Though it was difficult of globally monitor latent heat flux aver the ocean for many years, the situation is rapidly changing by the use of satellite data. Since a bulk formula is used to estimate turbulent heat flux using satellite data, we need wind speed, sea surface temperature and specific humidity data. However, it is not easy to accurately estimate specific humidity using satellite data. Now several algorithms for estimating specific humidity have been proposed and applied to construct latent heat flux data sets. Latent heat flux data sets derived from satellite data such as J-OFURO, HOAPS and GSSTF are available at present. Since the algorithm and used satellite data are not the same between them. the characteristics of each data set may be different. Therefore, it is important to clarify the difference between each data set and investigate the cause of the difference in latent heat flux estimates. In this paper we summarize the present state of the art with regard to the turbulent heat flux estimation by using satellite data. Also we present the comparison results of latent heat flux fields including not only satellite-derived flux fields but also analysis fields.
In this study, the recovery rates of the dissolution method for radioactivity analysis of expandable polystyrene (EPS) with a liquid scintillation counter (LSC) using tetrahydrofuran (THF), toluene, and acetone as solvents were estimated. The detection efficiency calibration curve for each solvent was derived. Two methods-the volumetric ratio method and the quenching agent method-were used to prepare quench source sets, and calibration curves were derived by linking the data from the two quench source sets. The R2 value of the calibration curve for THF was found to be 0.984. The relationship between the mass of dissolved EPS and the quench level was estimated: the quench level increased as the mass of dissolved EPS increased. Premix and postmix dissolution methods were tested. The recovery rates using THF with the premix method were 84.9 ± 0.9% and 96.5 ± 1.5% for 3H and 14C, respectively. Furthermore, the stability of the recovery rate over time when using THF was evaluated. The dissolution method with the premixed solution exhibited a more stable recovery rate over time. The dissolution methods were found to be applicable for analysis using LSC, and THF was found to be the most suitable solvent for the proposed method.
Watershed boundaries and flow paths within the watershed are the most important factors required in watershed analysis. Most often the derivation of watershed boundaries and stream network and flow paths is based on topographical maps but spatial variation of flow direction is not clearly understandable using this method. Water resources projects currently use 1: 50, 000-scale ground survey or aerial photography-based topographical maps to derive watershed boundary and stream network. In basins, where these maps are not available or not accessible it creates a real barrier to watershed geo-spatial analysis. Such situations require the use of global datasets, like GTOPO30. Global data sets like ETOPO5, GTOPO30 are the only data sets, which can be used to derive basin boundaries and stream network and other terrain variations like slope aspects and flow direction and flow accumulation of the watershed in the absence of topographic maps. Approximately 1-km grid-based GTOPO 30 data sets can derive better outputs for larger basins, but they fail in flat areas like the Karkheh basin in Iran and the Amudarya in Uzbekistan. A new window in geo-spatial hydrology has opened after the launching of the space-borne satellite stereo pair of the Terra ASTER sensor. ASTER data sets are available at very low cost for most areas of the world and global coverage is expected within the next four years. The DEM generated from ASTER data has a reasonably good accuracy, which can be used effectively for hydrology application, even in small basins. This paper demonstrates the use of stereo pairs in the generation of ASTER DEMs, the application of ASTER DEM for watershed boundary delineation, sub-watershed delineation and explores the possibility of understanding the drainage flow paths in irrigation command areas. All the ASTER derived products were compared with GTOPO and 1:50,000-based topographic map products and this comparison showed that ASTER stereo pairs can derive very good data sets for all the basins with good spatial variation, which are equal in quality to 1:50,000 scale maps-based products.
Quantitative habitat model is established with species occurrence and spatial abundance data, which were usually acquired by professional field ecologists and citizen scientists. The importance of citizen science data is increasing, but the quality of these data needs to be evaluated. This study aims to identify and compare both expert-based data and citizen science data based on the performance power of quantitative models derived from both data sets. A Maximum Entropy (MaxENT) model was developed using eight environmental variables, including climate, topography, landcover and distance to forest edge. The AUC values derived from the MaxENT model were 0.842 and 0.809, respectively, indicating a high level of explanatory power. All environmental variables has similar values for both data sets, except for the distance to forest edge and rice paddy, which was relatively higher for expert-based survey data than that of the citizen science data as the distances increased. This result suggests that habitat model derived from expert-based survey data shows more ecological niche including wider ranges from forest edges and isolated habitat patches of rice paddy. This is presumably because citizen scientists focuses on direct observation methods, whereas professional field surveys investigate a wider variety of methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.4
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pp.138-147
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1993
It is known that the performance of a fuzzy controller is related with fuzzification method, inference rules, defuzzification method, and linguistic variables. Among these, generally, the linguistic variables and control rules are transfered to control engineers from an expert or experts of the controlled system and other parts are designed by control engineers. However, there may be some missed infirmations or uncertainties in the transfered data. The purpose of the paper is to propose an algorithm to tune the membership functions of initially given fuzzy sets To do so, a simple shape of the membership fuction is assumed for the fuzzy sets, and the relations between the shapes of the fuzzy sets and the performance of the control system is derived. According to the relations, the shape of the membership functions are modified during operation of the whole system. The proposed algorithm will be applied to two emample plants, type 1 and type 0 systems.
This paper describes an hp-angular adaptivity algorithm in the discrete ordinates method for Boltzmann transport applications with strong angular effects. This adaptivity uses discontinuous finite element quadrature sets with different degrees, which updates both angular mesh and the degree of the underlying discontinuous finite element basis functions, allowing different angular local refinement to be applied in space. The regular and goal-based error metrics are considered in this algorithm to locate some regions to be refined. A mapping algorithm derived by moment conservation is developed to pass the angular solution between spatial regions with different quadrature sets. The proposed method is applied to some test problems that demonstrate the ability of this hp-angular adaptivity to resolve complex fluxes with relatively few angular unknowns. Results illustrate that a reduction to approximately 1/50 in quadrature ordinates for a given accuracy compared with uniform angular discretization. This method therefore offers a highly efficient angular adaptivity for investigating difficult particle transport problems.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.38
no.4
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pp.276-284
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2012
Classification algorithms generally assume that the data is complete. However, missing values are common in real data sets due to various reasons. In this paper, we propose to use locally linear reconstruction (LLR) for missing value imputation to improve the classification performance when missing values exist. We first investigate how much missing values degenerate the classification performance with regard to various missing ratios. Then, we compare the proposed missing value imputation (LLR) with three well-known single imputation methods over three different classifiers using eight data sets. The experimental results showed that (1) any imputation methods, although some of them are very simple, helped to improve the classification accuracy; (2) among the imputation methods, the proposed LLR imputation was the most effective over all missing ratios, and (3) when the missing ratio is relatively high, LLR was outstanding and its classification accuracy was as high as the classification accuracy derived from the compete data set.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.12
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pp.1056-1060
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2002
Model-based tuning rules of the PID controller are proposed incorporating with real-coded genetic algorithms. The optimal parameter sets of the PID controller for step set-point tracking are obtained based on the first-order time delay model and a real-coded genetic algorithm as an optimization tool. As for assessing the performance of the controllers, performance indices(ISE, IAE and ITAE) are adopted. Then tuning rules are derived using the tuned parameter sets, potential rule models and another real-coded genetic algorithm A set of simulation works is carried out to verify the effectiveness of the proposed rules.
The concept field is defined as the schema of all equivalent definitions of a mathematics concept. Concept system is defined as the schema of a group concept network where there are mathematics relations. Proposition field is defined as the schema of all equivalent proposition sets. Proposition system is defined as a schema of proposition sets where one mathematics proposition at least is "derived" from the other proposition. CPFS structure that consists of concept field, concept system proposition field, proposition system describes more precisely mathematics cognitive structure, and reveals the unique psychological phenomena and laws in mathematics learning.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.5
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pp.1167-1177
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2017
The censored regression using the pseudo-response variable proposed by Buckley and James has been one of the most well-known models. Recently, the varying coefficient regression model has received a great deal of attention as an important tool for modeling. In this paper we propose a censored varying coefficient regression model using Buckley-James method to consider situations where the regression coefficients of the model are not constant but change as the smoothing variables change. By using the formulation of least squares support vector machine (LS-SVM), the coefficient estimators of the proposed model can be easily obtained from simple linear equations. Furthermore, a generalized cross validation function can be easily derived. In this paper, we evaluated the proposed method and demonstrated the adequacy through simulate data sets and real data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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