The changes in groundwater flow due to mining development act as a contributing factor to major issues such as ground subsidence, strength reduction and collapse. For the sustainable mining development, measures for dealing with fluctuations in seasonal underground water inflow, power losses, pump damage, and unexpected increases in inflow must be put in place. In this study, the aim is to identify the causes of underground seepage through the examination of hydrological connectivity between the study area and nearby limestone mine. A tracer tes for assessing subsurface connectivity has been planned. A variety of tracers, such as dyes and ions, were applied in lab test to select the optimal tracer material, and a hydrological model of the study area was implemented through field test. Finally, the hydrological connectivity between the external stream and underground water in the mine was analyzed.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.27
no.2
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pp.61-77
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2024
The purpose of this study was to develop a method for rapidly diagnosing urban thermal comfort using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based data. The research was conducted at Changwon National University's College of Engineering site and Yongji Park, both located in Changwon, Gyeongsangnam-do. Baseline data were collected using field measurements and UAVs. Specifically, the study calculated field measurement-based thermal comfort indices PET and UTCI, and used UAVs to create and analyze vegetation index (NDVI), sky view factor (SVF), and land surface temperature (LST) images. The results showed that UAV-predicted PET and UTCI had high correlations of 0.662 and 0.721, respectively, within a 1% significance level. The explanatory power of the prediction model was 43.8% for PET and 52.6% for UTCI, with RMSE values of 6.32℃ for PET and 3.16℃ for UTCI, indicating that UTCI is more suitable for UAV-based thermal comfort evaluation. The developed method offers significant time-saving advantages over traditional approaches and can be utilized for real-time urban thermal comfort assessment and mitigation planning
RFID(Radio Frequency Identification) systems are attracting attention as a key component of Internet of Things technology due to the cost and energy efficiency of application services. In order to use RFID technology in the IoT application service field, it is necessary to be able to store and manage various information for a long period of time as well as simple recognition between the reader and tag of the RFID system. And in order to read and write information to tags, a performance improvement technology that is strong and reliable in poor wireless channels is needed. In particular, in the UHF(Ultra High Frequency) RFID system, since multiple tags communicate passively in a crowded environment, it is essential to improve the recognition rate and transmission speed of individual tags. In this paper, Middleton's Class A impulsive noise model was selected to analyze the performance of the RFID system in an impulsive noise environment, and FM0 encoding and Miller encoding were applied to the tag to analyze the error rate performance of the RFID system. As a result of analyzing the performance of the RFID system in Middleton's Class A impulsive noise channel, it was found that the larger the Gaussian noise to impulsive noise power ratio and the impulsive noise index, the more similar the characteristics to the Gaussian noise channel.
Some drugs can offer far better medical effectiveness as it is injected through the intradermal layer of the skin, known as a needle-free injection. However, conventional needle-free devices might deliver a relatively large amount of drug in a just single spot of skin, splitting open the tissue layer structure, which might cause bruising and bleeding. By injecting the small volume with a fast repetition rate in a large surface area of skin, the patient may get much fewer injuries and pain. To achieve that specification, the driving force must be instantaneous and short-pulsed. Such a form of an injection device has been developed but the efficacy of those devices has been rarely examined. Therefore, this study developed the laser-induced microjet device that ejects microjet whose speed is ~310 m/s, during the 400~800 ㎲ of pulse time. The device can eject ~1 µL of the drug at the rate at which each shot repeated 10 shots per second. Using this specification, we evaluated the efficacy of drug injection onto mouse models. After injecting the insulin solution into the mouse model, the blood insulin level is detected, resulting in 20 % of blood insulin level with the ordinary needle syringe injection method.
The purpose of this study is to identify the factors affecting job satisfaction by examining the positive psychological capital, job crafting, and nursing work environment of clinical nurses, and to provide foundational data necessary to devise strategies for enhancing job satisfaction. Data were collected online from 208 clinical nurses working in three comprehensive hospitals located in J city from March 15 to March 30, 2023. Data were analyzed using the SPSS/WIN 26.0 program. The influencing factors on subjects' job satisfaction were marital status, education level, salary satisfaction, workload, clinical experience, positive psychological capital, job crafting, and nursing work environment. A hierarchical regression analysis following the order of general characteristics, positive psychological capital, nursing work environment, and job crafting identified nursing work environment (𝛽=.37, p<.001), job crafting (𝛽=.35, p<.001), positive psychological capital (𝛽=.33, p<.001), education level (𝛽=.09, p=.014) and salary satisfaction (𝛽=.09, p=.015) as the influencing factors of job satisfaction, in which the explanatory power for the final model was 78%. Based on the results of this study, it is suggested to develop and verify the effectiveness of programs to improve the positive psychological capital and job crafting of clinical nurses.
Sangmin Oh;Suk-Hee Yoon;Jaeseon Park;Yu-Jung Heo;Soohyung Lee;Eun-Jin Yoo;Min-Seob Kim
Particle and aerosol research
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v.19
no.4
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pp.111-128
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2023
Chungcheongnam-do has various emission sources, including large-scale facilities such as power plants, steel and petrochemical industry complexes, which can lead to the severe PM pollution. Here, we measured concentrations of PM10, PM2.5, and its metallic elements at a suburban site in Taean, Chungcheongnam-do from September 2017 to June 2022. During the measurement period, the average concentrations of PM10 and PM2.5 were 58.6 ㎍/m3 (9.6~379.0 ㎍/m3) and 35.0 ㎍/m3 (6.1~132.2 ㎍/m3), respectively. The concentration of PM10 and PM2.5 showed typical seasonal variation, with higher concentration in winter and lower concentration in summer. When high concentrations of PM2.5 occurred, particulary in winter, the fraction of Zn and Pb components considerably increased, indicating a significant contribution of Zn and Pb to high-PM2.5 concentration. In addition, Zn and Pb exhibited the highest correlation coefficient among all other metallic elements of PM2.5. A backward trajectory cluster analysis and CPF model were performed to examine the origin of PM2.5. The high concentration of PM2.5 was primarily influenced by emissions from industrial complexes located in the northeast and northwest areas.
Purpose of Research: This study examines how an intensive Christian program focused on conversion and sanctification impacts youth spirituality. While previous research was qualitative, looking at program design and family-church ties, this research provides a needed quantitative analysis of the program's effect on youths' spiritual development. Research content and method: The research, centering on 'A' Camp's focus on conversion and sanctification, used a pre-post test model with Lee and Kim's metrics to gauge youth spirituality. Conducted in a 2023 summer camp, assessments on days one and three yielded 109 valid questionnaires, analyzed via paired t-tests. As a result of the analysis, relationship with God t=-9.65, traditional faith t=-6.22, influence of spirituality t=-6.35, religious activity t=-8.32, experience of transcendent power t=-8.67, living righteously t=-8.04 It was statistically significant in all areas. Conclusion and Recommendation: The study confirmed that programs emphasizing conversion and sanctification markedly improve youth spirituality, notably enhancing experiences of God and righteous living via the Holy Spirit. These findings are pivotal for guiding future youth education programs, especially those conducted in camp settings.
As technology advances, Internet of Things (IoT) technology is rapidly evolving as well. Various protocols, including Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), are being used in IoT technology. MQTT, a lightweight messaging protocol, is considered a de-facto standard in the IoT field due to its efficiency in transmitting data even in environments with limited bandwidth and power. In this paper, we propose a method to improve the message transmission method in MQTT 5.0, specifically focusing on the shared subscription feature. The widely used round-robin method in shared subscriptions has the drawback of not considering the current state of the clients. To address this limitation, we propose a method to select the optimal transmission method by considering the current state. We model this problem based on Markov decision process (MDP) and utilize Q-Learning to select the optimal transmission method. Through simulation results, we compare our proposed method with existing methods in various environments and conduct performance analysis. We confirm that our proposed method outperforms existing methods in terms of performance and conclude by suggesting future research directions.
The introduction of a regional differential electricity rate system is being discussed, and the LMP (Locational Marginal Price) method is mentioned as a promising alternative. Under this background, this study analyzed a mathematical model and suggests that the LMP method produces results that maximize social welfare. The analysis was conducted separately for long-term decision-making where transmission capacity can be expanded, and for short-term decision-making in which transmission capacity is given. The analysis for short-term decision-making was conducted for peak load situations where capacity is insufficient and for non-load situations with spare capacity. The results of the analysis suggested that the price to maximize social welfare is equal to the marginal power generation cost by region, and the difference in marginal cost by region reflects the value lost due to transmission loss and compensation for transmission network investment. In addition, if the transmission capacity is less than the optimal capacity, the compensation for transmission network investment exceeds the incremental cost, providing an incentive to invest in the transmission network. If the transmission capacity exceeds the optimal capacity, the compensation for transmission network investment becomes lower than incremental cost or zero and the investment is not recovered, suppressing the investment in transmission networks. The results are the same as the LMP method suggests, and this means that this method maximizes social welfare and provides an optimal transmission network investment signal. The above analysis results contribute to understanding the characteristics of LMP. In addition, this study discussed what changes are needed in the electricity market when introducing the LMP concept.
Lee, Hak Geon;Yun, Chang Ho;Park, Jong Won;Lee, Yong Woo
Journal of Internet Computing and Services
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v.15
no.3
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pp.45-52
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2014
The Ubiquitous-City (U-City) is a smart or intelligent city to satisfy human beings' desire to enjoy IT services with any device, anytime, anywhere. It is a future city model based on Internet of everything or things (IoE or IoT). It includes a lot of video cameras which are networked together. The networked video cameras support a lot of U-City services as one of the main input data together with sensors. They generate huge amount of video information, real big data for the U-City all the time. It is usually required that the U-City manipulates the big data in real-time. And it is not easy at all. Also, many times, it is required that the accumulated video data are analyzed to detect an event or find a figure among them. It requires a lot of computational power and usually takes a lot of time. Currently we can find researches which try to reduce the processing time of the big video data. Cloud computing can be a good solution to address this matter. There are many cloud computing methodologies which can be used to address the matter. MapReduce is an interesting and attractive methodology for it. It has many advantages and is getting popularity in many areas. Video cameras evolve day by day so that the resolution improves sharply. It leads to the exponential growth of the produced data by the networked video cameras. We are coping with real big data when we have to deal with video image data which are produced by the good quality video cameras. A video surveillance system was not useful until we find the cloud computing. But it is now being widely spread in U-Cities since we find some useful methodologies. Video data are unstructured data thus it is not easy to find a good research result of analyzing the data with MapReduce. This paper presents an analyzing system for the video surveillance system, which is a cloud-computing based video data management system. It is easy to deploy, flexible and reliable. It consists of the video manager, the video monitors, the storage for the video images, the storage client and streaming IN component. The "video monitor" for the video images consists of "video translater" and "protocol manager". The "storage" contains MapReduce analyzer. All components were designed according to the functional requirement of video surveillance system. The "streaming IN" component receives the video data from the networked video cameras and delivers them to the "storage client". It also manages the bottleneck of the network to smooth the data stream. The "storage client" receives the video data from the "streaming IN" component and stores them to the storage. It also helps other components to access the storage. The "video monitor" component transfers the video data by smoothly streaming and manages the protocol. The "video translator" sub-component enables users to manage the resolution, the codec and the frame rate of the video image. The "protocol" sub-component manages the Real Time Streaming Protocol (RTSP) and Real Time Messaging Protocol (RTMP). We use Hadoop Distributed File System(HDFS) for the storage of cloud computing. Hadoop stores the data in HDFS and provides the platform that can process data with simple MapReduce programming model. We suggest our own methodology to analyze the video images using MapReduce in this paper. That is, the workflow of video analysis is presented and detailed explanation is given in this paper. The performance evaluation was experiment and we found that our proposed system worked well. The performance evaluation results are presented in this paper with analysis. With our cluster system, we used compressed $1920{\times}1080(FHD)$ resolution video data, H.264 codec and HDFS as video storage. We measured the processing time according to the number of frame per mapper. Tracing the optimal splitting size of input data and the processing time according to the number of node, we found the linearity of the system performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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