Kim, Hyung-Chul;Yoon, Chun-Gyeong;Um, Han-Yong;Kim, Hyung-Jung;Haam, Jong-Hwa
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.24
no.6
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pp.709-717
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2008
The field scale experiment which is constructed with four sets (0.88 ha for each set) of wetland (0.8 ha) and pond (0.08 ha) systems was performed to examine the effect of plant coverage on the constructed wetland performance and to recommend the optimum development and management of macrophyte communities. After six growing seasons of wetlands, plant coverage was about 100%. And the concentration of DO showed low value (1.0~5.4 mg/L). This is caused by a blighted plant consumed dissolved oxygen with decay in water column. As the result, water column went to be anaerobic conditions and T-N removal rate are 58~67%. Dead vegetation increased nitrogen removal during winter because it is a source of organic carbon which is an essential parameter in denitrification. However, wetland released phosphorus caused by a blighted plant and accumulation, the removal rate of phosphorus might be decreased. To rise of DO concentration, the three open-waters were constructed in cell 3 and 4. Cell 3 has two open-waters (width 10 m, depth 1.8 m) and cell 4 has one open-water (width 20 m, depth 1.8 m). As the result, DO concentration and treatment efficiency of nutrient and BOD were improved. In case that constructed wetland is operated for a long time, physical circulation structure such as open water help continuous circulation of aerobic and anaerobic conditions. Through the constructed open-water, treatment efficiency of phosphorus and nitrogen in wetland could be improved effectively.
This study compares the relative accuracy and consistency of four split-window land surface temperature (LST) algorithms (Becker and Li, Kerr et ai., Price, Ulivieri et al.) using 24 sets of Terra (Aqua)/Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data, observed ground grass temperature and air temperature over South Korea. The effective spectral emissivities of two thermal infrared bands have been retrieved by vegetation coverage method using the normalized difference vegetation index. The intercomparison results among the four LST algorithms show that the three algorithms (Becker-Li, Price, and Ulivieri et al.) show very similar performances. The LST estimated by the Becker and Li's algorithm is the highest, whereas that by the Kerr et al.'s algorithm is the lowest without regard to the geographic locations and seasons. The performance of four LST algorithms is significantly better during cold season (night) than warm season (day). And the LST derived from Terra/MODIS is closer to the observed LST than that of Aqua/MODIS. In general, the performances of Becker-Li and Ulivieri et al algorithms are systematically better than the others without regard to the day/night, seasons, and satellites. And the root mean square error and bias of Ulivieri et al. algorithm are consistently less than that of Becker-Li for the four seasons.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.62-65
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2018
This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.
The Gravity-Geologic Method (GGM) was implemented for bathymetric determinations in the Drake Passage, Antarctica, using global marine Free-air Gravity Anomalies (FAGA) data sets by Sandwell and Smith (1997) and local echo sounding measurements. Of the 6548 bathymetric sounding measurements, two thirds of these points were used as control depths, while the remaining values were used as checkpoints. A density contrast of 9.0 gm/㎤ was selected based on the checkpoints predictions with changes in the density contrast assumed between the seawater and ocean bottom topographic mass. Control depths from the echo soundings were used to determine regional gravity components that were removed from FAGA to estimate the gravity effects of the bathymetry. These gravity effects were converted to bathymetry by inversion. In particular, a selective merging technique was developed to effectively combine the echo sounding depths with the GGM bathymetiy to enhance high frequency components along the shipborne sounding tracklines. For the rugged bathymetry of the research area, the GGM bathymetry shows correlation coefficients (CC) of 0.91, 0.92, and 0.85 with local shipborne sounding by KORDI, GEODAS, and a global ETOPO5 model, respectively. The enhanced GGM by selective merging shows imploved CCs of 0.948 and 0.954 with GEODAS and Smith & Sandwell (1997)'s predictions with RMS differences of 449.8 and 441.3 meters. The global marine FAGA data sets and other bathymetric models ensure that the GGM can be used in conjunction with shipborne bathymetry from echo sounding to extend the coverage into the unmapped regions, which should generate better results than simply gridding the sparse data or relying upon lower resolution global data sets such as ETOPO5.
The two reflective channels(red and near infrared spectrum) of advanced very high resolution radiometer(AVHRR) data were used to classify primary vegetation cover types in the Korean Peninsula. From the NOAA-11 satellite data archive of 1991, 27 daytime scenes of relatively minimum cloud coverage were obtained. After the initial radiometric calibration, normalized difference vegetation index(NDVI) was calculated for each of the 27 data sets. Four or five daily NDVI data were then overlaid for each of the six months starting from February to November and the maximum value of NDVI was retained for every pixel location to make a monthly composite. The six bands of monthly NDVI composite were nearly cloud free and used for the computer classification of vegetation cover. Based on the temporal signatures of different vegetation cover types, which were generated by an unsupervised block clustering algorithm, every pixel was classified into one of the six cover type categories. The classification result was evaluated by both qualitative interpretation and quantitative comparison with existing forest statistics. Considering frequent data acquisition, low data cost and volume, and large area coverage, it is believed that AVHRR data are effective for vegetation cover type mapping at regional scale.
Skin is a major thermoregulatory organ in the body controlling homeothermy, a critical function for climate adaptation. We compared genes expressed between tropical- and temperate-adapted cattle to better understand genes involved in climate adaptation and hence thermoregulation. We profiled the skin of representative tropical and temperate cattle using RNA-seq. A total of 214,754,759 reads were generated and assembled into 72,993,478 reads and were mapped to unique regions in the bovine genome. Gene coverage of unique regions of the reference genome showed that of 24,616 genes, only 13,130 genes (53.34%) displayed more than one count per million reads for at least two libraries and were considered suitable for downstream analyses. Our results revealed that of 255 genes expressed differentially, 98 genes were upregulated in tropically-adapted White Fulani (WF; Bos indicus) and 157 genes were down regulated in WF compared to Angus, AG (Bos taurus). Fifteen pathways were identified from the differential gene sets through gene ontology and pathway analyses. These include the significantly enriched melanin metabolic process, proteinaceous extracellular matrix, inflammatory response, defense response, calcium ion binding and response to wounding. Quantitative PCR was used to validate six representative genes which are associated with skin thermoregulation and epithelia dysfunction (mean correlation 0.92; p < 0.001). Our results contribute to identifying genes and understanding molecular mechanisms of skin thermoregulation that may influence strategic genomic selection in cattle to withstand climate adaptation, microbial invasion and mechanical damage.
This introduction is both a statement of a research problem and an account of the first research results for its solution. As more historical databases come online and overlap in coverage, we need to discuss the two main issues that prevent 'big' results from emerging so far. Firstly, historical data are seen by computer science people as unstructured, that is, historical records cannot be easily decomposed into unambiguous fields, like in population (birth and death records) and taxation data. Secondly, machine-learning tools developed for structured data cannot be applied as they are for historical research. We propose a complex network, narrative-driven approach to mining historical databases. In such a time-integrated network obtained by overlaying records from historical databases, the nodes are actors, while thelinks are actions. In the case study that we present (the world as seen from Venice, 1205-1533), the actors are governments, while the actions are limited to war, trade, and treaty to keep the case study tractable. We then identify key periods, key events, and hence key actors, key locations through a time-resolved examination of the actions. This tool allows historians to deal with historical data issues (e.g., source provenance identification, event validation, trade-conflict-diplomacy relationships, etc.). On a higher level, this automatic extraction of key narratives from a historical database allows historians to formulate hypotheses on the courses of history, and also allow them to test these hypotheses in other actions or in additional data sets. Our vision is that this narrative-driven analysis of historical data can lead to the development of multiple scale agent-based models, which can be simulated on a computer to generate ensembles of counterfactual histories that would deepen our understanding of how our actual history developed the way it did. The generation of such narratives, automatically and in a scalable way, will revolutionize the practice of history as a discipline, because historical knowledge, that is the treasure of human experiences (i.e. the heritage of the world), will become what might be inherited by machine learning algorithms and used in smart cities to highlight and explain present ties and illustrate potential future scenarios and visionarios.
Land surface temperature (LST) is a one of the key variables of land surface which can be estimated from geostationary meteorological satellite. In this study, we have developed the three sets of LST retrieval algorithm from MTSAT-2 data through the radiative transfer simulations under various atmospheric profiles (TIGR data), satellite zenith angle, spectral emissivity, and surface lapse rate conditions using MODTRAN 4. The three LST algorithms are daytime, nighttime and total LST algorithms. The weighting method based on the solar zenith angle is developed for the consistent retrieval of LST at the early morning and evening time. The spectral emissivity of two thermal infrared channels is estimated by using vegetation coverage method with land cover map and 15-day normalized vegetation index data. In general, the three LST algorithms well estimated the LST without regard to the satellite zenith angle, water vapour amount, and surface lapse rate. However, the daytime LST algorithm shows a large bias especially for the warm LST (> 300 K) at day time conditions. The night LST algorithm shows a relatively large error for the LST (260 ~ 280K) at the night time conditions. The sensitivity analysis showed that the performance of weighting method is clearly improved regardless of the impacting conditions although the improvements of the weighted LST compared to the total LST are quite different according to the atmospheric and surface lapse rate conditions. The validation results of daytime (nighttime) LST with MODIS LST showed that the correlation coefficients, bias and RMSE are about 0.62~0.93 (0.44~0.83), -1.47~1.53 (-1.80~0.17), and 2.25~4.77 (2.15~4.27), respectively. However, the performance of daytime/nighttime LST algorithms is slightly degraded compared to that of the total LST algorithm.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.20
no.5
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pp.43-58
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2017
This study aims to provide basic understanding for evaluating the quantitative and qualitative progress of national protected areas, through the theoretical review of Aichi Biodiversity Target 11 in order to comply with recommendations of international community and to conserve biodiversity. As a result of the study, Aichi Biodiversity Target 11 sets out the specific contents that the Parties should achieve for protected areas by identifying them as temporal and spatial goals. The temporal goal, the time schedule for achieving the goal, is 2020, and the spatial goal is divided into quantitative expansion goals and qualitative improvement goals. The quantitative expansion goals present the target coverage of protected areas separately terrestrial and marine. The qualitative improvement goals include the target areas for conservation and five conservation considerations. The conservation targets focus on the important areas with regard to biodiversity and ecosystem services. The five conservation considerations mean effective management, equitable management, ecological representativeness, connectivity, and integration into the landscape and seascape for protected areas. Finally, it suggests that two tracks of protected areas and other effective area-based conservation measures(OECMs) should be used as conservation measures to build an integrated system. The results of this study can be applied to quantitative and qualitative evaluation methods for protected areas and it can contribute to achieve quantitative expansion goals and qualitative improvement goals for them.
Goto, Tomotsugu;AKARI NEP team, AKARI NEP team;AKARI all sky survey team, AKARI all sky survey team
Publications of The Korean Astronomical Society
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v.27
no.4
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pp.347-352
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2012
Understanding infrared (IR) luminosity is fundamental to understanding the cosmic star formation history and AGN evolution, since their most intense stages are often obscured by dust. Japanese infrared satellite, AKARI, provided unique data sets to probe this both at low and high redshifts. The AKARI performed an all sky survey in 6 IR bands (9, 18, 65, 90, 140, and $160{\mu}m$) with 3-10 times better sensitivity than IRAS, covering the crucial far-IR wavelengths across the peak of the dust emission. Combined with a better spatial resolution, AKARI can measure the total infrared luminosity ($L_{TIR}$) of individual galaxies much more precisely, and thus, the total infrared luminosity density of the local Universe. In the AKARI NEP deep field, we construct restframe $8{\mu}m$, $12{\mu}m$, and total infrared (TIR) luminosity functions (LFs) at 0.15 < z < 2.2 using 4,128 infrared sources. A continuous filter coverage in the mid-IR wavelength (2.4, 3.2, 4.1, 7, 9, 11, 15, 18, and $24{\mu}m$) by the AKARI satellite allows us to estimate restframe $8{\mu}m$ and $12{\mu}m$ luminosities without using a large extrapolation based on a SED fit, which was the largest uncertainty in previous work. By combining these two results, we reveal dust-hidden cosmic star formation history and AGN evolution from z = 0 to z = 2.2, all probed by the AKARI satellite.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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