Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2004.04a
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pp.100-101
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2004
Many researches in Korea have been performed to understand the pollution of stream waters by acid mine drainage. However, few studies have been conducted regarding the effect of particulate and colloidal fractions on the transport of trace metals. To estimate harmful effects of trace metals, it is important to evaluate the particulate and colloidal metals as well as dissolved metals, because particulate and colloidal fractions of trace metals play an important role in transport of trace metals and may adversely affect habitats and organisms in riverine system. Colloids are solids with effective diameters in size range from 0.001 $\mu$m to 1 $\mu$m. According to Jone et al. (1974), metals in surface water, like Al, Fe, and Mn, require filtration with pore-size membranes smaller than 0.45 $\mu$m to define dissolved concentrations. The main objective of this study is to understand the effects of particulate, colloidal, and truly dissolved fractions on the transport and fate of trace metals in acid mine drainage. This study was conducted for the Onjeong creek in the Uljin mine area. Sampling was carried out in 13 sites, spatially covering the area from mine dumps to the downstream Onjeong reservoir. To examine the metal partitioning between particulate, colloidal, and truly dissolved fraction, we used successive filtration techniques consisting of conventional method (using 0.45 $\mu$m membranes) and tangential-flow ultrafiltration (using 0.001 $\mu$mm membranes). Ultrafiltration may seperate much smaller particles from aqueous phase (Josephson, 1984; Hernandez and Stallard, 1988). The analysis of metals were performed by inductively coupled plasma - atomic emission spectrometer (ICP-AES: model Perkin Elmer OPTIMA3000XL). Anions such as SO$_4$, Cl and NO$_3$ were measured with ion chromatograph (IC: model Dionex 120). Sample analysis is still in progress. The preliminary data show that the studied creek is severely polluted by Al, Fe, Mn, Pb and Zn. Toward upstream sites with relatively lower pH, less than 50% of Al and Fe occur in the sorbed form on particles or colloids, whereas more than 80% of Al and Fe occur in the sorbed form in downstream sites or tributaries with relatively higher pH. Less than 30% of Zn is present in particle or colloidal forms in the whole range of creek. Truly dissolved fraction of trace metals is negatively correlated with pH. The Kd values for Al, Fe and Zn consistently increase with increasing pH and decrease with increasing particle concentration.
Recently, the application of distributed acoustic sensors (DAS), which can replace geophones and seismometers, has significantly increased along with interest in micro-seismic monitoring technique, which is one of the CO2 storage monitoring techniques. A significant amount of temporally and spatially continuous data is recorded in a DAS monitoring system, thereby necessitating fast and accurate data processing techniques. Because event detection and seismic phase picking are the most basic data processing techniques, they should be performed on all data. In this study, a machine learning-based P, S wave phase picking algorithm was developed to compensate for the limitations of conventional phase picking algorithms, and it was modified using a transfer learning technique for the application of DAS data consisting of a single component with a low signal-to-noise ratio. Our model was constructed by modifying the convolution-based EQTransformer, which performs well in phase picking, to the ResUNet structure. Not only the global earthquake dataset, STEAD but also the augmented dataset was used as training datasets to enhance the prediction performance on the unseen characteristics of the target dataset. The performance of the developed algorithm was verified using K-net and KiK-net data with characteristics different from the training data. Additionally, after modifying the trained model to suit DAS data using the transfer learning technique, the performance was verified by applying it to the DAS field data measured in the Pohang Janggi basin.
By using 92 values of lateral earth pressure coefficient(K) measured in Korea, the tendency of K with varying depth is analyzed and compared with the range of K defined by Hoek and Brown. The horizontal stress is generally larger than the vertical stress in Korea : About 84 % of K values are above 1. In this study, the theory of elasto-plasticity is applied to analyze the variation of K values, and the results are compared with those of numerical analysis. This reveals that the erosion, sedimentation and weathering of earth crust are important factors in the determination of K values. Surface erosion, large lateral pressure and good rock mass increase the K values, but sedimentation decreases the K values. This study enable us to analyze the effects of geological processes on the K values, especially at shallow depth where underground excavation takes place. A neural network expert system using multi-layer back-propagation algorithm is developed to predict the K values. The neural network model has a correlation coefficient above 0.996 when it is compared with measured data. The comparison with 9 measured data which are not included in the back-propagation learning has shown an average inference error of 20% and the correlation coefficient above 0.95. The expert system developed in this study can be used for reliable determination of K values.
Kim, Young-Hyun;Kim, Eung-Sup;Choi, Myeong-Ju;Shim, Kyo-Moon;Ahn, Joong-Bae
Atmosphere
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v.29
no.5
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pp.671-687
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2019
This study evaluates the long-term seasonal predictability of summer (June, July and August) heatwaves over South Korea using 30-year (1989~2018) Hindcast data of the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. Heatwave indices such as Number of Heatwave days (HWD), Heatwave Intensity (HWI) and Heatwave Warning (HWW) are used to explore the long-term seasonal predictability of heatwaves. The prediction skills for HWD, HWI, and HWW are evaluated in terms of the Temporal Correlation Coefficient (TCC), Root Mean Square Error (RMSE) and Skill Scores such as Heidke Skill Score (HSS) and Hit Rate (HR). The spatial distributions of daily maximum temperature simulated by WRF are similar overall to those simulated by NCEP-R2 and PNU CGCM. The WRF tends to underestimate the daily maximum temperature than observation because the lateral boundary condition of WRF is PNU CGCM. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability of daily maximum temperature is higher in the predictions that start from the February and April initial condition. However, the PNU CGCM-WRF chain tends to overestimate HWD, HWI and HWW compared to observations. The TCCs for heatwave indices range from 0.02 to 0.31. The RMSE, HR and HSS values are in the range of 7.73 to 8.73, 0.01 to 0.09 and 0.34 to 0.39, respectively. In general, the prediction skill of the PNU CGCM-WRF chain for heatwave indices is highest in the predictions that start from the February and April initial condition and is lower in the predictions that start from January and March. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability is more influenced by lead time than by the effects of topography and/or terrain feature because both HSS and HR varies in different leads over the whole region of South Korea.
Kim, Sun-Min;Yorozu, Kazuaki;Tachikawa, Yasuto;Shiiba, Michiharu
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.15-15
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2011
The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.1
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pp.1-15
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2008
Chemical Accident Response Information System (CARIS) which has been designed for the efficient emergency response of chemical accidents produces the real-time atmospheric fields through the Regional Atmospheric Modeling System, RAMS. The previous studies were emphasized that improving an initial input data had more effective results in developing prediction ability of atmospheric model. In a continuous effort to improve an initial input data, we replaced the land-use dataset using in the RAMS, which is a high resolution USGS digital data constructed in April, 1993, with the latest land-use data of the Korea Ministry of Environment over the South Korea and simulated atmospheric fields for developing a real-time prediction in dispersion of chemicals. The results showed that the new land-use data was written in a standard RAMS format and shown the modified surface characteristics and the landscape heterogeneity resulting from land-use change. In the results of sensitivity experiment we got the improved atmospheric fields and assured that it will give more reliable real-time atmospheric fields to all users of CARIS for the dispersion forecast in associated with hazardous chemical releases as well as general air pollutants.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.7
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pp.100-111
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2003
The HAUSAT-1(Hankuk Aviation University SATellite-1) will orbit at the altitude of 650km-800 km with 65 or 98 degree inclination angle. The effects of magnetic field and Earth gravity are more predominant than other space disturbances because the HAUSAT-1 will be positioned in LEO(Low Earth Orbit). The HAUSAT-1 design implements a magnetic control system and gravity-stable system which implement the solar panel deployment system. The simulation using MATLAB was performed to make sure the attitude stability of HAUSAT-1, which is based on the 8th order magnetic field model and non-linear equations of disturbances and the HAUSAT-1 attitude. The stability is investigated for two different HAUSAT-1 configurations and attitude which are affected by disturbances through simulation. The results for gravity-gradient stable
and non gravity-gradient stable system are compared. Methodology of attitude stabilization was explored to develop an effective attitude control system for the HAUSAT-1 using magnetic torquers.
In this paper, the authors demonstrate a new idea to take the place of the real pressure vessel test, which should be carried out in a high pressure experiment unit before the real sea trial test. The idea is to make a pressure vessel model as a replica of the real pressure vessel test, which can reduce the cost of making a pressure vessel and large pressure experiment unit. The pressure vessel model was designedbased on linear-elastic, buckling equations and Finite Element Analysis. The manufactured pressure vessel model was investigated and monitored while the pressure test was being conducted. After the test, the result and the validity of the pressure vessel model as a replica of the real pressure vessel test was studied.
This study is focused on characterization of the physio-chemical and mineralogical properties, investigation of their vertical changes in the tailing profile of the Guryoung mining area, classification of the profile into distinct zones, and condition conceptual model of physio-chemical conditions and phases-water relationships controlling the element behaviors in the tailings. The upper part of the groundwater is characterized by the high contents of $Fe_2O_3$ and $SO_3$ for whole rock analysis, low pH, and the occurrence of jarosite, schwertmannite and Fe-oxyhydroxide as the secondary mineral phases. The tailing profile can be divided into the covering soil, jarosite zone, Fe-sulfate zone, Fe-oxyhydroxide and gypsum-bearing pyrite zone, calcite-bearing pyrite zone, soil zone, and weathered zone on the based of the geochemical and mineralogical characteristics. The profile can be sampled into the oxidized zone and the carbonate-rich primary zone with the dramatic changes in pH and the secondary mineral phases. The conceptual model proposed for the tailing profile can be summarized that the oxidation of pyrite is the most important reaction controlling the changes in pH, the dissolution of the primary silicates and carbonates, the precipitation of secondary mineral phases, acid-neutralizing, and heavy metal behaviors through the profile.
In order to enhance the connectivity of fracture network as fluid path in enhanced/engineered geothermal system (EGS), the exact locating of hydraulic fractured zone is very important. Hydraulic fractures can be tracked by locating of microseismic events which are occurred during hydraulic fracture stimulation at each stage. However, since the subsurface velocity is changed due to hydraulic fracturing at each stage, in order to find out the exact location of microseismic events, we have to consider the velocity change due to hydraulic fracturing at previous stage when we perform the mapping of microseimic events at the next stage. In this study, we have modified 3D locating algorithm of microseismic data which was developed by Kim et al. (2015) and have developed 3D velocity update algorithm using occurred microseismic data. Eikonal equation which can efficiently calculate traveltime for complex velocity model at anywhere without shadow zone is used as forward engine in our inversion. Computational cost is dramatically reduced by using Fresnel volume approach to construct Jacobian matrix in velocity inversion. Through the numerical test which simulates the geothermal survey geometry, we demonstrated that the initial velocity model was updated by using microseismic data. In addition, we confirmed that relocation results of microseismic events by using updated velocity model became closer to true locations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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