A simple analytical model is considered in an attempt to demonstrate a formation mechanism of the abyssal current in the East Sea. In this model, the abyssal currents are driven by wind through an outcrop region and flow along closed geostrophic contours. A rough estimate of the abyssal currents, arrived at by applying this model to the region of deep mixing in the East Sea, gives currents comparable to those observed, although there is an uncertainty in the surface area of the outcrop region. It seems that the spin-up of deep water by wind forcing through the region of deep winter mixing is, at least partly, an important contribution to the formation of the abyssal currents in the East Sea.
Seasonal variation of phytoplankton was investigated with surface mixed layer ecosystem model in the East Sea. The model consisted of four compartments (phytoplankton, zooplankton, nutrient, detritus) forced by mixed layer depths, photosynthetically available radiation and nutrient concentrations. From model results we estimated entrainment rate $2.5-4.0\;m{\cdot}day^{-1}$ to reproduce the two annual blooms, and reproduced seasonal variation of phytoplankton at southern and northern regions by the difference of surface winter mixed layer depth (MLD) using the entrainment rate value $3.0\;m{\cdot}day^{-1}$. The spring blooms in the southern and northern regions closely related to deepening of a winter surface MLD. In the southern region where MLD was shallow and phytoplankton spring bloom occurs one month in advance to the northern region where MLD was deep. The amount of light increases within the MLD during the onset of stratification and water temperature increases faster in spring in the southern region than the northern region. Decrease of phytoplankton was mainly affected by zooplankton grazing in the southern region and by nutrient exhaustion in the northern region. The fall bloom in the two regions was caused by the nutrient availability and entrainment on the phytoplankton.
To investigate a short-term (from 2 hours to 24 hours) variability of a mixed layer, oceanographical data (water temperature, salinity, current) and meteorological data (wind, air temperature, solar radiation) were collected at a site in the Korea Strait at the interval of one hour for 48 hours from October 12 to 14, 1993. The average rates of temporal variations of the mixed layer depth (MLD) and temperature of the mixed layer (MLT), which are very weakly correlated with the wind stress and buoyancy flux at the sea surface, are about 5.2 m/hour and 0.2$^{\circ}C$/hour, respectively. The mixed layer is relatively shallow when both MLT and MLS (salinity of the mixed layer) are low, while MLD is relatively deep when they are high. MLT shows a sudden decrease or increase. Analysis of satellite infrared images and XBT data shows that sudden increase of MLT is caused by advection of warm water. These results suggest that the short-term variation of the mixed layer in the Korea Strait in autumn, in which surface current is relatively strong and different water masses exist, is mainly determined by advection rather than air0sea interaction such as wind stress or buoyancy flux.
Ocean mixed layer (OML) depth affects diurnal cycle of sea surface temperature (SST) induced by change of solar radiation absorption and heat budget in ocean. The diurnal SST variation can lead to convection over the ocean, which can impact on localized precipitation both over coastal and inland. In this study, we investigate the OML characteristics affecting the diurnal cycle of SST for the Korean Peninsula and surrounding areas. To analyze OML characteristics, HYCOM oceanic mixed layer depth (MLD) and wind field at 10 m from ERA-interim during 2008~2016 are used. In the winter, MLD is deeply formed when the strong wind field is located on perpendicular to continental slope over deep seafloor areas. Besides, cooling SST-induced vertical mixing in OML is reinforced by dry cold air originated from Siberia. The OML in summer is shallowly distributed about 20 m. In order to estimate the impact of OML model in high resolution NWP model, four experimental simulations are performed. At this time, the prognostic scheme of skin SST is applied in NWP to simulate diurnal SST. The simulation results show that CNTL (off-OML) overestimates diurnal cycle of SST, while EXPs (on-OML) indicate similar results to observations. The prediction performance for precipitation of EXPs shows improvement compared with CNTL over coastal as well as inland. This results suggest that the application of the OML model in summer season can contribute to improving the prediction for performance of SST and precipitation over coastal area and inland.
The dissolved air at the bottom layer of the deep aeration tank transforms into fine gas bubbles within the MLSS (Mixed Liquor Suspended Solid) floc when exposed to the atmosphere. MLSS floc flotation occurs when MLSS from the deep aeration tank enters the secondary clarifier for solid-liquid separation, as dissolved air becomes fine air within the MLSS floc. The floated MLSS floc causes a high SS (Suspended Solid) concentration in the secondary effluent. The fine air bubbles within the MLSS floc must be removed to achieve stable sedimentation in the secondary clarifier. Fine bubbles within the MLSS floc can be removed by air sparging. The settleability of MLSS was measured by sludge volume indexes (SVIs) after air sparging MLSS taken at the end of the deep aeration tank. MLSS settling tests were performed at MLSS heights of 200, 300, 400, and 500 mm, and compressed air was fed at the bottom of the settling column with air flow rates of 100, 300, and 500 ml/min at each MLSS height, respectively. Also, at each height and air flow rate, air was sparged for 3, 5, and 7 minutes, respectively. SVI was determined for each height, air flow rate, and sparging time, respectively. Experimental results showed that a 300 mm MLSS height, 300 ml/min air flow rate, and 3 minutes of sparging time were the least conditions to achieve less than 120 ml/g of SVI, which was the criterion for good MLSS settling in the secondary clarifier.
To investigate characteristics of biogeochemical environment of the Korea Deep Ocean Study(KODOSI area in the northeast Pacific Ocean, we preferentially measured Inorganic nutrients and fluorescent organic matters. Typically. the permanent thermocline was well developed at the depth of 200~1000m In the study area. Nitrate. phosphate and silicate were low In the surface mixed layer and Increased with depth. N/P and N/Si showed 15 and 0.2 respectively In the deeper layer. Two fluorophores, biomacromolecule(protein-like) and geomacromolecule (humid-like) , were observed by three dimensional fluorescence excltatlon/ emission spectra matrix. Biomacromolecule(maximum fluorescence at $Ex_{280m}/Em_{330nm}$) ranged from 41.9 to 147.0 TU with its maximum In the surface mixed layer and minimum in deeper water, This is a same trend that has been reported for DOC in the equatorial Pacific. This suggests that biomacromolecule might be labile and converted to refractory humic substance after bacterial degradation In the deeper layer. On the contrary, geomacromolecule(maximum fluorescence at $Ex_{330m}/Em_{430m}$), ranged from 7.6 to 46.5 QSU, showed minimum in the surface nixed layer(euphotic zone) Implying photodegradation and then increased with depth at all stations. In the characteristics of vertical profiles, the relationship between biomacromolecule and geomacromolecule showed negative correlation. Such trend can be attributed to biochemical regeneration or formation of fluorescent materials accompanying oxidation and rennnerallzation of settling organic matter.
In this study, the observation of test pieces with an optical microscope was carried out after fabricating 4 groups of standard lacquer, in order to inquire into the ancient lacquering techniques. Group I had transparent reddish brown color, and the part of layer was indefinite, and the layer polished was easily distinguished. Group II had mostly transparent yellowish brown color, and it was possibility distinguished the layers when they were varnished with mixed lacquer after prime coating, and when they were varnished with lacquer as the prime coating. Group III set up membrane in the hardening process of the lacquer, and the lacquer and the unsaturated fatty acid of internal part was dried, so the top layer and the lacquer layer were separated and observed. Group IV: When the lacquer coat film of Group IV test pieces were observed in polarized light, the ferrous components were seen as the black and red color were mixed, and the silica crystals of silty soil were distinguished by reflection of lights. And the colors were distinguished as the lacquer layer of ruddle had red color, and the mixed lacquer of reddish lacquer and ruddle had the deep red color at the top and the bottom, but the middle part had the bright red color.
Autoencoder is a type of deep learning method where input layer and output layer are the same, and effectively extracts and restores characteristics of input vector using constraints of hidden layer. In this paper, we propose methods of Autoencoders to remove a natural background image which is a noise to the CAPTCHA and recover only a numerical images by applying various autoencoder models to a region where one number of CAPTCHA images and a natural background are mixed. The suitability of the reconstructed image is verified by using the softmax function with the output of the autoencoder as an input. And also, we compared the proposed methods with the other method and showed that our methods are superior than others.
Haeri, Hadi;Sarfarazi, V.;Zhu, Zheming;Hokmabadi, N. Nohekhan;Moshrefifar, MR.;Hedayat, A.
Structural Engineering and Mechanics
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v.69
no.2
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pp.221-230
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2019
In this paper, shear behavior of non-persistent joint surrounded in concrete and gypsum layers has been investigated using experimental test and numerical simulation. Two types of mixture were prepared for this study. The first type consists of water and gypsum that were mixed with a ratio of water/gypsum of 0.6. The second type of mixture, water, sand and cement were mixed with a ratio of 27%, 33% and 40% by weight. Shear behavior of a non-persistent joint embedded in these specimens is studied. Physical models consisting of two edge concrete layers with dimensions of 160 mm by 130 mm by 60 mm and one internal gypsum layer with the dimension of 16 mm by 13 mm by 6 mm were made. Two horizontal edge joints were embedded in concrete beams and one angled joint was created in gypsum layer. Several analyses with joints with angles of $0^{\circ}$, $30^{\circ}$, and $60^{\circ}$ degree were conducted. The central fault places in 3 different positions. Along the edge joints, 1.5 cm vertically far from the edge joint face and 3 cm vertically far from the edge joint face. All samples were tested in compression using a universal loading machine and the shear load was induced because of the specimen geometry. Concurrent with the experiments, the extended finite element method (XFEM) was employed to analyze the fracture processes occurring in a non-persistent joint embedded in concrete and gypsum layers using Abaqus, a finite element software platform. The failure pattern of non-persistent cracks (faults) was found to be affected mostly by the central crack and its configuration and the shear strength was found to be related to the failure pattern. Comparison between experimental and corresponding numerical results showed a great agreement. XFEM was found as a capable tool for investigating the fracturing mechanism of rock specimens with non-persistent joint.
Recently, the surface temperature in the seas around Korea has been continuously rising. This temperature rise causes changes in fishery resources and affects leisure activities such as fishing. In particular, high temperatures lead to the occurrence of red tides, causing severe damage to ocean industries such as aquaculture. Meanwhile, changes in sea temperature are closely related to military operation to detect submarines. This is because the degree of diffraction, refraction, or reflection of sound waves used to detect submarines varies depending on the ocean mixed layer. Currently, research on the prediction of changes in sea water temperature is being actively conducted. However, existing research is focused on predicting only the surface temperature of the ocean, so it is difficult to identify fishery resources according to depth and apply them to military operations such as submarine detection. Therefore, in this study, we predicted the temperature of the ocean mixed layer at a depth of 38m by using temperature data for each water depth in the upper mixed layer and meteorological data such as temperature, atmospheric pressure, and sunlight that are related to the surface temperature. The data used are meteorological data and sea temperature data by water depth observed from 2016 to 2020 at the IEODO Ocean Research Station. In order to increase the accuracy and efficiency of prediction, LSTM (Long Short-Term Memory), which is known to be suitable for time series data among deep learning techniques, was used. As a result of the experiment, in the daily prediction, the RMSE (Root Mean Square Error) of the model using temperature, atmospheric pressure, and sunlight data together was 0.473. On the other hand, the RMSE of the model using only the surface temperature was 0.631. These results confirm that the model using meteorological data together shows better performance in predicting the temperature of the upper ocean mixed layer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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