Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.4
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pp.319-325
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2007
In case of more than 50km baseline length, the correlation between receivers is reduced. Therefore, there are still some rooms for improvement of its positional accuracy. In this paper, the stochastic modeling of the ionospheric delay is applied and its effects are analyzed. The data processing has been performed by constructing a Kalman filter with states of positions, ambiguities, and the ionospheric delays in the double differenced mode. Considering the medium or long baseline length, both double differenced GPS phase and code observations are used as observables and LAMBDA has been applied to fix the ambiguities. The ionospheric delay is stochastically modeled by well-known 1st order Gauss-Markov process. And the correlation time and variation of 1st order Gauss-Markov process are calculated. This paper gives analyzed results of developed algorithm compared with commercial software and Bernese.
Jung, Chung Gil;Moon, Jang Won;Jang, Cheol Hee;Lee, Dong Ryul
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.5
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pp.37-48
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2013
The objective of this study is to assess the impact of potential climate change on the hydrological components, especially on the streamflow, evapotranspiration and snowmelt, by using the Soil Water Assessment Tool (SWAT) for 17 Hanriver middle watersheds of South Korea. For future assessment, the SWAT model was calibrated in multiple sites using 4 years (2006-2009) and validated by using 2 years (2010-2011) daily observed data. For the model validation, the Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for streamflow were 0.30-0.75. By applying the future scenarios predicted five future time periods Baseline (1992-2011), 2040s (2021-2040), 2060s (2041-2060), 2080s (2061-2080) and 2100s (2081-2100) to SWAT model, the 17 middle watersheds hydrological components of evapotranspiration, streamflow and snowmelt were evaluated. For the future precipitation and temperature of RCP 4.5 scenario increased 41.7 mm (2100s), $+3^{\circ}C$ conditions, the future streamflow showed +32.5 % (2040s), +24.8 % (2060s), +50.5 % (2080s) and +55.0 % (2100s). For the precipitation and temperature of RCP 8.5 scenario increased 63.9 mm (2100s), $+5.8^{\circ}C$ conditions, the future streamflow showed +35.5 % (2040s), +68.9 % (2060s), +58.0 % (2080s) and +63.6 % (2100s). To determine the impact on snowmelt for Hanriver middle watersheds, snowmelt parameters of SWAT model were determined through evaluating observed streamflow data during snowmelt periods (November-April). The results showed that average SMR (snowmelt / runoff) of 17 Hanriver middle watersheds was 62.0 % (Baseline). The annual average SMR were 42.0 % (2040s), 39.8 % (2060s), 29.4 % (2080s) and 27.9 % (2100s) by applying RCP 4.5 scenario. Also, the annual average SMR by applying RCP 8.5 scenario were 40.1 % (2040s), 29.4 % (2060s), 18.3 % (2080s) and 12.7 % (2100s).
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.6
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pp.573-580
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2017
Precise stochastic modeling for GPS measurements is one of key factors in adjustment computations for GPS positioning. To analyze the GPS measurement errors, Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimators(MINQUE) approach is used in this study to estimate the variance components for measurement types with short-baseline GPS positioning model. The results showed the magnitudes of measurement errors for C1, P2, L1, L2 are 22.3cm, 27.6cm, 2.5mm, 2.2mm, respectively. To reduce the memory usage and computational burden, variance components are also estimated on epoch-by-epoch basis. The results showed that there exists slight differences between the solutions. However, epoch-by-epoch analysis may also be used for most of GPS applications considering the magnitudes of the differences.
The effect of prostacyclin[PGI, ] on myocardial preservation during global ischemia was studied in the isolating working rabbit heart model. Forty hearts underwent a 15 minute period of retrograde nonworking perfusion with Krebs-Henseleit buffer solution [37*C] and were switched over to the working mode for 15 minutes. After baseline measurement of heart rate, peak aortic pressure, aortic flow, and coronary flow, all hearts were subjected to 60 minutes of ischemic arrest at 10*C induced with St. Thomas Hospital cardioplegic solution: Group I had single dose cardioplegia, Croup II double dose, Croup III oxygenated double dose, and Group IV single dose with PCI, infusion [10ng/min./gm heart weight]. Hearts were then revived with 15 minute period of nonworking reperfusion at normothermia, followed by 30 minutes of working perfusion. Repeat measurements of cardiac function were obtained and expressed as a percent of the preischemic baseline values. Oxygen content of arterial perfusate and coronary effluent was measured by designed time interval. Leakage of creatine kinase was determined during post-ischemic reperfusion period. Finally wet hearts were weighed and placed in 120*C oven for 36 hours for measurement of dry weight. In the PGI, treated group [IV], heart rate increased consistently throughout the period of reperfusion from 100*5.0% [p<0.001] to 107*6.2% [p<0.001]. The percent recovery of aortic flow showed 95*5.7% [p<0.001] at the first 3 minute and full recovery through the subsequent time. Coronary flow was augmented significantly in the 3 minute [96*6.2%, p<0.001] and then sustained above baseline values. Among the Croup I, II, and III, all hemodynamic values were significantly below preischemic levels. PGI2 relatively increased oxygen delivery [1.22*0.19ml/min, p<0.001] and myocardial oxygen consumption [0.90*0.13ml/min, p<0.001] during reperfusion period. Leakage of creatine kinase in the PGI2 group was 9.3*1.58IU/15min [p<0.001]. This was significantly lower than Group I [33.0*2.68 IU/15min]. The water content of PCI2 treated hearts [81*0.9%, p<0.001] was also lower than the other groups.
With the rapid increase in the number of patients with cardiopulmonary diseases, more cardiopulmonary circulatory assist devices are also needed. These devices can be employed when heart and/or lung function poorly. Due to the critical role they take, these devices have to be designed optimally from both mechanical and biomechanical aspects. This paper presents the CFD results of a baseline model of a centrifugal blood pump for the ECMO condition. The details of flow characteristics of the baseline model together with the performance curves and the modified index of hemolysis(MIH) are investigated. Then, the geometry of baseline impeller and the volute are modified in order to improve the biomechanical performance and reduce the MIH value. The numerical simulations of two cases represent that when impeller radius and prime volume decrease the MIH value also decreases. In addition, the modified geometry shows more uniform pressure distribution inside the volute. The findings provide valuable information for further modification and improvement of centrifugal blood pumps from both mechanical and biomechanical aspects.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.37
no.9
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pp.863-871
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2013
Flow characteristics of velocity-control trim in a valve is investigated numerically with high pressure drop. A basic trim widely used for a valve in domestic powerplants is selected and designed for a baseline of velocity-control trim. The numerical analysis is focused on flow rate and cavitation with the basic trim. For a condition of high-pressure drop, pressure drop between inlet and outlet and fluid temperature are selected to be 18.1 MPa and $160^{\circ}C$, respectively, which are typical ones considering operating conditions adopted in powerplants. With this baseline model and condition, design changes are made for improvement of flow rate and cavitation phenomenon. For re-design, trim is divided into three zones in radial direction and design parameters of flow area, stage, and flow direction are considered in each zone. With these combined parameters applied to each zone, 4 models with design changes are proposed and their flow rates and cavitation areas are investigated. From comparison with those in the baseline model of a basic trim, proposed models show better performance in both flow rate and cavitation.
Purpose: The diagnosis of cow's milk (CM) allergy is a challenge. The Cow's Milk-related-Symptom-Score ($CoMiSS^{TM}$) was developed to offer primary health care providers a reliable diagnostic tool for CM related symptoms. The predictive prospective value of the $CoMiSS^{TM}$ was evaluated in three clinical trials. Methods: Pooled analyses of the three studies were conducted based on regressing the results of the month-1 challenge test on the month-1 $CoMiSS^{TM}$, adjusting for baseline $CoMiSS^{TM}$ using a logistic regression model. In addition a logistic regression model was also fitted to the month-1 challenge test result with the change in $CoMiSS^{TM}$ from baseline as a predictor. Results: Results suggest that infants having a low $CoMiSS^{TM}$ (median, 5) after 1 month dietary treatment free from intact CM protein have a significant risk of having a positive challenge test (odds ratio, 0.83; 95% confidence interval, 0.75-0.93; p=0.002). Pooled data suggest that the change in $CoMiSS^{TM}$ from baseline to month-1 can predict CM related symptoms as a confirmed diagnosis according to the challenge test at month-1. However, in order to validate such a tool, infants without CM related symptoms would also need to be enrolled in a validation trial. A concern is that it may not be ethical to expose healthy infants to a therapeutic formula and a challenge test. Conclusion: Pooled data analysis emphasizes that the $CoMiSS^{TM}$ has the potential to be of interest in infants suspected to have CM-related-symptoms. A prospective validation trial is needed.
Kim, Min wook;Yoon, Young Joong;Han, Jun;Lee, Hwa Soo;Jeon, Eui Chan
Journal of Climate Change Research
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v.7
no.1
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pp.85-93
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2016
This study the efficiency of greenhouse gas reduction of 'low carbon car collaboration fund' and its alternative 'control of average fuel efficiency and greenhouse gas', and 'improving driving behavior' were analyzed by using LEAP, long term energy analysis model. Total 4 scenarios were set, baseline scenario, without energy-saving activity, 'low carbon car collaboration fund' scenario, 'fuel efficiency improving scenario', and 'improving driving behavior' scenario. The contents of analysis were forecast of energy demand by scenario and application as well as reduction of greenhouse gas emission volume, and the period taken for analysis was every 1 year during 2015~2030. Baseline scenario, greenhouse gas emission volume in 2015 would be 7,935,697 M/T and 13,081,986 M/T in 2030, increased 64.8%. The analysis result was average annual increase rate of 3.4%. The expected average annual increase rate of other scenarios was, 'low carbon car collaboration fund' scenario 1.7%, 'fuel efficiency improving' scenario 3.0%. and 'improving driving behavior' scenario 3.4%. and these were each 1.7%, 0.3%. 0.3% reduce from baseline scenario. The largest reduction was 'low carbon car collaboration fund' scenario, and there after were 'fuel efficiency improving scenario', and 'improving driving behavior' scenario.
Spontaneous speech is ungrammatical as well as serious phonological variations, which make recognition extremely difficult, compared with read speech. In this paper, for conversational speech recognition, we analyze the transcriptions of the real conversational speech, and then classify the characteristics of conversational speech in the speech recognition aspect. Reflecting these features, we obtain the baseline system for conversational speech recognition. The classification consists of long duration of silence, disfluencies and phonological variations; each of them is classified with similar features. To deal with these characteristics, first, we update silence model and append a filled pause model, a garbage model; second, we append multiple phonetic transcriptions to lexicon for most frequent phonological variations. In our experiments, our baseline morpheme error rate (WER) is 31.65%; we obtain MER reductions such as 2.08% for silence and garbage model, 0.73% for filled pause model, and 0.73% for phonological variations. Finally, we obtain 27.92% MER for conversational speech recognition, which will be used as a baseline for further study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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