Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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2003.05a
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pp.40-40
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2003
본 연구의 목적은 재킷, 와이셔츠, 넥타이 색과 지각자의 성별에 따른 남성 정장착용자의 이미지 지각의 차이를 밝히고, 성별 및 연령에 따른 남성 의복의 색 선호도의 차이를 조사하는 데 있었다. 연구방법은 준실험방법이며, 피험자간(between-subjects) 실험설계를 사용하였다. 2$\times$2$\times$2$\times$2의 요인설계로서 지각자의 성별(2), 재킷 색(2), 와이셔츠 색(2), 넥타이 색(2)을 독립변인으로 사용하였다. 재킷 색은 진남색과 회색을 택하였고, 와이셔츠 색은 흰색과 파란색이었으며 넥타이 색은 빨강과 파랑이었다. 이미지 지각을 측정하는 문항은 6개 차원의 7점 양극 형용사 쌍으로 구성된 의미미분척도였으며, 그 차원은 능력, 품위, 활동성, 선호평가, 남성성, 현시성이었다. 피험자는 서울 시내에 거주하는 20, 30대 남녀 각각 132명씩 총 264명이었다. 자료분석은 SPSS 프로그램을 사용하였으며, 통계 분석방법은 Cronbach의 $\alpha$-신뢰도 계수 산출, t-검증, 사원변량분석, 이원변량분석, 일원변량분석과 Duncan의 다중범위검증을 실시하였다.
Soil moisture plays an important role to affect the Earth's radiative energy balance and water cycle. In general, satellite observations are useful for estimating the soil moisture content. Passive microwave satellites have an advantage of direct sensitivity on surface soil moisture. However, their coarse spatial resolutions (10-36 km) are not suitable for regional-scale hydrological applications. Meanwhile, in-situ ground observations of point-based soil moisture content have the disadvantage of spatially discontinuous information. This paper presents an experimental soil moisture retrieval using Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) with 10m spatial resolution for cropland in South Korea. We developed a soil moisture retrieval algorithm based on the technique of linear regression and SVR (support vector regression) using the ground observations at five in-situ sites and Sentinel-1 SAR data from April to October in 2015-2017 period. Our results showed the polarization dependency on the different soil sensitivities at backscattered signals, but no polarization dependence on the accuracies. No particular seasonal characteristics of the soil moisture retrieval imply that soil moisture is generally more affected by hydro-meteorology and land surface characteristics than by phenological factors. At the narrower range of incidence angles, the relationship between the backscattered signal and soil moisture content was more distinct because the decreasing surface interference increased the retrieval accuracies under the condition of evenly distributed soil moisture (during the raining period or on the paddy field). We had an overall error estimate of RMSE (root mean square error) of approximately 6.5%. Our soil moisture retrieval algorithm will be improved if the effects of surface roughness, geomorphology, and soil properties would be considered in the future works.
As a viable option for retrieval of LST (Land Surface Temperature), this paper presents a DNN (Deep Neural Network) based approach using 148 Landsat 8 images for South Korea. Because the brightness temperature and emissivity for the band 10 (approx. 11-㎛ wavelength) of Landsat 8 are derived by combining physics-based equations and empirical coefficients, they include uncertainties according to regional conditions such as meteorology, climate, topography, and vegetation. To overcome this, we used several land surface variables such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), land cover types, topographic factors (elevation, slope, aspect, and ruggedness) as well as the T0 calculated from the brightness temperature and emissivity. We optimized four seasonal DNN models using the input variables and in-situ observations from ASOS (Automated Synoptic Observing System) to retrieve the LST, which is an advanced approach when compared with the existing method of the bias correction using a linear equation. The validation statistics from the 1,728 matchups during 2013-2019 showed a good performance of the CC=0.910~0.917 and RMSE=3.245~3.365℃, especially for spring and fall. Also, our DNN models produced a stable LST for all types of land cover. A future work using big data from Landsat 5/7/8 with additional land surface variables will be necessary for a more reliable retrieval of LST for high-resolution satellite images.
Purpose: This study aims to design and verify an onsite EEWS that extracts the P-wave from a single seismic station and deduce the PGV. Method: The P-wave properties of Pd, Pv, and Pa were calculated by using 12 seismic waveform data extracted from historic seismic records in Korea, and the PGVs were computed using empirical equation on the P properties - PGV relationship and compared with the observed values. Results: Comparison of the observed and estimated PGVs within the alarm level shows the error rate of 86.7% as minimum. By reducing the PTW to 2 seconds, the alarm time can be shortened by 1 second and the seismic blind zone near the epicenter can be shortened by 6 Km. Conclusion: Through this study, we confirmed the availability of the on-site EEWS in Korea. For practical use, it is necessary to develop regression formula and algorithm reflect local effect in Korea by increasing the number of seismic waveform data through continuous observation, and to eliminate the noise from the site.
Kim, Hyo-Jung;Park, Bae-Seon;Ryoo, Chang-Kyung;Lee, Hak-Tae
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.1
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pp.67-74
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2022
To analyze the motion of aircraft through computing the dynamics equations, true airspeed is essential for obtaining aerodynamic loads. Although the airspeed is measured by on-board instruments such as pitot tubes, measurement data are difficult to obtain for commercial flights because they include sensitive data about the airline operations. One of the commonly available trajectory data, Automatic Dependent Surveillance-Broadcast data, provide aircraft's speed in the form of ground speed. The ground speed is a vector sum of the local wind velocity and the true airspeed. This paper present a method to estimate true airspeed by combining the trajectory, meteorological, and topology data available to the public. To integrate each data, we first matched the coordinate system and then unified the altitude reference to the mean sea level. We calculated the wind vector for all trajectory points by interpolating from the lower resolution grid of the meteorological data. Finally, we calculate the true airspeed from the ground speed and the wind vector. These processes were applied to several sample trajectories with corresponding meteorological data and the topology data, and the estimated true airspeeds are presented.
Land Surface Temperature (LST) retrieved from Landsat 8 measured from 2013 to 2014 and it is corrected by surface temperature observed from ground. LST maps are retrieved from Landsat 8 calculate using the linear regression function between raw Landsat 8 LST and ground surface temperature. Seasonal and annual LST maps developed an average LST from season to annual, respectively. While the higher LSTs distribute on the industrial and commercial area in urban, lower LSTs locate in surrounding rural, sea, river and high altitude mountain area over Seoul and surrounding area. In order to correct the LST, linear regression function calculate between Landsat 8 LST and ground surface temperature observed 3 Korea Meteorological Administration (KMA) synoptic stations (Seoul(ID: 108), Incheon(ID: 112) and Suwon(ID: 119)) on the Seoul and surrounding area. The slopes of regression function are 0.78 with all data and 0.88 with clear sky except 5 cloudy pixel data. And the original Landsat 8 LST have a correlation coefficient with 0.88 and Root Mean Square Error (RMSE) with $5.33^{\circ}C$. After LST correction, the LST have correlation coefficient with 0.98 and RMSE with $2.34^{\circ}C$ and the slope of regression equation improve the 0.95. Seasonal and annual LST maps represent from urban to rural area and from commercial to industrial region clearly. As a result, the Landsat 8 LST is more similar to the real state when corrected by surface temperature observed ground.
The microphysics and spatio-temporal distribution of atmospheric aerosols are responsible for estimating the optical properties at a given location. Its accurate estimation is essential to plan efficient simulation for radiative transfer. For this sake, synergetic use of reanalysis data with optics database was used as a potential tool to precisely derive the aerosol model on the basis of the major representative particulates exist within a model grid. In detail, mixing of aerosol types weighted by aerosol optical depth (AOD) components has been developed. This synergetic aerosol model (SAM) is spectrally extended up to $40{\mu}m$. For the major aerosol event cases, SAM showed that the mixed aerosol particles were totally different from the typical standard aerosol models provided by the radiative transfer model. The correlation among the derived aerosol optical properties along with ground-based observation data has also been compared. The current results will help to improve the radiative transfer model simulation under the real atmospheric environment.
The privatization and commercialization of airports has moved forward at the globa1 level. individual countries have begun to focus less on the public welfare aspect of airports, and to emphasize the need to uncover means of increasing their respective airports economic performance and profitability. Although there is a need for Korean airports to be managed in accordance with this global trend. In order to conduct an accurate comparison and analysis of the managerial performances of the fourteen airports, the WLU(Work Load Unit) a concept which integrates the two outputs of airports, namely, passengers and freight, was employed in this study. Furthermore, in order to overcome the limitations of conducting a financial comparison based solely on WLU, the DEA model was also employed to evaluate airport efficiency: moreover, the benchmarking method was used to establish the input-output goals.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.448-451
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2005
For measuring a traffic symbolic confusion quantity and symbolic air pleasantness, we use fuzzy sensor algorithm maded by symbolic information quantity. But for implementation of fuzzy sensor, we use some symbolic information item, this method cannot produce precise output because we use vague fuzzy rule method and we cannot abundance fuzzy for precision of fuzzy rule method. For this reason this paper introduce new fuzzy sensor algorithm composed of not fuzzy rule method but using Analytic Hierachy Process. To prove that new method is good, two type of fuzzy sensor applied to traffic signal controller and through much passing vehicle, two fuzzy sensor compared each other.
This study were compared with the direct measurement and indirect dose methods through various dose calculation in head and wrist. And, the modified equation was proposed considering equipment type, setting conditions, tube voltage, inherent filter, added filter and its accompanied back scatter factor. As a result, it decreased the error of the direct measurement than the existing dose calculation. Accordingly, diagnostic radiography patient dose comparison would become easier and radiogrphic exposure control and evaluation will become more efficient. The study findings are expected to be useful in patients' effective dose rate evaluation and dose reduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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