In recent years, eutrophication in the Paldang Lake has become one of the major environmental problems in Korea as it may threaten drinking water safety and human health. Thus it is important to understand the phenomena and predict the time and magnitude of algal blooms for applying adequate algal reduction measures. This study performed seasonal water quality assessment and chlorophyll-a prediction using Bayseian simple/multiple linear regression analysis. Bayseian regression analysis could be a useful tool to overcome limitations of conventional regression analysis. Also it can consider uncertainty in prediction by using posterior distribution. Generally, chlorophyll-a of a P2(Paldang Dam 2) site showed high concentration in spring and it was similar to that of P4(Paldang Dam 4) site. For the development of Bayseian model, we performed seasonal correlation. As a result, chlorophyll-a of a P2 site had a high correlation with P5(Paldang Dam 5) site in spring (r = 0.786, p<0.05) and with P4 in winter (r = 0.843, p<0.05). Based on the DIC (Deviance Information Criterion) value, critical explanatory variables of the best fitting Bayesian linear regression model were selected as a $PO_4-P$ (P2), Chlorophyll-a (P5) in spring, $NH_3-N$ (P2), Chlorophyll-a (P4), $NH_3-N$ (P4) in summer, DTP (P2), outflow (P2), TP (P3), TP (P4) fall, COD (P2), Chl-a (P4) and COD (P4) in winter. The results of chlorophyll-a prediction showed relatively high $R^2$ and low RMSE values in summer and winter.
Accurate predictions about the water quality of a river have great importance in identifying in-stream flow and water supply requirements and solving relevant environmental problems. In this study, the effect of water release from upstream dam on the downstream water quality has been investigated by applying a hydological model combined with QUAL2E to Geum River basin. The ESP (Ensemble Stream Prediction) method, which has been validated and verified by lots of researchers, was used to predict reservoir and tributary inflow. The input parameters for a combined model to predict both hydrological characteristics and water quality were identified and optimized. In order to verify the model performance, the simulated result at Gongju station, located at the downstream from Daecheong Dam, has been compared with measured data in 2008. As a result, it was found that the proposed model simulates well the values of BOD, T-N, and T-P with an acceptable reliability.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제4권1호
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pp.11-23
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2000
Photochemical air quality models are essential tools in predicting future air quality and assessing air pollution control strategies. To evaluate air quality using a photochemical air quality model, emission inventories are important inputs to these models. Since most emission inventories are provided at a county-level, these emission inventories need to be geographically allocated to the computational grid cells of the model prior to running the model. The conventional method for the spatial allocation of these emissions uses "spatial surrogate indicators", such as population for mobile source emissions and county area for biogenic source emissions. In order to examine the applicability of such approximations, more detailed spatial surrogate indicators were developed using Geographic Information System(GIS) tools to improve the spatial allocation of mobile and boigenic source emissions, The proposed spatial surrogate indicators appear to be more appropriate than conventional spatial surrogate indicators in allocating mobile and biogenic source emissions. However, they did not provide a substantial improvement in predicting ground-level ozone(O3) concentrations. As for the carbon monoxide(CO) concentration predictions, certain differences between the conventional and new spatial allocation methods were found, yet a detailed model performance evaluation was prevented due to a lack of sufficient observed data. The use of the developed spatial surrogate indicators led to higher O3 and CO concentration estimates in the biogenic source emission allocation than in the mobile source emission allocation.llocation.
The air-side particulate fouling in the heat exchangers of HVAC applications degrades the performance of cooling capacity, pressure drop across a heat exchanger, and indoor air quality. Indoor and outdoor air contaminants foul heat exchangers. An empirical modeling equation is derived from the experimental results using accelerated tests and it shows good predictions of the fouling characteristics of the slitted finned tube heat exchangers. However the modeling equation predicts only the fouling characteristics of new heat exchangers and it can not predicts fouling characteristics obtained from actual field data. The purpose of this study is to modify the previous modeling equation using the actual field data Therefore an modified modeling equation is proposed and it shows good predictions of the actual fouling characteristics of finned-tube heat exchangers.
The predictions of the COBRA-IV-I code with the modified turbulent mixing and void drift models have been compared with the diabatic two-phase flow data on equilibrium quality. The turbulent mixing model based on an equal mass exchange of the existing COBRA-IV-I code has been modified to that based on an equal volume exchange between adjacent subchannels, and a void drift model has been newly incorporated in the code. To evaluate the performance of the equal volume exchange turbulent mixing model and the effects of the void drift model, the diabatic steam-water two-phase flow data obtained for the 9-rod bundle test under the typical operating conditions of the boiling water reactor(BWR) conducted by the General Electric (GE) were analyzed by the modified COBRA-IV-I code. The analysis indicates that the equal volume exchange turbulent mixing model with void drift predicts the observed two-phase flow data trends better than the equal mass exchange model, and to predict the correct data trends a more physically based void drift model need to be developed.
Sensitivity experiments of WRF model using different planetary boundary layer (PBL) and land surface model (LSM) parameterizations are evaluated for prediction of wind fields within the surface layer. The experiments were performed with three PBL schemes (YSU, Pleim, MYJ) in combination with three land surface models (Noah, RUC, Pleim). The WRF model was conducted on a nested grid from 27-km to 1-km horizontal resolution. The simulations validated wind speed and direction at 10 m and 80 m above ground level at a 1-km spatial resolution over the South Korea. Statistical verification results indicate that Pleim and YSU PBL schemes are in good agreement with observations at 10 m above ground level, while the MYJ scheme produced predictions similar to the observed wind speed at 80 m above ground level. LSM comparisons indicate that the RUC model performs best in predicting 10-m and 80-m wind speed. It is found that MYJ (PBL) - RUC (LSM) simulations yielded the best results for wind field in the surface layer. The choice of PBL and LSM parameterization will contribute to more accurate wind predictions for air quality studies and wind power using WRF.
Hye-Ran Moon;Seon Ju Mun;Tae Hun Kim;Hyemin Kim;Dukjin Kang;Suran Kim;Ji Hyun Shin;Dongho Choi;Sun-Ju Ahn;Myung Jin Son
International Journal of Stem Cells
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제17권2호
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pp.120-129
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2024
Recent amendments to regulatory frameworks have placed a greater emphasis on the utilization of in vitro testing platforms for preclinical drug evaluations and toxicity assessments. This requires advanced tissue models capable of accurately replicating liver functions for drug efficacy and toxicity predictions. Liver organoids, derived from human cell sources, offer promise as a reliable platform for drug evaluation. However, there is a lack of standardized quality evaluation methods, which hinders their regulatory acceptance. This paper proposes comprehensive quality standards tailored for liver organoids, addressing cell source validation, organoid generation, and functional assessment. These guidelines aim to enhance reproducibility and accuracy in toxicity testing, thereby accelerating the adoption of organoids as a reliable alternative or complementary tool to animal testing in drug development. The quality standards include criteria for size, cellular composition, gene expression, and functional assays, thus ensuring a robust hepatotoxicity testing platform.
Air Quality Index (AQI) is a pointer to broadcast short term air quality. This paper presents one day ahead AQI forecasting on seasonal basis for three major cities in Maharashtra State, India by using Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Programming (GP). The meteorological observations & previous AQI from 2005-2008 are used to predict next day's AQI. It was observed that GP captures the phenomenon better than ANN and could also follow the peak values better than ANN. The overall performance of GP seems better as compared to ANN. Stochastic nature of the input parameters and the possibility of auto-correlation might have introduced time lag and subsequent errors in predictions. Spectral Analysis (SA) was used for characterization of the error introduced. Correlational dependency (serial dependency) was calculated for all 24 models prepared on seasonal basis. Particular lags (k) in all the models were removed by differencing the series, that is converting each i'th element of the series into its difference from the (i-k)"th element. New time series is generated for all seasonal models in synchronization with the original time line & evaluated using ANN and GP. The statistical analysis and comparison of GP and ANN models has been done. We have proposed a promising approach of use of GP coupled with SA for real time prediction of seasonal multicity AQI.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.227-232
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1998
This work focuses on the analysis of dynamic characteristics of an optical disk drive, Dynamic performance of the drive plays an important role in the design of a mechanism where the quality of servo mainly affected by the quality of controlling focus error and tracking error, A finite element model of the optical disk drive is presented to demonstrate its dynamic behaviors. Experimental results for the drive are presented and compared to predictions from the finite element model for verification. Using the finite element model, dynamic responses are predicted under internal and external excitations. Some design parameters of the vibration isolators are presented, satisfying the requirements of DVD drive system.
Concentration of Air Quality Models (CMAQ) has a deep connection with emissions and wind fields. In particular the wind field is highly affected by local topography and plays an important role in transport and dispersion of contaminants from the pollution sources. The purpose of this study is to examine the impact of interpolation on Air quality model. This study was designed to evaluate enhancement of MM5 and CMAQ predictions by using Four Dimensional Data Assimilation (FDDA), the SONDE data and the national meteorological station and the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The alternative meteorological fields predicted with and without MODIS data were used to simulate spatial and temporal variations of ozone in combined with CMAQ on June 2006. The result of this study indicated that data assimilation using MODIS data provided an attractive method for generating realistic meteorological fields and dispersion fields of ozone in the Korea peninsular, because MODIS data in 10 km domain are grid horizontally and vertically. In order to ensure the success of Air quality model, it is necessary to FDDA using MODIS data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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