Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.56
no.4
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pp.322-339
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2020
Temporal and spatial fluctuations of surface water temperature in Yeosu Bay for the period from 2010 to 2011 were studied using the data from temperature monitoring buoys deployed at 32 stations in the south coast of Korea. Temperatures in the northern part of the bay are higher in summer and lower in winter than in the southern part of the bay. The lowest and highest temperature of the annual mean are found at the eastern coast of POSCO and at the west of Dae Island, respectively. Cold water masses appear at estuarine area when the discharge of Sumjin river is affluent. Amplitude of temperature fluctuation whose period is less than semi-diurnal is largest at Hadong coast and around Dae Island. Spectral analysis of surface water temperature shows a significant peak at a periodic fluctuation of 0.5 to 24 days and about 15-day period of predominant fluctuation is most frequent in Yeosu Bay. From the cross-correlation analysis of temperature fluctuations, Yeosu Bay can be classified into six areas; the south area affected by South Sea of Korea, the mixed area in the center of the bay, the estuarine area affected by river discharge at the north of the bay, the hot waste water area near Hadong coast, the area around Dae Island and the area near Noryang Channel affected by the water in Jinju Bay, respectively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1260-1264
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2009
Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.
Kim, Min-Kwan;Park, Chung-Hyun;Park, YongKeun;Cho, Yong-Hoon
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.403.1-403.1
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2014
In conventional far-field microscopy, two objects separated closer than approximately half of an emission wavelength cannot be resolved, because of the fundamental limitation known as Abbe's diffraction limit. During the last decade, several super-resolution methods have been developed to overcome the diffraction limit in optical imaging. Among them, super-resolution optical fluctuation imaging (SOFI) developed by Dertinger et al [1], employs the statistical analysis of temporal fluorescence fluctuations induced by blinking phenomena in fluorophores. SOFI is a simple and versatile method for super-resolution imaging. However, due to the uncontrollable blinking of fluorophores, there are some limitations to using SOFI for several applications, including the limitations of available blinking fluorophores for SOFI, a requirement of using a high-speed camera, and a low signal-to-noise ratio. To solve these limitations, we present a new approach combining SOFI with speckle pattern illumination to create illumination-induced optical fluctuation instead of blinking fluctuation of fluorophore.. This technique effectively overcome the limitations of the conventional SOFI since illumination-induced optical fluctuation is possible to control unlike blinking phenomena of fluorophore. And we present the sub-diffraction resolution image using SOFI with speckle illumination.
Introduction: Detrended fluctuation analysis (DFA) is used as a way of studying nonlinearity of EEG. In this study, DFA is applied on sleep EEG of normal subjects to look into its nonlinearity in terms of EEG channels and sleep stages. Method: Twelve healthy young subjects (age:$23.8{\pm}2.5$ years old, male:female=7:5) have undergone nocturnal polysomnography (nPSG). EEG from nPSG was classified in terms of its channels and sleep stages and was analyzed by DFA. Scaling exponents (SEs) yielded by DFA were compared using linear mixed model analysis. Results: Scaling exponents (SEs) of sleep EEG were distributed around 1 showing long term temporal correlation and self-similarity. SE of C3 channel was bigger than that of O1 channel. As sleep stage progressed from stage 1 to slow wave sleep, SE increased accordingly. SE of stage REM sleep did not show significant difference when compared with that of stage 1 sleep. Conclusion: SEs of Normal sleep EEG showed nonlinear characteristic with scale-free fluctuation, long-range temporal correlation, self-similarity and self-organized criticality. SE from DFA differentiated sleep stages and EEG channels. It can be a useful tool in the research with sleep EEG.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.3
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pp.263-268
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2012
It is important to know the mechanism of cell membrane fluctuation because it can be readout for the nanomechanical interaction between cytoskeleton and plasma membrane. Traditional techniques, however, have drawbacks such as probe contact with the cell surface, complicate analysis, and limit spatial and temporal resolution. In this study, we developed a new system for non-contact measurement of nano-scale localized-cell surface dynamics using modified-scanning ion-conductance microscopy. With 2 nm resolution, we determined that endothelial cells have local membrane fluctuations of ~20 nm, actin depolymerization causes increase in fluctuation amplitude, and ATP depletion abolishes all membrane fluctuations.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.21
no.4
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pp.315-326
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2015
Temporal and spatial variations of surface water temperature in Jinju Bay for the period of 2010~2011 were studied using the data from temperature monitoring buoys deployed at 17 stations in the south coast of Korea. Water temperature shows the maximum late in January and the minimum early in August. Seasonal variation of water temperatures at the north part of the bay is smaller than the middle and the south. In summer, the lowest and the highest of maximum water temperature are distributed around Jijok Channel which is located at the south of the bay. The fluctuations of water temperatures at Noryang and Daebang Channel are smaller than others because of vertical mixing caused by passage of strong tidal currents. Wind and strong currents affect on the stratification of the surface water layer near Daebang Channel. High temperatures come in frequently around the north area when eastward constant flows appear at neap tide as blowing westerly in the springtime at Noryang Channel. Spectral analyses of temperature records show significant peaks at 7~20 day periods at Noryang Channel, 7~20 day and semidiurnal at the west coast of Changsun Island and Jijok Channel and 7~20 day and diurnal at the middle of the bay. Temperature fluctuation at Noryang Channel shows high coherence and has leading phase with those at other stations in the bay. However, the phase of temperature fluctuation at Noryang Channel falls behind that at Daebang Channel. Daebang Channel has an influence on the temperature fluctuation only at the west and middle part of the bay. Cross-correlation analyses for the temperature fluctuation show that Jinju Bay could be classified into six areas; Noryang Channel, the area of convergence and divergence at the north, Daebang Channel, the west coast of Changsun Island, the mixing area at the middle of the bay and the south inside of the bay, respectively.
In order to determine the temporal and spatial variations of nutrient profiles in the shallow pore water columns (upper 30 cm depth) of intertidal sandflats, we measured the salinity and nutrient concentrations in pore water and seawater at various coastal environments along the southern coast of Korea. In the intertidal zone, salinity and nutrient concentrations in pore water showed marked vertical changes with depth, owing to the active exchange between the pore water and overlying seawater, while they are temporally more stable and vertically constant in the sublittoral zone. In some cases, the advective flow of fresh groundwater caused strong vertical gradients of salinity and nutrients in the upper 10 cm depth of surface sediments, indicating the active mixing of the fresher groundwater with overlying seawater. Such upper pore water column profiles clearly signified the temporal fluctuation of lower-salinity and higher-Si seawater intrusion into pore water in an intertidal sandflat near the mouth of an estuary. We also observed a semimonthly fluctuation of pore water nutrients due to spring-neap tide associated recirculation of seawater through the upper sediments. Our study shows that the exchange of water and nutrients between shallow pore water and overlying seawater is most active in the upper 20 cm layer of intertidal sandflats, due to physical forces such as tides, wave set-up, and density-thermal gradient.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.23
no.6
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pp.770-777
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1999
In this study a phase diagram has been used to investigate the unsteadiness of two-dimensional lid-driven closed flows within a square cavity for twelve Reynolds numbers; $7.5{\times}10^3,\; 8{\times}10^3,\; 8.5{\times}10^3,\; 9{\times}10^3,\; 9.5{\times}10^3,\; 10^4,\;1.5{\times}10^4,\;2{\times}10^4,\; 3{\times}10^4,\; 7.5{\times}10^4$ and $10^5$. The results indicate that the first critical Reynolds number at which the flow unsteadiness of sinusoidal fluctuation appears from the temporal variation of total kinetic energy curves is assumed of sinusoidal fluctuation appears form the temporal variation of total kinetic energy curves is assumed to be in the neigh-bourhood of $Re=8.5{\times}10^3$ The second critical Reynolds number where the periodic amplitude and frequency collapse to random disturbance being existed around $Re=1.5{\times}10^4$ The exponentially decreasing vortices formed at the lower two corners are found commonly at the time-mean flow pattern of $Re=3{\times}10^4$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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