In land and marine seismic survey, we generally set receivers with equal interval suppose that sampling interval Is too narrow. But the cost of seismic data acquisition and that of data processing are much higher, therefore we should design proper receiver interval. Spatial aliasing can be occurred on seismic data when sampling interval is too coarse. If we Process spatial aliasing data, we can not obtain a good imaging result. Trace interpolation is used to improve the quality of multichannel seismic data processing. In this study, we applied the Spitz algorithm which is widely used in seismic data processing. This algorithm works well regardless of dip information of the complex underground structure. Using prediction filter and original traces with linear event we interpolated in f-x domain. We confirm our algorithm by examining for some synthetic data and marine data. After interpolation, we could find that receiver intervals get more narrow and the number of receiver is increased. We also could see that continuity of traces is more linear than before Applying this interpolation algorithm on seismic data with spatial aliasing, we may obtain a better migration imaging.
Blends of emulsion SBR (E-SBR) and solution SBR (S-SBR) were prepared, and their microstructures (styrene, 1,2-unit, cis-1,4-unit, and trans-1,4-unit contents) were analyzed by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) with transmittance mode. Method to measure absorbance by valley-to-valley baseline (TV) is objectively reasonable, but has a demerit which peak intensity of the cis-1,4-unit cannot be correctly measured. In order to obtain information for the four microstructures including cis-1,4-unit, measurement methods without correction (TM) and correction to 99% transmittance (TB) were compared to the TV method. Results obtained by the TB method were closer to those obtained by the TV one than those obtained by the TM. The microstructures were determined from the absorbances obtained by the TM and TB methods according to the ISO/FDIS 21561:2005(E). Variations of the styrene, 1,2-unit, and trans-1,4-unit contents with the blend ratio of E-SBR/S-SBR showed relatively good linearities, and there was no big difference between results obtained by the TM and TB methods. Variations of the cis-1,4-unit content with the blend ratio absolutely did not show linearities irrespective of the TM and TB methods.
Objectives : In children and adolescents, the prevalence of overweight has increased in the last 20 years. little research is available on the prevalence of obesity in children with autism spectrum disorders(ASD). The purpose of our study was to determine the prevalence of overweight among a clinical population of children diagnosed with autism spectrum disorders(ASD). Methods : Retrospective chart review of children ages 3-18 years seen between 2012 and 2015 at a Konyang University hospital psychiatric clinic. Diagnostic, medical, and demographic information was extracted from the charts. Body mass index(BMI) was calculated from measures of height and weight recorded in the child's chart. The Center for Disease Control's BMI growth reference was used to determine an age and gender-specific BMI z-score for the children. Results : In our study, children with ASD compared to non ASD group had significantly higher BMI percentiles (p=0.032). The prevalence of overweight($BMI{\geq}85th$ to 95th percentiles) and obesity($BMI{\geq}95th$ percentiles) was 35% and 19% respectively in children with ASD and without ASD. Conclusions : Despite noted limitations, our data suggest that overweight and obesity in children with ASD are more prevalent than without ASD. Longitudinal and further study is needed to examine the factors associated with obesity in this population.
In thisletter, we developed technology which can exclude effect of cloudsto perform remote waterbody detection based on Sentinel-2 optical satellite imagery to calculate the area of ungauged reservoirs and applied to the Hwanggang dam reservoir, a representative ungauged reservoir, to verify usability. The remote waterbody detection technology calculates the cloud blocking ratio by comparing the cloud boundary in the Sentinel-2 imagery and the reservoir boundary first. Next, itselects data whose cloud blocking ratio does not exceed a specific value and calculates NDWI (Normalized Difference Water Index) with selected imagery. In last, it calculatesthe area of the reservoir by counting the number of grids which have NDWI value considered as waterbody within the boundary of the target reservoir and correcting with cloud blocking ratio. To determine cloud blocking ratio threshold forselecting image, we performed the area calculation of Hwanggang dam reservoir from July 2018 to October 2021. As a result, when the cloud blocking ratio threshold wasset 10%, we confirmed that the result with large error due to clouds were filtered well and obtained 114 results that can show changes in Hwanggang dam reservoir area among 220 images.
This study analyzes the early satellite mission marine fog detection results from Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II). We investigate optical characteristics of the GOCI-II spectral bands for marine fog between October 2020 and March 2021 during the overlapping mission period of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and GOCI-II. For Rayleigh-corrected reflection (Rrc) at 412 nm band available for the input of the GOCI-II marine fog algorithm, the inter-comparison between GOCI and GOCI-II data showed a small Root Mean Square Error (RMSE) value (0.01) with a high correlation coefficient (0.988). Another input variable, Normalized Localization Standard (NLSD), also shows a reasonable correlation (0.798) between the GOCI and GOCI-II data with a small RMSE value (0.007). We also found distinctive optical characteristics between marine fog and clouds by the GOCI-II observations, showing the narrower distribution of all bands' Rrc values centered at high values for cloud compared to marine fog. The GOCI-II marine fog detection distribution for actual cases is similar to the GOCI but more detailed due to the improved spatial resolution from 500 m to 250 m. The validation with the automated synoptic observing system (ASOS) visibility data confirms the initial reliability of the GOCI-II marine fog detection. Also, it is expected to improve the performance of the GOCI-II marine fog detection algorithm by adding sufficient samples to verify stable performance, improving the post-processing process by replacing real-time available cloud input data and reducing false alarm by adding aerosol information.
This study suggests a novel approach of estimating stream flow discharge using the Synthetic Aperture Radar (SAR) images taken from 2015 to 2017 by European Space Agency Sentinel-1 satellite. Fifteen small to medium sized rivers in the Han River basin were selected as study area, and the SAR satellite images and flow data from water level and flow observation system operated by the Korea Institute of Hydrological Survey were used for model construction. First, we apply the histogram matching technique to 12 SAR images that have undergone various preprocessing processes for error correction to make the brightness distribution of the images the same. Then, the flow estimation model was constructed by deriving the relationship between the area of the stream water body extracted using the threshold classification method and the in-situ flow data. As a result, we could construct a power function type flow estimation model at the fourteen study areas except for one station. The minimum, the mean, and the maximum coefficient of determination ($R^2$) of the models of at fourteen study areas were 0.30, 0.80, and 0.99, respectively.
The dam reservoir inflow prediction is utilized to ensure for water supply and prevent future droughts. In this study, we predicted the dam reservoir inflow and analyzed how seasonal weather forecasting affected the accuracy of the inflow for even multi-purpose dams. The hindcast and forecast of GloSea5 from KMA were used as input for rainfall-runoff models. TANK, ABCD, K-DRUM and PRMS models which have individual characteristics were applied to simulate inflow prediction. The dam reservoir inflow prediction was assessed for the periods of 1996~2009 and 2015~2016 for the hindcast and forecast respectively. The results of assessment showed that the inflow prediction was underestimated by comparing with the observed inflow. If rainfall-runoff models were calibrated appropriately, the characteristics of the models were not vital for accuracy of the inflow prediction. However the accuracy of seasonal weather forecasting, especially precipitation data is highly connected to the accuracy of the dam inflow prediction. It is recommended to consider underestimation of the inflow prediction when it is used for operations. Futhermore, for accuracy enhancement of the predicted dam inflow, it is more effective to focus on improving a seasonal weather forecasting rather than a rainfall-runoff model.
In Arctic and Antarctic ocean, remote sensing is the most effective observation for environmental changes due to the inaccessibility of the regions. Even though satellite, UAV (Unmanned Aerial Vehical) are well known remote sensing platforms, and research vessel also used for automatic measurement on the regions, varied environment of Polar regions require time series and wide coverage of data. Especially, in high latitude, apply an optical satellite remote sensing is not easy due to low sun altitude. In this paper, we introduce an operation of hyper-spectrometer (HyperSAS/Satlantic inc.) which is mounted on Ice Breaker Research Vessel ARAON of Korea Polar Research Institute since 2010, to acquire an above water reflectance atomatically through every research cruise on Arctic and Antarctic ocean and transit both regions. In addition to, auxiliary data for the remotely acquired data, in situ water sampling were also obtained. The above water reflectance and in situ water sampling data are continuously acquired since 2010 will contribute to improve an Ocean Color algorithm in the high latitude and help to understand ocean reflectances over from high latitude through low latitude. Preliminary result from above water reflectance showed characteristics of Arctic ocean and Antarctic Ocean and used to develop algorithms for estimating various ocean factors such as chlorophyll and suspended sediment.
The purpose of this study was to investigate breast cancer its menopause in South Korean adult women using data from the seventh Korea national health and nutrition examination survey(KNHANES VII-2) 2017. The subjects were 3,414 people in total. The Data were analyzed by frequency, ${\chi}^2$ test and multiple logistic regression analysis using SPSS complex samples Win 25 program. According to the age of the subjects, breast cancer was 1.7% higher in women aged 50~59 years than aged 40~49 years, and 1.7% was significantly more frequent in women who had no drinking frequency than in almost everyday. Menopausal age was significantly higher in women under 44 years of age with breast cancer than in those over 50 years of age. According to menopause, postmenopausal breast cancer was 1.7% more than before menopause. When adjusted for age and alcohol drinking frequency, premenopausal adult women in Korea had significantly lower breast cancer frequency by 0.03 compared with postmenopausal women. Based on these results, it is important to pay attention to the management of breast cancer in young women aged 44 years or younger and multidisciplinary efforts are needed to reduce the ever-increasing prevalence of breast cancer.
As the distribution of 3D content such as augmented reality and virtual reality increases, the importance of real-time computer animation technology is increasing. However, the computer animation process consists mostly of manual or marker-attaching motion capture, which requires a very long time for experienced professionals to obtain realistic images. To solve these problems, animation production systems and algorithms based on deep learning model and sensors have recently emerged. Thus, in this paper, we study four methods of implementing natural human movement in deep learning model and kinect camera-based animation production systems. Each method is chosen considering its environmental characteristics and accuracy. The first method uses a Kinect camera. The second method uses a Kinect camera and a calibration algorithm. The third method uses deep learning model. The fourth method uses deep learning model and kinect. Experiments with the proposed method showed that the fourth method of deep learning model and using the Kinect simultaneously showed the best results compared to other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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