Kim, Mi-Ran;Lee, Yun-Kyung;Ahn, Ji-Young;Kim, In-Hong;Yoo, Jeong-Chil
The Korean Journal of Ecology
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v.28
no.1
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pp.45-53
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2005
Urban stream is an important place supporting urban ecosystem. This study was carried out to clarify the role of Jungrangchun for wintering waterbirds in Seoul. We monitored the fluctuation of waterbirds population using our census data (1997/98 winter) and pervious census data (the Ministry of Environment and National Institute of Environmental Research $1999{\sim}2004$). Wintering behaviours of common teals (Anas crecca) were also observed to understand the habitat use of waterbirds in this area. As a result of this, Jungrangchun was an important place to support $3,004\sim8,237$ wintering birds, mainly dabbling ducks and diving ducks. The population of diving ducks showed high annual fluctuation whilst the population of dabbling ducks regularly used this area every year The maximum number of waterbirds foraged and rested in late January and late February. In daily use, the number of waterbirds increased on afternoon and rapidly increased after sunset. It is assumed that waterbirds used this area not only as a nocturnal feeding site but also daytime feeding site. Thus, this result suggest that Jungrangchun is important for not only the daily use but also the nocturnal use of wintering waterbirds. The number of diving ducks was increased with low temperature and high wind speed. Therefore, this area was also a shelter of diving ducks on chilly and windy day.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.8
no.2
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pp.151-158
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2010
In order to measure the deposition velocity of $I_2$ vapor for radish plants and its translocation factor for their roots, radish plants were exposed to $I_2$ vapor for 80 min. at different growth stages between 29 and 53 d after sowing. The exposure was performed in a transparent chamber during the morning time. Deposition velocities ($ms^{-1}$) were on the whole in the range of $1.0{\times}10^{-4}{\sim}2.0{\times}10^{-4}$ showing an increasing tendency with an increase in the biomass density. The results showed some agreement with existing reports that a higher relative humidity would lead to a higher deposition velocity. The acquired deposition velocities were lower than by factors of several tens than some field measurements probably due to a very low wind speed (about $0.2\;ms^{-1}$) in the chamber. Translocation factors (ratio of the total iodine in the roots at harvest to the total plant deposition), estimated in a more or less conservative way, were $1.3{\times}10^{-3}$ for an exposure at 29 d after sowing and $5.0{\times}10^{-3}$ for an exposure at 53 d after sowing. In using the present experimental data, meteorological conditions and chemical and physical forms of iodine need to be carefully considered.
This study aims to understand the characteristics of spatial distribution of snowfall and to analyze its development mechanism in Honam province in Korea. The areas of snowfall in Honan area can be divided into the seven sub-area by snowfall pattern. In the west coastal area of heavy snowfall and the southwest coastal area of heavy snowfall, snowfall develops over reason of ocean by Siberian High while in the northern inland area of heavy snowfall and the southern inland area of heavy snowfall, it develops when a strong Siberian High affects to inland. Then, much snowfall is by a forced ascending due to topography in Namwon, Imsil and Gwangju of the northwestward of the Noryung and Sobaek mountain ranges while it is weak in Jeonju and Suncheon of the low plains and the southeastward. In the mountainous area of heavy snowfall and the south coastal area of light snowfall, cyclone is also one of causes of snowfall. In the southwest coastal area, snowfall is meager than the southwest coastal area of heavy snowfall because this area is far from the west coast. It is confirmed that the snowfall difference of the coast, inland and mountainous area appears by temperature difference of sea surface and 850hPa temperature, wind speed of Siberian High.
This study predicts the average scores of top 150 PGA golf players on 132 PGA Tour tournaments (2013-2015) using data mining techniques and statistical analysis. This study also aims to predict the Top 10 and Top 25 best players in 4 different playoffs. Linear and nonlinear regression methods were used to predict average scores. Stepwise regression, all best subset, LASSO, ridge regression and principal component regression were used for the linear regression method. Tree, bagging, gradient boosting, neural network, random forests and KNN were used for nonlinear regression method. We found that the average score increases as fairway firmness or green height or average maximum wind speed increases. We also found that the average score decreases as the number of one-putts or scrambling variable or longest driving distance increases. All 11 different models have low prediction error when predicting the average scores of PGA Tournaments in 2015 which is not included in the training set. However, the performances of Bagging and Random Forest models are the best among all models and these two models have the highest prediction accuracy when predicting the Top 10 and Top 25 best players in 4 different playoffs.
Park, Myung Ky;Yoon, Yung Suk;Lee, Hyun Ho;Kim, Ju Hwan
Journal of Korea Water Resources Association
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v.51
no.12
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pp.1217-1227
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2018
This paper aims to evaluate the applicability of dam inflow prediction model using recurrent neural network theory. To achieve this goal, the Artificial Neural Network (ANN) model and the Elman Recurrent Neural Network(RNN) model were applied to hydro-meteorological data sets for the Soyanggang dam and the Chungju dam basin during dam operation period. For the model training, inflow, rainfall, temperature, sunshine duration, wind speed were used as input data and daily inflow of dam for 10 days were used for output data. The verification was carried out through dam inflow prediction between July, 2016 and June, 2018. The results showed that there was no significant difference in prediction performance between ANN model and the Elman RNN model in the Soyanggang dam basin but the prediction results of the Elman RNN model are comparatively superior to those of the ANN model in the Chungju dam basin. Consequently, the Elman RNN prediction performance is expected to be similar to or better than the ANN model. The prediction performance of Elman RNN was notable during the low dam inflow period. The performance of the multiple hidden layer structure of Elman RNN looks more effective in prediction than that of a single hidden layer structure.
When frost occurs, crops are directly damaged. When crops come into contact with low temperatures, tissues freeze, which hardens and destroys the cell membranes or chloroplasts, or dry cells to death. In July 2020, a sudden sub-zero weather and frost hit the Minas Gerais state of Brazil, the world's largest coffee producer, damaging about 30% of local coffee trees. As a result, coffee prices have risen significantly due to the damage, and farmers with severe damage can produce coffee only after three years for crops to recover, which is expected to cause long-term damage. In this paper, we tried to predict frost using frost generation data and weather observation data provided by the Korea Meteorological Administration to prevent severe frost. A model was constructed by reflecting weather factors such as wind speed, temperature, humidity, precipitation, and cloudiness. Using XGB(eXtreme Gradient Boosting), SVM(Support Vector Machine), Random Forest, and MLP(Multi Layer perceptron) models, various hyper parameters were applied as training data to select the best model for each model. Finally, the results were evaluated as accuracy(acc) and CSI(Critical Success Index) in test data. XGB was the best model compared to other models with 90.4% ac and 64.4% CSI, followed by SVM with 89.7% ac and 61.2% CSI. Random Forest and MLP showed similar performance with about 89% ac and about 60% CSI.
With the construction of Seoul National University (SNU), the Mt. Gwanak watershed has undergone some urbanization. As with other campus catchments, data related to the water cycle is extremely limited. Therefore, this study began by collecting hydrological and meteorological data using Atmos-41, a complex meteorological observation instrument. The observation results of Atmos-41 were validated by analyzing the statistical characteristics and confidence intervals based on the monthly variability of data from the Korea Meteorological Administration. Results of the previous research were used to validate the simulated surface runoff and infiltration using the Storm Water Management Model (SWMM). The potential evapotranspiration (PET) simulated by the SWMM was rectified by comparing it to the Atmos-41 observation data. Multiple regression analysis was employed to adjust for the fluctuations in precipitation, relative humidity, and wind speed because the calculated SWMM PET tends to be underestimated during periods of low temperatures. R2 increased from 0.54 to 0.80 when compared to the Atmos-41 PET. The rate of change in the water cycle as a consequence of the SNU's construction resulted in a 15.7% increase in surface runoff, a 14.2% decrease in infiltration rate, and a 1.6% decrease in evaporation.
We installed temporary strong motion seismometers at the ground surface, 1 m, 2 m, and 9 m at an existing seismic station that houses permanent seismometers installed at 20 m and 100 m, to investigate the influence of installation depth on the recorded ambient and anthropogenic noise level and the characteristics of earthquake signals. Analysis of the ambient noise shows that anthropogenic noise dominates where vibration period T < 1 s at the studied site, whereas wind speed appears to be strongly correlated with the noise level at T > 1 s. Frequency-wavenumber analysis of 2D seismometer array suggests that ambient noise in short periods are predominantly body waves, rather than surface waves. The level of ambient noise was low at 9 m and 20 m, but strong amplification of noise level at T < 0.1 s was observed at the shallow seismometers. Both the active-source test result and the recorded earthquake data demonstrated that the signal level is decreased with the increase of depth. Our result also shows that recorded motions at the ground and 1 m are strongly amplified at 20 Hz (T = 0.05 s), likely due to the resonance of the 3 m thick soil layer. This study demonstrates that analysis of ambient and active-source vibration may help find optimal installation depth of strong motion seismometers. We expect that further research considering various noise environments and geological conditions will be helpful in establishing a guideline for optimal installation of strong motion seismometers.
Park, Jae-Jin;Park, Kyung-Ae;Kim, Hee-Young;Lee, Eunil;Byun, Do-Seong;Jeong, Kwang-Yeong
Journal of the Korean earth science society
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v.41
no.5
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pp.469-477
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2020
Salinity is not only an important variable that determines the density of the ocean but also one of the main parameters representing the global water cycle. Ocean salinity observations have been mainly conducted using ships, Argo floats, and buoys. Since the first satellite salinity was launched in 2009, it is also possible to observe sea surface salinity in the global ocean using satellite salinity data. However, the satellite salinity data contain various errors, it is necessary to validate its accuracy before applying it as research data. In this study, the salinity accuracy between the Soil Moisture Active Passive (SMAP) satellite salinity data and the in-situ salinity data provided by the Ieodo ocean research station was evaluated, and the error characteristics were analyzed from April 2015 to August 2020. As a result, a total of 314 match-up points were produced, and the root mean square error (RMSE) and mean bias of salinity were 1.79 and 0.91 psu, respectively. Overall, the satellite salinity was overestimated compare to the in-situ salinity. Satellite salinity is dependent on various marine environmental factors such as season, sea surface temperature (SST), and wind speed. In summer, the difference between the satellite salinity and the in-situ salinity was less than 0.18 psu. This means that the accuracy of satellite salinity increases at high SST rather than at low SST. This accuracy was affected by the sensitivity of the sensor. Likewise, the error was reduced at wind speeds greater than 5 m s-1. This study suggests that satellite-derived salinity data should be used in coastal areas for limited use by checking if they are suitable for specific research purposes.
Kim, Hyung-Jeek;Kim, Dong-Seon;Hyeong, Ki-Seong;Kim, Kyeong-Hong;Son, Ju-Won;Hwang, Sang-Chu;Chi, Sang-Bum;Kim, Ki-Hyun;Khim, Boo-Keun
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.13
no.3
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pp.200-209
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2008
Particle fluxes were measured with a time-series sediment trap from July 2003 to June 2005 at the St. KOMO(KOMO; Korea Deep-Sea Environmental Study Long-Term Monitoring Station, $10^{\circ}30'N,\;131^{\circ}20'W$) in the northeastern Pacific. Total mass fluxes at a depth of 4,960 m showed distinct seasonal variations with high values in the winter(December-February) and spring(March-May) and low values in the summer(June-August) and fall(September-November). Biogenic origin fluxes also displayed distinct seasonal variations similar to total mass fluxes. Particularly, calcium carbonate fluxes in winter and spring were more than two times greater than those in summer and fall. The prominent seasonal variations of total mass and biogenic fluxes were closely related with the seasonal changes of primary production in the surface waters; in winter and spring, primary production increased due to the enhanced supply of nutrients below the surface mixed layer by strong wind and less stratification, whereas it decreased as a result of the less supply of nutrient by reduced wind speed and strong stratification in summer and fall. The seasonal variations of total mass and biogenic fluxes in this study were higher than the differences of total mass and biogenic fluxes caused by the environmental changes such as El $Ni\tilde{n}o$ and La $Ni\tilde{n}a$ events in the previous studies. In order to understand the effects of El $Ni\tilde{n}o$ and La $Ni\tilde{n}a$ on the particle flux, therefore, the seasonal variation of particle flux in the northeastern equatorial Pacific needs to be well defined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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