There are many landslides occurred by typhoons and intense rainfall during the summer seasons in Korea. To predict a landslide triggering it is important to understand mechanisms and potential areas of landslides by the geological approaches. However, recent climate changes make difficult to predict landslide based on only conventional prediction methods. Therefore, the importance of a real-time monitoring of landslide using various sensors is emphasized in recent. Many researchers have studied monitoring techniques of landslides and suggested several monitoring systems which can be applicable to the natural terrain. Most sensors of landslide monitoring measure slope displacement, hydrogeologic properties of soils and rocks, changes of stress in soil and rock fractures, and rainfall amount and intensity. The measured values of each sensor are transmitted to a monitoring server in real-time. The ultimate goal of landslide monitoring is to warn landslide occurrence in advance and to reduce damages induced by landslides. This study introduces the current situation of landslide monitoring techniques in each country.
Recently, The sea water temperature around Korean Peninsula is steadily increasing. Water temperature changes not only affect the fishing ecosystem, but also are closely related to military operations in the sea. The purpose of this study is to suggest which model is more suitable for the field of water temperature prediction by attempting short-term water temperature prediction through various prediction models based on deep learning technology. The data used for prediction are water temperature data from the East Sea (Goseong, Yangyang, Gangneung, and Yeongdeok) from 2016 to 2020, which were observed through marine observation by the National Fisheries Research Institute. In addition, we use Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM, and Gated Recurrent Unit (GRU) techniques that show excellent performance in predicting time series data as models for prediction. While the previous study used only LSTM, in this study, the prediction accuracy of each technique and the performance time were compared by applying various techniques in addition to LSTM. As a result of the study, it was confirmed that Bidirectional LSTM and GRU techniques had the least error between actual and predicted values at all observation points based on 1 hour prediction, and GRU was the fastest in learning time. Through this, it was confirmed that a method using Bidirectional LSTM was required for water temperature prediction to improve accuracy while reducing prediction errors. In areas that require real-time prediction in addition to accuracy, such as anti-submarine operations, it is judged that the method of using the GRU technique will be more appropriate.
Park, Jinkyung;Kang, Hyun-Suk;Hyun, Yu-Kyung;Nakazawa, Tetsuo
Atmosphere
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v.28
no.1
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pp.15-24
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2018
Sea ice plays an important role in modulating surface conditions at high and mid-latitudes. It reacts rapidly to climate change, therefore, it is a good indicator for capturing these changes from the Arctic climate. While many models have been used to study the predictability of climate variables, their performance in predicting sea ice was not well assessed. This study examines the predictability of the Arctic sea ice extent from ensemble prediction systems. The analysis is focused on verification of predictability in each model compared to the observation and prediction in particular, on lead time in Sub-seasonal to Seasonal (S2S) scales. The S2S database now provides quasi-real time ensemble forecasts and hindcasts up to about 60 days from 11 centers: BoM, CMA, ECCC, ECMWF, HMCR, ISAC-CNR, JMA, KMA, Meteo France, NCEP and UKMO. For multi model comparison, only models coupled with sea ice model were selected. Predictability is quantified by the climatology, bias, trends and correlation skill score computed from hindcasts over the period 1999 to 2009. Most of models are able to reproduce characteristics of the sea ice, but they have bias with seasonal dependence and lead time. All models show decreasing sea ice extent trends with a maximum magnitude in warm season. The Arctic sea ice extent can be skillfully predicted up 6 weeks ahead in S2S scales. But trend-independent skill is small and statistically significant for lead time over 6 weeks only in summer.
Background: Chemotaxis is one of the cardinal functions of leukocytes, which enables them to be recruited efficiently to the right place at the right time. Analyzing chemotactic activities is important not only for the study on leukocyte migration but also for many other applications including development of new drugs interfering with the chemotactic process. However, there are many technical limitations in the conventional in vitro chemotaxis assays. Here we applied a new optical assay to investigate chemotactic activities induced in differentiated HL-60 cells. Methods: HL-60 cells were stimulated with 0.8% dimethylformamide (DMF) for 4 days. The cells were analyzed for morphology, flow cytometry as well as chemotactic activities by a time-lapse videomicroscopic assay using a chemotactic microchamber bearing a fibronectin-coated cover slip and an etched silicon chip. Results: Videomicroscopic observation of the real cellular motions in a stable concentration gradient of chemokines demonstrated that HL-60 cells showed chemotaxis to inflammatory chemokines (CCL3, CCL5 and CXCL8) and also a homeostatic chemokine (CXCL12) after DFM-induced differentiation to granulocytic cells. The cells moved randomly at a speed of $6.99{\pm}1.24{\mu}m/min$ (n=100) in the absence of chemokine. Chemokine stimulation induced directional migration of differentiated HL-60 cells, while they still wandered very much and significantly increased the moving speeds. Conclusion: The locomotive patterns of DMF-stimulated HL-60 cells can be analyzed in detail throughout the course of chemotaxis by the use of a time-lapse videomicroscopic assay. DMF-stimulated HL-60 cells may provide a convenient in vitro model for chemotactic studies of neutrophils.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.58
no.2
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pp.141-152
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2022
As a method to understand the ecological habits around the artificial reef, various reports such as fishing gear survey, diving, sound survey, underwater CCTV and camera, etc. are reported. Among them, the sound survey method is carried out by installing an acoustic system on the ship and can be investigated regardless of the marine environment such as time constraints and turbidity. Such method, however, takes a lot of manpower and time as the ship travels at a constant speed. Investigations around artificial reefs are being conducted in an artificial way, and a lot of time and labor are consumed as such. Maritime buoys have been operated for various purposes such as route signs, weather observation, marine environment monitoring and defense monitoring for navigation safety in the past, but studies on monitoring systems for ecological habits and distribution of fish using marine buoys are remarkably insufficient. Therefore, this study aims to develop a system that allows users to directly monitor fish group detector data by estimating the distribution of fish groups around artificial reefs and using wireless communication at sea. In order to confirm the suitability of the maritime buoy used in this study, it was operated to compare data using LTE-equipped buoys capable of wireless communication and a data logger-type system buoy. Data transmission of buoys capable of LTE communication was carried out in a 10-minute ON, 10-minute OFF method due to the limitation of the power supply capacity, and data of the data logger-type buoy received full data. We compared and analyzed the data received from the two fish detectors. It is expected that real-time monitoring of the wireless buoy detection device using LTE will be possible through future research.
Sung-Won Choi;Minseok Kang;Jongho Kim;Seungwon Sohn;Sungsik Cho;Juhan Park
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.4
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pp.436-445
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2023
Methane (CH4) emissions from rice paddies are mainly observed using the closed chamber method or the eddy covariance method. In this study, a new observation technique combining a portable gas analyzer (Model LI-7810, LI-COR, Inc., USA) and an automatic opening/closing chamber (Model Smart Chamber, LI-COR, Inc., USA) was introduced based on the strengths and weaknesses of the existing measurement methods. A cylindrical collar was manufactured according to the maximum growth height of rice and used as an auxiliary measurement tool. All types of measured data can be monitored in real time, and CH4 flux is also calculated simultaneously during the measurement. After the measurement is completed, all the related data can be checked using the software called 'SoilFluxPro'. The biggest advantage of the new observation technique is that time-series changes in greenhouse gas concentrations can be immediately confirmed in the field. It can also be applied to small areas with various treatment conditions, and it is simpler to use and requires less effort for installation and maintenance than the eddy covariance system. However, there are also disadvantages in that the observation system is still expensive, requires specialized knowledge to operate, and requires a lot of manpower to install multiple collars in various observation areas and travel around them to take measurements. It is expected that the new observation technique can make a significant contribution to understanding the CH4 emission pathways from rice paddies and quantifying the emissions from those pathways.
While most or fixed-time control systems such as UTCS produce the signal timing plans that either maximizing bandwidth or minimizing a disutility index of delay and stops, cannot consider the fluctuation of traffic flow. One category of the traffic-response control systems, which make small changes on a predefined signal plan such as SCOOT, cannot be easily modified for feedback real-time control schemes based on observation of variables other than traffic flow. The other category, which decide to whether switch the traffic lights or not at each step of time as in PRODYN, does not adequately consider the relations between traffic flows and traffic lights at each step of time. In this paper we present a complete formulation that adequately consider the relations between traffic flows and traffic lights at each step of time. The formulation is a binary mixed integer linear programing (BMILP) that obtain traffic lights at each step for minimizing delay. Since numarical examples for application of the proposed model illustrated that the model adequately produced dynamic traffic signal plans minimizing delay at each step, the model may be expected to contribute to advanced transportation management systems (ATMS) for dynamic traffic signal control.
This study proposes a bias correction method of dual-pol radar rain rate in real time using the dual Kalman filter. Unlike the conventional Kalman filter, the dual Kalman filter predicts state variables with two systems (state estimation system and model estimation system) at the same time. Bias of rain rate is corrected by applying the bias correction ratio to the rain rate estimate. The bias correction ratio is predicted from the state-space model of the dual Kalman filter. This method is applied to a storm event with long duration occurred in July 2016. Most of the bias correction ratios are estimated between 1 and 2, which indicates that the radar rain rate is underestimated than the ground rain rate. The AR (1) model is found to be appropriate for explaining the time series of the bias correction ratio. The time series of the bias correction ratio predicted by the dual Kalman filter shows a similar tendency to that of observation data. As the variability of the bias correction increases, the dual Kalman filter has better prediction performance than the Kalman filter. This study shows that the dual Kalman filter can be applied to the bias correction of radar rain rate, especially for long and heavy storm events.
This study which is the fundamental work to investigate the property of urban climate compared the property of thermal environment in the downtown location and the outskirt site based on the field observation in the summer. We analysed thermal environment in the downtown location mainly by distributional characteristics during day and night with changes and correlation analysis of the air temperature, the globe temperature and the surface temperature through the simultaneous observation of the property of thermal environment at two places in real time. The summary of finding in this study is as follows. (1)It is observed on the day chosen by sample that diurnal air temperature range in the downtown location is $22.3{\sim}34.9^{\circ}C$, and diurnal air temperature range in the Outskirt site is $20.0{\sim}34.3^{\circ}C$, so, we found that the diurnal air temperature range in the outskirt site is $1.7^{\circ}C$ higher than in the downtown location. (2)In comparison of the globe temperature after sunset, we found the change of more sudden temperature drops in the outskirt site than in the downtown location. (3)It is observed on the days chosen by sample that the average of globe temperature range is $1.1^{\circ}C$, the average of surface temperature range is $1.0^{\circ}C$, and air temperature range is $2.0^{\circ}C$, thus, the we found that the average of air temperature is $1.0^{\circ}C$ higher than globe temperature and the surface temperature. (4)After the consideration of air temperature and globe temperature distribution, the highest temperature reaching time of globe temperature is one hour earlier than air temperature in the downtown location, on the other hand, although the highest temperature reaching time of globe temperature in the outskirt sites is one hour later than in the downtown location, the timelag found in the downtown location was not found in the outskirt site.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.133-146
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2021
Providing weather information on roads today means that the road weather conditions near weather observation points are presented to road managers and road users. These weather observation points are managed by the Korea Meteorological Administration. However, it is difficult to provide accurate weather information due to physical limitations such as the presence of precipitation collection points, distance to weather information provision roads, and the presence of mountains. Therefore, this study intends to perform a comparative analysis by time zone and administrative dong provided by the Meteorological Administration using the wiper information among the information contained in the PVD(Probe Vehicle Data) collected from the highway C-ITS project. As a result of the analysis it was possible to detect rainfall even in the event of local rainfall and rainfall over a long period of time and the higher the cumulative precipitation per hour, the higher the probability of coincidence. This study is meaningful because it used PVD to solve the limitations of the existing road weather information provision method and suggested utilization plan for PVD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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