion estimation method and the growing HRI (human-robot interaction) system for a Mon-E robot. The method of emotion estimation uses the musical element based on the law of harmony and counterpoint. The emotion is estimated from sound using the information of musical elements which include chord, tempo, volume, harmonic and compass. In this paper, the estimated emotions display the standard 12 emotions including Eckman's 6 emotions (anger, disgust, fear, happiness, sadness, surprise) and the opposite 6 emotions (calmness, love, confidence, unhappiness, gladness, comfortableness) of those. The growing HRI system analyzes sensing information, estimated emotion and service log in an edutainment robot. So, it commands the behavior of the robot. The growing HRI system consists of the emotion client and the emotion server. The emotion client estimates the emotion from sound. This client not only transmits the estimated emotion and sensing information to the emotion server but also delivers response coming from the emotion server to the main program of the robot. The emotion server not only updates the rule table of HRI using information transmitted from the emotion client and but also transmits the response of the HRI to the emotion client. The proposed system was applied to a Mon-E robot and can supply friendly HRI service to users.
The red tide related with Cochlodinium Polykrikoides bloom has been frequently occurred around the South Sea of Korea and caused the economic loss in the coastal breeding grounds. The outbreak scale was usually change by physical, biological and environmental condition at each years. Relatively large-scale red tide occurred in 1995, 1997, 1999, 2001, 2002 and 2003 through spatial scale, duration and maximum density. Compared the scale of red tide with physical condition around the South Sea, the lower coastal temperature on August around the South Sea corresponded with the large scale red tide. By serial oceanographic investigations on August in the South Sea and estimated wide area temperature information by satellite, SSTA around the South Sea and wide area was negative when the outbreak of red tide was large scale. From the results of temperature difference between surface and 30m layers, the occurrence of enormous red tide has a tendency when the temperature gradient around the seasonal thermocline was weakened. Larger Kuroshio volume transport in the upstream was also corresponded with the large scale red tide.
One of future remote sensing techniques for transportation application is vehicle detection from the space, which could be the basis of measuring traffic volume and recognizing traffic condition in the future. This paper introduces an approach to vehicle detection using image object segmentation approach. The object-oriented image processing is particularly beneficial to high-resolution image classification of urban area, which suffers from noisy components in general. The project site was Dae-Jeon metropolitan area and a set of true color aerial images at 10cm resolution was used for the test. Authors investigated a variety of parameters such as scale, color, and shape and produced a customized solution for vehicle detection, which is based on a knowledge-based hierarchical model in the environment of eCognition. The highest tumbling block of the vehicle detection in the given data sets was to discriminate vehicles in dark color from new black asphalt pavement. Except for the cases, the overall accuracy was over 90%.
Recently, the enormous increase in the volume of remotely sensed data is being acquired by an ever-growing number of earth observation satellites. The combining of diversely sourced imagery together is an important requirement in many applications such as data fusion, city modeling and object recognition. Aerial triangulation is a procedure to reconstruct object space from imagery. However, since the different kinds of imagery have their own sensor model, characteristics, and resolution, the previous approach in aerial triangulation (or georeferencing) is purformed on a sensor model separately. This study evaluated the advantages of aerial triangulation of large number of images from multi-sensors simultaneously. The incorporated multi-sensors are frame, push broom, and whisky broom cameras. The limits and problems of push-broom or whisky broom sensor models can be compensated by combined triangulation with other sensors The reconstructed object space from multi-sensor triangulation is more accurate than that from a single model. Experiments conducted in this study show the more accurately reconstructed object space from multi-sensor triangulation.
Kim, Sun-Hwa;Kang, Sung-Jin;Chi, Jun-Hwa;Lee, Kyu-Sung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.1
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pp.7-14
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2007
Atmospheric correction is one of critical procedures to extract quantitative information related to biophysical variables from hyperspectral imagery. Most atmospheric correction algorithms developed for hyperspectral data have been based upon atmospheric radiative transfer (RT) codes, such as MODTRAN. Because of the difficulty in acquisition of atmospheric data at the time of image capture, the complexity of RT model, and large volume of hyperspectral data, atmospheric correction can be very difficult and time-consuming processing. In this study, we attempted to develop an efficient method for the atmospheric correction of EO-1 Hyperion data. This method uses the pre-calculated look-up-table (LUT) for fast and simple processing. The pre-calculated LUT was generated by successive running of MODTRAN model with several input parameters related to solar and sensor geometry, radiometric specification of sensor, and atmospheric condition. Atmospheric water vapour contents image was generated directly from a few absorption bands of Hyperion data themselves and used one of input parameters. This new atmospheric correction method was tested on the Hyperion data acquired on June 3, 2001 over Seoul area. Reflectance spectra of several known targets corresponded with the typical pattern of spectral reflectance on the atmospherically corrected Hyperion image, although further improvement to reduce sensor noise is necessary.
Synthesizing low-dimensional structures of oxide semiconductors is a promising approach to fabricate highly efficient gas sensors by means of possible enhancement in surface-to-volume ratios of their sensing materials. In this work, vertically aligned zinc oxide (ZnO) nanorods are successfully synthesized on a transparent glass substrate via seed-mediated hydrothermal synthesis method with the use of a ZnO nanoparticle seed layer, which is formed by thermally oxidizing a sputtered Zn metal film. Structural and optical characterization by x-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), and Raman spectroscopy reveals the successful preparation of the ZnO nanorods array of the single hexagonal wurtzite crystalline phase. From gas sensing measurements for the nitrogen dioxide (NO2) gas, the vertically aligned ZnO nanorod array is observed to have a highly responsive sensitivity to NO2 gas at relatively low concentrations and operating temperatures, especially showing a high maximum sensitivity to NO2 at 250 ℃ and a low NO2 detection limit of 5 ppm in dry air. These results along with a facile fabrication process demonstrate that the ZnO nanorods synthesized on a transparent glass substrate are very promising for low-cost and high-performance NO2 gas sensors.
Utilizing low-dimensional structures of oxide semiconductors is a promising approach to fabricate relevant gas sensors by means of potential enhancement in surface-to-volume ratios of their sensing materials. In this work, vertically aligned cupric oxide (CuO) nanorods are successfully synthesized on a transparent glass substrate via seed-mediated hydrothermal synthesis method with the use of a CuO nanoparticle seed layer, which is formed by thermally oxidizing a sputtered Cu metal film. Structural and optical characterization by x-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), and Raman spectroscopy reveals the successful preparation of the CuO nanorods array of the single monoclinic tenorite crystalline phase. From gas sensing measurements for the nitrogen monoxide (NO) gas, the vertically aligned CuO nanorod array is observed to have a highly responsive sensitivity to NO gas at relatively low concentrations and operating temperatures, especially showing a high maximum sensitivity to NO at 200 ℃ and a low NO detection limit of 2 ppm in dry air. These results along with a facile fabrication process demonstrate that the CuO nanorods synthesized on a transparent glass substrate are very promising for low-cost and high-performance NO gas sensors.
Md Sazzadul Kabir;Md Ashrafuzzaman Gulandaz;Mohammod Ali;Md Nasim Reza;Md Shaha Nur Kabir;Sun-Ok Chung;Kwangmin Han
Korean Journal of Agricultural Science
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v.51
no.1
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pp.63-77
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2024
Yield monitoring systems have become integral to precision agriculture, providing insights into the spatial variability of crop yield and playing an important role in modern harvesting technology. This paper aims to review current research trends in yield monitoring systems, specifically designed for non-grain crops, including cabbages, radishes, potatoes, and tomatoes. A systematic literature survey was conducted to evaluate the performance of various monitoring methods for non-grain crop yields. This study also assesses both mass- and volume-based yield monitoring systems to provide precise evaluations of agricultural productivity. Integrating load cell technology enables precise mass flow rate measurements and cumulative weighing, offering an accurate representation of crop yields, and the incorporation of image-based analysis enhances the overall system accuracy by facilitating volumetric flow rate calculations and refined volume estimations. Mass flow methods, including weighing, force impact, and radiometric approaches, have demonstrated impressive results, with some measurement error levels below 5%. Volume flow methods, including paddle wheel and optical methodologies, yielded error levels below 3%. Signal processing and correction measures also play a crucial role in achieving accurate yield estimations. Moreover, the selection of sensing approach, sensor layout, and mounting significantly influence the performance of monitoring systems for specific crops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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