The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.1-11
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2009
TCS Data imply characteristics of traffic conditions. However, there are outliers in TCS data, which can not represent the travel time of the pertinent section, if these outliers are not eliminated, travel time may be distorted owing to these outliers. Various travel time can be distributed under the same section and time because the variation of the travel time is increase as the section distance is increase, which make difficult to calculate the representative of travel time. Accordingly, it is important to grasp travel time characteristics in order to compute the representative of travel time using TCS Data. In this study, after analyzing the variation ratio of the travel time according to the link distance and the level of congestion, the outlier elimination model and the smoothing model for TCS data were proposed. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variation of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.
For more than 50 years, satellite images have been used to monitor crop growth. Currently, unmanned aerial vehicle (UAV) imagery is being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study refers to the derivation of growth estimating equation for highland Kimchi cabbage using UAV derived normalized difference vegetation index (NDVI) and agro-meteorological factors. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of main districts producing highland Kimchi cabbage. UAV imagery was taken in the Anbandeok ten times from early June to early September. Meanwhile, three plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf length (L.L.) and outer leaf number (L.N.), were measured for about 40 plants (ten plants per plot) for each ground survey. Six agro-meteorological factors include average temperature; maximum temperature; minimum temperature; accumulated temperature; rainfall and irradiation during growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 93% of the P.H. and L.L. with a root mean square error (RMSE) of 2.22, 1.90 cm. And $NDVI_{UAV}$ and accumulated temperature in the model explain 86% of the L.N. with a RMSE of 4.29. These lead to the result that the characteristics of variations in highland Kimchi cabbage growth according to $NDVI_{UAV}$ and other agro-meteorological factors were well reflected in the model.
In order to detect the precise port/starboard direction of arrival of target signal in real noisy ocean environments, Inverse beamforming (IBF) algorithm is surveyed theoretically and the detection performances of IBF are analyzed with simulations. Cardioid Inverse beamforming algorithm was proposed for port/starboard discrimination and the performance was studied with simulations. It is shown that IBF has a 3dB array gain advantage over Conventional beamforming (CBF) under ideal conditions. This 3 dB advantage is proven theoretically and illustrated with simulations. The fact that the IBF beamwidth is narrower than the CBF beamwidth by a factor of 0.68 proves the performance of defection and spatial resolution improvement. Comparing the simulation results of Cardioid Inverse beamforming and Conventional Cardioid beamforming, it is shown that Cardioid Inverse beamformer has enhanced performance in minimum detection level, detection accuracy and resolution. Due to the results of moving target bearing detection test in endfire, it is shown that Cardioid Inverse beamformer has better performance, comparing the Conventional Cardioid beamformer.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.12
no.1
s.24
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pp.33-38
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2006
In marine salvage, extreme tide heights and tidal currents are necessary to anchor an accidental ship. In order to meet this requirement, a simple scheme was developed which yields the spatial informations on the extreme tide from the distribution of approximate highest astronomical tide heights using a relationship between extreme and highest astronomical tides at the standard port. This method is the inference method based on horizontally homogeneity of tide. This scheme was applied to estimate extreme tide heights and tidal currents in the Namhae (southern sea of Korea). The highest astronomical tide heights are computed by amplitude of four major constituents (M2, S2, K1, O1 tide). The estimated extreme tide heights are ranged from 70 to 260 cm for return period 50 years and from 80 to 270cm for return period 100 years, respectively. For return period 100 years, extreme tidal currents show value of 1.55 times as strong as those of normal state.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.18
no.2
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pp.199-209
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2000
Recently, GSIS is introduced in the various fields. Especially in hydrology, the useful of GSIS is emphasized to analyze parameters, which are necessary for the analysis of watershed. In this paper, to estimate the direct runoff volume, I used the SCS-CN method which was useful to calculate direct runoff volume in a watershed that was not observed. But because SCS-CN method must treat a great number of spatial data, if we use the GSIS, we can treat numbers of the data easily. GSIS databases is constructed by using the data which is related to soil type, landuse. And runoff curve number was estimated by means of these databases in the study area. Also, the area of covered each subbasin rainfall gauge station was estimated by thiessen polygon network technique. The direct runoff volume was calculated by these subbasin area to the rainfall gauge station. I knew, from this study, that using GSIS, I can calculate parameters needed in direct runoff volume analysis, fast, exactly.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.29
no.1
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pp.22-31
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2001
The purpose of this study is to compare calculated pollutant loadings using pollutant load unit factors and vector type coverage, and expected mean concentration(EMC) and raster type of digital elevation model(DEM). This study is also focusing on comparison of the advantages and the disadvantages of the two methods, and seeking for a method of calculation of pollutant loadings using DEM. Estimation of pollutant inputs using pollutant load unit factors has limitations in identifying seasonal variations of pollutant loadings. Seasonal changes of runoffs should be considered in the calculation of pollutant loadings from catchments into reservoirs. Evaluation of pollutant inputs using runoff-coefficient and EMC can overcome these drawbacks. Proper EMC and runoff-coefficient values for the Koeup stream catchments of the Koheung estuarine lake were drawn from review of related papers. Arc/Info was employed to establish database of spatial and attribute data of point and non-point pollutant sources and characteristics of the catchments. ArcView was used to calculate point and non-point pollutant loadings. Pollutant loads estimated with either unit factors-coverages, i.e., pollutant load unit factors and vector coverages f point sources and land use, or EMC and digital elevation mode(DEM) were compared with stream monitoring loads. We have found that some differences were shown between monitoring results and estimated loads by Unit Factors-Coverage and EMC-DEM. Monthly variations of pollutant loads evaluated with EMC-DEM were similar to those with monitoring result. The method using EMC-DEM can calculate accumulated flows and pollutant loads and can be utilized to identify stream networks. A future research on correcting the difference between vector type stream using flow direction grid and digitalizing vector type should be conducted in order to obtain more exact calculation of pollutant loadings.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.4
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pp.490-498
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1993
A variety of methods for measuring the velocity from an image sequence use the relationship between the spatial and temporal gradients of image brightness function. In most situations, an additional constraint is required because the velocity is not determined uniquely by a above relationship. Horn and Schunch proposed a constraint that the velocity field should vary smoothly over the image. This requirement, however, forces the velocity field to vary smoothly even across motion boundaries. To complement this probe, Nagel introduced and 'oriented smoothness' constraint which restricts variations of velocity field only in directions with small or no variation of image brightness function. On the other hand, Paquin and Dubois proposed a different type of constraint that the velocity is constant in a small area of image. But, this constraint also creates difficulties at motion boundaries which large variations in velocity field often occur. We propose the method to overcome these difficulties by utilizing the information of discontinuities in image brightness function, and present the experimental results.
Purpose: Yield monitoring systems are an essential component of precision agriculture. They indicate the spatial variability of crop yield in fields, and have become an important factor in modern harvesters. The objective of this paper was to review research trends related to yield monitoring sensors for grain crops. Methods: The literature was reviewed for research on the major sensing components of grain yield monitoring systems. These major components included grain flow sensors, moisture content sensors, and cutting width sensors. Sensors were classified by sensing principle and type, and their performance was also reviewed. Results: The main targeted harvesting grain crops were rice, wheat, corn, barley, and grain sorghum. Grain flow sensors were classified into mass flow and volume flow methods. Mass flow sensors were mounted primarily at the clean grain elevator head or under the grain tank, and volume flow sensors were mounted at the head or in the middle of the elevator. Mass flow methods used weighing, force impact, and radiometric approaches, some of which resulted in measurement error levels lower than 5% ($R^2=0.99$). Volume flow methods included paddle wheel type and optical type, and in the best cases produced error levels lower than 3%. Grain moisture content sensing was in many cases achieved using capacitive modules. In some cases, errors were lower than 1%. Cutting width was measured by ultrasonic distance sensors mounted at both sides of the header dividers, and the errors were in some cases lower than 5%. Conclusions: The design and fabrication of an integrated yield monitoring system for a target crop would be affected by the selection of a sensing approach, as well as the layout and mounting of the sensors. For accurate estimation of yield, signal processing and correction measures should be also implemented.
Kim, Sangwoo;Lee, Taehwa;Chun, Beomseok;Jung, Younghun;Jang, Won Seok;Sur, Chanyang;Shin, Yongchul
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.6
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pp.11-20
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2020
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
In the wireless sensor networks, power consumption and interference among the nodes can be reduced by using the transmission power control. Because link quality is changed by spatial and temporal effect, link failures are frequently occurred. In order to adapt to link quality variation, existing transmission power control schemes broadcast beacon messages periodically to neighbor nodes and control the transmission power dynamically. However, it can effect on the time and energy overhead according to period of transmission power control. In this paper, the dynamic method of transmission power control by the link quality variation and variable period are proposed. When a link quality is unstable, the control duty cycle is reduced and the link quality is agilely maintained. In contrast, when link quality is stable, the control period is increased and control overhead is decreased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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