The radon gas from nature mainly considers a cause of radon problems, and it is closely affect human life cycle. Korean yellow residual soil, Hwangtoh, widely used as a building material, is considered to be one of major sources of indoor radon. However, there have, as yet, been no studies about radon from Hwangtoh in mass market brands. Here, we investigated the indoor radon concentrations and exhalation rates in four Hwangtohs from different brand names and regional features. The Closed Chamber Method (CCM) conducted by a Continuous Radon Monitor (CRM) has been used for the rates of radon exhalation. Based on equations of previous references, the indoor radon concentrations were deducted. As a result, the radon surface exhalation rates resulted in the 1.4208 to 3.0293 Bq·㎡·h-1 range. Significant differences were found among Hwangtohs according to production regions. Materials with higher radon concentration required a longer time to reach a quasi-steady state in a given environment, in other words, the number of half-life cycles increased from a set starting point. The experimentally identified Hwangtohs demonstrated its safety for construction purposes. There exists, so far, a possibility to exert influence radon emanation due to unidentified factors. Therefore, it is necessary to corroborate with more research by increasing the number of Hwangtohs, considering the other references reported high radon exhalation rates. In addition, it is highly recommended that the radon exhalation rates should be measured for all building materials for preventing human health before the material usage.
3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.
Kim, Changmin;Lee, Young Sun;Beers, Timothy C.;Masseron, Thomas
천문학회지
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제55권2호
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pp.23-36
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2022
We present a method to determine nitrogen abundance ratios with respect to iron ([N/Fe]) from molecular CN-band features observed in low-resolution (R ~ 2000) stellar spectra obtained by the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) and the Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST). Various tests are carried out to check the systematic and random errors of our technique, and the impact of signal-to-noise (S/N) ratios of stellar spectra on the determined [N/Fe]. We find that the uncertainty of our derived [N/Fe] is less than 0.3 dex for S/N ratios larger than 10 in the ranges Teff = [4000, 6000] K, log g = [0.0, 3.5], [Fe/H] = [-3.0, 0.0], [C/Fe] = [-1.0, +4.5], and [N/Fe] = [-1.0, +4.5], the parameter space that we are interested in to identify N-enhanced stars in the Galactic halo. A star-by-star comparison with a sample of stars with [N/Fe] estimates available from the Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment (APOGEE) also suggests a similar level of uncertainty in our measured [N/Fe], after removing its systematic error. Based on these results, we conclude that our method is able to reproduce [N/Fe] from low-resolution spectroscopic data, with an uncertainty sufficiently small to discover N-rich stars that presumably originated from disrupted Galactic globular clusters.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권3호
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pp.184-191
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2022
Unity Painting is a concept that the researcher put forward to locate his own creative style in his creation. Unity Painting, with a clue of reflecting the characteristics of contemporary oriental visual culture, combines the contemporary painting features of a variety of western painting languages. It aims to link the painting system formed in the context of oriental culture with the world's contemporary art and try to present a new contemporary painting with oriental genes. According to the Chinese literature, the researcher sorted out the five main colors (五正色), ten colors for Heavenly Stems (十天干色彩), five intermediate colors (五间色), and five colors as the expression of the Chi of Thriving and Fading and the Chi of Birth and Death, and deduced the summary and stipulation of the color of yin-yang and five elements under the concept of Unity Painting. Based on this, the researcher drew the color-phase and its variation stipulation diagram of ten colors for Heavenly Stems, the orientation of Heavenly Stems (天干方位), color-phase variation diagram (色相变化图), as well as the stipulation system diagram of the five elements (五行), Heavenly Stems and Earthly Branches (干支), energy, time and colors. Through the research and collation of the literature, the researcher took the stipulated five elements color (五行色彩) as the basis of the color concept of creation to complete the work. This paper discusses how to find the starting point of contemporary art creation in the context of traditional oriental culture, sorts out the practical creation logic, and provides ideas for subsequent researchers, with a view to better establishing the identity of the creator and providing research significance and value in the context of the study of oriental art.
Suspension bridges bear large eccentric live loads in rush hours when most vehicles travel in one direction on the left or right side of the bridge. With the increasing number and weight of vehicles and the girder widening, the eccentric live load effect on the bridge behavior, including bending and distortion of the main girder, gets more pronounced, even jeopardizing bridge safety. This study proposes an analytical algorithm based on multi-catenary theory for predicting the suspension bridge responses to eccentric live load via the nonlinear generalized reduced gradient method. A set of governing equations is derived to solve the following unknown values: the girder rigid-body displacement in the longitudinal direction; the horizontal projection lengths of main cable's segments; the parameters of catenary equations and horizontal forces of the side span cable segments and the leftmost segments of middle span cables; the suspender tensions and the bearing reactions. Then girder's responses, including rigid-body displacement in the longitudinal direction, deflections, and torsion angles; suspenders' responses, including the suspender tensions and the hanging point displacements; main cables' responses, including the horizontal forces of each segment; and the longitudinal displacement of the pylons' tower top under eccentric load can be calculated. The response of an exemplar suspension bridge with three spans of 168, 548, and 168 m is calculated by the proposed analytical method and the finite element method in two eccentric live load cases, and their results prove the former's feasibility. The nonuniform distribution of the live load in the lateral direction is shown to impose a greater threat to suspension bridge safety than that in the longitudinal direction, while some other specific features revealed by the proposed method are discussed in detail.
Background and objective: Urban topology can be characterized as impervious, which changes the hydrologic features of an area, increasing surface water flow during local heavy rain events. The pluvial flooding is also influenced by the vertical structures of the urban area. This study suggested a modified digital elevation model (DEM) to identify changes in urban hydrological conditions and segmentalized urban micro catchment areas using a geographical information system (GIS). Methods: This study suggests using a modified DEM creation process based on Rolling Ball Method concepts along with a GIS program. This method proposes adding realized urban vertical data to normal DEM data and simulating hydrological analyses based on RBM concepts. The most important aspect is the combination of the DEM with polygon data, which includes urban vertical data in three datasets: the contour polyline, the locations of buildings and roads, and the elevation point data from the DEM. DEM without vertical data (DCA) were compared with the DEM including vertical data (VCA) to analyze catchment areas in Shin-wol district, Seoul, Korea. Results: The DCA had 136 catchments, and the area of each catchment ranged from 3,406 m2 to 423,449 m2. The VCA had 2,963 catchments, with the area of each ranging from 50 m2 to 16,209 m2. The most important finding is that in the overlapped VCA; the boundary of areas directly affected by flooding and the direction of surface water flow could be identified. Flooding data from September 21, 2010 and July 27, 2011 in the Shin-wol district were applied as ground reference data. The finding is that in the overlapped VCA; the boundary of areas directly affected by flooding and the direction of surface water flow could be identified. Conclusion: The analysis of the area vulnerable to surface water flooding (SWF) was more accurately determined using the VCA than using the DCA.
With the recent increase in the development of military drones, they are adopted and used as the combat system of battalion level or higher. However, it is difficult to use drones that can be used in battles below the platoon level due to the current conditions for the formation of units in the Korean military. In this paper, therefore, we developed a program drones equipped with a thermal imaging camera and LiDAR sensor for reconnaissance and exploration that can be applied in battles below the platoon level. Using these drones, we studied the possibility and feasibility of drones for small-scale combats that can find hidden enemies, search for an appropriate detour through image processing and conduct reconnaissance and search for battlefields, hiding and cover-up through image processing. In addition to the purpose of using the proposed drone to search for an enemies lying in ambush in the battlefield, it can be used as a function to check the optimal movement path when a combat unit is moving, or as a function to check the optimal place for cover-up or hiding. In particular, it is possible to check another route other than the route recommended by the program because the features of the terrain can be checked from various viewpoints through 3D modeling. We verified the possiblity of flying by designing and assembling in a form of adding LiDAR and thermal imaging camera module to a drone assembled based on racing drone parts, which are open source hardware, and developed autonomous flight and search functions which can be used even by non-professional drone operators based on open source software, and then installed them to verify their feasibility.
본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.
The extinction crisis of local cities, caused by a population density increase phenomenon in capital regions, directly causes the increase of vacant houses in local cities. According to population and housing census, Gunsan-si has continuously shown increasing trend of vacant houses during 2015 to 2019. In particular, since Gunsan-si is the city which suffers from doughnut effect and industrial decline, problems regrading to vacant house seems to exacerbate. This study aims to provide a foundation of a system which can predict and deal with the building that has high risk of becoming vacant house through implementing a data driven vacant house prediction machine learning model. Methodologically, this study analyzes three types of machine learning model by differing the data components. First model is trained based on building register, individual declared land value, house price and socioeconomic data and second model is trained with the same data as first model but with additional POI(Point of Interest) data. Finally, third model is trained with same data as the second model but with excluding water usage and electricity usage data. As a result, second model shows the best performance based on F1-score. Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost and LightGBM which are tree ensemble series, show the best performance as a whole. Additionally, the complexity of the model can be reduced through eliminating independent variables that have correlation coefficient between the variables and vacant house status lower than the 0.1 based on absolute value. Finally, this study suggests XGBoost and LightGBM based machine learning model, which can handle missing values, as final vacant house prediction model.
S. Arivazhagan;K.A. Naseer;K.A. Mahmoud;N.K. Libeesh;K.V. Arun Kumar;K.ChV. Naga Kumar;M.I. Sayyed;Mohammed S. Alqahtani;E. El Shiekh;Mayeen Uddin Khandaker
Nuclear Engineering and Technology
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제55권9호
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pp.3268-3276
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2023
The practice of identifying the potential zones for mineral exploration in a speedy and low-cost method includes the use of satellite imagery analysis as a part of remote sensing techniques. It is challenging to explore the iron mineralization of a region through conventional methods which are a time-consuming process. The current study utilizes the Hyperion satellite imagery for mapping the iron mineralization and associated geological features in the Irikkur region, Kannur, Kerala. Along with the remote sensing results, the field study and laboratory-based analysis were conducted to retrieve the ground truth point and geochemical proportion to verify the iron ore mineralization. The MC simulation showed for shielding properties indicate an increase in the linear attenuation coefficient with raising the Fe2O3+SiO2 concentrations in the investigated rocks where it is varied at 0.662 MeV in the range 0.190 cm-1 - 0.222 cm-1 with rising the Fe2O3+SiO2 content from 57.86 wt% to 71.15 wt%. The analysis also revealed that when the γ-ray energy increased from 0.221 MeV to 2.506 MeV, sample 1 had the largest linear attenuation coefficient, ranging from 9.33 cm1 to 0.12 cm-1. Charnockite rocks were found to have exceptional shielding qualities, making them an excellent natural choice for radiation shielding applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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