Water quality in Daechung Lake was predicted for various discharge conditions of Yongdam dam. The same scenarios were applied as in the previous paper by the authors for Keum River water quality modeling. Effects in water quality due to changes in discharge conditions from Yongdam Dam were less distinct to the Daechung Lake than to the inflowing Keum River due to sink processes in the lake. For the minimum flow year, it is appropriate to maintain Yongdam dam discharge rate to 8.9 $m^3$/sec considering the current field conditions and future predictions of TN and TP concentrations of Yongdam dam. Effect of Yongdam dam discharge conditions to the Daechung Lake water quality were stronger for drier years. However it should be noted that the effects were dependent upon the water quality of Yongdam discharge at the same time. Therefore, water quality management effort should be emphasized before the discussion over the discharge volume of Yongdam dam. The input data sets for simulations in this study were formulated using the available data and assumptions based on authors experiences for the fields. Therefore, continued data collection effort will ensure the validity of this study.
Most spatial data acquisition systems employing a set of frame cameras may have suffered from their small fields of view and poor base-distance ratio. These limitations can be significantly reduced by employing an omni-directional camera that is capable of acquiring images in every direction. Bundle Block Adjustment (BBA) is one of the existing georeferencing methods to determine the exterior orientation parameters of two or more images. In this study, by extending the concept of the traditional BBA method, we attempt to develop a mathematical model of BBA for omni-directional images. The proposed mathematical model includes three main parts; observation equations based on the collinearity equations newly derived for omni-directional images, stochastic constraints imposed from GPS/INS data and GCPs. We also report the experimental results from the application of our proposed BBA to the real data obtained mainly in urban areas. With the different combinations of the constraints, we applied four different types of mathematical models. With the type where only GCPs are used as the constraints, the proposed BBA can provide the most accurate results, ${\pm}5cm$ of RMSE in the estimated ground point coordinates. In future, we plan to perform more sophisticated lens calibration for the omni-directional camera to improve the georeferencing accuracy of omni-directional images. These georeferenced omni-directional images can be effectively utilized for city modelling, particularly autonomous texture mapping for realistic street view.
We have developed a random heterogeneous velocity model with bimodal distribution in methane hydrate-bearing Bones. The P-wave well-log data have a von Karman type autocorrelation function and non-Gaussian distribution. The velocity histogram has two peaks separated by several hundred metres per second. A random heterogeneous medium with bimodal distribution is generated by mapping of a medium with a Gaussian probability distribution, yielded by the normal spectral-based generation method. By using an ellipsoidal autocorrelation function, the random medium also incorporates anisotropy of autocorrelation lengths. A simulated P-wave velocity log reproduces well the features of the field data. This model is applied to two simulations of elastic wane propagation. Synthetic reflection sections with source signals in two different frequency bands imply that the velocity fluctuation of the random model with bimodal distribution causes the frequency dependence of the Bottom Simulating Reflector (BSR) by affecting wave field scattering. A synthetic cross-well section suggests that the strong attenuation observed in field data might be caused by the extrinsic attenuation in scattering. We conclude that random heterogeneity with bimodal distribution is a key issue in modelling hydrate-bearing Bones, and that it can explain the frequency dependence and scattering observed in seismic sections in such areas.
This study is to identify the mineralogical properties of caprock samples from drilling cores of the Pohang basin, which is the research area for the demonstration-scale CO2 storage project in Korea. The interaction of water-rock-gas that can occur due to CO2 injection was identified using geochemical modeling. Results of mineralogical studies, together with petrographic data of caprock and data on the physicochemical parameters of pore water were used for geochemical modeling. Modelling was carried out using the The Geochemist's Workbench 14.0.1 geochemical simulator. Two steps of modeling enabled prediction of immediate changes in the caprocks impacted by the first stage of CO2 injection and the assessment of long-term effects of sequestration. Results of minerlaogical analysis showed that the caprock samples are mainly composed of quartz, K-feldspar, plagioclase and a small amount of pyrite, calcite, kaolinite and montmollonite. After the injection of carbon dioxide, the porosity of the caprock increased due to the dissolution of calcite, and dawsonite and chalcedony were precipitated as a result of the dissolution of albite and k-feldspar. In the second step after the injection was completed, the precipitation of dawsonite and chalcedony occurred as a result of dissolution of calcite and albite, and the pH was increased due to this reaction. Results of these studies are expected to be used as data to quantitatively evaluate the efficiency of mineral trapping capture in long-term storage of carbon dioxide.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.5
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pp.639-650
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2023
Economic development has resulted in the concentration of population and industry in the metropolitan area. Additionally, the Republic of Korea is experiencing this phenomenon, with more than half of the population living in the Seoul capital area. To alleviate this concentration of population, the Korean government implemented the new town development policy. Unfortunately, this has led to an increase in the commuting population, causing an imbalance in transportation services due to financial and policy differences in each region. This paper analyzes the level of user satisfaction with mega commuting in three aspects: mobility, accessibility, and connectivity. To objectively assess the level of user satisfaction, which is qualitative data, the Rasch Model is used to analyze the collinearity of user data. The results indicate that the level of user satisfaction differs by region, and service satisfaction with mobility is lower than that with accessibility and connectivity. Therefore, prior to the introduction of new town policies, it is necessary to develop metropolitan transportation infrastructure.
This study applied the web crawling technique for extracting big data news on water quality accidents in the water supply system and presented the algorithm in a procedural way to obtain accurate water quality accident news. In addition, in the case of a large-scale water quality accident, development patterns such as accident recognition, accident spread, accident response, and accident resolution appear according to the occurrence of an accident. That is, the analysis of the development of water quality accidents through key keywords and sentiment analysis for each stage was carried out in detail based on case studies, and the meanings were analyzed and derived. The proposed methodology was applied to the larval accident period of Incheon Metropolitan City in 2020 and analyzed. As a result, in a situation where the disclosure of information that directly affects consumers, such as water quality accidents, is restricted, the tone of news articles and media reports about water quality accidents with long-term damage in the event of an accident and the degree of consumer pride clearly change over time. could check This suggests the need to prepare consumer-centered policies to increase consumer positivity, although rapid restoration of facilities is very important for the development of water quality accidents from the supplier's point of view.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.32-48
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2023
Autonomous driving technology is shaping the future of personalized travel, encouraging personalized travel, and traffic impact could be influenced by individualized travel behavior during the transition of driving entity from human to machine. In order to evaluate traffic impact, it is necessary to estimate the total number of trips based on an understanding of individual travel characteristics. The Activity-based model(ABM), which allows for the reflection of individual travel characteristics, deals with all travel sequences of an individual. Understanding the relationship between travel and travel must be important for assessing traffic impact using ABM. However, the ABM has a limitation in the data hunger model. It is difficult to adjust in the actual demand forecasting. Therefore, we utilized a Tour-based model that can explain the relationship between travels based on household travel survey data instead. After that, vehicle registration and population data were used for correction. The result showed that, compared to the KTDB one, the traffic generation exhibited a 13% increase in total trips and approximately 9% reduction in working trips, valid within an acceptable margin of error. As a result, it can be used as a generation correction method based on Tour, which can reflect individual travel characteristics, prior to building an activity-based model to predict demand due to the introduction of autonomous vehicles in terms of road operation, which is the ultimate goal of this study.
Recently, a framework crystallizing as Environmental, Social, and Governance(ESG) has been exerting significant influence not only on corporate investment and management philosophies but also on national policies. This ESG framework is becoming an essential requirement for all organizations. It has become an obligation at the corporate and national levels, particularly in the maritime, port, and logistics sectors. Anticipating that the adoption and utilization of the ESG framework will reach higher levels when it becomes a necessity, this study utilized data from international organizations such as the United Nations Conference on Trade and Development(UNCTAD), the World Bank, and the World Economic Forum to analyze the impact of the ESG framework on national economic performance through the maritime, port, and logistics sectors using Partial Least Squares Structural Equation Modeling(PLS-SEM). The analysis revealed that while the ESG framework did not have a direct impact on the national economy, it manifested substantial indirect effects through maritime, port, and logistics sectors. Therefore, in these sectors, the establishment of the ESG framework should be recognized not only as an expenditure and obligation but also as a crucial investment that positively influences the national economic performance. The study's findings are limited by the absence of data beyond 2019 due to the impact of COVID-19. Therefore, it is anticipated that more accurate current effects can be ascertained when newer data becomes available.
The purpose of this study was to explore the effects of Cogenerative Dialogues embedded in a modeling-centered science learning and instruction on 7th grade female $students{\acute{i}}$ understanding of scientific models and modelling A total of 49 7th grade female students in two classrooms participated in a series of five modeling-centered science lessons, and 17 students volunteered to participate in this study. Participating students were divided into four groups, and two groups were randomly assigned to a treatment group who were asked to participate in Cogenerative Dialogues after each lesson, while the others, a control group, who did not. For data analysis, Upmeier and $Kr{\ddot{u}ger^{\prime}s$ framework was used to explore $participants{\acute{i}}$ understanding of model, and a revised $Baek{\acute{i}}s$ framework was used to examine $participants{\acute{i}}$ modeling process. Data analysis indicated that students who participated in Cogenerative Dialogues generally showed richer understanding of scientific models, as well as modeling, than the others who did not. This study suggests that Cogenerative Dialogues can be used as an educationally meaningful method for science educators to encourage students actively participate in a whole process of science instruction and learning, which assists them to increase their understanding not only of scientific models and modeling specifically but also of the nature and processes of scientific practice in general.
One of the advantages of SP methods is the possibility of getting a number of responses from each respondent. However, when the repeated observations from each respondent are analysed by applying the simple modeling method, a potential problem is created because of upbiased significance due to the repeated observation from each respondent. This study uses a variety of approaches to explore this issue and to test the robustness of the simple model estimates. Among several different approaches, the Jackknife method and Kocurs method were applied. The Jackknife method was implemented using a program JACKKNIFE. The model estimate results of Jackknife method and Kocurs method were compared with those of the uncorrected estimates in order to test whether there was repeated measurement problem or not and the extent to which this problem affected the model estimates. The standard errors between the uncorrected model estimates and Jackknife estimates were also compared. The results reveals that the t-ratios of Kocurs are much lower than those of the uncorrected method and Jackknife estimates, indicating that Kocurs method underestimates the significance of the coefficients. Jackknife method produced the almost same coefficients as those of the uncorrected model but the lower t-ratios. These results indicate that the coefficients of the uncorrected method are accurate but that their significance are somewhat overestimated. In this study. 1 concluded that the repeated measurement Problem did exist in our data, but that it did not affect the model estimation results significantly. It is recommended that such a test should become a standard procedure. If it turns out that the analysis based on the simple uncorrected method are influenced by the repeated measurement problem. it should be corrected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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