In recent years satellite data have been increasingly used for the analysis of floodprone areas. This study was carried out to demonstrate the usefulness of repetitive satellite imagery in monitoring flood levels of the Pyungchang watershed. Runoff characteristics parameters were analyzed by Soil Conservation Service(SCS) Runoff Curve Number(RCN) based on Landsat imagery and Digital Terrain Model data. The RCN average within the watershed was calculated from RCN estimates for all the pixels(picture elements) and adjusted by antecedent precipitation conditions. The direct runoff hydrograph was derived from the unit hydrograph using SCS dimensionless unit hydrograph and effective rainfalls estimated by the SCS method. In comparsion of the direct runoff hydrograph with the measured rating curve their peak times differ by one hour and peak discharges differ by 5.9 percents of the discharge from each other. It was shown that repetitive satellite image could be very useful in timely estimating watershed runoffs and evaluating ever-changing surface conditions of a river basin.
The characteristics of neighborhood correlation images for change detection were explored at different spatial resolution scales. Bi-temporal QuickBird datasets of Las Vegas, NV were used for the high spatial resolution image analysis, while bi-temporal Landsat $TM/ETM^{+}$ datasets of Suwon, South Korea were used for the mid spatial resolution analysis. The neighborhood correlation images consisting of three variables (correlation, slope, and intercept) were evaluated and compared between the two scales for change detection. The neighborhood correlation images created using the Landsat datasets resulted in somewhat different patterns from those using the QuickBird high spatial resolution imagery due to several reasons such as the impact of mixed pixels. Then, automated binary change detection was also performed using the single and multiple neighborhood correlation image variables for both spatial resolution image scales.
GaN-based sensors have been widely investigated thanks to its potential in detecting the presence of hydrogen. In this study, we fabricated hydrogen gas sensors with AlGaN/GaN heterojunction and investigated how the sensing performance to be affected by SiN surface passivation. The gas sensor employed a high electron mobility transistors (HEMTs) with 30 nm platinum catalyst as a gate to detect the hydrogen presence. SiN layer was deposited by inductively-coupled chemical vapor deposition as post-passivation. The sensors with SiN passivation exhibited hydrogen sensing characteristics with various gas flow rates and concentrations of hydrogen in inert background gas at $200^{\circ}C$ similar to the ones without passivation. Aside from quick response time for both sensors, there are differences in sensitivity and recovery time because of the existence of the passivation layer. The results also confirmed the dependence of sensing performance on gas flow rate and gas concentration.
Bacterial biofilm is a community of bacteria that are embedded and structured in a self-secreted extracellular matrix. An important clinical-related characteristic of bacterial biofilms is that they are much more resistant to antimicrobial agents than the planktonic cells (up to 1,000 times), which is one of the main causes of antibiotic resistance in clinics. Therefore, infections caused by biofilms are notoriously difficult to eradicate, such as lung infection caused by Pseudomonas aeruginosa in cystic fibrosis patients. Understanding the resistance mechanisms of biofilms will provide direct insights into how we overcome such resistance. In this review, we summarize the characteristics of biofilms and chronic infections associated with bacterial biofilms. We examine the current understanding and research progress on the major mechanisms of antibiotic resistance in biofilms, including quorum sensing. We also discuss the potential strategies that may overcome biofilm-related antibiotic resistance, focusing on targeting biofilm EPSs, blocking quorum sensing signaling, and using recombinant phages.
The dynamic characteristics of a load-sensing hydraulic servo system are complex and highly unstable. Another property of the system is that the setting value of pump compensator is closely related to energy efficiency as well as control performance of the system. This necessitates the development of an effective control algorithm which guarantees good control performance, stability and energy efficiency. This paper considers a suboptimal PID control for the velocity control problem of the load-sensing hydraulic servo system. The results of simulations studies and experiments show that the proposed suboptimal controller can produce much better control performance than nonoptimal controllers and give effective energy efficiency.
대부분의 대규모 지진은 기존의 활성단층이 재활하여 발생하므로, 이러한 활성단층의 위치와 특성을 파악하는 것은 지진재해 연구와 지진방재 측면에서 매우 중요하다. 최근에는 활성단층 조사에서 지표지질조사에 앞서 실시하는 선형구조 분석에 다양한 원격탐사 기술이 유용하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원격탐사 기술 중 이러한 활성단층 조사에 널리 활용되는 위성원격탐사, 항공원격탐사, 그리고 InSAR, LiDAR 기법의 간단한 원리와 적용사례를 소개하고자 한다. 또한, GIS를 활용하여 단층활동에 의해 형성된 경사급변점과 주향이동단층의 수평변위를 분석한 사례를 소개하고자 한다. 토의에서는 항공사진을 활용하여 DEM을 구축할 때 발생할 수 있는 문제점들과 해결방안, 항공 LiDAR 기반 DEM의 문제점을 극복하여 개발한 새로운 기법인 RRIM에 대해 논의하고자 한다. 활성단층 조사에서 어떤 원격탐사 기술이 활용되는지 이해하고 각 원격탐사기법의 장단점과 한계점을 이해하여 상황에 따라 적절한 방법을 활용하는 것은 효율적인 활성단층조사를 위해 중요하다.
We investigated the NO gas sensing characteristics of ZnO-carbon nanotube (ZnO-CNT) layered composites fabricated by coaxial coating of single-walled CNTs with a thin layer of 1 wt% Al-doped ZnO using rf magnetron sputtering deposition. Morphological studies clearly revealed that the ZnO appeared to form beadshaped crystalline nanoparticles with an average diameter as small as 30 nm, attaching to the surface of the nanotubes. It was found that the NO gas sensing properties of the ZnO-CNT layered composites were dramatically improved over Al-doped ZnO thin films. It is reasoned from these observations that an increase in the surface-to-volume ratio associated with the numerous ZnO “nanobeads” on the surface of the CNTs results in the enhancement of the NO gas sensing properties. The ZnO-CNT layered composite sensors exhibited a maximum sensitivity of 13.7 to 2 ppm NO gas at a temperature of 200${^{\circ}C}$ and a low NO gas detection limit of 0.2 ppm in dry air.
We investigated the effects of Co doping on the NO gas sensing characteristics of ZnO-carbon nanotube (ZnO-CNT) layered composites fabricated by coaxial coating of single-walled CNTs with ZnO using pulsed laser deposition. Structural examinations clearly confirmed a distinct nanostructure of the CNTs coated with ZnO nanoparticles of an average diameter as small as 10 nm and showed little influence of doping 1 at.% Co into ZnO on the morphology of the ZnO-CNT composites. It was found from the gas sensing measurements that 1 at.% Co doping into ZnO gave rise to a significant improvement in the response of the ZnO-CNT composite sensor to NO gas exposure. In particular, the Co-doped ZnO-CNT composite sensor shows a highly sensitive and fast response to NO gas at relatively low temperatures and even at low NO concentrations. The observed significant improvement of the NO gas sensing properties is attributed to an increase in the specific surface area and the role as a catalyst of the doped Co elements. These results suggest that Co-doped ZnOCNT composites are suitable for use as practical high-performance NO gas sensors.
The reliability and reproducibility of gas sensors are very important for real applications. The influence of nanofiber length and sensing film thickness on the reliability and response of gas sensing characteristics was investigated. For this, the length of $SnO_2$ nanofibers was controlled by tuning ultrasonic treatment and the different thicknesses of sensing films were prepared by manipulating the amount of slurry deposition. The sensor prepared from long nanofibers (length: ${\sim}3.6{\mu}m$) showed the significant fluctuation of gas sensing characteristics when the film becomes thinner than $18{\mu}m$, while that prepared from short nanofibers (length: ${\sim}0.9{\mu}m$) showed reproducible sensor response and resistance regardless of film thickness. Moreover, the shortening of nanofibers enhanced the gas response ~2 times, which can be explained by the increase of chemiresistive fiber-to-fiber contacts. The reproducibility, gas response, and selectivity of $SnO_2$ nanofiber gas sensor could be controlled by tuning nanofiber length, film thickness, and catalyst loading.
Simultaneous observations of MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) onboard the Aqua and Terra satellites and weather station at ground near the Inchon International Airport (37.2-37.7 N, 125.7-127.2 E) during the period from December 2002 to September 2004 have been utilized in order to analyze the characteristics of satellite-observed infrared (IR) and visible data under fog and clear-sky conditions, respectively. The differences $(T_{3.7-11})$ in brightness temperature between $3.75{\mu}m\;and\;11.0{\mu}m$ were used as threshold values for remote-sensing fog (or low clouds) from satellite during day and night. The $T_{3.7-11}$ value during daytime was greater by about 21 K when it was foggy than that when it was clear, but during nighttime fog it was less by 1.5 K than during nighttime clear-sky. The value was changed due to different values of emission of fog particles at the wavelength. Since the near-IR channel at $3.7{\mu}m$ was affected by solar and IR radiations in the daytime, both IR and visible channels (or reflectance) have been used to detect fog. The reflectance during fog was higher by 0.05-0.6 than that during clear-sky, and varied seasonally. In this study, the threshold values included uncertainties when clouds existed above a layer of fog.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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