Objective: Due to rapid economic return, mixed crop-swine farming systems in Korea have become more intensive. Intensive farming practices often cause nutrient surpluses and lead to environmental pollution. Nutrient budgets can be used to evaluate the environmental impact and as a regulatory policy instrument for nutrient management. This study was conducted to select a nutrient budgeting approach applicable to the mixed crop-swine farms in Korea and suggest an effective manure treatment method to reduce on-farm nutrient production. Methods: In this study, we compared current and ideal gross nutrient balance (GNB) approaches of Organisation for Economic Co-operation and Development and soil system budget (SSB) approach with reference to on-farm manure treatment processes. Data obtained from farm census and published literature were used to develop the farm nutrient budgets. Results: The average nitrogen (N) and phosphorus (P) surpluses were approximately 11 times and over 7 times respectively higher in the GNB approaches than the SSB. After solid-liquid separation of manure, during liquid composting a change in aeration method from intermittent to continuous reduced the N and P loading about 50% and 47%, respectively. Although changing in solid composting method from turning only to turning+aeration improved the N removal efficiency by 30.5%, not much improvement in P removal efficiency was observed. Conclusion: Although the GNB approaches depict the impact of nutrients produced in the mixed crop-swine farms on the overall agricultural environment, the SSB approach shows the partitioning among different nutrient loss pathways and storage of nutrients within the soil system; thus, can help design sustainable nutrient management plans for the mixed cropswine farms. The study also suggests that continuous aeration for liquid composting and turning+aeration for solid composting can reduce nutrient loading to the soil.
The purpose of this study is to investigate the response of human pulp cell on Portland cement mixed with $\beta$-glycerophosphate. To investigate the effect of $\beta$-glycerophosphate and/or dexamethasone on human pulp cell, ALP activity on various concentration of $\beta$-glycerophosphate and dexamethasone was measured and mineral nodule of human pulp cell was stained with Alizarin red S. MTS assay and ALP activity of human pulp cell on Portland cement mixed with various concentration of $\beta$-glycerophosphate (10 mM, 100mM, 1M) was measured and the specimens were examined under SEM. Addition of $\beta$-glycerophosphate or dexamethasone alone had no effect however, the addition of 5 mM $\beta$-glycerophosphate and 100 nM dexamethasone had the largest increasement in ALP activity. There was no toxicity in all samples and the data showed that Portland cement mixed with 10 mM $\beta$-glycerophosphate had more increase in ALP activity compared with control. In conclusion, Portland cement mixed with $\beta$-glycerophosphate has no toxicity and promotes differentiation and mineralization of pulp cell compared with additive-free Portland cement. This implicated that application of Portland cement mixed with $\beta$-glycerophosphate might form more reparative dentin and in turn it would bring direct pulp capping to success.
Park, Il-Hyun;Lee, Dong-Il;Hwang, Mi-Ok;Yu, Young-Chol;Park, Ki-Sang
Polymer(Korea)
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v.31
no.2
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pp.98-104
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2007
The expansion behavior of polystyrene (PS) chains with various molecular weights has been investigated above Flory $\Theta$temperature by viscometry after dissolving in the three different mixed solvents systems such as benzene/n-heptane, 1,4-dioxane/isopropanol, and 1,4-dioxane/n-heptane. Two different regimes are observed as increasing temperature: one regime is for the expansion of chain and the other is for the contraction. For the higher molecular weight sample of PS, the higher peak temperature showing its maximum expansion is obtained. Within a certain system of Ps/mixed solvents, the $\tau/\tau_c$ parameter shows universality for the variation of molecular weight. But while each system of Ps/mixed solvents has shown its own different slope, the universality breaks down in the overall system of mixed solvents. However after introducing a new empirical $b^{2/3}\tau/\tau_c$ parameter, all data points of three different systems have dropt on one master curve and the universality of chain expansion has recovered again. Here $\tau$ and $\tau_c$ are defined as $(T-\Theta)/\Theta$ and $(\Theta-T_c)/T_c$, respectively and $T_c$ is the critical solution temperature, and b of Schultz-Flory equation is corresponding to the effective slope in the plot of $1/T_c$ against $1/M_w^{1/2}$.
This study was carried out to offer a basis data for conservation and application of effective management of Camellia japonica stand in Hakdong, Geoje Island. Field survey was conducted at C. japonica stand, mixed stand, Chamaecyparis obtusa plantation, and Pinus thunbergii stand. Importance value of C. japonica at tree layer was highest in C. japonica stand and mixed stand, and that of C. obtusa and P. thunbergii were highest in C. obtusa plantation and P. thunbergii stand, respectively. At subtree layer, C. japonica, Callicarpa dichotoma, Neolitses serices, and Styrax japonica had the highest importance value in C. japonica stand, mixed stand, C. obtusa plantation, and P. thunbergii stand, respectively. The species diversity ranged from 0.121 to 1.589 in C. japonica stand, 0.543 to 1.540 in mixed stand, 0.276 to 1.321 in C. obtusa plantation, and 0.764 to 1.523 in P. thunbergii stand, respectively. Soil pH was 5.72 in C. japonica stand, 5.26 in mixed stand, 5.21 in C. obtusa plantation, and 5.32 in P. thunbergii stand. The content of organic matter and total N were 5.77, 0.48% in C. japonica stand, 4.41, 0.30% in mixed stand, 3.28, 0.33% in C. obtusa plantation, and 5.32, 0.28% in P. thunbergii stand.
In this study, we investigated the statistical occupations and interannual variations of land cover types over Northeast Asian region using the 12 years (2001-2012) MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) land cover data sets. The spatial resolution and land cover types of MODIS land cover data sets are 500 m and 17, respectively. The 12-year average shows that more than 80% of the analysis region is covered by only 3 types of land cover, cropland (36.96%), grasslands (23.14%) and mixed forests (22.97%). Whereas, only minor portion is covered by cropland/natural vegetation mosaics (6.09%), deciduous broadleaf forests (4.26%), urban and built-up (2.46%) and savannas (1.54%). Although sampling period is small, the regression analysis showed that the occupations of evergreen needleleaf forests, deciduous broadleaf forests and mixed forests are increasing but the occupations of woody savannas and savannas are decreasing. In general, the pixels where the land cover types are classified differently with year are amount to more than 10%. And the interannual variations in the occupations of land cover types are most prominent in cropland (1.41%), mixed forests (0.82%) and grasslands (0.73%). In addition, the percentage of pixels classified as 1 type for 12 years is only 57% and the other pixels are classified as more than 2 types, even 9 types. The annual changes in the classification of land cover types are mainly occurred at the almost entire region, except for the eastern and northwestern parts of China, where the single type of land cover located. When we take into consider the time scale needed for the land cover changes, the results indicate that the MODIS land cover data sets over the Northeast Asian region should be used with caution.
Much of the data used in the analysis of environmental ecological data is being obtained over time. If the number of time points is small, the data will not be given enough information, so repeated measurements or multiple survey points data should be used to perform a comprehensive analysis. The method used for that case is longitudinal data analysis or mixed model analysis. However, if the amount of information is sufficient due to the large number of time points, repetitive data are not needed and these data are analyzed using time series analysis technique. In particular, with a large number of data points in the current situation, when we want to predict how each variable affects each other, or what trends will be expected in the future, we should analyze the data using time series analysis techniques. In this study, we introduce univariate time series analysis, intervention time series model, transfer function model, and multivariate time series model and review research papers studied in Korea. We also introduce an error correction model, which can be used to analyze environmental ecological data.
Multilevel analysis is an appropriate and powerful tool for analyzing hierarchical structure data widely applied from public health to genomic data. In practice, however, we may lose the information on multiple nesting levels in the multilevel analysis since data may fail to capture all levels of hierarchy, or the top or intermediate levels of hierarchy are ignored in the analysis. In this study, we consider a multilevel linear mixed effect model (LMM) with single imputation that can involve all data hierarchy levels in the presence of missing top or intermediate-level clusters. We evaluate and compare the performance of a multilevel LMM with single imputation with other models ignoring the data hierarchy or missing intermediate-level clusters. To this end, we applied a multilevel LMM with single imputation and other models to hierarchically structured cohort data with some intermediate levels missing and to simulated data with various cluster sizes and missing rates of intermediate-level clusters. A thorough simulation study demonstrated that an LMM with single imputation estimates fixed coefficients and variance components of a multilevel model more accurately than other models ignoring data hierarchy or missing clusters in terms of mean squared error and coverage probability. In particular, when models ignoring data hierarchy or missing clusters were applied, the variance components of random effects were overestimated. We observed similar results from the analysis of hierarchically structured cohort data.
Kim, Kyongha;Jun, Jaehong;Yoo, Jaeyun;Jeong, Yongho
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.94
no.6
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pp.488-495
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2005
This study was conducted to understand the influences of forest structure on throughfall, stemflow and interception loss. The study plots included the natural old-growth deciduous, Pinus koraiensis and Abies holophylla forests in Gwangneung and the rehabilitated young mixed forest in Yangju, Gyeonggido. The Pinus koraiensis and Abies hotophylla had been planted in 1976. The rehabilitated young mixed forest had been established to control erosion in 1974. Total and net rainfall were monitored from March, 2003 to October, 2004. Tipping bucket rain gauge recorded total rainfall. Throughfall and stemflow were measured by custom-made tipping bucket and CR10X data logger at each $10m{\times}10m$ plots at intervals of 30 minutes. Interception loss in the Pinus koraiensis plot were most as 37.2% of total rainfall and least as 22.6% in the rehabilitated young mixed forest. Stemflow in the rehabilitated young mixed forest was 10.7% of total rainfall and stemflow in the Pinus koraiensis plot was 2.4%. The average throughfall ratio ranged from 66% to 77% depending on the canopy coverage. The relationship of stemflow and total rainfall represented in a linear regression equation though the variation of data was large. The ratio of stemflow-conversion was 2% of total rainfall in the Pinus koraiensis plot and 12% in the rehabilitated young mixed forest, respectively. The stem storage of the natural old-growth deciduous was the largest of 0.21 mm whereas that of the Pinus koraiensis plot was the least of 0.003 mm. A deciduous forest produced stemflow more than a coniferous forest due to a smooth bark and steeply angled branches. Interception loss of all study plots increased linearly as total rainfall increased. The distribution of interception loss data related in total rainfall became wider in a deciduous forest than a coniferous. It resulted from seasonality of leaf area index in a deciduous forest. As considered above results, it was confirmed that there were great differences of throughfall, stemflow and interception loss depending on forest stand structures. The simulation model for predicting interception loss must have parameters such as forest stand characteristics and LAI in order to describe the influence of forest structure on interception loss.
In this study, a new model is proposed to improve the problem of the decline of predict rate of heat demand on a particular date, such as a public holiday for the conventional heat demand forecasting system. The proposed model was the Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model, which showed an increase in the forecast rate of heat demand, especially for each type of forecast date (weekday/weekend/holiday). The proposed model was selected through the following process. A model with an even error for each type of forecast date in a particular season is selected to form the entire forecast model. To avoid shortening learning time and excessive learning, after each of the four different models that were structurally simplified were learning and a model that showed optimal prediction error was selected through various combinations. The output of the model is the hourly 24-hour heat demand at the forecast date and the total is the daily total heat demand. These forecasts enable efficient heat supply planning and allow the selection and utilization of output values according to their purpose. For daily heat demand forecasts for the proposed model, the overall MAPE improved from 5.3~6.1% for individual models to 5.2% and the forecast for holiday heat demand greatly improved from 4.9~7.9% to 2.9%. The data in this study utilized 34 months of heat demand data from a specific apartment complex provided by the Korea District Heating Corp. (January 2015 to October 2017).
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.6
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pp.679-685
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2011
This paper presents an algorithm identifying devices that generate observed mixed signals that are collected at main power-supply line. The proposed algorithm, which is necessary for low cost electric power monitoring system at appliance-level, that is non-intrusive load monitoring system, divides incoming mixed signal into multiple time intervals, calculating difference-signals between consecutive time interval, and identifies which device is operating at the time interval by analysing the difference-signals. Since the features of one device can remain when the time interval is short enough and the features are independent and additive, well-known classification algorithms can be used to classify the difference-signals with features of N individual devices, otherwise $2^N$ features might be necessary. The proposed algorithm was verified using data mixed in a laboratory with individual devices's data collected from field. When maximum 4 devices operate or stop sequentially and when features satisfy the requirements of proposed algorithm, the proposed algorithm resulted nearly 100% success rate under the constrained test condition. In order to apply the proposed algorithm in real world, the number devices shall increase, the time interval shall be smaller and the pattern of mixture shall be more diverse. However we can expect, if features used follow guidelines of proposed algorithm, future system could have certain level of performance without the guideline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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