Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.486-486
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2018
During the post green revolution era, wheat and rice were the main crops of concern to cater the food security issues of Pakistan. The use of semi dwarf high yielding varieties along with extensive use of fertilizers and surface and ground water lead to substantial increase in crop production. However, the higher crop productivity came at the cost of over exploitation of the precious land and water resources, which ultimately has resulted in the dwindling production rates, loss of soil fertility, and qualitative and quantitative deterioration of both surface and ground water bodies. Recently, during the past two decades, severe climate changes are further pushing the Pakistan's wheat-rice system towards its limits. This necessitates a careful analysis of the current crop water requirements and water footprints (both green and blue) to project the future trends under the most likely climate change phenomenon. This was done by using the FAO developed CROPWAT model v 8.0, coupled with the statistically-downscaled climate projections from the 8 Global Circulation Models (GCMs), for the two future time slices, 2030s (2021-2050) and 2060s (2051-2080), under the two Representative Concentration Pathways (RCPs): 4.5 and 8.5. The wheat-rice production system of Punjab, Pakistan was considered as a case study in exploration of how the changing climate might influence the crop water requirements and water footprints of the two major crops. Under the worst, most likely future scenario of temperature rise and rainfall reduction, the crop water requirements and water footprints, especially blue, increased, owing to the elevated irrigation demands originating from the accelerated evapotranspiration rates. A probable increase in rainfall as envisaged by some GCMs may partly alleviate the adverse impacts of the temperature rise but the higher uncertainties associated with the predicated rainfall patterns is worth considering before reaching a final conclusion. The total water footprints were continuously increasing implying that future climate would profoundly influence the crop evapotranspiration demands. The results highlighted the significance of the irrigation water availability in order to sustain and improve the wheat-rice production system of Punjab, Pakistan.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.247-247
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2019
수력발전 사업에 있어 Desander 구조물은 주로 고산지대 수력발전댐의 Run-of-river 형식의 발전방식에서 유사로 인한 터빈의 손상을 방지하기 위한 목적으로 설치된다. Desander의 적정 규모는 터빈의 손상을 일으킬 수 있는 유사 입경에 대해 안정적으로 침전을 시킬 수 있는 폭/길이/깊이로 평가할 수 있으며 상대적으로 Desander의 규모가 크게 설계된 경우 초기 공사비 증가하고 반대로 규모가 작게 설계된 경우 터빈의 교체 주기 단축으로 인한 유지관리비가 증가된다. 현재까지 일반적인 Desander 구조물의 설계 방식은 제거 입경의 침전 속도, 유입유량 및 깊이를 변수로 사용하여 경험식(L. Sudry method, Guicciardis method 및 Rouse method)을 통해 규모를 결정해 왔다. 하지만, 3-D 전산유체해석을 통해 유속 흐름 분석으로 직 간접적 Desander 규모의 적정성을 평가할 수 있는 현 시점에서 경험식으로부터 도출된 결과의 신뢰성과 객관성을 검증할 필요가 있다고 판단된다. 본 연구에서는 노르웨이 NSTU에서 개발한 유사의 이송 및 확산해석 기능이 내장된 범용 소프트웨어인 SSIIM을 이용하였다. SSIIM(Simulation of Sediment movements In water Intakes with Multiblock)은 개수로 흐름 상태에서 유사 이동 및 하상 변동을 분석할 수 있도록 개발된 3-D 해석 프로그램이다. SSIIM은 수치해석 방법으로 유한체적법(Finite Volume Method)를 채택하였으며 Navier-Stokes equations을 통해 유체의 흐름을 해석한다. 입력 자료는 유입 유량($m^3/sec$), 유입 유사량(kg/sec), 유출부 수위 및 해당 Desander Structure grid 자료가 사용되며 해석 결과로 Desander 내 grid 별 유속, 수위, 유사 농도 변화 등을 제공한다. 본 연구에서는 SSIIM을 이용하여 제거 목표 유사 입경의 차집 효율(Trap efficiency)로 Desander의 적정 규모를 평가 할 수 있는 설계법을 제안하며 설계 단계에서 결정되는 최소 제거유사 입자와 차집 효율에 의한 Desander의 적정 규모 평가 분석을 파키스탄 A 프로젝트를 대상으로 수행하였다. 연구 성과로 (1)SSIIM을 통해 해석된 차집 효율을 기초로 Desander의 적정 규모를 계획할 경우 경험적 방식에 비해 설계의 객관성과 신뢰성을 제고할 수 있으며 (2)3-D 수치해석을 통해 grid 별 유사농도를 확인 할 수 있어 Desander 형상과 규모에 대한 평가가 가능하다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.199-199
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2017
Sustainable wheat production is of paramount importance for attaining/maintaining the food self-sufficiency status of the rapidly growing nation of Pakistan. However, the average wheat yield per unit area has been dwindling in recent years and the climate-induced variations in rainfall patterns and temperature regimes, during the wheat growth period, are believed to be the reason behind this decline. Crop growth simulation models are powerful tools capable of playing pivotal role in evaluating the climate change impacts on crop yield or productivity. This study was aimed to predict the plausible variations in the wheat yield for future climatic trends so that possible mitigation strategies could be explored. For this purpose, Aquacrop model v. 4.0 was employed to simulate the wheat yield under present and future climatology of the largest agricultural province of Punjab in Pakistan. The data related to crop phenology, management and yield were collected from the experimental plots to calibrate and validate the model. The future climate projections were statistically downscaled from five general circulation models (GCMs) and compared with the base line climate from 1980 to 2010. The model was fed with the projected climate to simulate the wheat yield based on the RCP (representative concentration pathways) 4.5 and 8.5. Under the worst, most likely future scenario of temperature rise and rainfall reduction, the crop yield decreased and water footprint, especially blue, increased, owing to the elevated irrigation demands due to accelerated evapotranspiration rates. The modeling results provided in this study are expected to provide a basic framework for devising policy responses to minimize the climate change impacts on wheat production in the area.
Convertible bonds are financial products that contain the nature of both bonds and shares, which are generally issued by companies with lower credit ratings to increase liquidity. Conversion bonds rely on qualitative judgment in the past, although decision-making on whether and when to exercise the right to convert is the most important issue. Therefore, this paper proposes to apply artificial neural network techniques to scientifically determine the exercise of conversion rights. We distinguish between a total of 1,800 learning data published in the past and 200 predictive experimental data and build an artificial neural network learning model. As a result, the parity performance in most groups was excellent, achieving an average excess of about 10% or more. In particular, groups 3-6 recorded an average excess of about 20% and group 6 recorded an average excess of about 37%. This paper is meaningful in that it focused on solving decision problems by converging and applying machine learning techniques, a representative technology of the fourth industry, to the financial sector.
With the advancement of big data analysis, artificial intelligence, machine learning, etc., data analytics technology has developed to help with optimal decision-making. However, in certain areas, the lack of data restricts the use of these techniques. For example, real estate related data often have a long release cycle because of its recent release or being a non-liquid asset. In order to overcome these limitations, we studied the scalability of the existing time series through the TimeGAN model. A total of 45 time series related to weekly real estate data were collected within the period of 2012 to 2021, and a total of 15 final time series were selected by considering the correlation between the time series. As a result of data expansion through the TimeGAN model for the 15 time series, it was found that the statistical distribution between the real data and the extended data was similar through the PCA and t-SNE visualization algorithms.
Startup enterprises are expanding at an alarming rate in both industrialized and developing countries simultaneously. Many difficulties confront young entrepreneurs in terms of organizational and human resource management. As a result, it is critical to research startup enterprises because they have received little attention from the scientific community. In this study, we solely considered new startup enterprises operating at the small and medium-sized enterprise (SME) level in a developing country (Pakistan). The information was gathered through a survey method from ten businesses located in the metropolitan metropolis of Lahore. The correlation analysis was conducted to determine whether or not the hypothesized relationship between research variables was true. We discovered a positive and statistically significant association between all of the proposed hypotheses. The findings of this study have significant implications for industry, academics, and policymakers.
With the advent of the era of the fourth industry, more and more scientific techniques are being used to solve decision-making problems. In particular, big data analysis technology is developing as it becomes easier to collect numerical data. Therefore, in this study, in order to overcome the limitations of qualitatively analyzing investment trends, the association of various products was analyzed using associated analysis techniques. For the experiment, two experimental periods were divided based on the COVID-19 economic crisis, and sales information from individuals, institutions, and foreign investors was collected, and related analysis algorithms were implemented through r software. As a result of the experiment, institutions and foreigners recently invested in the KOSPI and KOSDAQ markets and bought futures and products such as ETF. Individuals purchased ETN and ETF products together, which is presumed to be the result of the recent great interest in sector investment. In addition, after COVID-19, all investors tended to be passive in investing in high-risk products of futures and options. This paper is thought to be a useful reference for product sales and product design in the financial field.
The purpose of this study was to investigate the effects of desensitization and flooding on the behavior of dogs during grooming, focusing on their response to the sound and skin stimulation while using a clipper. A total of 20 adult dogs over two years of age with complete personality formation were included in the study. Ten dogs, of which three were Bichons (average weight 5 kg), four were Poodles (average weight 5 kg), and three were Malteses (average weight 4 kg), were subjected to the desensitization process. The remaining 10 adult dogs were subjected to the flooding experiment, and were of the same breed and average weight as the adult dogs used in the desensitization process. The desensitization and the flooding were performed three times a day (approximately 1 min per session) for 10 days. For desensitization, statistical significance was observed only on the fifth day, when compared by breed (p<0.05). Overall, when compared by measurement day, the results of desensitization for Bichon, Poodle and Maltese dogs were statistically significant (p<0.05). The results for the Bichon, Poodle, and Maltese dogs that were subjected to flooding were found to be statistically significant (p<0.05). There was a significant difference in the results of the flooding on the second and ninth days (p<0.05); however, flooding had no effect on the other days (p>0.05). Desensitization using the clipper, a beauty tool, was faster than flooding in achieving stabilization. In conclusion, desensitization and flooding showed positive results on the stress relief and emotions of dogs during grooming, with respect to cosmetic fear response.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.5
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pp.235-240
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2022
Donggang Su-ho Jo(1924-2016, hereinafter referred to as "Donggang") was a calligrapher and literarti painter who was active in recent times. When he survived, he was called the first teacher respected by all in the field of world calligraphy. His perception of beauty is due to the art view embodied by human instinct. In particular, he considered writing and painting as art of contact(接), which means connecting. Therefore, the meaning of contact(接), is recognized as a kiss between men and women or love affair(雲雨之情). In this way, his literarti painting originated from a wide range of concerns and quests for art. He recognized the principle of art creation from a universal and general perspective on beauty. Based on this, the significance of true artistic spirit and art philosophy was established. If you observe the literarti painting of the Donggang with bamboo's literati painting and orchid's literiti painting, his bamboo's literati painting has the aesthetics of lusterless(無潤), and difficulty obscurity(苦澁). His orchid's literati painting is appreciated refinement(雅) and harmony(韻) made vulgar appearance(俗). His character and scolarship became his literarti painting.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.5
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pp.105-111
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2010
SWF(Shock Wave Flash) file is a format file for vector graphics produced by Adobe. It is widely used for a variety of contents such as advertising at websites, widgets, games, education, and videos and it contains various types of data such as sound sources, script, API and images. Many SWF files contain URL information on action script for communication in the network and they can be used as important research data as well as PC users' Web Browser history in terms of forensic investigation. And a decompiler for analyzing SWF files exists by which SWF files can be analysed and URL information can be verified. However, it takes a long time to verify the URL information on action scripts of multiple SWF files by the decompiler. In this paper, analysis of URL information on action scripts and extraction of URL information from multiple SWF files by designing analysis tools for URL information in SWF files is studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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