Effects of climate change on groundwater system requires understanding the groundwater system in temporal and spatial scales through the long-term monitoring. In this study, the spatio-temporal variations of groundwater were analyzed through the continuous observation of water level, electrical conductivity (EC) and water temperature with automatic data-loggers and sampling in a Gwangneung catchment, Korea, for the four years from 2008 to 2011. Groundwater monitoring were performed at the nest-type wells, MW1 and MW2, located in upsteam and downstream of the catchment, respectively. During the survey period, both the total amount of annual precipitation and the frequency of concentrated rainfall have increased resulting in the elevation of runoff. Water level of MW1 showed no significant fluctuations even during the rainy season, indicating the confined groundwater system. In contrast, that of MW2 showed clear seasonal changes, indicating the unconfined system. The lag-time of temperature at both wells ranged from one to three months depending on the screened depths. Results of chemical analyses indicated that major water compositions were maintained constantly, except for the EC decreases due to the dilution effect. Values of the stable-isotope ratios for oxygen and deuterium were higher at MW2 than MW1, implying the confined system at the upstream area could be locally developed.
Due to the revision of the River Act and the enactment of the Act on the Investigation, Planning, and Management of Water Resources, a regular bed change survey has become mandatory and a system is being prepared such that local governments can manage water resources in a planned manner. Since the topography of a bed cannot be measured directly, it is indirectly measured via contact-type depth measurements such as level survey or using an echo sounder, which features a low spatial resolution and does not allow continuous surveying owing to constraints in data acquisition. Therefore, a depth measurement method using remote sensing-LiDAR or hyperspectral imaging-has recently been developed, which allows a wider area survey than the contact-type method as it acquires hyperspectral images from a lightweight hyperspectral sensor mounted on a frequently operating drone and by applying the optimal bandwidth ratio search algorithm to estimate the depth. In the existing hyperspectral remote sensing technique, specific physical quantities are analyzed after matching the hyperspectral image acquired by the drone's path to the image of a surface unit. Previous studies focus primarily on the application of this technology to measure the bathymetry of sandy rivers, whereas bed materials are rarely evaluated. In this study, the existing hyperspectral image-based water depth estimation technique is applied to rivers with vegetation, whereas spatio-temporal hyperspectral imaging and cross-sectional hyperspectral imaging are performed for two cases in the same area before and after vegetation is removed. The result shows that the water depth estimation in the absence of vegetation is more accurate, and in the presence of vegetation, the water depth is estimated by recognizing the height of vegetation as the bottom. In addition, highly accurate water depth estimation is achieved not only in conventional cross-sectional hyperspectral imaging, but also in spatio-temporal hyperspectral imaging. As such, the possibility of monitoring bed fluctuations (water depth fluctuation) using spatio-temporal hyperspectral imaging is confirmed.
The purpose of this study is to assess spatio-temporal variation of Imha Dam water quality according to suspended sediment algorithm using Landsat and SPOT 5 data. In order to learn synchronous suspended sediment concentrations(SSC) in Imha Dam waters, the satellite remote sensing data are analyzed. The key procedure of this research is that we should know the relationships between suspended sediment concentrations and satellite-detected reflectance. However, the SSC algorithm has the limitation that it must be compared calculated SSC with synchronous ground-truth data in the Dam water. Based upon the linear response from satellite-detected reflectance, SSC algorithm validated an efficient algorithm to estimate proportional factor and then derived an empirical equation far SSC estimations.
The ultimate purpose of cities is 'the enhancement of quality of life in city'. In order to achieve this, it is required to optimize the Ontology-driven ubiquitous services included in the U-City and UIS of regions and communities and so on. Almost U-Service's contents are related to spatial or temporal extent. So it is important to design Spatio-temporal event schema for efficient access to U-City. There is a rapid change into an urban society in the shape of Ontology-driven ubiquitous services in which a content on a region or an incident is newly reconstructed through various ideas with the influence of the ubiquitous environment.
The ultimate purpose of cities is 'the enhancement of quality of life in city'. In order to achieve this, it is required to optimize the Ontology-driven ubiquitous services included in the U-City and UIS of regions and communities and so on. Almost U-Service's contents are related to spatial or temporal extent. So it is important to design Spatio-temporal event schema for efficient access to U-City. There is a rapid change into an urban society in the shape of Ontology-driven ubiquitous services in which a content on a region or an incident is newly reconstructed through various ideas with the influence of the ubiquitous environment.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.192-192
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2017
In this paper we showed the application of European Space Agency's C-band Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery to identify land subsidence in a heavily groundwater pumping area. We used the repeat pass satellite interferometry method in combination with persistent scattering (PS) interferometric technique to generate and analyze twenty-eight interferograms for the period October 2014 to November 2016. The interferometry results show that land subsidence is more pronounced in the urban areas. Excessive groundwater pumping in the study area is believed to be the main reason for land subsidence. The results are compared with the subsidence rate measured by GPS as reported in other studies and with the mean change in total water storage field of GRACE solutions provided by the Jet Propulsion Laboratory (JPL), the German Research Centre for Geosciences (GFZ) and the Center for Space Research (CSR). The comparison shows persistently decreasing trends during the period of study. A strong reliance of the trend of land subsidence on the temporal decline in total water storage proposes that much of the land subsidence can be attributed to heavy pumping of the groundwater.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5015-5022
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2010
Most of the existing pattern mining techniques are capable of searching patterns according to the continuous change of the spatial information of an object but there is no constraint on the spatial information that must be included in the extracted pattern. Thus, the existing techniques are not applicable to the optimal path search between specific nodes or path prediction considering the nodes that a moving object is required to round during a unit time. In this paper, the precision of the path search according to the spatial hierarchy is analyzed using the Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) (STOPM(FW)) algorithm which searches for the optimal moving path by considering the most frequent pattern and other weighted factors such as time and cost. The result of analysis shows that the database retrieval time is minimized through the reduction of retrieval range applying with the spatial constraints. Also, the optimal moving pattern is efficiently obtained by considering whether the moving pattern is included in each hierarchical spatial scope of the spatial hierarchy or not.
Purpose: This study aims to propose a framework for climate change risk management by analyzing characteristics of climate-induced disasters. Method: The recent global and domestic trends of loss and damage under natural disaster events and the characteristics of climate-induced disasters were analyzed to design a framework for climate change risk management. Results: In consideration of the uncertainty of climate risk and various spatio-temporal scales of climate disasters, a new framework is suggested for comprehensive climate risk management that includes risk assessment, goal setting, planning, monitoring and evaluation, learning and adjustment. The framework aims at an iterative process that is activated by stakeholder engagement. Conclusion: Pilot studies need to be conducted to revise and polish the framework in the future, and institutional arrangements should be prepared for the effective implementation of the comprehensive climate risk management.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.5
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pp.822-832
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1994
DSC-HDTV image compression algorithm removes spatial, temporal, and amplitude redundancies of an image by using transform coding, motion-compensated predictive coding, and adaptive quantization, respectively. In this paper, leak processing method which is used to recover image quality quickly from scene change and transmission error and adaptive quantization using perceptual weighting factor obtained by HVS are proposed. Perceptual weighting factor is calculated by contrast sensitivity, spatio-temporal masking and frequency sensitivity. Adaptive quantization uses the perceptual weighting factor and global distortion level from buffer history state. Redundant bits according to adaptation of HVS are used for the next image coding. In the case of scene change, DFD using motion compensated predictive coding has high value, large bit rate and unstabilized buffer states since reconstructed image has large quantization noise. Thus, leak factor is set to 0 for scene change frame and leak factor to 15/16 for next frame, and global distortion level is calculated by using standard deviation. Experimental results show that image quality of the proposed method is recovered after several frames and then buffer status is stabilized.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.3
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pp.979-994
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2008
Moving objects are spatio-temporal data that change their location or shape continuously over time. Generally, if continuously moving objects are managed by a conventional database management system, the system cannot properly process the past and future location which is not stored in the database. Up to now, for the purpose of location tracking which is not stored, the linear interpolation to estimate the past location has been usually used. It is suitable for the moving objects on linear route, not curved route. In this paper, we propose a past location tracking algorithm for a moving object on curved routes, and also suggest a future location tracking algorithm using some past location information. We found that the proposed location tracking algorithm has higher accuracy than the linear interpolation function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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