Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1378-1382
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2005
여름철 집중강우시 유입되는 고탁수층은 저수지의 밀도성층으로 인하여 표수층 하부에 위치하며, 이를 적기에 배제하지 않을 경우에는 수평방향의 확산현상과 연직방향의 전도현상으로 인해 저수지 전역에 분포하게 되어, 탁수현상의 장기화를 유발한다. 이와 같은 탁수장기화에 대한 저수지내 대책의 하나로서 홍수유입후 탁도가 높은 물을 단기간동안 방류하고, 갈수기에는 탁도가 낮은 물을 방류하는 선택취수 기법을 적용할 수 있다. 임하댐의 경우, 2004년 태풍 '디앤무'와 태풍 '메기'로 인해 발생한 탁수를 선택취수를 통하여 조기에 배제함으로써 호내탁도를 저감시킨 바 있다. 그러나 이와 같은 고탁수 우선배제 기법은 반드시 하류하천의 영향범위를 사전에 분석검토하고, 하류하천의 수질현황을 고려한 합리적인 운영방안이 제시되어야 한다. 2004년 태풍 '디앤무' 발생직후의 댐방수로에서 170 NTU의 고탁수를 방류한 경우, 유하거리 250 km인 지점까지 30 NTU이상 유지된 바 있으며, 태풍 '메기'에 의한 고탁수 유입시, 임하댐 방류수 157 NTU, 안동댐 방류수 37 NTU인 경우에 임하댐 하류 113 km인 구미 선산 취수장까지 63 NTU의 탁도가 유지된 바 있다. 현재 임하댐의 경우, 하류하천으로의 방류수 수질을 모니터링할 수 있는 자동수질측정시스템이 발전취수탑 전면 1개소, 조정지댐 1개소에 설치되어 있다. 본 연구에서는 자동수질측정시스템과 연계하여 수질모형을 통하여 임하댐 하류하천인 낙동강 본류의 탁도관리시스템을 구축하고자 하였다. 환경부의 수질측정망 자료를 통하여 최근 3년간의 부유사농도의 변화양상을 분석하였으며, 태풍 직후의 낙동강 주요지점별 탁도측정자료를 이용하여 임하댐 고탁도방류에 의한 영향범위를 분석하였다. 또한 하천수질모형을 이용하여 탁수예측방법에 대하여 검토하였고, 이를 이용한 탁도관리시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다.함께, 2단계에 (주)웹솔루스에서 자체적으로 설치 운영하고 있는 2개소의 하수관거 모니터링 관측시설, 그리고 안양시에서 운영하고 있는 5개소의 강우관측소와 7개소의 수위관측소를 모두 통합하여 실시간 자료를 제공하고 있다. 수위자료는 10분단위의 텍스트정보와 그래프형태로 지원되며, 검색기간 설정을 통해 원하는 기간내의 자료를 선별, 검색할 수 있다.. 또한 이와 같은 기초적인 정보를 바탕으로 하류하천의 탁수 피해를 최소화할 수 있는 선택취수탑의 운영방안을 수립할 수 있다 본 연구에서는 이를 위해 선택취수탑 주위의 성층흐름을 기존의 실험자료와 수치해석을 통하여 분석하였고, 온도성층구조나 취수구의 위치변화에 따른 방류수 수질특성을 조사하였다.쇄파대(artifical reef)와 같은 완충지대를 갖는 호안을 축조함으로써 월파량을 감소시키는 대안으로 제시하고자 한다. 본 연구 수행을 통해 태풍 내습시 발생 가능한 자연재해에 대한 사전 방지를 목적으로 태풍피해의 원인을 제시하고 이를 해결하여 현재의 방재대책이 항구적인 방재대책으로 전환될 수 있는 방안 마련의 기초 자료로 활용되기를 기대한다., L-arabinose, 및 D-galactose; 제3차(第三次) 가수분해물(加水分解物)(C)에서 L-rhamnose, D-xylose, L-arabinose 및 D-galactose, 비가수분해물(非加水分解物)(C')에서 D-xylose와 D-galactose를 검출(檢出)하였다. (4) 구성당(構成糖)의 형태(形態)와 구조(構造)를 밝히기 위(爲)해 polysaccharide C에 대한 periodate산화(酸化) 실험(實驗)을 하여 $C_5H_8O_4$당(當) periodate의 소비(消費)와 formic acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.1
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pp.35-46
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2007
In the study digital imagery was used to examine asphalt concrete pavements. With digitally mastered-image information that was filmed with a video camera fixed on a car travelling on road at a consistent speed, a road surface management system that can gain road surface information (Crack, Rutting, IRI) was developed using an object-oriented language "Delphi". This system was designed to improve visualized effects by animations and graphs. After analyzing the accuracy of 3-D coordinates of road surfaces that were decided using multiple image orientation and bundle adjustment method, the average of standard errors turned out to be 0.0427m in the X direction, 0.0527m in the Y direction and 0.1539m in the Z direction. As a result, it was found to be good enough to be put to practical use for maps drawn on scales below 1/1000, which are currently producted and used in our country, and GIS data. According to the analysis of the accuracy in crack width on 12 spots using a digital video camera, the standard error was found to be ${\pm}0.256mm$, which is considered as high precision. In order to get information on rutting, the physically measured cross sections of 4 spots were compared with cross sections generated from digital images. Even though a maximum error turned out to be 10.88mm, its practicality is found in work efficiency.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.2
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pp.51-56
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2003
The structuring of Web information supports a strong user side viewpoint that a user wants his/her own needs on snooping a specific Web site. Not only the depth first algorithm or the breadth-first algorithm, but also the Web information is abstracted to a hierarchical structure. A prototype system is suggested in order to visualize and to represent a semantic significance. As a motivating example, the Web test site is suggested and analyzed with respect to several keywords. As a future research, the Web site model should be extended to the whole WWW and an accurate assessment function needs to be devised by which several suggested models should be evaluated.
The purpose of this study was to compare the FA(faractional anisotropy) and ADC(apparent diffusion coefficient) values, which were derived from diffusion tensor imaging in breast cancer patients. The diffusion gradient used in this study was derived from quantitative diffusion indices using 20 directions(b-value, 0 and $1,000s/mm^2$). Quantitative analysis was analyzed using Pearson's correction and qualitative analysis using for correction coefficients. As a result, $FA_{min}$, $FA_{mean}$ and $FA_{max}$ were $0.098{\pm}0.065$, $0.302{\pm}0.142$ and $0.634{\pm}0.236$, respectively(p > 0.05). The $ADC_{min}$, $ADC_{mean}$ and $ADC_{max}$ were $0.741{\pm}0.403$, $1.095{\pm}0.394$ and $1.530{\pm}0.447$, respectively(p > 0.05). The $FA_{min}$, $FA_{mean}$, and $FA_{max}$ mean values were $0.132{\pm}0.050$, $0.418{\pm}0.094$, and $0.770{\pm}0.164$ for Category 6 and Kinetic Curve Pattern III, respectively. $ADC_{min}$, $ADC_{mean}$, and $ADC_{max}$ were $0.753{\pm}0.189$, $1.120{\pm}0.236$, and $1.615{\pm}0.372$, respectively. Quantitative analysis showed negative correlation between $ADC_{mean}-FA_{mean}$ and $ADC_{max}-FA_{max}$(p = 0.001, 0.003). The qalitative analysis showed ADC 0.628(p = 0.001), FA 0.620(p = 0.001) in the internal evaluations, ADC 0.677(p = 0.001), FA 0.695(p = 0.001) in external evaluations. In conclusion, based on the morphological examination, time to signal intensity graph is the form of wash-out(pattern III) in the dynamic contrast enhance examination, As a result, the $ADC_{mean}$$1.120{\pm}0.236$ and $FA_{mean}$ values were $0.032{\pm}0.142$ with a negative correlation (Y=1.44-1.12X). Therefore, If we understand the shape of time to signal intensity graph and the relationship between ADC and FA, It will be a criterion for distinguishing malignant diseases in breast cancer.
In this paper, we develop a deep learning structure for a complex microbial incubator that applies deep learning prediction result information. The proposed complex microbial incubator consists of pre-processing of complex microbial data, conversion of complex microbial data structure, design of deep learning network, learning of the designed deep learning network, and GUI development applied to the prototype. In the complex microbial data preprocessing, one-hot encoding is performed on the amount of molasses, nutrients, plant extract, salt, etc. required for microbial culture, and the maximum-minimum normalization method for the pH concentration measured as a result of the culture and the number of microbial cells to preprocess the data. In the complex microbial data structure conversion, the preprocessed data is converted into a graph structure by connecting the water temperature and the number of microbial cells, and then expressed as an adjacency matrix and attribute information to be used as input data for a deep learning network. In deep learning network design, complex microbial data is learned by designing a graph convolutional network specialized for graph structures. The designed deep learning network uses a cosine loss function to proceed with learning in the direction of minimizing the error that occurs during learning. GUI development applied to the prototype shows the target pH concentration (3.8 or less) and the number of cells (108 or more) of complex microorganisms in an order suitable for culturing according to the water temperature selected by the user. In order to evaluate the performance of the proposed microbial incubator, the results of experiments conducted by authorized testing institutes showed that the average pH was 3.7 and the number of cells of complex microorganisms was 1.7 × 108. Therefore, the effectiveness of the deep learning structure for the complex microbial incubator applying the deep learning prediction result information proposed in this paper was proven.
Video images of emotional happiness or unhappiness, stress or emotional division of tranquility in the form of a tree is evaluated by weighting. Representative evaluation of the video image brightness contrast sensitivity ratings 1 car happy, unhappy or nervous, calm and refined with two car dependency, sensitivity to visual images are separated. Emotion Recognition of four compared to the numerical data is measured by brightness. OpenCV implementation through evaluation graph the stress intensity contrast, tranquility, happiness, unhappiness with changes in the value of four, separated by sensitivity to computing. Contrast sensitivity of computing the brightness according to the input value 'unhappy' to 'happy' or 'stress' to 'calm' the emotional changes are implemented. Emotion computing the regularity of the image to calculate the sensitivity localized computing system can be controlled according to the emotion of the contrast value of the brightness changes are implemented. The future direction of industry on the application of emotion recognition will play a positive role.
Lee, Namji;Seo, Sang Wan;Kwak, Cheol Hwan;Kim, Min Il;Im, Ji Sun
Applied Chemistry for Engineering
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v.31
no.1
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pp.36-42
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2020
In order to investigate the effect of the oxidation process on thermal properties of the pitch, the oxidized pitch was prepared by changing the oxidation temperature. Thermal properties of the pitch were analyzed using thermogravimetric analysis (TGA), and it divided into three sections as A (25~100 ℃), B (250~550 ℃) and C (550~800 ℃) by derivative thermogravimetry (DTG) graph behavior. In the A section, the was reduced because the moisture contained in the pitch was removed. In the B section, as the oxidation temperature increased, the thermal stability of the pitch is improved. Because the degree of aromaticity and molecular weight of the pitch increased with increasing oxidation temperature. In contrast, the results of the C section were shown opposite of B section. Because the introduced C-OH, C-O-C, and C=O bonds were decomposed, and the resulting oxygen compounds induced the combustion reaction of the pitch.
The experiment on the liquid jet in crossflow in supersonic BFS (backward-facing step) flow was conducted to investigate the mixing characteristics. The working fluids are nitrogen and water. The shadow graph technique was used to visualize the flow field. Images captured by the high-speed camera were applied to analyze the flow phenomena. The liquid jet was injected at the re-circulation zone created by the supersonic jet flow. Experimental conditions are defined based on the pressure of the nitrogen gas chamber and pressurized liquid tank. In respective cases, the penetration depth of liquid jet and location of the Mach disc were observed to be proportional to the momentum ratio of gas and liquid jets.
The numbers of SNS (Social Network Service) users and usage amounts are increasing every year. The influence of SNS is increasing also. SNS has a wide range of influences from daily decision-making to corporate management activities. Therefore, proper analysis of SNS can be a very meaningful work, and many studies are making a lot of effort to look into various activities and relationships in SNS. In this study, we analyze the SNS following relationships using Twitter, one of the representative SNS services. In other words, unlike the existing SNS analysis, our intention is to analyze the interests of the accounts by extracting and visualizing the accounts that two accounts follow in common. For this, a common following account was extracted using Microsoft Excel macros, and the relationship between the extracted accounts was defined using an adjacency matrix. In addition, to facilitate the analysis of the following relationships, a direction graph was used for visualization, and R programming was used for such visualization.
The aim of this paper is to develop a web-based Virtual Learning System for discrete mathematics learning using CAS (Computer Algebra System), The system contains a series of contents that are common between secondary und university curriculum in discrete mathematics such as sets, relations, matrices, graphs etc. We designed and developed web-based virtual learning contents contained in the proposed system based on Mathematia, webMathematica and phpMath taking advantages of rapid computation and visualization. The virtual learning system for discrete math provides movie lectures and 'practice mode' authored with phpMath in order to enhance conceptual understanding of each movie lesson. In particular, matrix learning is facilitated with conceptual diagram that provides interactive quizzes. Once the quiz results are submitted, Bayesian inference network diagnoses strong and weak parts of learning nodes for generating diagnostic reports to facilitate personalized learning. As part of formative evaluation, the overall responses were collected for future revision of the system with 10 university students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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