This study investigated the temporal and spatial dynamics of an epilithic algal community in the Hantan River in November 2001, February, May and August 2002. It was identified a total of an epiphlithic 301 taxa which were composed of 275 species, 16 varieties and 10 unidentified species. The standing crops ranged between 598,600-16,525,200 cells $\cdot$$cm^2$ and showed the temporal and spatial variations, A higher value was found at the lower station than the upper station in winter, but a higher value was found at the upper station than the lower station in summer due to the effects of typhoons. Chlorophyll concentrations ranged between 13.4-304.2 ${\mu}g$$\cdot$$cm^2$. Standing crops and chlorophyll showed similar trends in autumn and winter, but temporal dynamics were not apparent in the overgrowth of Lyngbya, Schizothrix and so others in Cyanophyceae in spring and summer. They were composed of species in Chlorophyceae-Bascillariophyceae-Cyanophyceae and no seasonal effect was detected. Low diversity index values probably indicated the effects of environmental stresses (water temperature, flow and current velocity) other than organic pollution. An assessment of organic pollution using epilithic diatoms (DAIpo) showed $\alpha$-oligosaprobic states at the upper- and mid- stations, and $\alpha$-mesosaprobic states at the lower- stations.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.10-14
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2001
We studied the use of time-related information, with and without prediction, to support human operators performing moni-toring and control tasks in the process. Based on monitoring and control techniques used for Project Management we developed a display design for the process industries. A simulated power plant was used to test the hypothesis that availability of predictions along with information on past trends can improve the performances of the human operator handling faults. Several designs of dis-plays were tested in the experiment in which human operators had to detect and handle two types of faults(local and systems wide) in the simulated electricity generation process. Analysis of the results revealed that temporal data, with and without prediction, signifi-cantly reduced response time. Our results encourage the integration of temporal information and prediction in displays used for the control processes to enhance the capabilities of the human operators. Based on the analysis we proposed some guidelines for the de-signer of the human interface of a process control system.
본 논문에서는 정보보안에 대한 글로벌 연구 트렌드에 대한 분석을 다룬다. 정보를 이용하는 모든 분야에서 보안을 필요로 하기 때문에, 새롭게 생성되거나 급격하게 발전하는 분야를 발굴하는 것이 정보보안의 방향을 설정하는 것이 될 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 정보보안과 관련한 기술들을 파악하고, 이들을 트렌드 관점에서 해석함으로써 향후를 전망해보고자 한다. 현재의 수준은 거시적 관점에서의 분석을 위한 초기 연구로써, 기술들 사이의 연도별 공기정보를 이용하여 2001년부터 2014년까지의 연관성을 측정하고, 상위 연관 기술 자체의 트렌드와 상호 비교하여 그 의미를 분석하였다. 결론적으로는 안드로이드 플랫폼, 빅데이터, 사물인터넷, 모바일 분야, 클라우드 컴퓨팅이 정보보안에 유망한 기술 분야라 할 수 있다.
This study used the extensive monitoring datasets of the Korea Ministry of Environment to examine trends in dissolved organic carbon (DOC) in Han River raw water. To estimate the organic contents of water, we adopted allied parameters such as biochemical oxygen demand (BOD) and chemical oxygen demand (COD) as substitutes for DOC. Spatial and temporal analyses were performed on monthly BOD and COD data from 36 monitoring stations (14 for Main Han River, 7 for North Han River and 15 for South Han River) measured from 1989 to 2007. The results of trend analysis indicated that, on the whole, water quality according to BOD showed a downward trend at more than 67% of monitoring stations (9 for Main Han River, 6 for North Han River and 9 for South Han River). However, the water quality of COD showed an upward trend at more than 78% of monitoring stations (8 for Main Han River, 7 for North Han River and 13 for South Han River). The upward trend of COD contrary to the BOD trend indicates that there has been an increase in recalcitrant organic matter in Han River water that is not detectable by means of BOD.
Global human activities associated with the use of fossil fuels have aggravated climate change, increasing air temperature. Consequently, climate change has the potential to alter surface water temperature with significant impacts on biogeochemical cycling and ecosystems in natural water body. In this study, we examined temporal trends on historical records of surface water temperature, and investigated the air temperature/water temperature relationship and the potential water temperature change from an air temperature scenario developed with regional climate model. Although the temporal trends of water temperature are highly variable site-by-site, surface water temperature was highly dependent on air temperature, and has increased significantly in some sub-watersheds over the last two decades. The results presented here demonstrate that water temperature changes are expected to be slightly higher in river system than reservoir systems and more significant during winter than summer for both river and reservoir system. Projected change of surface water temperature will likely increase $1.06^{\circ}C$ for rivers and $0.95^{\circ}C$ for reservoirs during the period 2008 to 2050. Given the potential climatic changes, every $1^{\circ}C$ increase in water temperature could cause dissolved oxygen levels to fall every 0.206 ppm.
Satellite-based land surface temperature (LST) has been used as one of the major parameters in various climate and environmental models. Especially, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST is the most widely used satellite-based LST product due to its spatiotemporal coverage (1 km spatial and sub-daily temporal resolutions) and longevity (> 20 years). However, there is an increasing demand for LST products with finer spatial resolution (e.g., 10-250 m) over regions such as urban areas. Therefore, various methods have been proposed to produce high-resolution MODIS-like LST less than 250 m (e.g., 100 m). The purpose of this review is to provide a comprehensive overview of recent research trends and challenges for the downscaling of MODIS LST. Based on the recent literature survey for the past decade, the downscaling techniques classified into three groups-kernel-driven, fusion-based, and the combination of kernel-driven and fusion-based methods-were reviewed with their pros and cons. Then, five open issues and challenges were discussed: uncertainty in LST retrievals, low thermal contrast, the nonlinearity of LST temporal change, cloud contamination, and model generalization. Future research directions of LST downscaling were finally provided.
Kim, Yeong Hoon;Ahn, Hye-Jin;Kim, Dongjae;Nam, Ho-Woo
Parasites, Hosts and Diseases
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제60권2호
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pp.97-107
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2022
This study was done to provide an overview of the latest trichomoniasis status in Korea by finding disease clusters and analyzing temporal trends during 2012-2020. Data were obtained from the Health Insurance Review & Assessment Service (HIRA) of Korea. SaTScan and Joinpoint programs were used for statistical analyses. Gyeonggi-do had the highest average population and highest number of cases. The high incidence of T. vaginalis infections were observed among women aged 40-49 and 30-39 years (33,830/year and 33,179/year, respectively). Similarly, the 40-49 and 30-39 age group in men showed the highest average cases (1,319/year and 1,282/year, respectively). Jeollabuk-do was the most likely cluster, followed by Busan/Gyeongsangnam-do/Ulsan/Daegu and Jeju-do and Gwangju. Urban and rural differences were prominent. Trichomoniasis has decreased significantly in most clusters, except for Incheon. Trichomoniasis was decreasing in women recently after peaking around 2014. Men showed different trends according to age. Trichomoniasis was increasing in the 10-39 age groups, but decreasing in the 40-59 age groups. This study might provide an analytic basis for future health measures, policy-makers, and health authorities in developing effective system for prevention of trichomoniasis.
Over the past 30 years, significant developments have been made in hyperspectral imaging (HSI) technologies that can provide end users with rich spectral, spatial, and temporal information. Owing to the advances in miniaturization, cost reduction, real-time processing, and analytical methods, HSI technologies have a wide range of applications from remote-sensing to healthcare, military, and the environment. In this study, we focus on the latest trends of HSI technologies, analytical methods, and their applications. In particular, improved machine learning techniques, such as deep learning, allows the full use of HSI technologies in classification, clustering, and spectral mixture algorithms. Finally, we describe the status of HSI technology development for skin diagnostics.
Luna, Marco Andres Guevara;Luna, Fredy Alejandro Guevara;Espinosa, Juan Felipe Mendez;Ceron, Luis Carlos Belalcazar
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제12권2호
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pp.165-177
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2018
Particulate matter (PM) measurements are important in air quality, public health, epidemiological studies and decision making for short and long-term policies implementation. However, only few cities in the word have advance air quality-monitoring networks able to provide reliable information of PM leaves in the ambient air, trends and extent of the pollution. In Colombia, only major cities measure PM concentrations. Available measurements from Bogota, Medellin and Bucaramanga show that PM concentration are well above World Health Organization guidelines, but up to now levels and trends of PM in other cities and regions of the country are not well known. Satellite measurements serve as an alternative approach to study air quality in regions were surface measurements are not available. The aim of this study is to perform a spatial and temporal assessment of PM in the ambient air of Colombia. We used Aerosol optical depth (AOD) retrieved by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite of NASA and surface measurements from the air quality networks of Bogota, Medellin and Bucaramanga. In a first step, we estimated the correlation between MODIS-AOD and monthly average surface measurements (2000 to 2015) from these three cities, obtaining correlation coefficient R values over 0.4 for the cities under study. After, we used AOD and $PM_{10}$ measurements to study the temporal evolution of PM in different cities and regions. Finally, we used AOD measurements to identify cities and regions with the highest AOD levels in Colombia. All the methods presented in this paper may serve as an example for other countries or regions to identify and prioritize locations that require the implementation of more accurate air quality measurements.
해양의 모니터링을 위해서는 변화를 예측하는 과정이 필요하다는 것은 널리 인정되고 있다. 이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 자료를 이용하여 해양의 변화를 지시할 수 있는 반사도의 시계열 예측을 수행하였다. 이를 위해 다중 규모 Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) 모델을 제안하였으며, GOCI-I 자료를 이용하여 모델을 학습하였다. 취득 기간이 다른 GOCI-II 자료를 이용하여 모델의 성능을 검증하였으며, 기존의 ConvLSTM 모델과 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안한 모델은 시공간적 특성을 모두 고려하여 반사도의 변화 경향성을 파악하는데 있어 가장 우수한 결과를 보였다. 장기 예측 결과를 통해 모델이 학습한 반사도의 시간적 변화 경향을 확인하였으며, 이를 이용한 주기적 변화 탐지가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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