Park, Tae-Won;Heo, Jin-Woo;Jeong, Jee-Hoon;Ho, Chang-Hoi
Atmosphere
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v.27
no.2
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pp.199-211
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2017
The cold surges over East Asia can be grouped to two types of the wave-train and the blocking. Recently, the observational study proposed new dynamical index to objectively identify cold surge types. In this study, the dynamical index is applied to the simulations of 10 climate models, which participate in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). Focusing on assessment of cold surge simulation, we discuss characteristic of the wave-train and blocking cold surges in the climate models. The wave-train index (WI) and the blocking index (BI) based on potential temperature anomalies at dynamical tropopause over the subarctic region, the northeast China, and the western North Pacific enable us to classify cold surges in the climate models into two types. The climate models well simulate the occurrence mechanism of the wave-train cold surges with vertical structure related to growing baroclinic wave. However, while the wave-train in the observation propagates in west-east direction across the Eurasia Continent, most of the models simulate the southeastward propagation of the wave-train originated from the Kara Sea. For the blocking cold surges, the general features in the climate models well follow those in the observation to show the dipole pattern of a barotropic high-latitude blocking and a baroclinic coastal trough, leading to the Arctic cold surges with the strong northerly wind originated from the Arctic Sea. In both of the observation and climate models, the blocking cold surges tend to be more intense and last longer compared to the wave-train type.
Fog deposition onto the cool-temperate deciduous forest around Lake Mashu in northern Japan was estimated by the inferential method using the parameterizations of deposition velocity and liquid water content of fog (LWC). Two parameterizations of fog deposition velocity derived from field experiments in Europe and numerical simulations using a detailed multi-layer atmosphere-vegetation-soil model were tested. The empirical function between horizontal visibility (VIS) and LWC was applied to produce hourly LWC as an input data for the inferential method. Weekly mean LWC computed from VIS had a good correlation with LWC sampled by an active string-fog collector. By considering the enhancement of fog deposition due to the edge effect, fog deposition calculated by the inferential method using two parameterizations of deposition velocity agreed with that computed from throughfall data. The results indicated that the inferential method using the current parameterizations of deposition velocity and LWC can provide a rough estimation of water input due to fog deposition onto cool-temperature deciduous forests. Limitations of current parameterizations of deposition velocity related to wind speed, evaporation loss of rain and fog droplets intercepted by tree canopies, and leaf area index were discussed.
A sundry system is one of popular systems for composting livestock manure, of which main honest is to utilize unlimited, clean, and free solar radiation. A sundry system with a composter of two horizontal screw-type concrete ducts at different height, was constructed and operated for three days for each test in May, 1993, to evaluate its composting performance. Four treatments of the mixture ratio of swine manure and saw dust (manure : sawdust= 1 : 1.25, 1 : 1, 1 : 0.7, 1 : 0.5) were implemented to evaluate the effect of the mixture ratio on degradation of the composting materials of a sundry system with a screw-type composter. Maximum temperature of the composting materials was over 5$0^{\circ}C$ at D1 or D2 (one or two days after operation starts) for each test. Mean C/N ratio and water contents of the materials were reduced by more than 15 and 20%, respectively. Microbial density of each test showed a typical variation with the lapse of the composting time. Mesophilic microorganism seemed to play more important role on degradation of the materials than thermophilic. A sundry system with a screw-type composter can be considered as a feasible system on basis of maturity data. The conclusion was completely reverse from that of Choi et at., although both adopted a sundry system. A further study is recommended to pursue the cause of better performance of the screw-type composter, whether it was due to affirmative weather or more efficient composter.
The SPACE code that is based on a multi-dimensional two-fluid, three-field model is under development for licensing purposes of pressurized water reactors in Korea. Among the participating research and industrial organizations, KAERI is in charge of developing the physical models and correlation packages for the constitutive equations. This paper introduces a developed wall-to-fluid heat transfer package for the SPACE code. The wall-to-fluid heat transfer package consists of twelve heat transfer subregions. For each sub-region, the models in the existing safety analysis codes and the leading models in literature have been peer reviewed in order to determine the best models which can easily be applicable to the SPACE code. Hence a wall-to-fluid heat transfer region selection map has been developed according to the non-condensable gas quality, void fraction, degree of subcooling, and wall temperature. Furthermore, a partitioning methodology which can take into account the split heat flux to the continuous liquid, entrained droplet, and vapor fields is proposed to comply fully with the three-field formulation of the SPACE code. The developed wall-to-fluid heat transfer package has been pre-tested by varying the independent parameters within the application range of the selected correlations. The smoothness between two adjacent heat transfer regimes has also been investigated. More detailed verification work on the developed wall-to-fluid heat transfer package will be carried out when the coupling of a hydraulic solver with the constitutive equations is brought to completion.
The engineered Aspergillus oryzae has a high NADPH demand for xylose utilization and overproduction of target metabolites. Glucose-6-phosphate dehydrogenase (G6PDH, E.C. 1.1.1.49) is one of two key enzymes in the oxidative part of the pentose phosphate pathway, and is also the main enzyme involved in NADPH regeneration. The open reading frame and cDNA of the putative A. oryzae G6PDH (AoG6PDH) were obtained, followed by heterogeneous expression in Escherichia coli and purification as a his6-tagged protein. The purified protein was characterized to be in possession of G6PDH activity with a molecular mass of 118.0 kDa. The enzyme displayed maximal activity at pH 7.5 and the optimal temperature was $50^{\circ}C$. This enzyme also had a half-life of 33.3 min at $40^{\circ}C$. Kinetics assay showed that AoG6PDH was strictly dependent on $NADP^+$ ($K_m=6.3{\mu}M$, $k_{cat}=1000.0s^{-1}$, $k_{cat}/K_m=158.7s^{-1}{\cdot}{\mu}M^{-1}$) as cofactor. The $K_m$ and $k_{cat}/K_m$ values of glucose-6-phosphate were $109.7s^{-1}{\cdot}{\mu}M^{-1}$ and $9.1s^{-1}{\cdot}{\mu}M^{-1}$ respectively. Initial velocity and product inhibition analyses indicated the catalytic reaction followed a two-substrate, steady-state, ordered BiBi mechanism, where $NADP^+$ was the first substrate bound to the enzyme and NADPH was the second product released from the catalytic complex. The established kinetic model could be applied in further regulation of the pentose phosphate pathway and NADPH regeneration of A. oryzae to improve its xylose utilization and yields of valued metabolites.
We present an updated version of the multilayer spectral inversion (MLSI) recently proposed as a technique to infer the physical parameters of plasmas in the solar chromosphere from a strong absorption line. In the original MLSI, the absorption profile was constant over each layer of the chromosphere, whereas the source function was allowed to vary with optical depth. In our updated MLSI, the absorption profile is allowed to vary with optical depth in each layer and kept continuous at the interface of two adjacent layers. We also propose a new set of physical requirements for the parameters useful in the constrained model fitting. We apply this updated MLSI to two sets of Hα and Ca II line spectral data taken by the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) from a quiet region and an active region, respectively. We find that the new version of the MLSI satisfactorily fits most of the observed line profiles of various features, including a network feature, an internetwork feature, a mottle feature in a quiet region, and a plage feature, a superpenumbral fibril, an umbral feature, and a fast downflow feature in an active region. The MLSI can also yield physically reasonable estimates of hydrogen temperature and nonthermal speed as well as Doppler velocities at different atmospheric levels. We conclude that the MLSI is a very useful tool to analyze the Hα line and the Ca II 8542 line spectral daya, and will promote the investigation of physical processes occurring in the solar photosphere and chromosphere.
Lethal effect on Chinese radish Kimchi was investigated by using a pilot scale Kimchi pasteurizer. A simulation model was presented so as to predict the change in viable cell concentration of the Kimchi during pasteurization. D values of microorganisms in the Kimchi were found to be 2.21, 1.62, 0.73, 0.39 and 0.21min at 60, 64, 70, 75 and $80^{\circ}C$, correspondingly, and thereby z value was $19^{\circ}C$. One cycle time required was 0.99min at flow rate of 4 l/min. The ratio of lethality in preheating section to total lethality was 0.3 and the ratio of lethality in holding, precooling and cooling sections to total lethality was 0.7. The experimental data were in good agreement with the values simulated by two model equations to which linear and exponential temperature profiles were applied at $65^{\circ}C\;and\;70^{\circ}C$ in holding section.
The Doam watershed is located at alpine areas and the annual average precipitation, including snow accumulation, is significant higher than other areas. Thus, pollutant laden runoff and sediment discharge from the alpine agricultural fields are causing water quality degradation at the Doam watershed. To estimate soil erosion from the agricultural fields, the Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used because of its simplicity to use. In the early spring at the Doam watershed, the stream flow increases because of snow melt, which results in erosion of loosened soil experiencing freezing and thaw during the winter. Also, extremely torrential rainfall, such as the typhoons 'RUSA' in 2002 and 'MAEMI' in 2003, caused significant amounts of soil erosion and sediment at the Doam watershed. However, the USLE model cannot simulate impacts on soil erosion of freezing and thaw of the soil. It cannot estimate sediment yield from a single torrential rainfall event. Also, it cannot simulate temporal changes in USLE input parameters. Thus, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was investigated for its applicability to estimate soil erosion at the Doam watershed, instead of the widely used USLE model. The SWAT hydrology and erosion/sediment components were validated after calibration of the hydrologic component. The R$^2$ and Nash-Sutcliffe coefficient values are higher enough, thus it is found the SWAT model can be efficiently used to simulate hydrology and sediment yield at the Doam watershed. The effects of snow melt on SWAT estimated stream flow and sediment were investigated using long-term precipitation and temperature data at the Doam watershed. It was found significant amount of flow and sediment in the spring are contributed by melting snow accumulated during the winter. Two typhoons in 2002 and 2003, MAEMI and RUSA, caused 33% and 22% of total sediment yields at the Doam watershed, respectively. Thus, it is recommended that the SWAT model, capable of simulating snow melt, sediment yield from a single storm event, and long-term weather data, needs to be used in estimating soil erosion at alpine agricultural areas to develop successful soil erosion management instead of the USLE.
In this study the migration experiment using packed column with crushed tuff was conducted as a basic research to develop migration model of radionuclides through geologic media. The main emphasis was put on evaluating the validity of migration models. For this, two models were introduced: one is the model which is based on the assumption of instantaneous equilibrium reaction and the other the model based on kinetic process such as intraparticle diffusion. The coefficient of hydrodynamic dispersion in packed column was determined using iodine as nonsorbing tracer. The hydrodynamic dispersion coefficient, D$_{L}$ was shown to be 0.11$\times$10$^{-2}$$\textrm{cm}^2$/min under the condition of the column porosity of 0.483 and the average water velocity of 0.915$\times$10$^{-2}$ cm/min. The distribution coefficient, Kd of Cs-137 on crushed tuff was 11.3 cc/g at the concentration of 2$\times$10$^{-6}$ M and the temperature of 2$0^{\circ}C$. The breakthrough curve of Cs-137 through packed column was shown to have an asymmetric curve in which long trailing tail appears at the end part of the curve. The results obtained from the comparison of introduced models with experimental data indicated that the mass transfer model with intraparticle diffusion as rate-controlling step simulated the behaviors of Cs-137 migration more adequately, when compared with the bulk reaction model in which the assumption of instantaneous equilibrium reaction was maded. Consequently, the intraparticle diffusion was found to be an important factor in the migration of Cs-137 through packed column.n.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.121-132
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2018
Weather is an important factor affecting roadway transportation in many aspects such as traffic flow, driver 's driving patterns, and crashes. This study focuses on the relationship between weather and road surface condition and develops a model to estimate the road surface condition using machine learning. A road surface sensor was attached to the probe vehicle to collect road surface condition classified into three categories as 'dry', 'moist' and 'wet'. Road geometry information (curvature, gradient), traffic information (link speed), weather information (rainfall, humidity, temperature, wind speed) are utilized as variables to estimate the road surface condition. A variety of machine learning algorithms examined for predicting the road surface condition, and a two - stage classification model based on 'Random forest' which has the highest accuracy was constructed. 14 days of data were used to train the model and 2 days of data were used to test the accuracy of the model. As a result, a road surface state prediction model with 81.74% accuracy was constructed. The result of this study shows the possibility of estimating the road surface condition using the existing weather and traffic information without installing new equipment or sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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