This paper attempts to estimate and compare environmental Kuznets curves (EKC) for$CO_2$ emissions of five regions constituting South Korea. For this, panel data of $CO_2$ emission for these regions are constucted for the period 1990 - 2007. Close inter-dependency among these five regions is considered by using a seemingly unrelated regression (SUR) model. In addition to real per-capita income, price index of energy sources and population dens ity are included as control variables. Results of estimates show the robust existence of EKC's in all these regions. EKC turning points of five regions range between 13.7 and 21.6 million Korean Won, showing a large variation. This difference among regions should be conisidered for the effective implementation of policies targeting the reduction of $CO_2$ emmission. In addition, the increase of energy price is found help reduce the $CO_2$ emmision while the rise of population density seems to lead to the increase of $CO_2$ emission.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.3
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pp.114-122
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2014
Sensor fusion is the one of the main research topics. It offers the highly reliable estimation of vehicle movement by processing and mixing several sensor outputs. But unfortunately, every sensor has drift which degrades the performance of sensor. It means a single degraded sensor output may affect whole sensor fusion system. Drift in most research is ideally assumed to be zero because it's usually a nonlinear model and has sample variation. Plus, it's very difficult for the acceleration to separate drift from the output signal since it contains many contributors such as vehicle acceleration, slope angle, pitch angle, surface condition and so on. In this paper, modified spline interpolation is introduced as a dynamic temperature compensation method covering sample variation. Using the last known output and the first initial output is suggested to build and update compensation factor. When the system has more compensation data, the system will have better performance of compensated output because of the regression compensation model. The performance of the dynamic temperature compensation system is evaluated by measuring offset drift between with and without the compensation.
An objective method for the evaluation of eating quality of cooked noodle was established by using a specially designed shear extrusion cell of Rheometer. From the force-distance curve, the maximum force, initial force, extrusion work, and the slope were determined. In a test with Korean dried noodles made from 17 types of Australian wheat flour, the maximum and initial forces and extrusion work could represent the firm-soft and chewy character, which govern mostly the preference of cooked noodle. On the other hand, the slope could distinguish the textural changes of cooked noodle during the storage after cooking. The parameters showed significant correlation with the protein content, water absorption, development time and extensibility of flour, but no correlation was obtained with the maximum viscosity of viscogram. For the estimation of textural preference, the correlation coefficient obtained from a multiple regression analysis using the maximum viscosity of viscogram and the maximum force of shear extrusion test as the two independent variables was not significantly higher than the coefficient obtained from a simple regression with the maximum force only.
To evaluate the digestive characteristics and bioavailability of dietary soybean meal (SBM), the post-prandial changes in the gastric contents of rainbow trout Oncorhynchus mykiss were determined for 24 h after feeding of SBM diets. A curve estimation of regression diagnostics using a comparison of the adjusted $r^2$ and probability was performed to test the tendency of the post-prandial changes and gave a quadratic polynomial (exponential) regression for all experimental groups. The gastric evacuations rates (GER) for higher-SBM groups were slower than those for lower-SBM groups. The estimated GER (digestion time) for 75% gastric content for fish fed a 70% SBM diet was 1.63 times longer than that for fish fed the control diet. Despite the fact that the pH values in the gastric contents rose from 4.05 at 0 h to 5.12-5.38 at 1 h after feeding, then dropped to 4.57-4.83 at 9 h, with no significant differences among experimental groups, the gastric moisture contents increased significantly in the higher-SBM groups. This is most likely due to an increase in digestive juices in the higher-SBM groups, rather than water introduced externally. The percentage of soluble nitrogen in the gastric contents of fish fed the higher-SBM diets was higher than that in the fish fed the control diet, and the SBRs (stomach weight/body weight${\times}100$) in the higher-SBM groups (diets 4, 5, 6 and 7) were also significantly higher than the SBR of the control group (P<0.05). This may indicate that the protein in SBM can be digested slowly due to physiological digestive adaptation in rainbow trout.
Ground-based remote sensing can be used as one of the non-destructive, fast, and real-time diagnostic tools for predicting yield, biomass, and nitrogen stress during growing season. The objectives of this study were: 1) to assess biomass and nitrogen (N) status of tobacco (Nicotiana tabacum L.) plants under N stress using ground-based remote sensors; and 2) to evaluate the feasibility of spectral reflectance indices for estimating an application rate of N and predicting yield of tobacco. Dry weight (DW), N content, and N uptake at the 40th and 50th day after transplanting (DAT) were positively correlated with chlorophyll content and normalized difference vegetation indexes (NDVIs) from all sensors (P<0.01). Especially, Green NDVI (GNDVI) by spectroradiometer and Crop Circle-passive sensors were highly correlated with DW, N content and N uptake. The yield of tobacco was positively correlated with canopy reflectance indices measured at each growth stage (P<0.01). The regression of GNDVI by spectroradiometer on yield showed positively quadratic curve and explained about 90% for the variability of measured yield. The sufficiency index (SI) calculated from data/maximum value of GNDVI at the $40^{th}$ DAT ranged from 0.72 to 1.0 and showed the same positively quadratic regression with N application rate explaining 84% for the variability of N rate. These results suggest that use of reflectance indices measured with ground-based remote sensors may assist in determining application rate of fertilizer N at the critical season and estimating yield in mid-season.
Yu, Ji Soo;Park, Dong-Hyeok;Ahn, Jae-Hyun;Kim, Tea-Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.215-215
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2017
NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.514-521
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2021
When calculating an intersection collision speed using a formula, it is very difficult to grasp the degree of deceleration of a vehicle after the collision unless there is road surface trace in the entire section where each vehicle moved from the point of collision to their final positions after the collision. A vehicle's motion trajectory shows an irregular curve after a collision due to the effects of inertia based on the driving characteristics of the vehicle, the eccentric force according to the collision site, and the collision speed. Therefore, it is very important to set the appropriate departure angle after a collision for accurate collision speed analysis. In this study, based on experimental collision data using a computer simulation (PC-Crash), the correlation between an appropriate vehicle departure angle and the post-collision speed was analyzed, and then, a regression analysis model was derived. Through this, we propose a method to calculate collision speed by applying only the vehicle departure angle in some types of collisions for traffic accidents at intersections.
In this study, artificial cemented sand made of a few portland cement and Nak-Dong river sand was researched closely to investigate cementing effect quantitatively through unconfined tests and triaxial tests. The peak strength and elastic modulus increased and dilation of cemented sand was restricted by the cementation, but after breakage of the cementation, dilation and negative excess pore water pressure increased. In stress-strain curve, strain-softening behavior appeared in drained condition but strain-hardening behavior was appeared in undrained condition as a result of the increase of effective stress. The test was quantitatively analyzed by multiple regression models, correlating each response variable with input variable. The equations are valid only over the range investigated. Its adjusted coefficient of determination was $0.81{\sim}0.91$, and dry density is important factor for estimating strength of cemented sand.
Hwayeong Cheon;Young-Je Son;Sung Bae Park;Pyoung-Seop Shim;Joo-Hiuk Son;Hee-Jin Yang
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.66
no.4
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pp.382-392
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2023
Objective : The use of indocyanine green videoangiography (ICG-VA) to assess blood flow in the brain during cerebrovascular surgery has been increasing. Clinical studies on ICG-VA have predominantly focused on qualitative analysis. However, quantitative analysis numerical modelling for time profiling enables a more accurate evaluation of blood flow kinetics. In this study, we established a multiple exponential modified Gaussian (multi-EMG) model for quantitative ICG-VA to understand accurately the status of cerebral hemodynamics. Methods : We obtained clinical data of cerebral blood flow acquired the quantitative analysis ICG-VA during cerebrovascular surgery. Varied asymmetric peak functions were compared to find the most matching function form with clinical data by using a nonlinear regression algorithm. To verify the result of the nonlinear regression, the mode function was applied to various types of data. Results : The proposed multi-EMG model is well fitted to the clinical data. Because the primary parameters-growth and decay rates, and peak center and heights-of the model are characteristics of model function, they provide accurate reference values for assessing cerebral hemodynamics in various conditions. In addition, the primary parameters can be estimated on the curves with partially missed data. The accuracy of the model estimation was verified by a repeated curve fitting method using manipulation of missing data. Conclusion : The multi-EMG model can possibly serve as a universal model for cerebral hemodynamics in a comparison with other asymmetric peak functions. According to the results, the model can be helpful for clinical research assessment of cerebrovascular hemodynamics in a clinical setting.
Lim, Ga Kyun;Jeung, Se Jin;Kim, Byung Sik;Chae, Soo Kwon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.12
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pp.1193-1201
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2020
This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average minimum streamflow, and low-flow index duration and frequency. This information is used in the correlation analysis with 18 basin factors and 3 climate change factors to identify the basin area, average basin altitude, average basin slope, water system density, runoff curve number, annual evapotranspiration, and annual precipitation in the low-flow index regression model. This study evaluates the model's accuracy by using the root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) for 10 ungauged, verified basins and compares them with the previous model's low-flow calculations to determine the effectiveness of the newly developed model. Comparative analysis indicates that the new regression model produces average low-flow, attributed to the consideration of varied basin and hydrologic factors during the new model's development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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