SAR(Synthetic Aperture Radar) has the ability to generate high resolution images regardless of a weather condition(e.g. visibility good or poor and day or night, etc.). SAR is considered as one of the most important powers and needs for the future since it has been utilized in a number of important military fields such as early warning, urban defense, missile guidance system, etc. Additionally there are many civilian demands and applications in aviation, traffic control, earth and space explorations, weather forecast etc. This days, the ability to acquire and analyze information is needed to cope with the urgency of global politics and international changes. In this paper, technical survey and development review for SAR systems are investigated to derive the core and immature technologies of domestic defense industry.
Particulate matter (PM) is suspended dust that has a diameter of <10 ㎛ and can be inhaled by humans and deposited in the lungs, particularly the alveoli. Recent studies have shown that PM has an adverse effect on respiratory diseases. The aim of this article is to review respiratory diseases associated with PM. According to existing studies, PM is associated with chronic obstructive pulmonary disease, bronchial asthma, and several other respiratory diseases and increases the mortality rates of these diseases. Moreover, increased exposure in the high concentration of atmospheric PM is associated with the development of lung cancer. The most simple and common way to protect an individual from airborne PM is to wear a face mask that filters out PM. In areas of high concentration PM, it is recommended to wear a face mask to minimize the exposure to PM. However, the use of N95 or KF94 masks can interfere with respiration in patients with chronic respiratory diseases who exhibit low pulmonary function, leading to an increased risk of respiratory failure. Conclusionally, reduction of the total amount of PM is considered to be important factor and strengthening the national warning notification system to vulnerable patients and proper early management of exacerbated patients will be needed in the future.
환경오염의 조기 경보 시스템으로 생체지표를 이용한 생태독성 모니터링이 최근 널리 연구되고 있다. 환경내의 생물종에서 측정한 생체지표를 이용한 환경 모니터링은 생태계 수준의 영향에 대한 예측 정보를 제공해 줄 수도 있다. 이를 위해서는 생체지표와 개체군 수준에서의 반응과의 인과관계가 밝혀져야 한다. 오염물질에 대한 생체의 반응은 분자, 세포, 생화학, 생리적, 개체, 개체군, 군집 수준에서 나타나게 되며, 이러한 각 단계별 반응은 반응 시간의 규모와 독성학적, 생태적 관련성에 따라 구분 지어 볼 수 있다. 각 개별 수준에서의 반응을 종합하면 오염물질에 노출된 생체의 전제적인 영향을 이해할 수 있으며, 이러한 이해를 바탕으로 개체군에서 나타나는 영향에 대한 인과관계를 추론할 수 있다. 생체지표와 개체군 수준의 반응과의 인과관계 정립은 효율적인 환경오염 예방기능 수행에 필수적인 과정이며, 다단계 생체 지표는 각 단계별 반응의 인과관계를 밝히기 위해 가장 적절한 접근 방법이다. 수서 무척추 생물인 Chironomus의 유충은 이러한 다단계 바이오마커 연구에 매우 적절한 생물학적 모델이다. 이 논문의 첫 번째 부분은 생체지표를 이용한 환경 모니터링을, 두 번째 부분은 Chironomus의 유충에서 생체지표의 적용에 대해서 다룬다.
Oligochaetes distribute widely in freshwater ecosystem, and some species are used as bioindicators for water quality assessment because they are tolerant to organic enrichment. They are acknowledged for potential for environmental health recovery of organic polluted environment. There are a lot of studies on ecology and toxicity assessment using oligochaetes in aquatic environment. In this study, we reviewed literature on ecotoxicology of aquatic oligochaetes. We searched literature from a database 'google scholar' by using keywords such as aquatic, oligochaete, and toxicity. The literature were summarized according to publication years, species, test methods, and chemicals. We obtained 133 articles published from 1953 to 2015 from the database. Among them, 58 papers(43.6% of total) have been published in 1990s. Three species(Lumnbriculus variegatus, Tubifex tubifex, and Limnodrilus hoffmeisteri) have been used most frequently in the study. Different species displayed different toxicological responses to different toxic chemicals. The results on the ecotoxicological study with aquatic oligochaetes revealed the possibility of the development for early warning system using aquatic oligochaetes to monitor aquatic ecosystem disturbance.
Wildfires have become increasingly common and intense in South Korea because of climate change, but few have recognized the catastrophic level of the problem. Given the significant impact of wildfires, emergency management stakeholders must have effective risk communication structures for rapidly responding to such phenomena and overcoming geographical difficulties. Despite the country spending billions of dollars to build a big databased early warning system, risk communication flow during the 2017 Gangneung wildfire was ineffective, thereby causing substantial economic, social, and environmental losses. To examine the patterns of information exchange in South Korea's risk communication networks and their structural characteristics during the wildfire, we conducted semantic and network analyses of real-time data collected from social media. The results showed that the inefficient flow of risk information prevented emergency responders from adequately assessing the emergency and protecting the population. This study provides new insights into effective risk communication responses to catastrophic events and methods of research on webometric approaches to emergency management.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권5호
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pp.23-30
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2021
In recent years, hazardous flash flooding has caused deaths and damage to infrastructure in Saudi Arabia. In this paper, our aim is to assess patterns and trends in climate means and extremes affecting flash flood hazards and water resources in Saudi Arabia for the purpose to improve risk assessment for forecast capacity. We would like to examine temperature, precipitation climatology and trend magnitudes at surface stations in Saudi Arabia. Based on the assessment climate patterns maps and trends are accurately used to identify synoptic situations and tele-connections associated with flash flood risk. We also study local and regional changes in hydro-meteorological extremes over recent decades through new applications of statistical methods to weather station data and remote sensing based precipitation products; and develop remote sensing based high-resolution precipitation products that can aid to develop flash flood guidance system for the flood-prone areas. A dataset of extreme events has been developed using the multi-decadal station data, the statistical analysis has been performed to identify tele-connection indices, pressure and sea surface temperature patterns most predictive to heavy rainfall. It has been combined with time trends in extreme value occurrence to improve the potential for predicting and rapidly detecting storms. A methodology and algorithms has been developed for providing a well-calibrated precipitation product that can be used in the early warning systems for elevated risk of floods.
The behavior of angelfish Pterophyllum scalare exposed to low and high temperatures was monitored by video tracking, and information such as the initial speed, changes in speed, and locations of the fish in the tank were analyzed. The water temperature was raised from 26℃ to 36℃ or lowered from 26℃ to 16℃ for 4 h. The control group was maintained at 26℃ for 8 h. The experiment was repeated five times for each group. Machine learning analysis comprising a long short-term memory model was used to train and test the behavioral data (80 s) after pre-processing. Results showed that when the water temperature changed to 36℃ or 16℃, the average speed, changes in speed and fractal dimension value were significantly lower than those in the control group. Machine learning analysis revealed that the accuracy of 80-s video footage data was 87.4%. The machine learning used in this study could distinguish between the optimal temperature group and changing temperature groups with specificity and sensitivity percentages of 86.9% and 87.4%, respectively. Therefore, video tracking technology can be used to effectively analyze fish behavior. In addition, it can be used as an early warning system for fish health in aquariums and fish farms.
적재폐기물에서 발생하는 발효열의 발화요인 분석 자료를 기반으로 발생 원인을 규명하는 모니터링 시스템을 구성하였다. 화재 조기경보 유형별 시나리오의 구성과 신속성을 위해 실시간 런타임 환경을 제공하기 위한 유니버설미들웨어를 활용하였다. 적재폐기물의 적재 높이와 압력, 대표적인 구성폐기물인 목재, 건전지, 플라스틱 폐기물의 건조, 표면의 탄화변화를 동적으로 인지해야 한다. 따라서, 저온발화 화재 가능성 데이터 분석을 위한 IoT 상황인지 플랫폼을 동적으로 구성하여 제시하였다.
Safety and structural integrity of civil structures, like bridges and buildings, can be substantially enhanced by employing appropriate structural health monitoring (SHM) techniques for timely diagnosis of incipient damages. The information gathered from health monitoring of important infrastructure helps in making informed decisions on their maintenance. This ensures smooth, uninterrupted operation of the civil infrastructure and also cuts down the overall maintenance cost. With an early warning system, SHM can protect human life during major structural failures. A real-time online damage localization technique is proposed using only the vibration measurements in this paper. The concept of the 'Degree of Scatter' (DoS) of the vibration measurements is used to generate a spatial profile, and fractal dimension theory is used for damage detection and localization in the proposed two-phase algorithm. Further, it ensures robustness against environmental and operational variability (EoV). The proposed method works only with output-only responses and does not require correlated finite element models. Investigations are carried out to test the presented algorithm, using the synthetic data generated from a simply supported beam, a 25-storey shear building model, and also experimental data obtained from the lab-level experiments on a steel I-beam and a ten-storey framed structure. The investigations suggest that the proposed damage localization algorithm is capable of isolating the influence of the confounding factors associated with EoV while detecting and localizing damage even with noisy measurements.
The agricultural policy of Kim Jong-un's regime inherits the economic reform policy of the Kim Jong-Il period, which expands the autonomy of production and allows the market to dispose of products. The formation of markets represents an important factor in the business environment, as it indicates the establishment of fundamental conditions for management. However, major crops are still mainly managed by the state, and the government implements agricultural policies, such as emphasizing "Juche Farming." This study analyzed the impact of transition economic policies during the Kim Jong-un period on agricultural production using variability. Production variabilities increased for minor grain crops compared to previous years, but those of major grain (rice and maize) and horticultural crops did not change significantly. Even the production quantity of horticultural crops decreased, which is different from previous predicts that the expansion of the North Korean market would increase the consumption power of North Koreans and promote horticultural crop production. This study underscores the imperative for North Korea to develop policies aimed at stabilizing crop yields in the face of production variability. It proposes the establishment of an agricultural early warning system as a feasible solution to enhance agricultural infrastructure and promote inter-Korean cooperation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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