This study have implemented finding the optimal water temperature parameter set for Hapcheon dam reservoir using CE-QUAL-W2 model. In particular the sensitivity analysis was carried out for four water temperature parameters of wind sheltering coefficient (WSC), radiation heat coefficient (BETA), light extinction coefficient (EXH2O), heat exchange coefficient at the channel bed (CBHE). Firstly, WSC, BETA, EXH2O shows relatively high sensitivity in common during April to September, and CBHE does during August to November. Secondly, as a result of identifying depth range of parameter influence, BETA and EXH2O show 0~9 m and 8~14 m which is thermocline layer close to water surface, CBHE is deep layer 12 m away from bottom. Finally, applying annual or monthly optimal parameter sets indicates that the bias between two sets does not show much differences for WSC and CBHE parameters, but BETA and EXH2O parameters show $0.20^{\circ}C$ and $0.51^{\circ}C$ of monthly average biases for two parameter sets. In particular the bias reveals to be $0.4^{\circ}C$ and $1.09^{\circ}C$ during May and August that confirms the necessity of use of monthly parameters during that season. It is claimed that the current operational custom use of annual parameters in calibration of reservoir water quality model requires the improvement of using monthly parameters.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.8
no.4
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pp.123-133
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2008
This study evaluated the runoff data collected at 12 stream gauge stations of the Chungjoo dam basin using the IHACRES model. Especially, the geomorphology-related parameters of the IHACRES model could be quantified base on the regionalization technique, which have also been applied many stream gauge stations of the Chungjoo dam basin. Summarizing the results is as follows. (1) The climate-related parameters of the IHACRES model c, $\tau_w{^0}$, and f are found to be estimated and used uniformly over the basin. (2) The geomorphology-related parameters of the IHACRES model $t_q,\;t_s,\;and\;v_s$ are found to be estimated by considering the geomorphological parameters like the basin area, channel length, channel slope, basin slope through the regionalization based on the regression analysis. (3) Using the climate-related parameters applied uniformly over the basin and the geomorphology-related parameters estimated based on the regionalization procedure for each stream gauge station, a total of 12 stream gauge stations have been evaluated with their stream flow measurements. As results, the Sanganmi and Youngwal 1 stream gauge stations have been found to make high quality flow data, but Youngwal, Baekokpo, and Panwoon stations low quality flow data. On the whole, 12 stream gauge stations considered show large differences with their data quality, so a plan for securing more consistent data quality should be prepared imminently.
Developing effective tools for predicting absorption, distribution, metabolism, excretion properties and toxicity (ADME/T) of new chemical entities in the early stage of drug design is one of the most important tasks in drug discovery and development today. As one of these attempts, support vector machines (SVM) has recently been exploited for the prediction of ADME/T related properties. However, two problems in SVM modeling, i.e. feature selection and parameters setting, are still far from solved. The two problems have been shown to be crucial to the efficiency and accuracy of SVM classification. In particular, the feature selection and optimal SVM parameters setting influence each other, which indicates that they should be dealt with simultaneously. In this account, we present an integrated practical solution, in which genetic-based algorithm (GA) is used for feature selection and grid search (GS) method for parameters optimization. hERG ion-channel inhibitor classification models of ADME/T related properties has been built for assessing and testing the proposed GA-GS-SVM. We generated 6 different models that are 3 different single models and 3 different ensemble models using training set - 1891 compounds and validated with external test set - 175 compounds. We compared single model with ensemble model to solve data imbalance problems. It was able to improve accuracy of prediction to use ensemble model.
Objectives : This study was to investigate the regulatory effect of electro-acupuncture on Jogsamni ($ST_{36}$) in bradygastric condition or gastroparesis which is a neuropathic complication of type 2 diabetes mellitus(T2DM), assessed using 4-channel electrogastrography (EGG). Methods : It was a case series study. Each patient was given electro-acupuncture(EA) one point, Jogsamni($ST_{36}$) or Gyeonu($LI_{15}$) bilaterally for thirty minutes with 2Hz bipolar square wave frequency and moderate intensity of stimulation. With attaching electrodes around stomach region throughout pre-acupuncture, acupuncture, and post-acupuncture session, these parameters were produced; percent rate of bradygastria power compared to sum of power in all kind of gastric rhythm(% bradygastria), dominant frequency(DF) and dominant power(DP). Parameter was analysed per each channel's variable change from pre-acupuncture session by paired t-test. Results : There was statistically significant decrease in % bradygastria parameters on one of the $ST_{36}$ treated patients from pre-acupuncture session and to post-acupuncture session(P=0.015, P=0.008 respectively). A marginal significant decrease of DP was shown in the other $ST_{36}$ treated patient from pre-acupuncture session through post-acupuncture session(P=0.049). Combined data of two $ST_{36}$ Treated patients showed that there was significant decrease of %bradygastria from pre-acupuncture session to acupuncture session(P=0.020), and was decrease of DP from pre-acupuncture session to post- acupuncture session(P=0.020). Conclusions : EA at $ST_{36}$ resulted in statistically significant decrease in %bradygastria and DP for dysrhythmic condition in T2DM gastroparesis patients. Considering this limited results, further study will be needed to elucidate the effect of multiple-acupuncture on gastric myoelectrical activities.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2349-2356
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2008
In this paper, we present the method to effectively extract and classify the EEG caused by only brain activity when a normal subject is in a state of mental activity. We measure the synchronous EEG on the auditory event when a subject who is in a normal state thinks of a specific task, and then shift the baseline and reduce the effect of biological artifacts on the measured EEG. Finally we extract only the mental task signal by averaging method, and then perform the recognition of the extracted mental task signal by computing the AR coefficients. In the experiment, the auditory stimulus is used as an event and the EEG was recorded from the three channel $C_3-A_1$, $C_4-A_2$ and $P_Z-A_1$. After averaging 16 times for each channel output, we extracted the features of specific mental tasks by modeling the output as 12th order AR coefficients. We used total 36th order coefficient as an input parameter of the neural network and measured the training data 50 times per each task. With data not used for training, the rate of task recognition is 34-92 percent on the two tasks, and 38-54 percent on the four tasks.
A Sediyo Adi Nugraha;Muhammad Kamal;Sigit Heru Murti;Wirastuti Widyatmanti
Korean Journal of Remote Sensing
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v.40
no.4
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pp.397-418
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2024
The Land Surface Temperature (LST) is a crucial parameter in identifying drought. It is essential to identify how LST can increase its accuracy, particularly in mountainous and hill areas. Increasing the LST accuracy can be achieved by applying early data processing in the correction phase, specifically in the context of topographic correction on the Lambertian model. Empirical evidence has demonstrated that this particular stage effectively enhances the process of identifying objects, especially within areas that lack direct illumination. Therefore, this research aims to examine the application of the Lambertian model in estimating LST using the Multi-Channel Method (MCM) across various physiographic regions. Lambertian model is a method that utilizes Lambertian reflectance and specifically addresses the radiance value obtained from Sun-Canopy-Sensor(SCS) and Cosine Correction measurements. Applying topographical adjustment to the LST outcome results in a notable augmentation in the dispersion of LST values. Nevertheless, the area physiography is also significant as the plains terrain tends to have an extreme LST value of ≥ 350 K. In mountainous and hilly terrains, the LST value often falls within the range of 310-325 K. The absence of topographic correction in LST results in varying values: 22 K for the plains area, 12-21 K for hilly and mountainous terrain, and 7-9 K for both plains and mountainous terrains. Furthermore, validation results indicate that employing the Lambertian model with SCS and Cosine Correction methods yields superior outcomes compared to processing without the Lambertian model, particularly in hilly and mountainous terrain. Conversely, in plain areas, the Lambertian model's application proves suboptimal. Additionally, the relationship between physiography and LST derived using the Lambertian model shows a high average R2 value of 0.99. The lowest errors(K) and root mean square error values, approximately ±2 K and 0.54, respectively, were achieved using the Lambertian model with the SCS method. Based on the findings, this research concluded that the Lambertian model could increase LST values. These corrected values are often higher than the LST values obtained without the Lambertian model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.2A
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pp.95-104
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2010
In wireless communication system, a variety of retransmission algorithms are used in order to improve the quality of service of users. But the system may be inefficient because retransmission algorithms operate independently with other layers. Also, the quality of service can be degraded due to the unnecessary retransmission of packets. To solve these problems, the study on the cross-layer retransmission schemes have been widely performed. However, in order to apply cross-layer retransmission schemes to wireless communication system, whether the performance of cross-layer retransmission schemes meets QoS requirements of each service class has to be verified. Thus, this paper proposes the mathematical model for analyzing the performance of the cross-layer retransmission schemes and derives both the suitable retransmission scheme and the optimal retransmission parameter on each service class. The proposed mathematical model selects the MCS level based on channel state information and The performance analysis is comparatively easy in case that HARQ, ARQ, and AMC schemes are combined. The proposed mathematical model also enables the analysis of the packet transmission delay. To utilize the analytical model, this paper derives the suitable retransmission scheme and the optimal retransmission parameter for delay sensitive services in WiMAX system. Also, the proposed analytical model can be used to analyze the performance of wireless communication system such as LTE and WLAN.
We have developed a prototype patient monitoring system including module-based bedside units, interbed network, and central stations. A bedside unit consists of a color monitor and a main CPU unit with peripherals including a module controller. It can also include up to 3 module cases and 21 different modules. In addition to the 3-channel recorder module, six different physiological parameters of ECG, respiration, invasive blood pressure, noninvasive blood pressure, body temperature, and arterial pulse oximetry with plethysmogaph are provided as parameter modules. Modules and a module controller communicate with up to 1Mbps data rate through an intrabed network based on RS-485 and HDLC protocol. Bedside units can display up to 12 channels of waveforms with any related numeric informations simultaneously. At the same time, it communicates with other bedside units and central stations through interbed network based on 10Mbps Ethernet and TCP/IP protocol. Software far bedside units and central stations fully utilizes gaphical user interface techniques and all functions are controlled by a rotate/push button on bedside unit and a mouse on central station. The entire system satisfies the requirements of AAMI and ANSI standards in terms of electrical safety and performances. In order to accommodate more advanced data management capabilities such as 24-hour full disclosure, we are developing a relational database server dedicated to the patient monitoring system. We are also developing a clinical workstation with which physicians can review and examine the data from patients through various kinds of computer networks far diagnosis and report generation. Portable bedside units with LCD display and wired or wireless data communication capability will be developed in the near future. New parameter modules including cardiac output, capnograph, and other gas analysis functions will be added.
The main purpose of this study is to analyze runoff aggregation structure and energy expenditure pattern of Choyang creek basin within the framework of power law distribution. To this end geomorphologic factors of every point in the basin of interest, which define tractive force and stream power as well as drainage area, are extracted based on GIS, and their complementary cumulative distributions are graphically analyzed through fitting them to power law distribution. The results indicate that three distinct behavioral regimes are observed from the complementary cumulative distributions of three geomorphogic factors. Based on the parameter estimation of power law distribution by maximum likelihood drainage area and stream power can be judged as scale invariance factor without finite scale while tractive force as scale dependence factor with finite scale. Furthermore, it is judged that tractive force would not follow power law distribution because it shows limited complex system behaviors only within the small extent of scale. The exponent of power law distribution for drainage area obtained in this study by maximum likelihood is larger than the previous researches due to the difference of parameter estimation methodologies. And the exponent for stream power is smaller than the previous researches due to the scaling property of channel slope for the basin of interest.
Muskingum, a hydrologic channel flood routing, is a method of predicting outflow by using the relationship between inflow, outflow, and storage. As many studies for Muskingum model were suggested, parameters were gradually increased and the calculation process was complicated by many parameters. To solve this problem, an optimization algorithm was applied to the parameter estimation of Muskingum model. This study applied the Advanced Nonlinear Muskingum Model considering continuous flow (ANLMM-L) to Wilson flood data and Sutculer flood data and compared results of the Linear Nonsingum Model incorporating Lateral flow (LMM-L), and Kinematic Wave Model (KWM). The Sum of Squares (SSQ) was used as an index for comparing simulated and observed results. Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search (EBHS-CGS) was applied to the parameter estimation of ANLMM-L. In Wilson flood data, ANLMM-L showed more accurate results than LMM-L. In the Sutculer flood data, ANLMM-L showed better results than KWM, but SSQ was larger than in the case of Wilson flood data because the flow rate of Sutculer flood data is large. EBHS-CGS could be appplied to be appplicable to various water resources engineering problems as well as Muskingum flood routing in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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