In order to calculate the strength and to. see the variation af the stratification in the Southern Waters af Korea, the stratification parameter defined as potential energy anomaly (PEA, $V(J/m^3)$) introduced by Simpson and Hunter (1974) was used The data used in this paper were observed in August 1999 and February 2000 by National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI). Also to know the effects af the temperature and the salinity an the stratification respectively, averaged temperature and salinity were used in the process af calculation the parameter. V is generally high in the offshore. However, in February, V in the onshore is higher than that of the offshore due to the vertical temperature gradient caused by the expansion of South Korean Coastal Waters (SKCW). In the summer, the increase af the atmospheric heating, the temperature inversion phenomenon act an the stratification as the buoyancy forcing. In most cases, the effects of the temperature on the stratification is stronger than that of the salinity. The temperature effect is predominantly due to the extent af the intrusion of Tsushima Warm Current into the study area. However, at stations where V is high the effect af the salinity is also significant. In the winter, V is very low due to the decrease of the buoyancy forcing, but same stations show the relatively high V due to the expansion of SKCW and Tsushima Warm Current.
Kim, Y.S.;Lim, H.K.;Kim, J.J.;Hwang, W.S.;Park, Y.S.
Corrosion Science and Technology
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v.10
no.2
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pp.52-59
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2011
Corrosion of metallic materials occurs by the reaction with corrosive environment such as atmosphere, marine, soil, urban, high temperature etc. In general, reduction of thickness and cracking and degradation are resulted from corrosion. Corrosion in all industrial facilities and infrastructure causes large economic losses as well as a large number of accidents. Economic loss by corrosion has been reported to be nearly 1-6% of GNP or GDP. In order to reduce corrosion damage of industrial facilities, corrosion map as well as a systematic investigation of the loss of corrosion in each industrial sector is needed. The Corrosion Science Society of Korea in collaboration with 15 universities and institutes has started to survey on the cost of corrosion and corrosion map of Korea since 2005. This work presents the results of the survey on cost of corrosion by Uhlig, Hoar, and input-output methods, and the evaluation of atmospheric corrosion rate of carbon steel, weathering steel, galvanized steel, copper, and aluminum in Korea. The total corrosion cost was estimated in terms of the percentage of the GDP of industry sectors and the total GDP of Korea. According to the result of Input/output method, corrosion cost of Korea was calculated as 2.9% to GDP (2005). Time of wetness was shown to be categories 3 to 4 in all exposure areas. A definite seasonal difference was observed in Korea. In summer and fall, time of wetness was higher than in other seasons. Because of short exposure period (12 months), significant corrosion trends depending upon materials and exposure corrosion environments were not revealed even though increased mass loss and decreased corrosion rate by exposure time.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.197-201
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2018
인공위성 기반의 원격탐사자료는 홍수, 가뭄 등 자연재해에 대한 모니터링 및 예측에 활용되어 왔으며, 특히 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료는 지형적 제약을 받는 지상관측자료와 비교하여 시공간적으로 연속적이고 균질한 강수량 자료 취득이 가능하다는 장점이 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 조밀한 지상관측망이 구축되어 있어 공간적으로 상세한 강수량 정보를 생산할 수 있는 여건을 갖추고 있지만, 북한 지역의 경우 기상, 수문, 통계자료에 관한 자료의 접근 및 품질의 제한성으로 인해 미계측 지역에 대한 강수량의 추정에 한계가 있다. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 데이터는 1999년부터 미국국제개발처 (U.S. Agency for International Development, USAID), 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 미국해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 지원으로 개발된 전지구 강우데이터 자료이다. CHIRPS는 1981년부터 현재까지 전지구 강우자료를 0.05도 격자 해상도로 제공하고 있으며, 강수량의 추세 분석 및 가뭄 모니터링을 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 CHG (Climate Hazards Group)에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CHIRPS와 남한 및 북한의 지상관측 강수량 자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 격자 강수량자료의 정확도 및 지역적인 강수추정의 불확실성을 평가하고, 수자원 및 재해 분야 이용 가능성을 검토하고자 한다.
Accurately simulating the wind field of large-scale region, for instant urban areas, the locations of large span bridges, wind farms and so on, is very difficult, due to the complicated terrains or land surfaces. Currently, the regional wind field can be simulated through the combination of observation data and numerical model using observation-nudging in the Weather Research and Forecasting model (WRF). However, the main drawback of original observation-nudging method in WRF is the effects of observation on the surrounding field is fully mathematical express in terms of temporal and spatial, and it ignores the effects of terrain, wind direction and atmospheric circulation, while these are physically unreasonable for the turbulence. For these reasons, a spatial correlation-based observation-nudging method, which can take account the influence of complicated terrain, is proposed in the paper. The validation and comparation results show that proposed method can obtain more reasonable and accurate result than original observation-nudging method. Finally, the discussion of wind field along bridge span obtained from the simulation with spatial correlation-based observation-nudging method was carried out.
Temporal and spatial variations in surface ozone concentrations in Busan were investigated by using observation data from urban air quality sites during 2001-2016. The annual ozone concentrations showed a significant increasing trend of $+0.40ppb\;yr^{-1}$ in this period, with a more rapid increase of $+0.81ppb\;yr-1$ since 2010. For the monthly analysis, the increase in ozone concentration was the greatest in August ($+0.68ppb\;yr-1$). These ozone trends were due mainly to rising temperature ($+0.05^{\circ}C\;yr^{-1}$) and weak decreasing precipitation ($-6.42mm\;yr^{-1}$). However, the extreme weather events (heat wave, localized heavy rain, etc.) lead to an increase in short-term variability of ozone since 2010. The relatively low ozone concentrations in the downtown area were caused by high NOx emissions from mobile sources. The increases in ozone concentrations were observed at most of the air quality monitoring sites due to the reductions in anthropogenic emissions of NOx during 2001-2015. However, in the southern coastal area, lower rates of increase in ozone concentrations were observed by $-0.10{\sim}0.25ppb\;yr^{-1}$ due to the significant NOx emitted by ships in the Busan port and Busan new port.
Background: In the current phytochemical research on ginseng, the differentiation and structural identification of ginsenosides isomers remain challenging. In this paper, a two-dimensional mass spectrometry (2D-MS) method was developed and combined with statistical analysis for the direct differentiation, identification, and relative quantification of protopanaxadiol (PPD)-type ginsenoside isomers. Methods: Collision-induced dissociation was performed at successive collision energy values to produce distinct profiles of the intensity fraction (IF) and ratio of intensity (RI) of the fragment ions. To amplify the differences in tandem mass spectra between isomers, IF and RI were plotted against collision energy. The resulting data distributions were then used to obtain the parameters of the fitted curves, which were used to evaluate the statistical significance of the differences between these distributions via the unpaired t test. Results: A triplet and two pairs of PPD-type ginsenoside isomers were differentiated and identified by their distinct IF and RI distributions. In addition, the fragmentation preference of PPD-type ginsenosides was determined on the basis of the activation energy. The developed 2D-MS method was also extended to quantitatively determine the molar composition of ginsenoside isomers in mixtures of biotransformation products. Conclusion: In comparison with conventional mass spectrometry methods, 2D-MS provides more direct insights into the subtle structural differences between isomers and can be used as an alternative approach for the differentiation of isomeric ginsenosides and natural products.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.125-132
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2022
The Ministry of Environment recently analyzed the output data of 10 fine dust measuring stations and, as a result, announced that about 60% had an error that the existing atmospheric measurement concentration was higher. In order to accurately predict fine dust, the wind direction and measurement position must be corrected. In this paper, in order to solve these problems, fuzzy rules are used to solve these problems. In addition, in order to calculate the fine particulate sensation index actually felt by pedestrians on the street, a computer simulation experiment was conducted to calculate the fine particulate sensation index in consideration of weather conditions, temperature conditions, humidity conditions, and wind conditions.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.38
no.6
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pp.1355-1369
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2021
This study improved the algorithm for the road ice prediction algorithm and analyzed the prediction rate when comparing actual field measurement data and algorithm prediction value. For analysis, road and weather conditions were measured in Geumdong-ri, Sinbuk-myeon, Pocheon-si. First algorithm selected previous research result algorithm. And the 4th algorithm was improved according to the actual freezing conditions and measured values. Finally, five algorithms were developed: freezing by condensation, freezing by precipitation, freezing by snow, continuous freezing, and freezing by wind speed. When forecasting using an algorithm at the Pocheon site, the freezing hit rate was improved to 93.2%. When calculating the combination ratio for the algorithm. the algorithm for freezing due to condensation and the continuation of the frozen state accounted for 95.7%.
The agricultural sector is completely different from other sectors since it completely relies on various natural and climatic factors. Climate changes have many effects, including lack of annual rainfall and pests, heat waves, changes in sea level, and global ozone/atmospheric CO2 fluctuation, on land and agriculture in similar ways. Climate change also affects the environment. Based on these factors, farmers chose their crops to increase productivity in their fields. Many existing agricultural ontologies are either domain-specific or have been created with minimal vocabulary and no proper evaluation framework has been implemented. A new agricultural ontology focused on subdomains is designed to assist farmers using Jaccard relative extractor (JRE) and Naïve Bayes algorithm. The JRE is used to find the similarity between two sentences and words in the agricultural documents and the relationship between two terms is identified via the Naïve Bayes algorithm. In the proposed method, the preprocessing of data is carried out through natural language processing techniques and the tags whose dimensions are reduced are subjected to rule-based formal concept analysis and mapping. The subdomain ontologies of weather, pest, and soil are built separately, and the overall agricultural ontology are built around them. The gold standard for the lexical layer is used to evaluate the proposed technique, and its performance is analyzed by comparing it with different state-of-the-art systems. Precision, recall, F-measure, Matthews correlation coefficient, receiver operating characteristic curve area, and precision-recall curve area are the performance metrics used to analyze the performance. The proposed methodology gives a precision score of 94.40% when compared with the decision tree(83.94%) and K-nearest neighbor algorithm(86.89%) for agricultural ontology construction.
Background: Over the past three decades, gradual eustatic sea-level rise has been considered a primary exogenous factor in the increased frequency of flooding and biological changes in several salt marshes. Under this paradigm, the potential importance of short-term events, such as ocean storminess, in coastal hydrology and ecology is underrepresented in the literature. In this study, a simulation was developed to evaluate the influence of wind waves driven by atmospheric oscillations on sedimentary and vegetation dynamics at the Skallingen salt marsh in southwestern Denmark. The model was built based on long-term data of mean sea level, sediment accretion, and plant species composition collected at the Skallingen salt marsh from 1933-2006. In the model, the submergence frequency (number yr-1) was estimated as a combined function of wind-driven high water level (HWL) events (> 80 cm Danish Ordnance Datum) affected by the North Atlantic Oscillation (NAO) and changes in surface elevation (cm yr-1). Vegetation dynamics were represented as transitions between successional stages controlled by flooding effects. Two types of simulations were performed: (1) baseline modeling, which assumed no effect of wind-driven sea-level change, and (2) experimental modeling, which considered both normal tidal activity and wind-driven sea-level change. Results: Experimental modeling successfully represented the patterns of vegetation change observed in the field. It realistically simulated a retarded or retrogressive successional state dominated by early- to mid-successional species, despite a continuous increase in surface elevation at Skallingen. This situation is believed to be caused by an increase in extreme HWL events that cannot occur without meteorological ocean storms. In contrast, baseline modeling showed progressive succession towards the predominance of late-successional species, which was not the then-current state in the marsh. Conclusions: These findings support the hypothesis that variations in the NAO index toward its positive phase have increased storminess and wind tides on the North Sea surface (especially since the 1980s). This led to an increased frequency and duration of submergence and delayed ecological succession. Researchers should therefore employ a multitemporal perspective, recognizing the importance of short-term sea-level changes nested within long-term gradual trends.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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