Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.4
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pp.349-357
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2017
The environmental problems affecting marine resources and slow growth in the fisheries industry is causing many countries to look for alternative inputs that can boost the fisheries sector. This study focuses on the effects of technological innovation in the fisheries industry on the gross domestic product (GDP) per capita across Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) countries. Using a panel dataset, this study attempts to estimate the different effects of technological innovations in the fisheries industry from country to country using the differences-in-differences (DiD) method. After the DiD method, the Granger causality test is applied to determine the interactive relations between economic growth and the selected variables associated with technological innovation in the fisheries industry, such as government spending on fisheries R&D, the number of patents in fisheries, and employment. The results obtained from the DiD estimation show that government spending on fisheries R&D, fisheries technology development, and fisheries employment positively influences the GDP per capita across OECD counties. From the causality test, we found different bi-directional causal relationships between the GDP per capita and (spending) on fisheries technology development across countries.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.5
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pp.639-650
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2022
In areas where large-scale sediment transport occurs, it is important to apply appropriate countermeasure method because the phenomenon tends to accelerate by time duration. Among the various countermeasure methods applied so far, beach nourishment needs to be reviewed as an erosion prevention measure because the erosion pattern is mitigated and environmentally friendly depending on the particle size. In the case of beach nourishment. a detailed review is required to determine the size, range, etc., of an appropriate particle diameter. In this study, we investigated the characteristics of the related topographic change using the change in the particle size of nourishment materials, the application of partial area, and the condition under the coexistence of waves and wind as variables because those factors are hard to be analyzed and interpreted within results and limitation of that the existing numerical models are not able to calculate and result out so that it is required that phenomenon or efforts are reviewed at the same time through physical model experiments, field monitoring and etc. So we attempt to reproduce the tendency of beach erosion and deposition and predict possible phenomena in the future using machine learning techniques for phenomena that it is not able to be interpreted by numerical models. we used the hydraulic experiment results for the training data, and the accuracy of the prediction results according to the change in the training method was simultaneously analyzed. As a result of the study it was found that topographic changes using machine learning tended to be similar to those of previous studies in short-term predictions, but we also found differences in the formation of scour and sandbars.
Self-directed learning in mathematics education is crucial because it enables students to think creatively and critically while continuously improving. The purpose of this study was to examine the mediating effects of class attitude and class satisfaction in mathematics on the relationship between mathematics teacher characteristics and self-directed learning. Furthermore, the study aimed to determine whether these structural relationships differ between male and female student groups. To achieve this, the theoretical model was tested using the 9th-year data (high school 3rd grade) of the Seoul Education Longitudinal Study (SELS) 2010, comprising 2,325 students (1,187 males and 1,138 females). The results revealed that the mediating effects of mathematics class attitude and class satisfaction on the relationship between teacher characteristics in mathematics and high school students' self-directed learning were significant. At this time, the direct effect of mathematics teacher characteristics on selfdirected learning was not significant, indicating that mathematics class attitude and class satisfaction had full mediating effects. Multi-group analysis results showed no significant differences in path coefficients between male and female student groups. Based on the research findings, implications for teacher education were presented to improve high school students' self-directed learning abilities in mathematics education, focusing on the mediating effects of affective factors in the classroom.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.30
no.7
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pp.694-699
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2008
Considering the severe regulation associated with sludge treatment such as direct landfill and ocean dumping, there is no doubt in that an advanced study for the proper treatment of sludge is urgently needed in near feature. As one of viable method for sludge treatment, fry-drying of sludge by waste oil has been investigated in this study. The fundamental mechanism of this drying method lies in the phenomenon of rapid moisture escape in the sludge pore toward oil media. This is caused by the severe pressure gradient formed by the rapid oil heating between sludge and oil. As part of research effort of fry-drying using waste oil, a series of basic study has been made experimentally to obtain typical drying curves as function of important parameters such as drying temperature, drying time, oil type and geometrical shape of sludge formed. Based on this study, a number of useful conclusion can be drawn as following. The fry-drying method by oil immersion was found quite effective in the removal efficiency of sludge moisture, in general, the moisture content decreases significantly after 10 minutes and the whole moisture content was less than 5% after 14 minutes regardless of the drying temperature. The increase of oil temperature up to 140$^{\circ}C$ favors significantly for the removal of moisture but there was no visible difference above 140$^{\circ}C$. As expected, the decrease of diameter in sludge was efficient in drying due to the increased surface area per unit volume. Further, the effect of oil property by the change of oil type was noted. To be specific, for the case of engine oil the efficiency was found to be remarkably delayed in moisture evaporation compared with that of vegetable oil due to the increased viscosity of engine oil. It produced a result of increasing the evaporation of moisture largely relatively high in the drying temperature over 140$^{\circ}C$ compared with the drying temperature 120$^{\circ}C$ drying temperature as the drying time passed. Accordingly, the drying temperature is considered desirable as keeping over 140$^{\circ}C$ regardless of a sort of used oil.
The information of surface reflectance ($R_{sfc}$) is important for the heat balance and the environmental/climate monitoring. The $R_{sfc}$ sensitivity to error-induced variables for the Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) retrieval from geostationary-orbit satellite observations at 300-500 nm was investigated, utilizing polar-orbit satellite data of the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Ozone Mapping Instrument (OMI), and the radiative transfer model (RTM) experiment. The variables in this study can be cloud, Rayleigh-scattering, aerosol, ozone and surface type. The cloud detection in high-resolution MODIS pixels ($1km{\times}1km$) was compared with that in GEMS-scale pixels ($8km{\times}7km$). The GEMS detection was consistent (~79%) with the MODIS result. However, the detection probability in partially-cloudy (${\leq}40%$) GEMS pixels decreased due to other effects (i.e., aerosol and surface type). The Rayleigh-scattering effect in RGB images was noticeable over ocean, based on the RTM calculation. The reflectance at top of atmosphere ($R_{toa}$) increased with aerosol amounts in case of $R_{sfc}$<0.2, but decreased in $R_{sfc}{\geq}0.2$. The $R_{sfc}$ errors due to the aerosol increased with wavelength in the UV, but were constant or slightly decreased in the visible. The ozone absorption was most sensitive at 328 nm in the UV region (328-354 nm). The $R_{sfc}$ error was +0.1 because of negative total ozone anomaly (-100 DU) under the condition of $R_{sfc}=0.15$. This study can be useful to estimate $R_{sfc}$ uncertainties in the GEMS retrieval.
The accurate monitoring and forecasting of the intensity of tropical cyclones (TCs) are able to effectively reduce the overall costs of disaster management. In this study, we proposed a multi-task learning (MTL) based deep learning model for real-time TC intensity estimation and forecasting with the lead time of 6-12 hours following the event, based on the fusion of geostationary satellite images and numerical forecast model output. A total of 142 TCs which developed in the Northwest Pacific from 2011 to 2016 were used in this study. The Communications system, the Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI) data were used to extract the images of typhoons, and the Climate Forecast System version 2 (CFSv2) provided by the National Center of Environmental Prediction (NCEP) was employed to extract air and ocean forecasting data. This study suggested two schemes with different input variables to the MTL models. Scheme 1 used only satellite-based input data while scheme 2 used both satellite images and numerical forecast modeling. As a result of real-time TC intensity estimation, Both schemes exhibited similar performance. For TC intensity forecasting with the lead time of 6 and 12 hours, scheme 2 improved the performance by 13% and 16%, respectively, in terms of the root mean squared error (RMSE) when compared to scheme 1. Relative root mean squared errors(rRMSE) for most intensity levels were lessthan 30%. The lower mean absolute error (MAE) and RMSE were found for the lower intensity levels of TCs. In the test results of the typhoon HALONG in 2014, scheme 1 tended to overestimate the intensity by about 20 kts at the early development stage. Scheme 2 slightly reduced the error, resulting in an overestimation by about 5 kts. The MTL models reduced the computational cost about 300% when compared to the single-tasking model, which suggested the feasibility of the rapid production of TC intensity forecasts.
Along with the fade out of the Cold War the world is undergoing a fundamental restructuring. The process is generally refered to regionalization and globalization. In this context, the Paper presents a geopolitical perspective on the future of Northeast Asia. To meet the global trend, it is expected that the countries in the area organize an economically cooperative unity, the concept of which the author calls the northeast Asian Rim (NEAR). With its huge potentials to become the largest economic area in the world and with its rather complicated historical and social background, the Rim is tentatively supposed to have a loose and soft organization, to be flexible in dealing with the intra-and interregional relations. The idea underlying the view is that the former area of confrontation between the land power and the sea power is, under the new world environment, going to recover its proper locational attributes and develop into a merging area, a new core. As a physical framework of the Rim a spatial structurc is assumed to consist of two-subrims and two development axes with four development centers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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