We estimated the Moho depth of Korean Peninsula from gravity anomalies and digital elevation model. The satellite radar altimetry-derived global free-air gravity model was used to ensure the homogeneity in both data and frequency domains of the original data. Two different methods were implemented to calculate the Moho depth; the wavenumber correlation analysis (Kim et al., 2000a) and the power spectrum analysis. The former method calculates depth-to-the-Moho by correlating topographic gravity effect with free-air gravity anomaly in the wavenumber domain under the assumption that the study area is not isostatically compensated. The latter one, on the other hand, considers the different density layers (i.e., Conrad and Moho), using complete Bouguer gravity anomaly in the Frequency domain of the Fourier transform. The correlation coefficient of the two Moho model is 0.53, and methodology and numerical error are mainly responsible for any mismatch between the two models. In order to integrate the two independentely-estimated models, we applied least-squares adjustment using the differenced depth. The resultant model has mean and standard deviation Moho depths of 32.0 km and 2.5 km with (min, max) depths of (20.3, 36.6) kms. Although this result does not include any topographic gravity effect, however, the validity of isostasy and the role of local stress field in the study area should be further studied.
Global temperature trends of middle and upper tropospheres have been investigated using the data of satellite-observed Microwave Sounding Unit (MSU) channels 2-3(Ch2, Ch3) during the period of 1980-97 and three GCM (NCEP, ECMWF, GEOS) reanalyses during 1981-93. The global, hemispheric and tropical anomalies, computed from the data during the common period, have been intercompared in the following regions; ocean, land, and both ocean and land. The correlation with MSU in midtropospheric temperatures is the best (r=0.81${\sim}$0.95) in ECMWF, particularly over the tropics. The correlations in upper troposphere are lower (r=0.06${\sim}$0.34) due to poor quality of MSU Ch3 data consistent with previous result. The midtropospheric trends during 1981-93, obtained from MSU and three GCMs, show the global warming of 0.01${\sim}$0.18K decade$^{-1}$. The warmest years have been 1987 and 1991 in El Ni${\tilde{n}$o while the coolest 1993 and 1994 in La Ni${\tilde{n}$a. The warming (0.12${\sim}$0.13K decade$^{-1}$) in MSU over global ocean is similar to that over global land. The largest discrepancy in upper troposphere between MSU and GCMs has been found in the transition period (1984. 12-1985. 1) from NOAA 9 to 10, because of a sizable error in the MSU Ch3. The midtropospheric trends near the Korean peninsula during 1981-93 are almost negligible(-0.02K decade$^{-1}$) in MSU, but indicate significant warming (0.25-0.43K decade$^{-1}$) in GCMs. The trends are crosschecked and discussed with other two independent MSU data of Spencer and Christy (1992a, 1992b).
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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1999.07a
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pp.53-53
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1999
전계방출을 이용한 평판 표시장치는 CRT가 가진 장점을 모두 갖는 동시에 얇고 가벼우며 낮은 전력소모로 완벽한 색을 구현할 수 있는 차세대 표시장치로서 이에 대한 여국가 활발히 이루어지고 있다. 여기에 사용되는 음극물질로서 실리콘이나 몰리 등을 팁모양으로 제작하여 사용해 왔다. 하지만 잔류가스에 의한 역스퍼터링이나 화학적 반응에 의해서 전계방출 성능이 점차 저하되는 등의 해결해야할 많은 문제가 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 탄소계 재료로서 다이아몬드, 다이아몬드상 카본 등을 이용하려는 노력이 진행되어 왔다. 이중 유리화 비정형 탄소는 다량의 결함을 가지고 있는 유리질의 고상 탄소 재로로서, 전기전도도가 우수하면서 outgassing이 적고 기계적 강도가 뛰어나며 고온에서도 화학적으로 안정하여 전계방출 소자의 음극재료로서 알맞은 것으로 생각된다. 유리화 비정형 탄소가루를 전기영동법으로 기판에 코팅하여 전계방출 소자를 제작하였다. 전기영동 용액으로 이소프로필알코올에 질산마그네슘과 소량의 증류수, 유리화 비정형 탄소분말을 섞어주었고 기판으로는 몰리(Mo)가 증착된 유리를 사용하였다. 균일한 증착을 위해서 증착후 역전압을 걸어 주는 방법과 증착 후 플라즈마 처리를 하는 등의 여러 가지 방법을 사용했다. 전계방출 전류는 1$\times$10-7Torr이사에서 측정하였다. 1회 제작된 용액으로 반복해서 증착한 횟수에 따라 표면의 거치기, 입자의 분포, 전계방출 측정 결과 등의 차이가 관찰되었다. 발광이미지는 전압에 따라 변화하였고, 균일한 발광을 관찰하기 위해서 오랜 시간동안 aging 과정을 거쳐야 했다. 그리고 구 모양의 양극을 사용해서 위치를 변화시키며 시동 전기장을 관찰하여 위치에 따른 전계방출의 차이를 조사하여 발광의 균일성을 알 수 있었다.on microscopy로 분석하였으며 구조 분석은 X-선 회절분석, X-ray photoelectron spectroscopy 그리고Auger electron spectroscope로 하였다. 증착된 산화바나듐 박막의 전기화학적 특성을 분석하기 위하여 리튬 메탈을 anode로 하고 EC:DMC=1:1, 1M LiPF6 액체 전해질을 사용한 Half-Cell를 구성하여 200회 이상의 정전류 충 방전 시험을 행하였다. Half-Cell test 결과 박막의 결정성과 표면상태에 따라 매우 다른 전지 특성을 나타내었다.도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.pective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested
The GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5) is provided and operated by the KMA (Korea Meteorological Administration). GloSea5 provides Forecast (FCST) and Hindcast (HCST) data and its horizontal resolution is about 60km ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$) in the mid-latitudes. In order to use this data in watershed-scale water management, GloSea5 needs spatial-temporal downscaling. As such, statistical downscaling was used to correct for systematic biases of variables and to improve data reliability. HCST data is provided in ensemble format, and the highest statistical correlation ($R^2=0.60$, RMSE = 88.92, NSE = 0.57) of ensemble precipitation was reported for the Yongdam Dam watershed on the #6 grid. Additionally, the original GloSea5 (600.1 mm) showed the greatest difference (-26.5%) compared to observations (816.1 mm) during the summer flood season. However, downscaled GloSea5 was shown to have only a -3.1% error rate. Most of the underestimated results corresponded to precipitation levels during the flood season and the downscaled GloSea5 showed important results of restoration in precipitation levels. Per the analysis results of spatial autocorrelation using seasonal Moran's I, the spatial distribution was shown to be statistically significant. These results can improve the uncertainty of original GloSea5 and substantiate its spatial-temporal accuracy and validity. The spatial-temporal reproducibility assessment will play a very important role as basic data for watershed-scale water management.
Submarine groundwater discharge (SGD) in coastal areas is gaining importance as a major transport route that bring nutrients and trace metals into the ocean. This paper describes the analysis of the seasonal changes and spatiotemporal characteristicsthrough the modeling monthly SGD for 35 years from 1986 to 2020 for the Nakdong river basin. In this study, we extracted 210 watersheds and SGD estimation points using the SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) DEM (Digital Elevation Model). The average annual SGD of the Nakdong River basin was estimated to be 466.7 m2/yr from the FLDAS (Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) recharge data of 10 km which is the highest resolution global model applicable to Korea. There was no significant time-series variation of SGD in the Nakdong river basin, but the concentrated period of SGD was expanded from summer to autumn. In addition, it was confirmed that there is a large amount of SGD regardless of the season in coastal area nearby large rivers, and the trend has slightly increased since the 1980s. The characteristics are considered to be related to the change in the major precipitation period in the study area, and spatially it is due to the high baseflow-groundwater in the vicinity of large rivers. This study is a precedentstudy that presents a modeling technique to explore the characteristics of SGD in Korea, and is expected to be useful as foundational information for coastal management and evaluating the impact of SGD to the ocean.
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.44
no.2
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pp.71-82
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2024
It would be advantageous to grow legume forage crops in order to increase the productivity and sustainability of sloped croplands in Hamkyongbukdo. In particular, the identification of potential cultivation areas for alfalfa in the given region could aid decision-making on policies and management related to forage crop production in the future. This study aimed to analyze the climate suitability of alfalfa in Hamkyongbukdo under current and future climate conditions using the Fuzzy Union model. The climate suitability predicted by the Fuzzy Union model was compared with the actual alfalfa cultivation area in the northern United States. Climate data obtained from 11 global climate models were used as input data for calculation of climate suitability in the study region to examine the uncertainty of projections under future climate conditions. The area where the climate suitability index was greater than a threshold value (22.6) explained about 44% of the variation in actual alfalfa cultivation areas by state in the northern United States. The climatic suitability of alfalfa was projected to decrease in most areas of Hamkyongbukdo under future climate scenarios. The climatic suitability in Onseong and Gyeongwon County was analyzed to be over 88 in the current climate conditions. However, it was projected to decrease by about 66% in the given areas by the 2090s. Our study illustrated that the impact of climate change on suitable cultivation areas was highly variable when different climate data were used as inputs to the Fuzzy Union model. Still, the ensemble of the climate suitability projections for alfalfa was projected to decrease considerably due to summer depression in Hamkyongbukdo. It would be advantageous to predict suitable cultivation areas by adding soil conditions or to predict the climate suitability of other leguminous crops such as hairy vetch, which merits further studies.
Predictability of Northern Hemisphere blocking in the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) is evaluated for the period of July 2016 to May 2017. Using the operational model output, blocking is defined by a meridional gradient reversal of 500-hPa geopotential height as Tibaldi-Molteni Index. Its predictability is quantified by computing the critical success index and bias score against ERA-Interim data. It turns out that Northwest Pacific blockings, among others, are reasonably well predicted with a forecast lead time of 2~3 days. The highest prediction skill is found in spring with 3.5 lead days, whereas the lowest prediction skill is observed in autumn with 2.25 lead days. Although further analyses are needed with longer dataset, this result suggests that Northern Hemisphere blocking is not well predicted in the operational weather prediction model beyond a short-term weather prediction limit. In the spring, summer, and autumn periods, there was a tendency to overestimate the Western North Pacific blocking.
We developed the Aviation Convective Index (ACI) for predicting deep convective area using the operational global Numerical Weather Prediction model of the Korea Meteorological Administration. Seasonally optimized ACI (ACISnOpt) was developed to consider seasonal variabilities on deep convections in Korea. Yearly optimized ACI (ACIYrOpt) in Part 1 showed that seasonally averaged values of Area Under the ROC Curve (AUC) and True Skill Statistics (TSS) were decreased by 0.420% and 5.797%, respectively, due to the significant degradation in winter season. In Part 2, we developed new membership function (MF) and weight combination of input variables in the ACI algorithm, which were optimized in each season. Finally, the seasonally optimized ACI (ACISnOpt) showed better performance skills with the significant improvements in AUC and TSS by 0.983% and 25.641% respectively, compared with those from the ACIYrOpt. To confirm the improvements in new algorithm, we also conducted two case studies in winter and spring with observed Convectively-Induced Turbulence (CIT) events from the aircraft data. In these cases, the ACISnOpt predicted a better spatial distribution and intensity of deep convection. Enhancements in the forecast fields from the ACIYrOpt to ACISnOpt in the selected cases explained well the changes in overall performance skills of the probability of detection for both "yes" and "no" occurrences of deep convection during 1-yr period of the data. These results imply that the ACI forecast should be optimized seasonally to take into account the variabilities in the background conditions for deep convections in Korea.
Deep convection can make adverse effects on safe and efficient aviation operations by causing various weather hazards such as convectively-induced turbulence, icing, lightning, and downburst. To prevent such damage, it is necessary to accurately predict spatiotemporal distribution of deep convective area near the airport and airspace. This study developed a new index, the Aviation Convective Index (ACI), for deep convection, using the operational global Unified Model of the Korea Meteorological Administration. The ACI was computed from combination of three different variables: 3-hour maximum of Convective Available Potential Energy, averaged Outgoing Longwave Radiation, and accumulative precipitation using the fuzzy logic algorithm. In this algorithm, the individual membership function was newly developed following the cumulative distribution function for each variable in Korean Peninsula. This index was validated and optimized by using the 1-yr period of radar mosaic data. According to the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) and True Skill Score (TSS), the yearly optimized ACI (ACIYrOpt) based on the optimal weighting coefficients for 1-yr period shows a better skill than the no optimized one (ACINoOpt) with the uniform weights. In all forecast time from 6-hour to 48-hour, the AUC and TSS value of ACIYrOpt were higher than those of ACINoOpt, showing the improvement of averaged value of AUC and TSS by 1.67% and 4.20%, respectively.
Observation of hydrometeors' behavior in the atmosphere is important to understand weather and climate. By conventional observations, we can get the distribution of water vapor at limited number of points on the earth. In this study, the precipitable water has been estimated from the split window channel data on GMS-5 based upon the technique developed by Chesters et al.(1983). To retrieve the precipitable water, water vapor absorption parameter depending on filter function of sensor has been derived using the regression analysis between the split window channel data and the radiosonde data observed at Osan, Pohang, Kwangiu and Cheju staions for 4 months. The air temperature of 700 hPa from the Global Spectral Model of Korea Meteorological Administration (GSM/KMA) has been used as mean air temperature for single layer radiation model. The retrieved precipitable water for the period from August 1996 through December 1996 are compared to radiosonde data. It is shown that the root mean square differences between radiosonde observations and the GMS-5 retrievals range from 0.65 g/$cm^2$ to 1.09 g/$cm^2$ with correlation coefficient of 0.46 on hourly basis. The monthly distribution of precipitable water from GMS-5 shows almost good representation in large scale. Precipitable water is produced 4 times a day at Korea Meteorological Administration in the form of grid point data with 0.5 degree lat./lon. resolution. The data can be used in the objective analysis for numerical weather prediction and to increase the accuracy of humidity analysis especially under clear sky condition. And also, the data is a useful complement to existing data set for climatological research. But it is necessary to get higher correlation between radiosonde observations and the GMS-5 retrievals for operational applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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