We observed the symbiotic star AG Dra for a total of 61 nights between April 2004 and December 2021 using the 1.8-m telescope and the high-resolution Echelle spectrograph BOES at the Bohyunsan Optical Astronomy Observatory and obtained 355 frames of spectroscopic data to investigate the variations in its spectral lines. Overnight short-term and long-term changes in prominent emission lines are examined. No short-term changes are found in the line profiles. However, the peak intensity of the Hα emission line exhibits very small variation. In the long-term period, many emission lines including He I λ5875, λ6678, λ7065 and Fe II λ5018 are found to vary reflecting the symbiotic outburst activities. It is noted that He II λ4686 and Raman-scattered O VI λ6830, λ7088 are exceptions, where no significant variations are discernible. One of the noticeable lines is the λ5018 line. Its appearance and disappearance pattern are different from other emission lines, and the line is found to appear in outburst states. The Hα and Hβ lines remain very similar in our spectroscopic monitoring campaign.
In this paper, a short-term load forecasting expert system considering the load variation due to the change in temperature is presented. The change in temperature is an important load variation factor that varies the normal load pattern. The conventional load forecasting methods by artificial neural networks have used the technique where the temperature variables were included in the input neurons of artificial neural networks. However, simply adding the input units of temperature data may make the forecasting accuracy worse, since the accuracy of the load forecasting in this method depends on the accuracy of weather forecasting. In this paper, the fuzzy expert system that modifies the forecasted load using fuzzy rules representing the relations of load and temperature is presented and compared with a conventional load forecasting technique. In the test case of 1991, the proposed model provided a more accurate forecast than the conventional technique.
The objective of this paper is to apply a newly developed wavelet-based semblance filtering and eigenvalue analysis to investigate the geomagnetic variations in some micro-earthquakes that had occurred in the Korean Peninsula. The wavelet-based filtering showed improved results in delineating the geomagnetic variations in relation to earthquake events from their background field. In addition, the eigenvalues analysis was also useful for the interpretation of three components geomagnetic fields during the earthquake events. The wavelet-based semblance analysis showed a prominent result for short-term geomagnetic variation related to the earthquake event, and the eigenvalue analysis was feasible to long-term geomagnetic variation. Considering the fact that the basement rock of the Korean Peninsula has a highly resistive electrical structure, it seems to be possible for small magnitude earthquakes to generate some distinguished geomagnetic variations.
The latitudinal variation of sunspots appearing during the period from 1874 to 2009 has been studied in terms of centerof-latitude (COL). The butterfly diagram has been used to study the evolution of the magnetic field and the dynamics at the bottom of the solar convection zone. Short-term periodicities have been of particular interest, in that they are somehow related to the structure and dynamics of the solar interior. We thus have focused our investigation on shortterm periodicities. We first calculated COL by averaging the latitude of sunspots with the weight function in area. Then, we analyzed the time series of COL using the wavelet transform technique. We found that a periodicity of ~5 years is the most dominant feature in the time series of COL, with the exception of the ~11 year solar cycle itself. This periodicity can be easily understood by considering small humps between the minima in the area-weighted butterfly diagram. However, we find that periodicities of ~1.3 (0.064), ~1.5 (0.056), or ~1.8 (0.046) years ($\frac{1}{month}$), month ), which have been previously suggested as evidence of links between the changing structure of the sunspot zone and the tachocline rotation rate oscillations, are insignificant and inconsistent. We therefore conclude that the only existing short-term periodicity is of ~5 years, and that periodicities of ~1.3, ~1.5, or ~1.8 years are likely to be artifacts due to random noise of small sunspots.
The surface evenness and texture are closely related with the irregularity of yam thickness. Besides, yam thickness variation has an important role to influence the yam performance and the textile process efficiency. Thus, the information not only on the yam thickness, but also on the short- term irregular characteristics that have not been known before is required for enhancing the qualities of textile products. This paper reports the results of a study about the yam thickness and its variation for various types of yam on the basis of a new measurement system applying a laser slit beam as a light source. The new method delivers effective information on the irregularity. The analysis of the measured signal confirms that the visual shade created by the yam doubling and twisting can be measured and the yam thickness characteristics can be represented by correlograms. Depending on yam types, correlograms have different shapes and can be approximated to an exponentially decaying function with or without fluctuating magnitude. In addition, the effective information on the yam irregularity can be influenced by the sampling length interval of the measuring device used for tests.
To determine the effect of air pollution reduction policies, the long-term trend of air pollutants should be analyzed. Kolmogorov-Zurbenko (KZ) filter is a low-pass filter, produced through repeated iterations of a moving average to separate each variable into its temporal components. The moving average for a KZ(m, p) filter is calculated by a filter with window length m and p iterations. The output of the first pass subsequently becomes the input for the next pass. Adjusting the window length and the number of iterations makes it possible to control the filtering of different scales of motion. To break down the daily mean $PM_{10}$ into individual time components, we assume that the original time series comprises of a long-term trend, seasonal variation, and a short-term component. The short-term component is attributable to weather and short-term fluctuations in precursor emissions, while the seasonal component is a result of changes in the solar angle. The long-term trend results from changes in overall emissions, pollutant transport, climate, policy and/or economics. The long-term trend of the daily mean $PM_{10}$ decreased sharply from $59.6ug/m^3$ in 2002 to $44.6ug/m^3$ in 2015. This suggests that there was a long-term downward trend since 2005. The difference between the unadjusted and meteorologically adjusted long-term $PM_{10}$ is small. Therefore, we can conclude that $PM_{10}$ is unaffected by the meteorological variables (total insolation, daily mean temperature, daily mean relative humidity, daily mean wind speed, and daily mean local atmospheric pressure) in Busan.
We investigated the short-term and local changes in the thermohaline front in the Jeju Strait, Korea, which is usually formed during winter and spring. To do so, we compared Real-Time Observation System by Ferryboat (RTOSF) data with wind data and routinely collected oceanographic data. During February and April 2007, a thermohaline front formed in the Jeju Strait around the 13-$14^{\circ}C$ isotherms and 33.0-33.5 isohalines. The thermohaline was clearly weakened and began moving southward in mid-March. The variations in the surface temperature and salinity showed a continuous north-south oscillation of the thermohaline front with a period of 3-10 days. The speed of the short-term and local fluctuation of thermohaline front was about 5-30 cm/s. We confirmed these findings by examining the variation in the maximum temperature gradient and $14^{\circ}C$ isotherm during the study period. These short-term and local changes had not been previously detected using serial oceanographic and satellite data. Analysis of local wind data revealed a northerly wind fluctuation with a period of 3-10 days, which was clearly related to the short-term and local changes in the thermohaline front. The short-term and local changes of the thermohaline front in the Jeju Strait originated from local changes in the winter monsoon in this area.
To investigate a short-term (from 2 hours to 24 hours) variability of a mixed layer, oceanographical data (water temperature, salinity, current) and meteorological data (wind, air temperature, solar radiation) were collected at a site in the Korea Strait at the interval of one hour for 48 hours from October 12 to 14, 1993. The average rates of temporal variations of the mixed layer depth (MLD) and temperature of the mixed layer (MLT), which are very weakly correlated with the wind stress and buoyancy flux at the sea surface, are about 5.2 m/hour and 0.2$^{\circ}C$/hour, respectively. The mixed layer is relatively shallow when both MLT and MLS (salinity of the mixed layer) are low, while MLD is relatively deep when they are high. MLT shows a sudden decrease or increase. Analysis of satellite infrared images and XBT data shows that sudden increase of MLT is caused by advection of warm water. These results suggest that the short-term variation of the mixed layer in the Korea Strait in autumn, in which surface current is relatively strong and different water masses exist, is mainly determined by advection rather than air0sea interaction such as wind stress or buoyancy flux.
Kim, Seung-Yeon;Lee, Sang-Deok;Kim, Deok-Rae;Lee, Jae-Bum;Song, Chang-Keun;Choi, Kwang-Ho;Han, Jin-Seok
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.30
no.5
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pp.423-433
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2014
This study examined the short-term variability of $CO_2$ concentrations measured at the Gosan site ($33^{\circ}17^{\prime}N$, $126^{\circ}10^{\prime}E$) in Jeju, Korea for the last 9 years from 2002 to 2010. The weekly distribution shows higher $CO_2$ concentrations during weekends than weekdays which implies the impact of local emissions because Jeju Island is one of the top tourist attraction in Korea. In diurnal variation, $CO_2$ concentration reached the maximum at 6 am and the minimum at 1 pm. The high $CO_2$ concentrations were mostly associated with lower wind speed (below 4 m/s) and easterlies, which was typical of summer night. In other seasons, however, the high concentrations were encountered under strong westerlies (8~16 m/s), which implies the influence of Chinese outflows. $CO_2$ concentrations were found to be highly correlated with meteorological parameters including wind speed, temperature, humidity, and solar radiation except for winter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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