Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.38
no.1
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pp.241-262
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2021
This paper reviewed the necessity of a information and communication technology (ICT)-based smart livestock system as a development strategy for the animal life industry in the future. It also predicted the trends of livestock and animal food until 2050, 30 years later. Worldwide, livestock raising and consumption of animal food are rapidly changing in response to population growth, aging, reduction of agriculture population, urbanization, and income growth. Climate change can change the environment and livestock's productivity and reproductive efficiencies. Livestock production can lead to increased greenhouse gas emissions, land degradation, water pollution, animal welfare, and human health problems. To solve these issues, there is a need for a preemptive future response strategy to respond to climate change, improve productivity, animal welfare, and nutritional quality of animal foods, and prevent animal diseases using ICT-based smart livestock system fused with the 4th industrial revolution in various aspects of the animal life industry. The animal life industry of the future needs to integrate automation to improve sustainability and production efficiency. In the digital age, intelligent precision animal feeding with IoT (internet of things) and big data, ICT-based smart livestock system can collect, process, and analyze data from various sources in the animal life industry. It is composed of a digital system that can precisely remote control environmental parameters inside and outside the animal husbandry. The ICT-based smart livestock system can also be used for monitoring animal behavior and welfare, and feeding management of livestock using sensing technology for remote control through the Internet and mobile phones. It can be helpful in the collection, storage, retrieval, and dissemination of a wide range of information that farmers need. It can provide new information services to farmers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.633-638
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2018
We are constantly hearing about the seriousness of food shortages in North Korea through various media reports. Recently, the severity of the problem has increased, and international organizations and relief organizations have become increasingly concerned. Due to the shortage of food and firewood, residents illegally cut trees in the mountains and, as a result, North Korea has become the third fastest-growing area of forest degradation in Asia. However, since North Korea cannot directly measure the extent of forest degradation, remote sensing techniques using satellite imagery have to be applied. The purpose of this study was to analyze the characteristics of forest change in North Korea, in order to understand the severity of the forest degradation problem. For this purpose, Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI TIRS satellite images were acquired and classified. As a result, it was found that the forests have turned into wilderness in the Nampo City and Pyongyang municipalities, while the wasteland has changed into forests in the north of Yanggangdo. In addition, the total forested area of the whole region decreased by $4,166.22km^2$, the residential area decreased by $2,017.03km^2$, and the amount of agricultural land increased by $6,625.74km^2$, which is similar to the amount of forested area lost, although the difference in the overall area of the forests between 2017 and 2006 was small.
Choropleth mapping of population distribution is based on the assumption that people are uniformly distributed throughout each enumeration unit. Dasymetric mapping technique improves choropleth mapping by refining spatially aggregated data with residential information. Further, pycnophylactic interpolation can upgrade dasymetric mapping by considering population distribution of neighboring areas, while preserving the volumes of original units. This study proposed a combined solution of dasymetric mapping and pycnophylactic interpolation to improve the accuracy of population density distribution. Specifically, the dasymetric method accounts for the spatial distribution of population within each census unit, while pycnophylactic interpolation considers population distribution of neighboring area. This technique is demonstrated with 1990 census data of the Athens, GA. with land use land cover information derived from remotely-sensed imagery for the areal extent of populated areas. The results are evaluated by comparison between original population counts of smaller census units (census block groups) and population counts of the grid map built from larger units (census tracts) aggregated to the same areal units. The estimated populations indicate a satisfactory level of accuracy. Population distribution acquired by the suggested method can be re-aggregated to any type of geographic boundaries such as electoral boundaries, school districts, and even watershed for a variety of applications.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.14
no.2
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pp.163-168
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2008
Ship detection from satellite remote sensing is a crucial application for global monitoring for the purpose of protecting the marine environment and ensuring marine security. It permits to monitor sea traffic including fisheries, and to associate ships with oil discharge. An automatic ship detection approach for RADARSAT Fine Synthetic Aperture Radar (SAR) image is described and assessed using in situ ship validation information collected during field experiments conducted on August 6, 2004. Ship detection algorithms developed here consist of five stages: calibration, land masking, prescreening, point positioning, and discrimination. The fine image was acquired of Ulsan Port, located in southeast Korea, and during the acquisition, wind speeds between 0 m/s and 0.4 m/s were reported. The detection approach is applied to anchoring ships in the anchorage area of the port and its results are compared with validation data based on Vessel Traffic Service (VTS) radar. Our analysis for anchoring ships, above 68 m in length (LOA), indicates a 100% ship detection rate for the RADARSAT single beam mode. It is shown that the ship detection performance of SAR for smaller ships like barge could be higher than the land-based radar. The proposed method is also applied to estimate the ship's dimensions of length and breadth from SAR radar cross section(RCS), but those values were comparatively higher than the actual sizes because of layover and shadow effects of SAR.
Accurate and cost-effective classification of forest vegetation is the primary goal for forest management and utilization of forest resources. Aerial photograph and remote sensing are the most frequent and effective method in forest resources inventories. TM and MSS are the principal observing instruments on the Landsat-4 and -5 earth observing satellite. Especially TM has considerably greater spatial, spectral, and radiometric resolution power than MSS, that is, the IFOV of TM at a nadir is 30m compared to 80m for MSS. In this study, we used TM data to classify forest types and compared the result with forest type map manufactured by interpretation of B/W infrared photographs. As a result, land use types were well defined with TM data. But classifying forest types was a little difficult and indistinct. However, the spectral signatures of forest in every season and growing stages remained as problems to be solved, and also the most effective selection and combination method of bands for differentiating the spectral plots among classes.
Distributed ecohydrological model which can simulate hydrological components, vegetation and landsurface temperature using practically available input and observed data with minimum parameters is introduced. This model is designed to properly simulate in area with lack of observed data. Parameter estimation and calibration of the model can be carried out with indirectly estimated data (monthly surface runoff by NRCS-CN method and annual actual vaporization by empirical equation) and remote sensing data (NDVI, LST) instead of observed data. We applied this model in the Naeseong creek basin to evaluate the model validity. Firstly, we found the sensitive parameters which largely influence the simulation results by sensitivity analysis, and then hydrological components, vegetation, land-surface temperature, routed streamflow and water temperature were simulated over 10 years (2001 to 2010) using calibrated parameters. Parameters are estimated by optimization method. It is shown that most of grids are well simulated. In the case of streamflow and water temperature, we checked two observed points in the outlet of watershed and it is shown that streamflow and water temperature are properly simulated as well. Hence, it can be shown that this model properly simulate the hydrological components, vegetation, land-surface temperature, routed streamflow and water temperature as well, even though in despite of using limited input data and minimum parameters.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.66-80
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2012
It is necessary to normalize spectral image values derived from multi-temporal satellite data to a common scale in order to apply remote sensing methods for change detection, disaster mapping, crop monitoring and etc. There are two main approaches: absolute radiometric normalization and relative radiometric normalization. This study focuses on the multi-temporal satellite image processing by the use of relative radiometric normalization. Three scenes of KOMPSAT-2 imagery were processed using the Multivariate Alteration Detection(MAD) method, which has a particular advantage of selecting PIFs(Pseudo Invariant Features) automatically by canonical correlation analysis. The scenes were then applied to detect disaster areas over Sendai, Japan, which was hit by a tsunami on 11 March 2011. The case study showed that the automatic extraction of changed areas after the tsunami using relatively normalized satellite data via the MAD method was done within a high accuracy level. In addition, the relative normalization of multi-temporal satellite imagery produced better results to rapidly map disaster-affected areas with an increased confidence level.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.2
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pp.52-63
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2021
In previous research, the coastal wetlands were detected by using the vegetation indices or land cover classification maps derived from the multispectral bands of the satellite or aerial imagery, and this approach caused the various limitations for detecting the coastal wetlands with high accuracy due to the difficulty of acquiring both land cover and topographic information by using the single remote sensing data. This research suggested the efficient methodology for detecting the coastal wetlands using the sentinel-2 satellite image and SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM (Digital Elevation Model) acquired in Gomsoman Bay, west coasts of South Korea through the following steps. First, the NDWI(Normalized Difference Water Index) image was generated using the green and near-infrared bands of the given Sentinel-2 satellite image. Then, the binary image that separating lands and waters was generated from the NDWI image based on the pixel intensity value 0.2 as the threshold and the other binary image that separating the upper sea level areas and the under sea level areas was generated from the SRTM DEM based on the pixel intensity value 0 as the threshold. Finally, the coastal wetland map was generated by overlaying analysis of these binary images. The generated coastal wetland map had the 94% overall accuracy. In addition, the other types of wetlands such as inland wetlands or mountain wetlands were not detected in the generated coastal wetland map, which means that the generated coastal wetland map can be used for the coastal wetland management tasks.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.5
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pp.961-969
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2017
Today, the world is experiencing a variety of natural disasters due to the extreme weather. Drought that occurred throughout Southeast Asia from February to May 2016 is also a form of abnormal climate. As a result of this drought, five countries, including Cambodia, Thailand, Vietnam, Laos and Myanmar, faced food shortages, food shortages, as well as rice yields for export. In this study, remote sensing technique was applied to the vicinity of Tonlé Sap, the largest lake in Southeast Asia, to quantitatively analyze the damage caused by drought. As a result, the change of land cover caused a drastic decrease in the water system (132.582㎢) and greenery (706.937㎢) in February 2016, and the reduced water system and greenery changed to dry land and paddy field. It was also found that the temperature rise of 6℃ ~ 8 ℃ compared to the previous year due to the drought from February to April 2016 due to the change of the surface temperature. And it was found that the function of the lake was deteriorated in April due to continuous drought.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.27
no.1
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pp.1-19
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2020
A river bed which is submerged in water at high flow and becomes part of the river at low flow, serves as a bridge between the river and the land. The channel bar creates a unique ecosystem with vegetation adapted to the particular environment and the water pool forms a wetland that plays a very important role in the environment. To evaluate anthropogenic impacts on the river bed in the Middle Yeongsangang River, the fluvial landforms in the stream channel were analyzed using multi-temporal remotely-sensed images. In the aerial photograph of 2005 taken before the construction of the large weirs, oxbow lakes, mid-channel bars, point bars, and natural wetlands between the artificial levees were identified. Multiple bars divided the flow of stream water to cause the braided pattern in a particular section. After the construction of the Seungchon weir, aerial photographs of 2013 and 2015 revealed that most of the fluvial landforms disappeared due to the dredging of its riverbed and water level control(maintenance at 7.5El.m). Sentinel-2 images were analyzed to identify differences between before and after the opening of weir gate. Change detection was performed with the near infrared and shortwave infrared spectral bands to effectively distinguish water surfaces from land. As a result, water surface area of the main stream of the Yeongsangang River decreased by 40% from 1.144km2 to 0.692km2. A large mid-channel bar that has been deposited upstream of the weir was exposed during low water levels, which shows the obvious influence of weir on the river bed. Newly formed unvegetated point bars that were deposited on the inside of a meander bend were identified from the remotely sensed images. As the maintenance period of the weir gate opening was extended, various habitats were created by creating pools and riffles around the channel bars. Considering the ecological and hydrological functions of the river bed, it is expected that the increase in bar areas through weir gate opening will reduce the artificial interference effect of the weir.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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