Promising geological structures for carbon dioxide capture and subsurface storage include aquifers, depleted reservoirs, and gas fields. Among these, aquifers are gaining attention due to their potential for storing significant amounts of carbon dioxide compared to other geological structures. Therefore, there is a growing interest in enhancing carbon dioxide storage efficiency by understanding the characteristics of aquifers and developing technologies tailored to their properties. In this study, the storage efficiency of carbon dioxide injection following surfactant pre-injection into porous micro-models was evaluated. The results indicate that as the concentration of the surfactant solution injected prior to carbon dioxide injection increases, storage efficiency improves. Conversely, lower concentrations require more surfactant injection to enhance storage efficiency. Furthermore, under identical surfactant concentration conditions, the storage efficiency from surfactant pre-injection prior to supercritical carbon dioxide injection is approximately 30% lower compared to surfactant-co-solvent substitution as observed in previous studies. However, under the maximum concentration conditions investigated in this study, similar storage efficiencies to those of previous studies were achieved. These findings are expected to guide concentration determinations for surfactant application aimed at enhancing carbon dioxide storage efficiency in aquifers in future studies.
In this study, LiDAR-detectable black materials are synthesized by coating and reduction of titanium dioxide onto plate-type natural mica, which evaluated practical LiDAR verification. In detail, black TiO2@Mica materials are fabricated by utilizing a sol-gel reaction to coat titanium dioxide onto natural mica, followed by reduction using sodium tetrahydridoborate. Subsequently, Black TiO2@Mica materials are dispersed in hydrophilic transparent varnish and sprayed onto the glass substrate to assess applicability as paints. As a result, Black TiO2@Mica-based paints exhibit true blackness (L*=12.1) and a higher NIR reflectance (30.2 R%). In addition, it was confirmed that as-synthesized Black TiO2@Mica materials are successfully recognized by a LiDAR sensor. This phenomenon is attributed to Fresnel's reflection law, in which light reflection occurs at the interface between natural mica and titanium dioxide with different refractive indices. In this regard, the findings of the study are expected to contribute to the potential utilization of LiDAR-detectable materials in various fields such as autonomous vehicles, robotics, and drones.
The term ecosystem services refers to natural ecosystems' benefits to humans. Various models have been developed and applied to quantify ecosystem services. Habitat quality assessment is a widely used leading InVEST ecosystem service model. In Korea, habitat quality assessment is conducted for national parks. For habitat quality assessment, the initial value of habitat quality must be used to assess the sensitivity to threats, which varies depending on the country and application field. Therefore, an expert survey (AHP) was conducted based on previous habitat quality assessments in national parks to adjust the sensitivity, the initial value for the habit quality assessment. As a result of the AHP, 18 items were adjusted, including 10 items, such as natural grassland and unarranged fields, upward and 8 items, such as rivers and ponds, downward. Based on the adjusted sensitivity results, the habitat quality of Bukhansan National Park and Gyeryongsan National Park (urban type), Gyeongju National Park (historic type), Hallyeohaesang National Park (ocean type), and Jirisan National Park and Seoraksan National Park (mountain type) were adjusted. The results of the analysis showed that the habitat quality of urban dry areas and water bodies distributed in the national parks was reflected in the habitat quality assessment. In the future, it will be possible to evaluate the habitat quality of natural parks using this standard.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.137-142
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2024
Recently, deep learning technology has become those methods as de facto standards in the area of medical data representation. But, deep learning inherently requires a large amount of training data, which poses a challenge for its direct application in the medical field where acquiring large-scale data is not straightforward. Additionally, brain signal modalities also suffer from these problems owing to the high variability. Research has focused on designing deep neural network structures capable of effectively extracting spectro-spatio-temporal characteristics of brain signals, or employing self-supervised learning methods to pre-learn the neurophysiological features of brain signals. This paper analyzes methodologies used to handle small-scale data in emerging fields such as brain-computer interfaces and brain signal-based state prediction, presenting future directions for these technologies. At first, this paper examines deep neural network structures for representing brain signals, then analyzes self-supervised learning methodologies aimed at efficiently learning the characteristics of brain signals. Finally, the paper discusses key insights and future directions for deep learning-based brain signal analysis.
This study aims to develop a three-sentence speech screening test to evaluate speech development in 4-year-old children and provide standards for comparison with peers. Screening tests were conducted on 24 children each in the first and second halves of 4 years old. The screening test results showed a correlation of .7 with the existing speech disorder evaluation test results. We compared whether there was a difference between the two groups of 4-year-old in the phonological development indicators and error patterns obtained through the screening test. The developmental indicators of the children in the second half were high, but there were no statistically significant differences. The Korean Speech Sound Analysis Tool (KSAT) was used for all analyses, and the automatic analysis results and contents of the clinician's manual analysis were compared. The degree of agreement between the automatic and manual error pattern analyses was 93.63%. The significance of this study is that the standard of speech of a 4-year-old child of the speech screening test according to three sentences at the level of elicited sentences, and the applicability of the KSAT were reviewed in both clinical and research fields.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.809-818
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2024
This paper proposes an action plan for local governments to safely utilize artificial intelligence technology in various local government policies. The proposed method analyzes cases of application of artificial intelligence-related laws and policies in Gyeonggi Province, Seoul City, and New York City, and then presents matters that local governments should consider when utilizing AI technology in their policies. This paper applies the AILocalism-Korea analysis methodology, which is a modified version of the AILocalsm analysis methodology[1] presented by TheGovLab at New York University. AILocalism-Korea is an analysis methodology created to analyze the current activities of each local government in the fields of legal system, public procurement, mutual cooperation, and citizen participation, and to suggest practical alternatives in each area. In this paper, we use this analysis methodology to present 9 action plans that local governments should take based on safe and reliable use of artificial intelligence. By utilizing various AI technologies through the proposed plan in local government policies, it will be possible to realize reliable public services.
Seok-Min Song;Ho Sub Song;Chae-Ryeong Kim;Young-In Kang;Yang-Ha Ju;Mansoo Choi;Hyung-Chul Lim;Yu Yi
Journal of Space Technology and Applications
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v.4
no.1
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pp.48-61
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2024
In this paper, we introduce the concept of the cube satellite Chungnam National University Laser Unity Bus (CLUB), which can provide an integrated infrastructure for various ground-space laser applications. With the advent of the new space era, the rapid expansion of space utilization has begun to reveal the limitations of conventional radio frequencies. As space missions diversify, lasers are garnering attention as a viable alternative. Between ground and space, lasers are applied in various fields including satellite laser ranging (SLR), laser weapons, and laser communication. However, laser used between the ground and space are significantly influenced by the Earth's atmosphere. Consequently, understanding the atmospheric effects on laser propagation is crucial. In particular, atmospheric turbulence, which refracts and distorts laser beams, intensifies closer to the Earth's surface, exerting a greater impact on the uplink than on the downlink. While downlink verification is facilitated by ground detection, verifying the uplink poses challenges due to the necessity of space-based detection. In response to these challenges, we propose the idea of cube satellite as a means to enhance understanding and verification of laser propagation in the uplink. Additionally, we present the results of conceptual design by analyzing requirements, focusing on mission design of the CLUB cube satellite, following the stages of systems engineering for systematic cube satellite development.
You Kyoung Lee;Nak-Jung Choi;Ju-Rak Lim;Jun-Yeol Choi;Bo Yoon Seo
Korean Journal of Environmental Biology
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v.41
no.4
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pp.463-472
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2023
The insecticidal activities of 27 different commercial products with environmentally friendly organic material(EFOM) against Scotinophara lurida, a major rice pest, were evaluated in the laboratory using spraying methods on plants and insects. Seven plant-derived organic farming materials (EFOM-8, -10, -12, -13, -19, -20, and -26) with high insecticidal effects when sprayed directly on the insect's body rather than on the plant were selected. In the indoor rice pot test, all 7 EFOMs showed an insecticidal rate of over 73.3% under flooding conditions. Notably, EFOM-13 and EFOM-20 demonstrated much higher insecticidal rates, ranging from 1.5 to 1.8 times, in flooding conditions compared to drained conditions. In the semi-paddy field test, EFOM-10 (80% garlic extract), EFOM-13 (62% neem extract), and EFOM-26 (70% sophora extract+28% ethyl alcohol+2% pyrethrum extract) exhibited a higher control value of 88.9% in the irrigated paddy on the 7th day, surpassing the control values in the drained paddy by 1.4 to 1.9 times. The control value in the irrigated rice paddy field sprayed with EFOM-10 reached 86.2% on the 7th day, which was 1.4 times higher than 61.9% in the drained paddy. Taken together, the findings suggest that direct contact of the insect's body with sufficient amounts of spray solution and the maintenance of paddy irrigation can enhance the controlling effect of EFOMs. These findings will be valuable in developing an optimal S. lurida control strategy for application in rice paddy fields in the near future.
Since the release of Meta's Segment Anything Model (SAM), a large-scale vision transformer generation model with rapid image segmentation capabilities, several studies have been conducted to apply this technology in various fields. In this study, we aimed to investigate the applicability of SAM for water bodies detection and extraction using the QGIS Geo-SAM plugin, which enables the use of SAM with satellite imagery. The experimental data consisted of Compact Advanced Satellite 500 (CAS500)-1 images. The results obtained by applying SAM to these data were compared with manually digitized water objects, Open Street Map (OSM), and water body data from the National Geographic Information Institute (NGII)-based hydrological digital map. The mean Intersection over Union (mIoU) calculated for all features extracted using SAM and these three-comparison data were 0.7490, 0.5905, and 0.4921, respectively. For features commonly appeared or extracted in all datasets, the results were 0.9189, 0.8779, and 0.7715, respectively. Based on analysis of the spatial consistency between SAM results and other comparison data, SAM showed limitations in detecting small-scale or poorly defined streams but provided meaningful segmentation results for water body classification.
Photo booths have traditionally provided a fun and easy way to capture and print photos to cherish memories. These booths allow individuals to capture their desired poses and props, sharing memories with friends and family. To enable diverse expressions, generative AI-powered photo booths have emerged. However, existing AI photo booths face challenges such as difficulty in taking group photos, inability to accurately reflect user's poses, and the challenge of applying different concepts to individual subjects. To tackle these issues, we present CINEMAPIC, a photo booth system that allows users to freely choose poses, positions, and concepts for their photos. The system workflow includes three main steps: pre-processing, generation, and post-processing to apply individualized concepts. To produce high-quality group photos, the system generates a transparent image for each character and enhances the backdrop-composited image through a small number of denoising steps. The workflow is accelerated by applying an optimized diffusion model and GPU parallelization. The system was implemented as a prototype, and its effectiveness was validated through a user study and a large-scale pilot operation involving approximately 400 users. The results showed a significant preference for the proposed system over existing methods, confirming its potential for real-world photo booth applications. The proposed CINEMAPIC photo booth is expected to lead the way in a more creative and differentiated market, with potential for widespread application in various fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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