Forest accounts for almost 64 percents of total land cover in South Korea. For inventorying, monitoring, and managing such large area of forest, application of remote sensing and geographic information system (RS/GIS) technology is essential. On the basis of spectral characteristics of satellite imagery, forest cover and tree species can be classified, and forest cover map can be prepared. Using three dimensional data of LiDAR(Light Detection and Ranging), tree location and tree height can be measured, and biomass and carbon stocks can be also estimated. In addition, many indices can be extracted using reflection characteristics of land cover. For example, the level of vegetation vitality and forest degradation can be analyzed with VI (vegetation Index) and TGSI (Top Grain Soil Index), respectively. Also, pine wilt disease and o ak w ilt d isease c an b e e arly detected and controled through understanding of change in vegetation indices. RS and GIS take an important role in assessing carbon storage in climate change related projects such as A/R CDM, REDD+ as well. In the field of climate change adaptation, impact and vulnerability can be spatio-temporally assessed for national and local level with the help of spatio-temporal data of GIS. Forest growth, tree mortality, land slide, forest fire can be spatio-temporally estimated using the models in which spatio-temporal data of GIS are added as influence variables.
Out of all the possible actions that can be taken to respond to greenhouse gas reduction, including development of greenhouse gas reduction technology, infrastructure, actions to improve energy saving and efficiency, and offset with carbon emission reductions (CERs), this study shall focus on the investment on CERs. This study will take a look at risks involved with investing in CERs such as UN registration refusal risk and CERs price fluctuation, and will design risk management model which shall be verified. The goal of this paper is to provide optimized CERs investment strategies for different types of investors, such as general trading companies seeking for investment opportunities and financial companies with plans for green products development and investment by preparation for carbon market. It is expected that the global competitiveness of domestic financial companies shall be improved by taking actions on carbon market instead of previous passive response to climate change and that Korea, the number two Carbon Emissions supplier and number one derivatives market in terms of volume, shall be able to lead the worldwide carbon market.
Globally, drug side effects rank among the top causes of death. To effectively respond to these adverse drug reactions, a shift towards an active real-time monitoring system, along with the standardization and quality improvement of data, is necessary. Integrating individual institutional data and utilizing large-scale data to enhance the accuracy of drug side effect predictions is critical. However, data sharing between institutions poses privacy concerns and involves varying data standards. To address this issue, our research adopts a federated learning approach, where data is not shared directly in compliance with privacy regulations, but rather the results of the model's learning are shared. We employ the Common Data Model (CDM) to standardize different data formats, ensuring accuracy and consistency of data. Additionally, we propose a drug monitoring system that enhances security and scalability management through a cloud-based federated learning environment. This system allows for effective monitoring and prediction of drug side effects while protecting the privacy of data shared between hospitals. The goal is to reduce mortality due to drug side effects and cut medical costs, exploring various technical approaches and methodologies to achieve this.
We present a very wide-field survey of dwarf galaxies in the M106 Group using the Sloan Digital Sky Survey Data Release 8, covering an area of $10^{\circ}{\times}14^{\circ}$ around M106. We select 18 new members of the M106 group, 10 of which are new findings. Surface brightness profiles of most of these galaxies are fitted well by an exponential law. Twelve of these galaxies are early-types, and the rest are late-types. We produce a master catalog of the M106 Group galaxies by combining these new galaxies with 30 known galaxies. The faint-end of the luminosity function of these galaxies is fitted by a power law with an index ${\alpha}=-1.22{\pm}0.02$. This slope is much flatter than the value predicted by the ${\Lambda}CDM$ models, but is similar to the values for other galaxy groups. The spatial distribution of the dwarf galaxies in the M106 group is quite different from that of the bright members of the group, requiring a further study.
In this paper, We design low-order controller to achieve maximized controller stability margin and controller' Performance. FOPA(Fixed Order Pole Assignment) method is one of the approach to design controller in the parametric uncertain system. But the method to define a Target Polynomial is not explicit1y Known. In this paper, our goal is to find a controller Coefficient, such that performance and $l_2$ stability margin are maximized in the parametric uncertain system. Using Lipatove theorem and CDM(Coefficient Diagram Method), we set target polynomial constraints and design a controller which maximizes $l_2$ stability margin. we show effectiveness of the proposed controller design method by comparing $l_2$ stability many of the desired controller with that of the conventional robust controller.
We present joint constraints on the number of effective neutrino species $N_{eff}$ and the sum of neutrino masses ${\Sigma}m_{\nu}$, based on a technique which exploits the full information contained in the one-dimensional Lyman-${\alpha}$ forest flux power spectrum, complemented by additional cosmological probes. In particular, we obtain $N_{eff}=2.91{\pm}0.22$ (95% CL) and ${\Sigma}m_{\nu}$ < 0.15 eV (95% CL) when we combine BOSS Lyman-${\alpha}$ forest data with CMB (Planck+ACT+SPT+WMAP polarization) measurements, and $N_{eff}=2.88{\pm}0.20$ (95% CL) and ${Sigma}m_{\nu}$ < 0.14 eV (95% CL) when we further add baryon acoustic oscillations. Our results tend to favor the normal hierarchy scenario for the masses of the active neutrino species, provide strong evidence for the Cosmic Neutrino Background from $N_{eff}{\approx}3$($N_{eff}=0$ is rejected at more than $14{\sigma}$), and rule out the possibility of a sterile neutrino thermalized with active neutrinos (i.e., $N_{eff}=4$) - or more generally any decoupled relativistic relic with $${\Delta}N_{eff}{\sim_=}1$$ - at a significance of over $5{\sigma}$, the strongest bound to date, implying that there is no need for exotic neutrino physics in the concordance ${\Lambda}CDM$ model.
We are to evaluate the stabilization technology of actual biogas plant facilities, which is operating currently. It describes the traits of the consistent facilities of mesophilic anaerobic digestion using Unison Biogas plant Recovery system(UBR). Also the economical efficiency is examined with the electric power sales earnings and applying the deserted heating by generating electric power, which is generated by operated combined heat and power using biogas produced by mesophilic anaerobic digestion. We have generated the 481,113kw for electric power and 1,376Gcal for thermal energy simultaneously. If these electric power and thermal energy are converted into diesel, we can achieve savings equal to 114,300L, and 152,109L in the quantity of heat. Finally, if CDM, RPS, liquid fertilizer sales business, etc. is activated, the earnings will be expected to improve dramatically and is considered to contribute a drop of the greenhouse gas.
Kim, Dong-Seop;Sung, Yong-Joo;Lee, Joon-Woo;Kim, Se-Bin;Park, Gwan-Soo
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.44
no.2
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pp.49-57
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2012
The reduction of greenhouse gas emission currently becomes more urgent task for Korean Industries, especially for the paper industries because of the new regulation based on the low carbon-green growth law. In order to reduce effectively the greenhouse gas emission, the development of greenhouse gas emission inventory has been widely considered as one of the basic processes and has been applied to many industries. In this study, the fundamental schemes and the cases of greenhouse gas inventories were investigated. Especially, the major considering units for paper industries were suggested to develope greenhouse emission inventory of paper industry.
Park, Jun-Hyoung;Kim, Seong-Sik;Kim, Jong-Woo;Choi, Guei-Tai
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.33
no.2
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pp.108-117
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2013
Studies on the regulation and measurement of greenhouse gases(GHGs) emissions have been carrying out for global wanning. In order to reduce greenhouse gas emissions, many countries have been promoting the Emissions Trading System and projects of the Joint Implementation(JI) and Clean Development Mechanism(CDM). These country's GHG emissions have been measured calculation criteria based on the Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Guidelines. In order to respond to GHGs regulation, in each country, it is planing to build a Low-Carbon City. The system has been developed for calculating GHGs emissions from companies and institutions in their respective countries. However, the system can monitor the GHGs per city, has not been developed. In this paper, it is studied to design the User Interface and to develop integrated monitoring program for Low-carbon city. This program will make possible monitoring and management, statistics, and reports written by using each data in units of cities.
The wind data obtained from an AWS(Automated Weather Station) was used to predict the AEP(annual energy production) of Gangwon wind farm having a total capacity of 98 MWin Korea. A wind energy prediction program based on the Reynolds averaged Navier-Stokes equation was used. Predictions were made for three consecutive years starting from 2007 and the results were compared with the actual AEPs presented in the CDM (Clean Development Mechanism) monitoring report of the wind farm. The results from the prediction program were close to the actual AEPs and the errors were within 7.8%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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