Optical diffuse reflectance sensing has potential for rapid and reliable on-site estimation of soil properties. For good results, proper calibration to measured soil properties is required. One issue is whether it is necessary to develop calibrations using samples from the specific area or areas (e.g., field, soil series) in which the sensor will be applied, or whether a general "factory" calibration is sufficient. A further question is if specific calibration is required, how many sample points are needed. In this study, these issues were addressed using data from 42 paddy fields representing 14 distinct soil series accounting for 74% of the total Korean paddy field area. Partial least squares (PLS) regression was used to develop calibrations between soil properties and reflectance spectra. Model evaluation was based on coefficient of determination ($R^2$) root mean square error of prediction (RMSEP), and RPD, the ratio of standard deviation to RMSEP. When sample data from a soil series were included in the calibration stage (full information calibration), RPD values of prediction models were increased by 0.03 to 3.32, compared with results from calibration models not including data from the test soil series (calibration without site-specific information). Higher $R^2$ values were also obtained in most cases. Including some samples from the test soil series (hybrid calibration) generally increased RPD rapidly up to a certain number of sample points. A large portion of the potential improvement could be obtained by adding about 8 to 22 points, depending on the soil properties to be estimated, where the numbers were 10 to 18 for pH, 18-22 for EC, and 8 to 22 for total C. These results provide guidance on sampling and calibration requirements for NIR soil property estimation.
A standard form of six stylized human intrusion scenarios for a near-surface disposal facility (e.g. the planned Korean repository, Gyeongju Phase II) is proposed through re-categorization of totally thirty-one past cases reported in public literature. A reference assessment framework for inadvertent human intrusion is newly developed using GENII Version 2 conforming to the ICRP Publication 60 and thereafter. Calculated dose from the assessment framework is verified by comparing with hand calculation results for simplified model equations independently derived. Results from GENII Version 2 and 1.485 show inevitable differences, which is mainly attributed to the difference in the external dose assessment model. If intake dose coefficients in GENII Version 1.485 are modified, the difference can be reduced but still exist to an extent. Through deterministic and probabilistic sensitivity analysis, most affecting four parameters are derived and uncertainties of the parameters are quantified. It is expected that the reference assessment framework together with representative stylized scenarios can be used to do a human intrusion impact assessment for a specific repository using site-specific information. Especially, the past practice of human intrusion impact assessment using GENII Version 1.485 with or without modification may be replaced with the new assessment framework developed in this study.
종래에는 해양 및 해안 구조물에 작용하는 주된 외력요소인 파도는 안전성의 측면에 중점하여 다뤄져왔다. 최근 해양 에너지의 개발 및 해양 레저스포츠 등의 다변화된 해양 활동의 수요 증가에 대응하기 위해 특정 해역의 파도의 특징을 정의하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 파도의 특징은 장소에 따라 특수하지만, 선행 연구들에서 제안된 활용가능한 스펙트럼 모델은 제한적이다.
생물심리학적 관점에서,학습은 우리가 환경으로부터 얻은 정보를 뇌내 신경세표의 회로망으로 전이시키는 과정이라 할 수 있다. 학습과 기억의 생물할적 실체를 찾고자 하는 연구들에는,기억 또는 정보의 저장이 신경계내 시냅스수정의 방식으로 이루어진다는 가정하에,특정 유형의 학습과 관련된 신경회로를 규명하고 신경가소성의 기초를 밝히려는 노력들이 있었다.이와는 달리 신경계내 뉴련들로 연결된 복잡한 신경망의 형태들이 특정정보를 표상한다고 보고,학습과 기억에 관련된 신경구조물들의 상호작용 기초를 분석 하려는 노력들이 있었다.본 연구는,전자의 입장에서,학습과 기억에 필수적인 엔그램의 부위를 찾기 위하여 사용된느 연구방법과 주요 실험동물 모델체계들의 특성,그리고 이러한 모델체계들을 사용한 연구결과들을 개관하였다.즉,본 논고는 실험동물 모델체계를 사용하여 학습과 기억에 필수적으로 관여하는 기억흔적회로를 찾아내고,그 신경회로내에서 학습과 기억에 결정적인 신경의 가소적 변화가 일어나는 부위를 규명하며,학습과정중에 신경수준에서 일어나는 시냅스의 수정에 대한 신경생리적,생화학적 기제를 밝히고자 한 연구들을 개관하였다.
Risk based pollution level of Pb and Cd in metal contaminated soils depending on physicochemical properties of soil in a target site was assessed using biotic ligand model. Heavy metal activity in soil solution defined as exposure activity (EA) was assumed to be toxic to Vibrio fischeri and soil organisms. Predicted effective activity (PEA) determined by biotic ligand model was compared to EA value to calculate risk quotient. Field contaminated soils (n = 10) were collected from a formes area and their risk based pollution levels were assessed in the present study using the calculated risk quotient. Concentrations of Pb determined by aqua regia were 295, 258, and 268 mg/kg in B, H and J points and concentrations of Cd were 4.73 and 6.36 mg/kg in G and I points, respectively. These points exceeded the current soil conservation standards. However, risk based pollution levels of the ten points were not able to be calculated because concentrations of Pb and Cd in soil solution were smaller than detection limits or one (i.e., non toxic). It was because heavy metal activity in soil solution was dominant toxicological form to organisms, not a total heavy metal concentration in soil. In addition, heavy metal toxicity was decreased by competition effect of major cations and formation of complex with dissolved organic carbon in soil solution. Therefore, it is essential to consider site-specific factors affecting bioavailability and toxicity for estimating reliable risk of Pb and Cd.
일출 이후부터 일몰 전까지 매시 간격으로 태양 일사로 인한 지표부근 기온상승 효과와 풍속이 미치는 영향을 추정하고자, 동향사면과 서향사면 간 대표 기상관측지점에 대하여 매시 일사량 편차에 따른 관측기온의 편차(기온변화량)을 풍속별로 구분하여 도출하였다. 일사편차 1 MJ/㎡ 당 기온변화량으로 일사효과를 표현하여 풍속과의 경험식을 구하고, 이것을 토대로 2018년 1월부터 2018년 12월까지 농산촌의 복잡지형에 위치한 기상관측지점 25곳에 대해 주간(06:00~19:00) 매시 기온을 추정한 후 검증하였다. 그 결과 추정값과 관측값의 평균 ME는 -0.98~0.67℃, 평균 RMSE는 0.95~2.04℃ 나타났다. 오후 3시 기준의 한낮기온은 선행연구에서 제시한 기존 모형과 추정신뢰도를 대조하였는데, 기존 모형의 추정오차(ME -0.91℃, RMSE 1.47℃)를 ME -0.45℃, RMSE 1.22℃까지 개선시킬 수 있었다.
Background: Most of the biomass equations were developed using sample trees collected mainly from pan-tropical and tropical regions that may over- or underestimate biomass. Site-specific models would improve the accuracy of the biomass estimates and enhance the country's measurement, reporting, and verification activities. The aim of the study is to develop site-specific biomass estimation models and validate and evaluate the existing generic models developed for pan-tropical forest and newly developed allometric models. Total of 140 trees was harvested from each diameter class biomass model development. Data was analyzed using SAS procedures. All relevant statistical tests (normality, multicollinearity, and heteroscedasticity) were performed. Data was transformed to logarithmic functions and multiple linear regression techniques were used to develop model to estimate aboveground biomass (AGB). The root mean square error (RMSE) was used for measuring model bias, precision, and accuracy. The coefficient of determination (R2 and adjusted [adj]-R2), the Akaike Information Criterion (AIC) and the Schwarz Bayesian information Criterion was employed to select most appropriate models. Results: For the general total AGB models, adj-R2 ranged from 0.71 to 0.85, and model 9 with diameter at stump height at 10 cm (DSH10), ρ and crown width (CW) as predictor variables, performed best according to RMSE and AIC. For the merchantable stem models, adj-R2 varied from 0.73 to 0.82, and model 8) with combination of ρ, diameter at breast height and height (H), CW and DSH10 as predictor variables, was best in terms of RMSE and AIC. The results showed that a best-fit model for above-ground biomass of tree components was developed. AGBStem = exp {-1.8296 + 0.4814 natural logarithm (Ln) (ρD2H) + 0.1751 Ln (CW) + 0.4059 Ln (DSH30)} AGBBranch = exp {-131.6 + 15.0013 Ln (ρD2H) + 13.176 Ln (CW) + 21.8506 Ln (DSH30)} AGBFoliage = exp {-0.9496 + 0.5282 Ln (DSH30) + 2.3492 Ln (ρ) + 0.4286 Ln (CW)} AGBTotal = exp {-1.8245 + 1.4358 Ln (DSH30) + 1.9921 Ln (ρ) + 0.6154 Ln (CW)} Conclusions: The results demonstrated that the development of local models derived from an appropriate sample of representative species can greatly improve the estimation of total AGB.
A macro spreadsheet model, WEANES (Wet Pond Annual Efficiency Simulation Model), has been developed to predict the long-term or annual removal efficiencies of wet retention/detention basins. The model uses historical, site-specific, multi-year, rainfall data, usually available from a nearby National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) climatological station to estimate basin efficiencies which are calculated based on annual mass loads. Other required input parameters are: 1) watershed parameters; drainage area, pervious curve number, directly connected impervious area, and ti me of concentration, 2) pond parameters; control and overflow elevations, pond side slopes, surface areas at control elevation and pond bottom; 3) outlet structure parameters; 4) pollutant event mean concentrations; and 5) pond loss rate which is defined as the net loss due to evaporation, infiltration and water reuse. The model offers default options for parameters such as pollutant event mean concentrations and pond loss rate. The model can serve as a design, planning, and permitting tool for consulting engineers, planners and government regulators.
DO concentration in the aquatic system is important for the water quality management perspective. Water quality model uses available reaeration coefficient (K2) estimation equations in calculating DO, however, they might include inevitable uncertainty that the model output can be less reliable. In this study, the calibrated QUAL2E model for the Passaic River in New Jersey, U.S., was used to examine the effect of K2 estimation equation on the output DO concentration of the river. The model was run with six commonly used equations separately with all the other conditions remained same. The result showed that the output DO concentration profiles varied widely with different equations, and maximum difference was 4.96 mg/L for the same location which is unacceptably large. It implies that the development of reliable equation is required for proper water quality management. The unreliable model output can lead to a wrong decision in water quality management such as unnecessarily high or too low treatment of wastewater, which will cause serious effect on the community economically and socially in either case. Generating more reliable model output with slight investment to develop a site specific K$_2$ equation can improve the decision making process significantly and is highly recommended.
한국원자력연구원의 연구지역에서 고준위방사성폐기물처분을 위한 부지특성평가 기술 구축을 위해 지질특성조사가 1997년부터 지표기반 조사, 시추공 조사를 포함하여 수행되었다. 2006년에는 지하처분연구터널 (KURT, KAERI Underground Research Tunnel)을 준공하여 연구지역에 대한 심부지질환경 규명을 위해 노력하고 있다. 본 연구는 한국원자력연구원내 건설된 지하처분연구시설 주변 지역을 연구대상 지역으로 하여 지질모델에 대한 수리지질모델의 통합 구축을 목적으로 한다. 본 연구를 위해 연구지역에서 굴착된 9개의 시추공에 대한 현장 수리시험 자료를 이용하였으며, 지질모델에서 도출한 풍화대, 상부저경사단열대, 심부 영역에 존재하는 결정론적 단열대에 대한 수라지질특성을 분석하였다. 본 연구 결과 제시된 수리지질모델은 향후 지하수 유동모델링에 이용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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