Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.
The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.
This research was completed to provide fundamental data regarding the guidelines to installing and managing utility facilities & structures in wetland protected area to advance the functions and sustainable use of ecology services by preserving the ecology within wetland protected area. There were 5 on-site researching areas that were used as the main subject with these areas chosen and considered from 21 inland wetlands that have been designated and are being managed from the Ministry of Environment and by their designated dates as a wetland protected area. The utility facilities in these wetland areas were categorized by their types and a detailed on-site investigation was proceeded with investigation items chosen whereas these facilities are working by their roles from their location, size, used materials, types, information contents and etc., The results showed that regarding informational structures, several locations of information boards were distanced from the main exploring routes which did not consider the visitor's eye level which had their readability dropped and by sunlight, time lapse and water penetration, many information boards were damaged or corrupted so that it was hard to confirm the information noticed or understanding an image. Insufficient observation and educational structures were installed that considered the ecological characteristics of wild animals and their living conditions. Regarding convenience facilities, there were parking lots that were installed on the fore-land and to decrease non-point solution sources, some parking lots needed to be located in protected lowlands while some facilities' shape and colors did not harmonize with their natural surroundings, creating a sense of awareness, which will need some more consideration. As for safety facilities, they were very insufficient compared to other facilities. This means that additional safety structures are needed so that related personnel can be aware of where a visitor is located when an accident occurs. Protectional facilities strongly needed new structures and a management system to cut off entrances and do surveillance so that visitors do not go into areas outside of the managed areas and bring damages to restricted locations. Research labs needed to expand the use of automatic weather systems and water gauge equipments to build fundamental data regarding floodgates that are intimated to the forming of wetlands. Sensor cameras and other types of monitoring systems are needed to monitor the majority types of animals living in the wetlands as well.
기상청에서 현재 시행되고 있는 만족도 설문조사의 한계를 보완하기 위해 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있다. 감성분석은 2011~2014년 동안 '기상청'을 언급한 트위터를 수집하여 나이브 베이즈 방법으로 긍정, 부정, 중립 감성을 분류하였다. 기본적인 나이브 베이즈 방법에 긍정, 부정, 중립의 각 감성에서만 출현한 형태소들로 추가사전을 만들어 감성분석의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 분석결과 기본적인 나이브 베이즈 방법으로 감성을 분류할 경우 약 75%의 정확도로 학습데이터를 재현한데 반해 추가 사전을 적용할 경우 약 97%의 정확성을 보였다. 추가사전을 활용하여 검증자료의 감성을 분류한 결과 약 75%의 분류 정확도를 보였다. 낮은 분류 정확도는 향후 기상 관련의 다양한 키워드를 포함시켜 학습데이터 양을 늘려 감성사전의 질을 높임과 동시에 상시적인 사전의 업데이트를 통해 개선될 수 있을 것이다. 한편, 개별 어휘의 사전적 의미에 기반한 감성분석과 달리 문장의 의미에 기반하여 감성을 분류할 경우 부정적 감성 비율의 증가와 만족도 변화 추이를 설명할 수 있을 것으로 보여 향후 설문조사를 보완할 수 있는 좋은 수단으로 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD(Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.
본 논문에서는 첫째, 스마트헬스케어서비스(Smart Health Care Services)의 수용의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하였고, 둘째 스마트헬스케어서비스의 수용의도에 대한 영향요인들의 영향력이 의료인과 비의료인에 따라서 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 연구모형의 독립변수로는 개인혁신성, 자기효능감, 촉진조건, 보안성을 적용하였으며, 매개변수로는 인지된 용이성과 유용성을, 종속변수로는 수용의도, 조절변수로는 사용자유형(의료인 vs. 비의료인)을 적용하여 연구가설을 수립하여 데이터를 수집하고 분석하였다. 분석결과, 스마트헬스케어서비스 사용자들의 자기효능감은 인지된 용이성과 유용성에 유의한 영향을 미쳤으며, 그 영향력은 의료인과 비의료인 사이에 유의한 차이가 없었다. 스마트헬스케어서비스에 대한 촉진조건은 인지된 용이성과 유용성에 유의한 영향을 미쳤으며, 용이성의 경우 그 영향력은 비의료인이 더 민감하였다. 스마트헬스케어서비스의 보안성은 인지된 용이성에 유의한 영향을 미쳤으며, 그 영향력은 의료인이 더 민감하였다. 스마트헬스케어서비스의 용이성과 유용성은 각각 수용의도에 유의한 영향을 미쳤으며, 용이성의 영향력은 비의료인이 더 민감하였고 유용성은 의료인이 더 민감하였다.
통신해양기상위성은 다목적 정지궤도위성으로서 Ka대역 통신탑재체, 기상센서 및 해양센서를 하나의 위성플랫폼에 탑재한 복합위성이다. 본 논문에서는 한국정부의 자금으로 개발되는 첫번째 혁신적인 정지궤도 통신해양기상위성 프로그램에 대해서 소개하고자 한다. 위성플랫폼은 아스트리움의 EUROSTAR 3000 통신위성을 기반으로 하고 있으며, 세 개의 다른 탑재체를 효과적으로 수용하기 위하여 화성탐사선 Express를 일부 활용하였다. 세개의 탑재체 중 통신탑재체는 스위칭 다중빔 기술을 검증하고 광대역 멀티미디어 통신서비스를 시험하는데 목적이 있다. 기상센서임무는 고해상도 멀티분광 센서로 지속적으로 한반도 기상데이타를 산출하는데 있으며, 세계 최초의 정지궤도 해양센서는 한반도의 어류자원정보 및 장단기 해양정보의 모니터링을 목적으로 하고 있다. 통신임무와 원격탐사임무를 동시에 수행해야 하므로 위성체의 요구사항은 매우 복잡하여 이를 만족시키기 위한 설계 및 조립/시험의 난이도는 매 우 높다고 할 수 있겠다.
콘크리트 포장의 장기 공용성은 시공조건과 환경조건에 크게 좌우된다. 즉 초기에 무작위 균열이나 균열틈이 많이 벌어진 경우 포장수명을 저감시키는 원인이 된다. 시공당시의 온도와 습도, 시멘트와 골재의 종류, 양생조건들은 콘크리트포장의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 그 중에서도 대기온도와 수화열의 증가에 의한 높은 온도차이는 심각한 초기균열을 발생시키는 원인이 되는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 차광막을 사용하여 콘크리트 슬래브의 온도를 제어하여 초기균열이 발생할 가능성을 낯추고 슬래브질이의 온도차이에 의해 발생되는 curling stress를 줄일 수 있었고, 강도에 있어서는 차광막 설치 구간이 일반시공구간보다 장기강도를 크게 할 수 있음을 확인하였다. 또한 콘크리트포장의 포설 후 72시간의 강도 및 응력을 예측하는 프로그램인 HIPERPAV를 사용하여 초기에 균열이 발생할 가능성을 비교해본 결과 차광막을 설치한 구간이 본 시험시공의 예에서 균열이 발생하지 않을 가능성(reliability)이 차광막을 설치하지 않은 구간(일반시공구간) 72.5%. 차광막설치 구간 95%로 나타나 차광막설치 구간이 차광막을 설치하지 않은 구간보다 균열이 발생하지 않을 가능성을 크게 증가시킬 수 있을 것으로 분석되었다.
This study carried out evaluation of vulnerability in accessability and functionality using road network that was extracted from Intelligent Transportation System(ITS) and digital map. It was built in order to figure out accessability that locational data which include community center, public facilities, medical facilities and highway IC. The method for grasping functionality are Digital Elevation Model(DEM) and land slide hazard map provided by Korea Forest Service. The evaluation criteria for figure out accessability was set to related comparison of average time in urban area. Functionality value was calculated by the possibility of backing the vehicle possibility of snowfall and landslides. At last, this research computed weighting value through Analytic Hierarchy Process (AHP), calculated a vulnerable score. As the result, the accessability of rural village came out that would spend more time by 1.4 to 3.2 times in comparison with urban area. Even though, vulnerability of the road by a snowfall was estimated that more than 50% satisfies the first class, however, it show up that the road were still vulnerable due snowing because over the 14% of the road being evaluated the fifth class. The functionality has been satisfied most of the road, however, It was vulnerable around Lake Daechung and Piban-ryung, Yumti-jae, Suriti-jae where on the way Boeun. Also, the fifth class road are about 35 km away from the city hall on distance, take an hour to an hour and a half. The fourth class road are about 25 km away from the city hall on distance, take 25 min to an hour. The other class of the road take in 30 min from the city hall or aren't affected of weather and have been analyzed that a density of road is high. In A result that compare between distribution and a housing density came out different the southern and the eastern area, so this result could be suggested quantitative data for possibility of development.
Benitez-Garcia, Sandy E.;Kanda, Isao;Okazaki, Yukiyo;Wakamatsu, Shinji;Basaldud, Roberto;Horikoshi, Nobuji;Ortinez, Jose A.;Ramos-Benitez, Victor R.;Cardenas, Beatriz
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제9권2호
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pp.114-127
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2015
In the Mexico City Metropolitan Area (MCMA), ozone ($O_3$) concentration is still higher than in other urban areas in developed countries. In order to reveal the current state of photochemical air pollution and to provide data for validation of chemical transport models, vertical profiles of meteorological parameters and ozone concentrations were measured by ozonesonde in two field campaigns: the first one, during the change of season from wet to dry-cold (November 2011) and the second during the dry-warm season (March 2012). Unlike previous similar field campaigns, ozonesonde was launched twice daily. The observation data were used to analyze the production and distribution of ozone in the convective boundary layer. The observation days covered a wide range of meteorological conditions, and various profiles were obtained. The evolution of the mixing layer (ML) height was analyzed, revealing that ML evolution was faster during daytime in March 2012 than in November 2011. On a day in November 2011, the early-morning strong wind and the resulting vertical mixing was observed to have brought the high-ozone-concentration air-mass to the ground and caused relatively high surface ozone concentration in the morning. The amount of produced ozone in the MCMA was estimated by taking the difference between the two profiles on each day. In addition to the well-known positive correlation between daily maximum temperature and ozone production, effect of the ML height and wind stagnation was identified for a day in March 2012 when the maximum ground-level ozone concentration was observed during the two field campaigns. The relatively low ventilation coefficient in the morning and the relatively high value in the afternoon on this day implied efficient accumulation of the $O_3$ precursors and rapid production of $O_3$ in the ML.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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