A 2.3 m-long core obtained from Marian Cove, King George Island in the South Shetland Islands, West Antarctica shows clues to the glaciomarine sedimentation during the Holocene. The lower part below 115cm-deep of the core is predominated by coarser material such as diamictons compared with the higher part above 105cm dominated by finer material (rhythmite and massive muds). Based on the granulometric features the coarse materials are generally supposed to be glacially-driven and basal tills, whereas the fine materials appear to originate from various sources such as meltwater-supplied, glacially-supplied, wind-blown, and organic origins. However, the presence of erratic coarse particles in the finer materials suggests the ice-rafted origin of the relevant materials. The lower part below 105cm-deep of the core was characterized by lower TN, TC, and TOC contents, and by higher TS and CaCO$_3$ contents compared with its upper part. No significant changes in C/N ratio were shown throughout the core. The ice cliff along the east side of Marian Cove seemed to locate to the west by 1.6km at 8,300 years B. P. on the basis of the repetitive occurrence of rhythmite and diamicton. Since the retreat of ice cliff in 7,970${\pm}$70 years B. P. the sediments of Marian Cove were dominated by fine materials and ice-rafted materials. The abrupt increase of coarse materials in 175cm-4 deep seems to result from supply of coarse materials due to earthquake or other drastic phenomena.
River bed change due to various factors in watershed and/or river environment would one of the most important issues in river management. To judge whether the river bed was aggrading or degrading, normally we use the change in thalweg or average bed, calculated using the design flood of the river. The present study is to figure out the problems of the existing methods and to propose a new concept of average river bed using annual maximum flood. To evaluate the new method, it was applied to the Nakdong River. We use the river bed data surveyed in 1983, 1993, and 2005. The results showed that there were no significant river bed change during 1983 and 1993, while the river bed was degraded significantly during 1993 and 2005. In the latter period, the river had severe degradations, 2~3 m in average sense and 5 m for the maximum in the middle reach(120~200 km from river mouth), and 1~2 m in average in the upper reach(200~240 km from river mouth). For the upstream reach of the confluence of the Naesung River(about 240 km from river mouth), most of the river bed change seemed to be only local phenomena. The main cause of the river bed change in the Nakdong River seems to be massive gravel mining in the middle reach of the river.
The Charnockite in Sancheong region is quarzofeldspathic rock containing orthopyroxene and garnet with a color dark than common granitic rocks. The Chamockite are mostly massive and medium to coarse-grained with K-feldspar phenocryst, but reveal weak foliation. The rock consist mainly of quartz, K-feldspar, plagioclase and orhopyroxene, with biotite, garnet, and anthophyllite. In petrochemistry, the Chamockite has 61-65% $SiO_2$ contents, varying gradually into the margin contacted with orthogneiss, which have compositions of felsic igneous rocks. Major element show almost systematical variation with those of the marginal orthogneisses, except the hornblende gneiss and anorthosite. The Charnockite and orthogneisses show the tholeiitic differentiational trend. Trace and rare earth element abundance patterns in the Charnockite show remarkable negative Sr and Eu anomalies similar to orthogneisses, but different from the hornblende gneiss and anorthosite. Eu contents of the Charnockite are richer than that of orthogneisses. The metamorphic condition of the Charnockite were tested by an orthopyroxene-garnet geotherrnorneter and a plagioclase-garnet geobarometer. Estimated P-T conditions are about $761^{\circ}C$ and 7 kbar at peak metamorphism, but $653^{\circ}C$ and 6.4 kbar at retrograde metamorphism. This suggests that the Charnockite have from an early stage of high-grade metamorphism to represent the granulite facies and then to a late stage medium-grade metamorphism belonging to the amphibolite facies.
By the advancement of computer & network technology, the paridigm of 'Network Computer' has been realizing`. In what is called network computer, computer system and computing resource is incomparably seem to be expanded compared with conventional network technology[1]. Network connected computer system consitute a massive virtual computer, it is possible for people to use an enourmous amout of computing resource distributed widely through the network. It is also possible that we make client lightweight by the use of computer system & all shared computing resources on the network in our computer processing and we call this type of client system as thin-client. Thin-client and network computer are on and the same network paradigm in that both paradigm featuring the active use of computer system and resource on the network[2]. In network computer paragem, network itself is regarded as a basic platform for the transfer of application, so it is possible that client access remote serve system to run remote applications through the network[3]. In this paper, we propose the system architecture for the implementation of network computer by the use of Web browser, X window system and Pyjamas. By the use of network computer proposed in this paper, it is possible for people to run application on the server system as if he run local application, and it is expected to improve the security and maintenance efficiency.
Many hidden aspects of society around the world that has been lurking as risk factors have been ultimately connected to disasters. Such connection did not just stop with massive damages to properties and loss of lives but became a serious social issue. Especially in the case for Korea, because the country has gone through abrupt economic growth which has resulted in rapid urbanization and expansion of economic scale, Korea has been caught in a vicious cycle of experiencing human and social calamities repeatedly. Due to the seriousness of such problem, there's been continued research in various fields for managing disasters, and the domain of knowledge has been expanding with complexity. The following study went beyond the perspectives of disaster prevention study, disaster prevention engineering and social sciences suggested from previous research directions in disaster and disaster prevention, and attempted an alternative research method by approaching from a service design perspective. During the process, the paper looked over the summary on disaster and service design. By applying it on disaster prevention projects, the research sets forth and discusses effective and practical disaster prevention service design. Through specific case studies, the research methodology applied was verified, and the purpose of the study was carried out in the perspective of real world applications different from textbook type discussions. It is expected that through the disaster prevention service design process and platform that were discovered during the research result, defining and understanding disaster prevention service design will be made apparent. Additionally, the research is expected to be used as a basic building block for building a visualized plan for tangible and intangible factors related to disasters before the disaster process through such proposed disaster prevention service design.
Image retrieval system should be construct for searching fast, efficient image be extract the accurate feature information of image with more massive and more complex characteristics. Image retrieval system are essential differences between image databases and traditional databases. These differences lead to interesting new issues in searching of image, data modeling. So, cause us to consider new generation method of database, efficient retrieval method of image. In this paper, To extract feature information of edge using in searching from input image, we was performed to extract the edge by convolution Laplacian mask and input image, and we implemented the annotation-based and content-based image retrieval system for searching fast, efficient image by generation image database from extracting feature information of edge and metadata. We can improve the performance of the image contents retrieval, because the annotation-based and content-based image retrieval system is using image index which is made up of the content-based edge feature extract information represented in the low level of image and annotation-based edge feature information represented in the high level of image. As a conclusion, image retrieval system proposed in this paper is possible the accurate management of the accumulated information for the image contents and the information sharing and reuse of image because the proposed method do construct the image database by metadata.
Distributed Computing attempts to harness a massive computing power using a great numbers of idle PCs resource distributed linked to the internet and processes a variety of applications parallel way such as bio, climate, cryptology, and astronomy. In this paper, we develop internet-distributed computing environment, so that we can analyze High Resolution Rainfall Prediction application in meteorological field. For analyze the rainfall forecast in Korea peninsula, we used QPM(Quantitative Precipitation Model) that is a mesoscale forecasting model. It needs to a lot of time to construct model which consisted of 27KM grid spacing, also the efficiency is degraded. On the other hand, based on this model it is easy to understand the distribution of rainfall calculated in accordance with the detailed topography of the area represented by a small terrain model reflecting the effects 3km radius of detail and terrain can improve the computational efficiency. The model is broken down into detailed area greater the required parallelism and increases the number of compute nodes that efficiency is increased linearly.. This model is distributed divided in two sub-grid distributed units of work to be done in the domain of $20{\times}20$ is networked computing resources.
Recently, with the introduction of social network services, studies that try to make use of them for the various purposes have been actively developed. In order to proceed with the research that takes advantage of social network services, it is necessary to review the relevant literature and to identify trends in researches. However, the researches of social network service since 2007 are massive amount, so to review the huge amount of relevant research literature is a very difficult task. Therefore, in this study, we analyze systematically the tendency of research related to social network service focusing on Twitter. Especially, we use the SLR(Systematic Literature Review) technique for systematic literature survey and analysis. For the literature survey, we select five well-known literature resource sites and 128 studies of literature that are surveyed. In order to identify various research trends, we conduct the survey with two research groups: researches since 2007 and researches since 2011. As a result of the investigation, since 2007, the researches associated with "Application", "User Activity" and "User Content Analysis" main study topics have been mostly carried out. In addition to the result, the trend of secondary study topics in a main study topic, trends in research based on the number of citations and the scale of the experimental data and characteristics of the author are analyzed from a variety of perspectives.
The purpose of the study was to understand the various aspects of learning experiences of Korean university students on K-MOOC. Analyses on the major motivation of the enrollment in a certain MOOC class, the actual learning experiences in the class and the perception of the achievement of the class were the three main foci of the current study. The study employed inductive content analysis as a major analysis tool. Reflective journals from 94 students who enrolled in K-MOOC classes were collected and analyzed at the end of the semester. The result of this study indicated that most of students selected the specific K-MOOC classes based on their general interests on the topics the class offered. Other factors such as intellectual curiosity, practical reasons for their study or work and popularity were also influential on the selection of MOOC classes. Watching videos, taking quizzes and taking tests were the three major sources of the students' satisfaction. Most students felt that K-MOOC is technically satisfactory. However, some students reported on simple errors and absence of advanced functions in the platform. Students perceived positively on their academic achievements of obtaining knowledge(remembering and understanding), attitudes (receiving), and skills through K-MOOC. This study ultimately showed a new awareness of learning experiences around K-MOOC from the perspective of the students. Future research is needed to understand the relationships between the students' learning experience and the students' performance in MOOC classes.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.6
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pp.640-645
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2014
Many people use social network services as to communicate, to share an information and to build social relationships between others on the Internet. Twitter is such a representative service, where millions of tweets are posted a day and a huge amount of data collection has been being accumulated. Social mining that extracts the meaningful information from the massive data has been intensively studied. Typically, Twitter easily can deliver and retweet the contents using the following-follower relationships. Topic modeling in tweet data is a good tool for issue tracking in social media. To overcome the restrictions of short contents in tweets, we introduce a notion of reply graph which is constructed as a graph structure of which nodes correspond to users and of which edges correspond to existence of reply and retweet messages between the users. The LDA topic model, which is a typical method of topic modeling, is ineffective for short textual data. This paper introduces a topic modeling method that uses reply graph to reduce the number of short documents and to improve the quality of mining results. The proposed model uses the LDA model as the topic modeling framework for tweet issue tracking. Some experimental results of the proposed method are presented for a collection of Twitter data of 7 days.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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