We have evaluated the extent of saltwater intrusion from electrical resistivity distribution in a coastal aquifer system in the southeastern part of Busan, Korea. This aquifer system is divided into four layers according to the hydrogeologic characteristics and the horizontal extent of intruded saltwater is determined at each layer through the geostatistical interpretation of electrical resistivity data. In order to define the statistical structure of electrical resistivity data, variogram analysis is carried out to obtain best generalized covariance models. IRF-k (intrinsic random function of order k) kriging is performed with covariance models to produce the plane of spatial mean resistivities. The kriged estimates are evaluated by cross validation to show a good agreement with the true values and the statistics of cross validation represented low errors for the estimates. In the resistivity contour maps more than 5 m below the surface, we can see a dominant direction of saltwater intrusion beginning from the east side. The area of saltwater intrusion increases with depth. The northeast side has low resistivities less than 5 ohm-m due to the presence of saline water in the depth range of 20 m through 70 m. These results show that the application of geostatistical technique to electrical resistivity data is useful for assessing saltwater intrusion in a coastal aquifer system.
Jeon, Min Gyu;Doh, Deog Hee;Kim, Ue Kan;Kim, Kang Ki
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.10
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pp.1275-1280
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2014
In this study, the performance of a real-time micro telescopic monitoring system is evaluated, in which an artificial neural network is adopted for the diagnoses of vibratory bodies, such as solid piping system or machinery. The structural vibration was measured by a non-contact remote sensing method, in which images of a high-speed high-definition camera were used. The structural vibration data that can be obtained by the PIV (particle image velocimetry) technique were used for training the neural network. The structures of the neural network are dynamically changed and their performances are evaluated for the constructed diagnosis system. Optimized structures of the neural network are proposed for real-time diagnosis for the piping system. It was experimentally verified that the performances of the neural network used for real-time monitoring are influenced by the types of the vibration data, such as minimum, maximum and average values of the vibration data. It concludes that the time-mean values are most appropriate for monitoring the piping system.
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents of rotary in Korea. The objective of this study is to develop the accident models by age group based on the various data of rotaries. METHODS : In pursuing the above, this study gives particular attentions to classifying the accident data of 17 rotaries by age, collecting the data of geometric structure, traffic volume and others, and developing the models using SPSS 17.0 and EXCEL. RESULTS : First, 3 multiple linear regression models which were all statistically significant were developed. The value of model of under 30-49 age group were, however, evaluated to be 0.688 and be less than those of other models. Second, the most powerful variables were analyzed to be traffic volume in the model of under 30 age group, circulatory roadway width in the model of 30-49 age group, and the number of approach lane in the model of above 50 age group. Finally, the test results of accident models using RMSE were all evaluated to be fitted to the given data. CONCLUSIONS : This study propose install streetlights, speed humps and widen Circulatory as effective improvements for reduction of accident in rotary.
This study is designed to measure the relative efficiency of regional fishery cooperatives based on Data Envelopment Analysis(DEA) methods. Selecting 40 regional fishery cooperatives in Busan as Decision Making Units (DMUs), the study uses their panel data from 2007 to 2008 to rank the relative efficiency of the DMUs. First, the efficiency score of the DMUs are calculated using CCR, SBM, and super-SMB model. Within the model, input variables are the number of employees and area of fishery cooperatives. Output variables are the amount of deposit money, loan and profit. Based on the efficiency scores calculated from super-SMB model, the efficiency ranking of the DMUs is determined. Second, the differences in average efficiency calculated from the three DEA models are tested using a pair-wise mean comparison test. The results based on the efficiency scores evaluated from super-SMB model show that seven out of the forty DMUs are efficient; among the efficient DMUs, the DMUs that can be benchmarked for inefficient DMUs through the frequency analysis of reference set being identified. Third, the differences in average efficiency of the three DEA models between 2007 and 2008 are tested using pair-wise mean comparison test and the study estimates the efficiency change of the DMUs between 2007 and 2008 using Malmquist productivity index(MPI). Finally, the paper suggests an improved composite DMU superior to the inefficient DMUs evaluated by Super-SBM model.
The evaluation of radioactivated components of heavy-ion accelerator facilities affects the safety of radiation management and the exposure dose for workers. and this is an important issue when predicting the disposal cost of waste during maintenance and dismantling of accelerator facilities. In this study, the FLUKA code was used to simulate the proton treatment device nozzle and classify the radio-nuclides and total radioactivity generated by each component over a short period of time. The source term was evaluated using NIST reference beam data, and the neutron flux generated for each component was calculated using the evaluated beam data. Radioactive isotopes caused by generated neutrons were compared and evaluated using nuclide information from the International Radiation Protection Association and the Korea Radioisotope association. Most of the nuclides produced form of beta rays and electron capture, and short-lived nuclides dominated. However, In the case of 54Mn, which is a radioactive product of iron, the effect of gamma rays should be considered. In the case of tritium generated from a material with a low atomic number, it is considered that handling care should be taken due to its long half-life.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.14
no.4
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pp.127-137
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2012
The purpose of this study is to recognize the differences of visual evaluation by variations in width of hem line and waistline position of the flare pants. The stimuli are 9 samples: One control group, 3 variations of the width of hem line and 3 variations of the waistline position. The data has been obtained from 44 fashion students. The data has been analyzed by Factor Analysis, Anova, Scheffe's Test and the MCA method. The results of the study are as follows: The visual evaluation by the width of hem line and waistline position of flare pants are composed of 5 factors : physical characteristics, elegance, originality, comfort, and stiffness. Among these factors, the physical characteristic is evaluated to be the most important factor. As a v isual evaluation result o f changes in the width o f hern l ine, 8 4 cm in width (the narrowest width) was highly evaluated in physical characteristics, elegance, and originality factors. For the result of changes in the waistline position, high-waisted flare pants were highly effective in physical characteristics, and also evaluated well in elegance, originality and stiffness factors. The flare pants did not show any interaction between the width of hem line and waistline position. The waistline position had more influence on visual evaluation in physical characteristics, originality and comfort factors while elegance and stiffness factors were affected by the width of hem line.
In the present study, group method of data handling networks (GMDH) are adopted and evaluated for shear strength prediction of both FRP-reinforced concrete members with and without stirrups. Input parameters considered for the GMDH are altogether 12 influential geometrical and mechanical parameters. Two available and very recently collected comprehensive datasets containing 112 and 175 data samples are used to develop new models for two cases with and without shear reinforcement, respectively. The proposed GMDH models are compared with several codes of practice. An artificial neural network (ANN) model and an ANFIS based model are also developed using the same databases to further assessment of GMDH. The accuracy of the developed models is evaluated by statistical error parameters. The results show that the GMDH outperforms other models and successfully can be used as a practical and effective tool for shear strength prediction of members without stirrups ($R^2=0.94$) and with stirrups ($R^2=0.95$). Furthermore, the relative importance and influence of input parameters in the prediction of shear capacity of reinforced concrete members are evaluated through parametric and sensitivity analyses.
Carbon fiber reinforced polymer (CFRP) has extensive use in strengthening reinforced concrete structures due to its high strength and elastic modulus, low weight, fast and easy application, and excellent durability performance. Many studies have been carried out to determine the performance of the CFRP confined concrete cylinder. Although studies about the prediction of confined compressive strength using ANN are in the literature, the insufficiency of the studies to predict the strain of confined concrete cylinder using ANN, which is the most appropriate analysis method for nonlinear and complex problems, draws attention. Therefore, to predict both strengths and also strain values, two different ANNs were created using an extensive experimental database. The strength and strain networks were evaluated with the statistical parameters of correlation coefficients (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The estimated values were found to be close to the experimental results. Mathematical equations to predict the strength and strain values were derived using networks prepared for convenience in engineering applications. The sensitivity analysis of mathematical models was performed by considering the inputs with the highest importance factors. Considering the limit values obtained from the sensitivity analysis of the parameters, the performances of the proposed models were evaluated by using the test data determined from the experimental database. Model performances were evaluated comparatively with other analytical models most commonly used in the literature, and it was found that the closest results to experimental data were obtained from the proposed strength and strain models.
Dongseok, Kim;Seonghoon, Kim;Jin-Kyung, Kim;Jae Hyun, Lim;Geonho, Choi;Seulgi, Bae;Young-Sam, Kwo;Min, Jang
Journal of Veterinary Science
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v.23
no.6
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pp.81.1-81.10
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2022
Background: Snakebites remain a devastating and life-threatening environmental hazard. While the management of snakebites has been well described in humans, few clinical data and guidelines exist for dogs, especially in Korea. Objectives: This retrospective study evaluated the clinical features of 70 dogs with snakebite wounds in Korea. Methods: The medical records of 72 dogs that presented to three animal hospitals from June 2008 to July 2021 were reviewed; among these, 70 dogs that met the inclusion criteria were enrolled. Their signalment, history, clinical signs, physical examination, blood analysis, treatment, and prognosis were also evaluated. Results: Of 70 dog owners, 35 (50%) witnessed the bite, with a mean time between bite and hospital presentation of 9.7 ± 4.1 h in 58 dogs. Blood smears were evaluated in 45 dogs, of which 28 (62%) showed echinocytosis. Anemia and acute kidney injury were found in 21 (29%) and 2 dogs (3%), respectively. A total of 37 dogs (53%) were hospitalized, 5 (7%) of which died. Conclusions: The most significant finding was the high prevalence of echinocytosis. The data from this retrospective study could inform the management of dogs bitten by snakes in Korea.
In this paper, we predict tracking performance of the multiple hypothesis tracking (MHT) algorithm. The MHT algorithm is known to be an optimal Bayesian approach and is superior to asly other tracking filters because it takes into account the events that the measurements can be originated from new targets and false alarms 3s well as interesting targets. In the MHT algorithm, a number of candidate hypotheses are generated and evaluated later as more data are received. The probability of each candidate hypotheses is approximately evaluated by using the hybrid conditional average approach (HYCA). We performed numerical experiments to show the validity of our performance prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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