Synthetic Aperture Radar (SAR) is considered to be suitable for near real-time inundation monitoring. The distinctly different intensity between water and land makes it adequate for waterbody detection, but the intrinsic speckle noise and variable intensity of SAR images decrease the accuracy of waterbody detection. In this study, we suggest two modules, named 'morphology module' and 'edge-enhanced module', which are the combinations of pooling layers and convolutional layers, improving the accuracy of waterbody detection. The morphology module is composed of min-pooling layers and max-pooling layers, which shows the effect of morphological transformation. The edge-enhanced module is composed of convolution layers, which has the fixed weights of the traditional edge detection algorithm. After comparing the accuracy of various versions of each module for U-Net, we found that the optimal combination is the case that the morphology module of min-pooling and successive layers of min-pooling and max-pooling, and the edge-enhanced module of Scharr filter were the inputs of conv9. This morphologic and edge-enhanced U-Net improved the F1-score by 9.81% than the original U-Net. Qualitative inspection showed that our model has capability of detecting small-sized waterbody and detailed edge of water, which are the distinct advancement of the model presented in this research, compared to the original U-Net.
This study was conducted to perform efficient conservation and management by classifying the types of wetlands distributed in forests of Korea and assigning grades according to the evaluation system from 2015 until 2019. From 2005 to 2014, 1,264 sites derived from the first national forest wetland survey and 16 additional excavated sites were classified and also evaluated 455 out of a total of 1,280 forest wetlands. Forest wetlands are divided into four types: natural type, abandoned paddy field type, man-made type, and modified type, and by reclassifying them in detail, a total of 11 detailed wetland types could be distinguished. Based on this, evaluation was performed according to various items such as plants and ecology, hydrology and hydrology, humanities and society, and the degree of disturbance was graded. As a result, the forest wetland value was sorted at 30 A- grade sites, high-value B-grade 201 sites, moderate C-grade 184 sites, and low-value D-grade 40 sites. Forest Genetic Resource Reserve (FGRR) and other effective area -based conservation measures (OECMs) were designated for 231 sites that received a high grade of A or B, and a long-term monitoring system should be established to systematically conserve forest biodiversity hotspot. It is judged that wetlands need to be managed more effectively and at the national level.
Jo, Hye-Yeong;Kim, Sang Cheol;Ahn, Do-hwan;Lee, Siyoung;Chang, Se-Hyun;Jung, So-Young;Kim, Young-Jin;Kim, Eugene;Kim, Jung-Eun;Kim, Yeon-Sook;Park, Woong-Yang;Cho, Nam-Hyuk;Park, Donghyun;Lee, Ju-Hee;Park, Hyun-Young
BMB Reports
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v.55
no.9
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pp.465-471
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2022
Understanding and monitoring virus-mediated infections has gained importance since the global outbreak of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Studies of high-throughput omics-based immune profiling of COVID-19 patients can help manage the current pandemic and future virus-mediated pandemics. Although COVID-19 is being studied since past 2 years, detailed mechanisms of the initial induction of dynamic immune responses or the molecular mechanisms that characterize disease progression remains unclear. This study involved comprehensively collected biospecimens and longitudinal multi-omics data of 300 COVID-19 patients and 120 healthy controls, including whole genome sequencing (WGS), single-cell RNA sequencing combined with T cell receptor (TCR) and B cell receptor (BCR) sequencing (scRNA(+scTCR/BCR)-seq), bulk BCR and TCR sequencing (bulk TCR/BCR-seq), and cytokine profiling. Clinical data were also collected from hospitalized COVID-19 patients, and HLA typing, laboratory characteristics, and COVID-19 viral genome sequencing were performed during the initial diagnosis. The entire set of biospecimens and multi-omics data generated in this project can be accessed by researchers from the National Biobank of Korea with prior approval. This distribution of large-scale multi-omics data of COVID-19 patients can facilitate the understanding of biological crosstalk involved in COVID-19 infection and contribute to the development of potential methodologies for its diagnosis and treatment.
Geologic sequestration technologies such as CCS (carbon capture and storage), EGS (enhanced geothermal systems), and EOR (enhanced oil recovery) have been widely implemented in recent years, prompting evaluation of the mechanical stability of storage sites. As fluid injection can stimulate mechanical instability in storage layers by perturbing the stress state and pore pressure, poroelastic models considering various injection scenarios are required. In this study, we calculate the pore pressure, stress distribution, and vertical displacement along a surface using commercial finite element software (COMSOL); fault slips are subsequently simulated using PyLith, an open-source finite element software. The displacement fields, are obtained from PyLith is transferred back to COMSOL to determine changes in coseismic stresses and surface displacements. Our sequential use of COMSOL-PyLith-COMSOL for poroelastic modeling of fluid-injection and induced-earthquakes reveals large variations of pore pressure, vertical displacement, and Coulomb failure stress change during injection periods. On the other hand, the residual stress diffuses into the remote field after injection stops. This flow pattern suggests the necessity of numerical modeling and long-term monitoring, even after injection has stopped. We found that the time at which the Coulomb failure stress reaches the critical point greatly varies with the hydraulic and poroelastic properties (e.g., permeability and Biot-Willis coefficient) of the fault and injection layer. We suggest that an understanding of the detailed physical properties of the surrounding layer is important in selecting the injection site. Our numerical results showing the surface displacement and deviatoric stress distribution with different amounts of fault slip highlight the need to test more variable fault slip scenarios.
This study analyzes emerging earthquake and space use technologies from the latest Korean and Japanese scientific and technological foresights in 2022 and 2019, respectively. Unlike the earthquake prediction and early warning technologies presented in the 2017 study, the emerging earthquake technologies in 2022 in Korea was described as an earthquake/complex disaster information technology and public data platform. Many detailed future technologies were presented in Japan's 2019 survey, which includes largescale earthquake prediction, induced earthquake, national liquefaction risk, wide-scale stress measurement; and monitoring by Internet of Things (IoT) or artificial intelligence (AI) observation & analysis. The latest emerging space use technology in Korea and Japan were presented in more detail as robotic mining technology for water/ice, Helium-3, and rare earth metals, and manned station technology that utilizes local resources on the moon and Mars. The technological realization year forecasting in 2019 was delayed by 4-10 years from the prediction in 2015, which could be greater due to the Corona 19 epidemic, the declaration of carbon neutrality in Korea and Japan in 2020 and the Russo-Ukrainian War in 2022. However, it is required to more active research on earthquake and space technologies linked to information technology.
Lee, Boknam;Jung, Geonhwi;Ryu, Jiyeon;Kwon, Gyeongwon;Yim, Jong Su;Park, Joowon
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.111
no.3
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pp.435-449
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2022
Forest canopy height is an indispensable vertical structure parameter that can be used for understanding forest biomass and carbon storage as well as for managing a sustainable forest ecosystem. Plot-based field surveys, such as the national forest inventory, have been conducted to provide estimates of the forest canopy height. However, the comprehensive nationwide field monitoring of forest canopy height has been limited by its cost, lack of spatial coverage, and the inaccessibility of some forested areas. These issues can be addressed by remote sensing technology, which has gained popularity as a means to obtain detailed 2- and 3-dimensional measurements of the structure of the canopy at multiple scales. Here, we reviewed both international and domestic studies that have used remote sensing technology approaches to estimate the forest canopy height. We categorized and examined previous approaches as: 1) LiDAR approach, 2) Stereo or SAR image-based point clouds approach, and 3) combination approach of remote sensing data. We also reviewed upscaling approaches of utilizing remote sensing data to generate a continuous map of canopy height across large areas. Finally, we provided suggestions for further advancement of the Korean forest canopy height estimation system through the use of various remote sensing technologies.
Ji-Yun Jung;Hye-Won Lee;Si-Hyun Park;Jeong-Il Lee;Dan-Ki Yoon;Cheol-Min Lee
Journal of Environmental Health Sciences
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v.49
no.2
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pp.108-117
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2023
Background: When particles are absorbed into the human body, they penetrate deep into the lungs and interact with the tissues of the body. Heavy metals in PM2.5 can cause various diseases. The main source of PM2.5 emissions in South Korea's atmosphere has been surveyed to be places of business. Objectives: The concentration of heavy metals in PM2.5 near the Ulsan Industrial Complex was measured and a health risk assessment was performed for residents near the industrial complex for exposure to heavy metals in PM2.5. Methods: Concentrations of heavy metals in PM2.5 were measured at four measurement sites (Ulsan, Mipo, Onsan, Maegok) near the industrial complexes. Heavy metals were analyzed according to the Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines presented by the National Institute of Environmental Research. Among them, only five substances (Mn, Ni, As, Cd, Cr6+) were targeted. The risk assessment was conducted on inhalation exposure for five age groups, and the excess cancer risk and hazard quotient were calculated. Results: In the risk assessment of exposure to heavy metals in PM2.5, As, Cd, and Cr6+ exceeded the risk tolerance standard of 10-6 for carcinogenic hazards. The highest hazard levels were observed in Onsan and Mipo industrial complexes. In the case of non-carcinogenic hazards, Mn was identified as exceeding the hazard tolerance of 1, and it showed the highest hazard in the Ulsan Industrial Complex. Conclusions: This study presented a detailed health risk from exposure to heavy metals in PM2.5 by industrial complexes located in Ulsan among five age groups. It is expected to be utilized as the basis for preparing damage control and industrial emission reduction measures against PM2.5 exposure at the Ulsan Industrial Complex.
The scope of this paper covers the applications of bender element tests in consolidation, tomography, and liquefaction. Loading and unloading time during consolidation are evaluated based on shear wave velocity. As S-wave velocity is dependent on effective stress, the loading step may be determined. However, cautions are required due to the different mechanism between the settlement and effective stress criteria. The stress history may be evaluated because the S-wave shows the cement controlled regime and stress controlled regimes. A fixed frame complemented with bender elements permits S-wave tomography The tomography system is tested at low confinement within a true triaxial cell. Results show that shear wave velocity tomography permits monitoring changes in the velocity field which is related to the average effective stress. To monitor the liquefaction phenomenon, S-wave trans-illumination is implemented with a high repetition rate to provide detailed information on the evolution of shear stiffness during liquefaction. The evolution of shear wave propagation velocity and attenuation parallel the time-history of excess pore pressure during liquefaction. Applications discussed in this paper show that bender elements can be a very effective tool for the detection of shear waves in the laboratory.
Based on the new climate normals (1991~2020), annual mean, maximum and minimum temperature is 12.5℃, 18.2℃, and 7.7℃, respectively while annual precipitation is 1,331.7 mm, the annual mean wind speed is 2.0 m s-1, and the relative humidity is 67.8% in the Republic of Korea. Compared to 1981~2010 normal, annual mean temperature increased by 0.2℃, maximum and minimum temperatures increased by 0.3℃, while the amount of precipitation (0.7%) and relative humidity (1.1%) decreased. There was no distinct change in annual mean wind speed. The spatial range of the annual mean temperature in the new normals is large from 7.1 to 16.9℃. Annual precipitation showed a high regional variability, ranging from 787.3 to 2,030.0 mm. The annual mean relative humidity decreased at most weather stations due to the rise in temperature, and the annual mean wind speed did not show any distinct difference between the new and old normals. With the addition of a warmer decade (2011~2020), temperatures all increased consistently and in particular, the increase in the maximum temperature, which had not significantly changed in previous decades, was evident. The increasing trend of annual and summer precipitation by the 2010s has disappeared in the new normals. Among extreme climate indices, MxT30 (Daily maximum temperature ≥ 33℃ days), MnT25 (Daily minimum temperature ≥ 25℃ days), and PH30 (1 hour maximum precipitation ≥ 30 mm days) increased while MnT-10 (Daily minimum temperature < -10℃ days) and W13.9 (Daily maximum wind speed ≥ 13.9 m/s days) decreased at a statistically significant level. It is thought that a detailed study on the different trends of climate elements and extreme climate indices by region should be conducted in the future.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.2
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pp.1-8
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2024
The expansion joint is installed to offset the expansion of the superstructure and must ensure sufficient gap during its service life. In detailed guideline of safety inspection and precise safety diagnosis for bridge, damage due to lack or excessive gap is specified, but there are insufficient standards for determining the abnormal behavior of superstructures. In this study, a data-based maintenance was proposed by continuously monitoring the expansion-gap data of the same expansion joint. A total of 2,756 data were collected from 689 expansion joint, taking into account the effects of season. We have developed a method to evaluate changes in the expansion joint-gap that can analyze the thermal movement through four or more data at the same location, and classified the factors that affect the superstructure behavior and analyze the influence of each factor through deep learning and explainable artificial intelligence(AI). Abnormal behavior of the superstructure was classified into narrowing and functional failure through the expansion joint-gap evaluation graph. The influence factor analysis using deep learning and explainable AI is considered to be reliable because the results can be explained by the existing expansion gap calculation formula and bridge design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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