The Korea Atomic Energy Research Institute(KAERI) conducted a intercomparison study for personnel dosimetry services in Korea to enhance the accuracy and precision of the dosimetry system. Nine types of dosimeters(6 TLD, 3 film badge) from 7 institutions took part in this intercomparison study. Each participant submitted 30 dosimeters including transit control for irradiations. Both TLDs and film badges were irradiated with Cs-137 gamma, Sr/Y-90 beta and 4 X-ray beams in ISO wide series. Four dosimeters were irradiated on phantom with same dose equivalent for each field category. The delivered dose equivalent was in the range of $0.1{\sim}10mSv$. The participants assessed the results of their dosimeter readings in terms of the ICRU operational quantities for personal monitoring, Hp(10) and Hp(0.07). Most participants except 1 dosimeter estimated the delivered dose equivalent with biases less than ${\pm}25%$ for Cs-137 and Sr/Y-90. But for X-rays, the biases exceeded ${\pm}35%$ in some cases bacause the dose evaluation algorithm was based on the ANSI N13.11 X-ray fields which are different from those given by ISO.
This study examines the impacts of land cover changes on the East Asia summer monsoon with the National Center for Atmospheric Research Regional Climate Model (NCAR RegCM2), coupled with Biosphere Atmosphere Transfer Scheme (BATS). To assess the goals, two types of land cover maps were used in the simulation of summer climate. One type was NCAR land cover map (CTL) and the other was current land cover map derived from satellite data (land cover: LCV). Warm and cold surface temperature biases of $1-3^{\circ}C$ occurred over central China and Mongolia in CTL. The model produced excessive precipitation over northern land area but less over southern ocean of the model domain. Changes of biophysical parameters, such as albedo, minimum stomatal resistance and roughness length, due to the land cover changes resulted in the alteration of land-atmosphere interactions. Latent heat flux and wind speed in LCV increased noticeably over central China where deciduous broad leaf trees have been replaced by mixed farm and irrigated crop. As a result, the systematic warm biases over central China were greatly reduced in LCV. Strong cooling of central China decreased pressure gradient between East Asian continent and Pacific Ocean. The decreased pressure gradient suppressed the northward transport of moisture from south China and South China Sea. These changes reduced not only the excessive precipitation over north China and Mongolia but also less precipitation over south China. However, the land cover changes increased the precipitation over the Korean Peninsula and the Japan Islands, especially in July and August.
In this study, Neural Networks models were used to forecast daily streamflow at Jindong station of the Nakdong River basin. Neural Networks models consist of CASE 1(5-5-1) and CASE 2(5-5-5-1). The criteria which separates two models is the number of hidden layers. Each model has Fletcher-Reeves Conjugate Gradient BackPropagation(FR-CGBP) and Scaled Conjugate Gradient BackPropagation(SCGBP) algorithms, which are better than original BackPropagation(BP) in convergence of global error and training tolerance. The data which are available for model training and validation were composed of wet, average, dry, wet+average, wet+dry, average+dry and wet+average+dry year respectively. During model training, the optimal connection weights and biases were determined using each data set and the daily streamflow was calculated at the same time. Except for wet+dry year, the results of training were good conditions by statistical analysis of forecast errors. And, model validation was carried out using the connection weights and biases which were calculated from model training. The results of validation were satisfactory like those of training. Daily streamflow forecasting using Neural Networks models were compared with those forecasted by Multiple Regression Analysis Mode(MRAM). Neural Networks models were displayed slightly better results than MRAM in this study. Thus, Neural Networks models have much advantage to provide a more sysmatic approach, reduce model parameters, and shorten the time spent in the model development.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.7
no.1
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pp.107-114
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2005
Soil CO₂ emission is one of the primary components in carbon balance of terrestrial ecosystems. In soil CO₂ flux measurements, chamber method is currently the most common technique. Prior to compare or synthesize the data collected from different chamber methods, potential biases must be quantified for each measurement system. We have conducted an intercomparison experiment among four closed dynamic chamber systems and an automatic open-closed chamber system in a temperature-controlled phytotron. Due to the disturbed CO₂ concentrations inside the phytotron during the measurements with closed dynamic chambers and the changes in soil water content, the interpretation of the data was difficult to quantify the biases of individual methods. However, the experiment provided not only valuable information on the performance characteristics of the five instruments to varying soil temperature and CO₂ concentration but also useful insights for better designs and strategy for future intercomparison in a controlled environment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.321-330
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2018
This study aims to analyze anti-bias education activities for young children in Korea by reviewing related research. Focusing on the themes of biases and teaching medium/methods applied in the research, it tends to enhance general understanding about anti-bias education activities for young children. For this purpose, a total of 125 research papers published from 1995- 2017 dealing with anti-bias activities/programs for young children were analyzed. The results of this study were as follows: In terms of the period of research, almost half of the studies (53 studies) were conducted from 2000- 2004. Regarding the themes of biases covered in the education activities, single bias related activities included 64.8% of the total studies reviewed, and the main themes of bias included disability and gender. In studies that included multiple bias themes, more than half investigated from three to five different bias themes, including appearance, family, disability, gender, race, and culture. The most common teaching medium/method applied in activities was children's story, accounting for 60.8% of all activities. The following was utilizing inclusive environment, which was 14.4% of the activities. Based on these findings, this study would help systematize the contents of anti-bias education and develop diverse teaching-learning approaches.
In this study, memory for emotional words was compared between extraverts and introverts, employing signal detection analysis to distinguish differences in discriminative memory and response bias. Subjects were presented with a study list of emotional words in an encoding session, followed by a recognition session. Effects of task difficulty were examined by varying the nature of the encoding task and the intervals between study and test. For an easy task, with a retention interval of 5 minutes (Study I), introverts exhibited better memory (i.e., higher d') than extraverts, particularly for low-frequency words, and response biases did not differ between these two groups. For a difficult task, with a one-month retention period (Study II), performance was poor overall, and only high-frequency words were remembered; also extraverts adopted a more liberal criterion for 'old' responses (i.e., more hits and more false alarms) for positive emotional-valence words. These results suggest that as task difficulty drives down performance, effects of internal control processes become more apparent, revealing differences in response biases for positive words between extraverts and introverts. These results show that extraversion can distort memory performance for words, depending on their emotional valence.
In this paper, the methods to measure the mean age at first marriage is examined, and by analysing data of Korean women for the period 1970-1990, the differences that each methods make on measurements of the mean age at first marriage are presented. The main findings were : The Hajnal's SMAM, the most used index in studies of the pattern of marriage in Korea, was not a measure based on the marriages for a specific period. The resulting biases, in cases of 1970-1990 Korean women, were below 0.3 year in age, which can be considered small, if the changes in the pattern of marriage in these periods took into account. But the possibility of bringing larger bias cannot be excluded. Also the direction of biases was toward raising the mean age when marriage was in upward tendency. Considering the availability of data in Korea, the utilization of the simple mean or the measure from Agarwala method according to the purpose is recommendable. The mean age at first marriage by Agarwala(ASMAM) meets with the one computed from a gross nuptiality table based on the cohort's marriage rates for a specific period. The time series of the proportion single by age groups obtained from the population censuses showed high consistency. However when they were compaired with those computed from sample surveys at a same point of time, significant differences(at $\alpha$=0.05) were found in some major age groups. It was also pointed out that these differences were not caused by the problems related with the sampling frame for surveys or the survey questions.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.19
no.8
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pp.807-813
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2008
The gate-biases of the Doherty power amplifier are controlled to improve the linearity performance. The linearity improvement mechanism of the Doherty amplifier is the harmonic cancellation of the carrier and peaking amplifier at the output power combining point. However, it is difficult to cancel the harmonic power for the broader power range because the condition for cancelling is varied by power. For the linearity improvement, we have explored the linearity characteristic of the Doherty amplifier according to the input power and gate biases of the carrier and peaking amplifier. To extend the region of harmonic power cancellation, we have injected the proper gate bias to the carrier and peaking amplifier according to the input power levels. To validate the linearity improvement, the Doherty amplifier is designed using Eudyna 10-W PEP GaN HEMT EGN010MKs at 2.345 GHz and optimized to achieve a high linearity and efficiency at an average output power of 33 dBm, backed off about 10 dB from the $P_{1dB}$. In the experiments, the envelope tracking Doherty amplifier delivers a significantly improved adjacent channel leakage ratio performance of -37.4 dBc, which is an enhancement of about 2.8 dB, maintaining the high PAE of about 26 % for the WCDMA 1-FA signal at an average output power of 33 dBm. For the 802.16-2004 signal, the amplifier is also improved by about 2 dB, -35 dB.
Kim, Soo-Young;Heo, Jun-Haeng;Shin, Hong-Joon;Kho, Youn-Woo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.42
no.5
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pp.365-374
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2009
Probability plotting positions are used for the graphical display of annual maximum rainfall or flood series and the estimation of exceedance probability of those values. In addition, plotting positions allow a visual examination of the fitness of probability distribution provided by frequency analysis for a given data. Therefore, the graphical approach using plotting position has been applied to many fields of hydrology and water resources planning. In this study, the plotting position formula for the Gumbel distribution is derived by using the order statistics and the probability weight moment of the Gumbel distribution for various sample sizes. And then, the parameters of plotting position formula for the Gumbel distribution are estimated by using genetic algorithm. The appropriate plotting position formulas for the Gumbel distribution are examined by the comparison of root mean square errors and biases between theoretical reduced Gumbel variates and those calculated from derived and existing plotting position formulas. As the results, Gringorten's plotting position formula has the smaller root mean square errors and biases than any other formulas.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.28
no.5
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pp.277-283
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2016
Tetrapod is one of the most widely used concrete armor units for rubble mound breakwaters. The calculation of the stability number of Tetrapods is necessary to determine the optimal weight of Tetrapods. Many empirical formulas have been developed to calculate the stability number of Tetrapods, from the Hudson formula in 1950s to the recent one developed by Suh and Kang. They were developed by using the regression analysis to determine the coefficients of an assumed formula using the experimental data. Recently, software engineering (or machine learning) methods are introduced as a large amount of experimental data becomes available, e.g. artificial neural network (ANN) models for rock armors. However, these methods are seldom used probably because they did not significantly improve the accuracy compared with the empirical formula and/or the engineers are not familiar with them. In this study, we propose an explicit method to calculate the stability number of Tetrapods using the weights and biases of an ANN model. This method can be used by an engineer who has basic knowledge of matrix operation without requiring knowledge of ANN, and it is more accurate than previous empirical formulas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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