Lee, Gi Ha;Yeon, Min Ho;Kim, Young Hun;Jung, Sung Ho
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.1
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pp.1-12
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2022
An automatic optimization technique is used to estimate the optimal parameters of the hydrologic model, and different hydrologic response results can be provided depending on objective functions. In this study, the parameters of the event-based rainfall-runoff model were estimated using various objective functions, the reproducibility of the hydrograph according to the objective functions was evaluated, and appropriate objective functions were proposed. As the rainfall-runoff model, the storage function model(SFM), which is a lumped hydrologic model used for runoff simulation in the current Korean flood forecasting system, was selected. In order to evaluate the reproducibility of the hydrograph for each objective function, 9 rainfall events were selected for the Cheoncheon basin, which is the upstream basin of Yongdam Dam, and widely-used 7 objective functions were selected for parameter estimation of the SFM for each rainfall event. Then, the reproducibility of the simulated hydrograph using the optimal parameter sets based on the different objective functions was analyzed. As a result, RMSE, NSE, and RSR, which include the error square term in the objective function, showed the highest accuracy for all rainfall events except for Event 7. In addition, in the case of PBIAS and VE, which include an error term compared to the observed flow, it also showed relatively stable reproducibility of the hydrograph. However, in the case of MIA, which adjusts parameters sensitive to high flow and low flow simultaneously, the hydrograph reproducibility performance was found to be very low.
This study aims to quantify the uncertainty that can be induced by the objective function when calibrating SWAT parameters using SWAT-CUP. SWAT model was constructed to estimate runoff in Naesenong-cheon, which is the one of mid-watershed in Nakdong River basin, and then automatic calibration was performed using eight objective functions (R2, bR2, NS, MNS, KGE, PBIAS, RSR, and SSQR). The optimum parameter sets obtained from each objective function showed different ranges, and thus the corresponding hydrologic characteristics of simulated data were also derived differently. This is because each objective function is sensitive to specific hydrologic signatures and evaluates model performance in an unique way. In other words, one objective function might be sensitive to the residual of the extreme value, so that well produce the peak value, whereas ignores the average or low flow residuals. Therefore, the hydrological similarity between the simulated and measured values was evaluated in order to select the optimum objective function. The hydrologic signatures, which include not only the magnitude, but also the ratio of the inclining and declining time in hydrograph, were defined to consider the timing of the flow occurrence, the response of watershed, and the increasing and decreasing trend. The results of evaluation were quantified by scoring method, and hence the optimal objective functions for SWAT parameter calibration were determined as MNS (342.48) and SSQR (346.45) with the highest total scores.
Kim, Hyun-Wook;Hwang, Ko-Eun;Song, Dong-Heon;Kim, Yong-Jae;Ham, Youn-Kyung;Yeo, In-Jun;Jeong, Tae-Jun;Choi, Yun-Sang;Kim, Cheon-Jei
Food Science of Animal Resources
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v.34
no.3
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pp.378-386
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2014
This study was conducted to determine the effects of red and green glasswort on the physicochemical and textural properties of reduced-salt cooked sausages. The control was formulated with 1.5% NaCl; then, three reduced-salt treatments were prepared, with 0.75% NaCl (RS), 0.75% NaCl+1.0% red glasswort (RSR) and 0.75% NaCl+1.0% green glasswort (RSG), respectively. The addition of glasswort within the added amount of 1% had no influence on the pH value of the reduced-salt cooked sausages, regardless of the glasswort type. In terms of color, RSG treatment conveyed a higher hue angle value than the RSR treatment (p<0.05). Increases in the protein solubility (total and myofibrillar proteins) and apparent viscosity of reduced-salt meat batter that were due to the addition of glasswort were observed; however, there were no differences according to the type of glasswort (p>0.05). Furthermore, the addition of glasswort, regardless of its type, resulted in decreased cooking loss, and increased emulsion stability. As a result, reduced-salt cooked sausages formulated with either red or green glasswort demonstrated similar textural properties to those of the control. In conclusion, the type of glasswort within an added amount of 1% had no influence on the physicochemical and textural properties of reduced-salt cooked sausages, except for the color characteristics. In terms of color alteration by the addition of glasswort, the red glasswort, which in comparison with the green glasswort could minimize the color changes of reduced-salt cooked sausages, might be an effective source for manufacturing meat products.
Song, Jung Hun;Song, Inhong;Kim, Jin Taek;Kang, Moon Seong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.48
no.6
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pp.425-438
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2015
The objective of this study was to evaluate simulation of agricultural water supply considering yearly variation of irrigation efficiency. The water supply data of the Idong reservoir from 2001 through 2009 was collected and used for this study. Total 6 parameters including irrigation efficiency (Es), drainage outlet height, and infiltration, were used for sensitivity analysis, calibration, and validation. Among the parameters, the Es appeared to be the most sensitivity parameter. The Es was calibrated on a yearly basis considering sensitivity and time-varying characteristic, while other parameters were set to fixed values. The statistics of percent bias (PBLAS), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), and root means square error to the standard deviation of measured data (RSR) for a monthly step were 2.7%, 0.93, and 0.26 for the calibration, and 3.9%, 0.89, and 0.32 for the validation, correspondently. The results showed a good agreement with the observations. This implies that the modeling only with appropriate parameter values, apart from modeling approaches, can simulate the real supply operation reasonably well. However, the simulations with uncalibrated parameters from previous studies produced poor results. Thus, it is important to use calibrated values, and especially, we suggest the Es's yearly calibration for simulating agricultural water supply.
Kim, Ju-ho;Heo, Hee-Soo;Jung, Jee-weon;Shim, Hye-jin;Kim, Seung-Bin;Yu, Ha-Jin
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.5
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pp.593-600
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2019
The similarity in tones between speakers can lower the performance of speaker verification. To improve the performance of speaker verification systems, we propose a multi-task learning technique using deep neural network to learn speaker information and age information. Multi-task learning can improve generalization performances, because it helps deep neural networks to prevent hidden layers from overfitting into one task. However, we found in experiments that learning of age information does not work well in the process of learning the deep neural network. In order to improve the learning, we propose a method to dynamically change the objective function weights of speaker identification and age estimation in the learning process. Results show the equal error rate based on RSR2015 evaluation data set, 6.91 % for the speaker verification system without using age information, 6.77 % using age information only, and 4.73 % using age information when weight change technique was applied.
Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.
Four hundred and sixty six isolates of B. cinerea were obtained from infected leaves, stems and fruits of paprika grown in greenhouses or plastic film houses in Gangwon province, Korea, between August and November in 2006 and 2007. These isolates were classified into five representative phenotypes of resistant (R) and sensitive (S) reactions as SSR, SRR, RSS, RRS and RSR according to the responses of isolates against benzimidazole, dicarboximide and N-phenyl-carbamate fungicide in order. The percentage of five phenotypes were 51.3, 2.4, 35.6, 8.1 and 2.6%, respectively. The SSR phenotype (51.3%) was the most common. Among the nineteen fungicide products evaluated to compare their efficacy against gray mold pathogen on the paprika fruit inoculated with fungal mycelia, the mixture of diethofencarb and carbendazim was the most effective followed by iprodione, boscalid, the mixture of iprodione and thiophanate-methyl, fludioxonil, polyoxin-B, fluazinam, the mixture of tebuconazole and tolyfluanid and procymidone; while in the assay methods inoculated with fungal spores, the mixture of tebuconazole and tolyfluanid was the most effective in controlling gray mold followed by boscalid, fludioxonil, the mixture of diethofencarb and carbendazim and the mixture of pyrimethanil and chlorothalonil.
Three three hundred and ninety seven isolates of Botrytis cinerea were isolated from infected plants of strawberry, tomato and cucumber from several areas in Korea during 1994∼1996 and the resistance of these isolates against some fungicides were examined. The isolation frequency of phenotypes resistant to carbendazim, procymidone, and diethofencarb were found to be 69.9 43.7, and 31.8%, respectively. The isolates were divided into six phenotypic groups; SSR, SRR, RSS, RRS, RSR and RRR, representing sensitive (S) or resistant (R) to benzimidazole, dicarboximide, and N-phenylcarbamate fungicides in order. The percentage of six phenotypes were 28.2, 2.0, 27.2, 41.0, 0.9 and 0.8%, respectively. On the basis of the mycelial growth inhibition (%) B. cinerea isolates were divided into three classes (class 1; 0∼50%, class 2; 51-99%, class 3; 100% inhibition) on carbendazim and three classes (class 1; 0∼75%, class 2; 76∼99%, class 3; 100% inhibition) on procymidone and the mixture of carbendazim+diethofencarb, respectively. Changes in sensitivity levles to carbendazim and carbendazim+diethofencarb were affected by introduction and increasing ratio of the use of diethofencarb.
Jeong, Han Seok;Seong, Choung Hyun;Park, Seung Woo
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.56
no.6
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pp.45-53
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2014
This study presents a system dynamics modeling approach to simulate daily streamflow in a watershed including wastewater treatment plant which contributes to irrigation water supply. The conceptual system dynamics model considering the complex and dynamic hydrological processes in the watershed was developed. The model was calibrated and validated each for two years based on observed flow data. Model performances in terms of $E_{NS}$, RSR, PBIAS, and $R^2$ were 0.64, 0.60, -3.6 %, and 0.64 for calibration period, and 0.66, 0.58, -2.6 %, and 0.66 for validation period, respectively, showing an applicability on generating the daily streamflow. System dynamics modeling approach could help better understand the hydrological behavior of the watershed being reused wastewater for agriculture, by providing graphical dynamics of the hydrological processes as well as conventional rainfall-runoff model results.
Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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2003.11a
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pp.707-719
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2003
The D&D work requires worker's safety and high reliability of operation because it has been processing in high radioactive environment. Therefore, it is necessary to select the dismantling items and applicable dismantling technologies and analyze the scenarios for selected items. In this paper, the main dismantling items were selected by the consideration of several factors, their 3D CAD models were constructed as well. The applicable dismantling technologies for each dismantling items were selected and their dismantling scenarios were setup. Finally the 3D graphic simulations for the shielding concrete, the RSR, and the core are performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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