Heesung Lim;Hyunuk An;Gyeongsuk Choi;Jaenam Lee;Jongwon Do
Korean Journal of Agricultural Science
/
v.49
no.2
/
pp.193-202
/
2022
The recurrent neural network (RNN) algorithm has been widely used in water-related research areas, such as water level predictions and water quality predictions, due to its excellent time series learning capabilities. However, studies on water quality predictions using RNN algorithms are limited because of the scarcity of water quality data. Therefore, most previous studies related to water quality predictions were based on monthly predictions. In this study, the quality of the water in a reservoir in Nonsan, Chungcheongnam-do Republic of Korea was predicted using the RNN-LSTM algorithm. The study was conducted after constructing data that could then be, linearly interpolated as daily data. In this study, we attempt to predict the water quality on the 7th, 15th, 30th, 45th and 60th days instead of making daily predictions of water quality factors. For daily predictions, linear interpolated daily water quality data and daily weather data (rainfall, average temperature, and average wind speed) were used. The results of predicting water quality concentrations (chemical oxygen demand [COD], dissolved oxygen [DO], suspended solid [SS], total nitrogen [T-N], total phosphorus [TP]) through the LSTM algorithm indicated that the predictive value was high on the 7th and 15th days. In the 30th day predictions, the COD and DO items showed R2 that exceeded 0.6 at all points, whereas the SS, T-N, and T-P items showed differences depending on the factor being assessed. In the 45th day predictions, it was found that the accuracy of all water quality predictions except for the DO item was sharply lowered.
Chlorophyll fluorescence has been researched for assessing fruit post-harvest quality and condition. The objective of this preliminary research was to investigate the potential of fluorescence spectroscopy for measuring apple fruit quality. Ultraviolet (UV) and blue light was used as an excitation source for inducing fluorescence in apples. Fluorescence spectra were measured from 'Golden Delicious' (GD) and 'Red Delicious' (RD) apples using a visible/near-infrared spectrometer after one, three, and five minutes of continuous UV/blue light illumination. Standard destructive tests were performed to measure fruit firmness, skin and flesh color, soluble solids and acid content from the apples. Calibration models for each of the three illumination time periods were developed to predict fruit quality indexes. The results showed that fluorescence emission decreased steadily during the first three minutes of UV/blue light illumination and was stable within five minutes. The differences were minimal in the model prediction results based on fluorescence data at one, three or five minutes of illumination. Overall, better predictions were obtained for apple skin chroma and hue and flesh hue with values for the correlation coefficient of validation between 0.80 and 0.90 for both GD and RD. Relatively poor predictions were obtained for fruit firmness, soluble solids content, titrational acid, and flesh chroma. This research has demonstrated that fluorescence spectroscopy is potentially useful for assessing selected quality attributes of apple fruit and further research is needed to improve fluorescence measurements so that better predictions of fruit quality can be achieved.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2023.05a
/
pp.29-29
/
2023
To mitigate the damaging impacts of floods, accurate prediction of runoff, streamflow and flood inundation is needed. Conventional approach of simulating hydrology and hydraulics using loosely coupled models cannot capture the complex dynamics of surface and sub-surface processes. Additionally, the scarcity of data in ungauged basins and quality of data in gauged basins add uncertainty to model predictions, which need to be quantified. In this presentation, first the role of integrated modeling on creating accurate flood simulations and inundation maps will be presented with specific focus on urban environments. Next, the use of machine learning in producing streamflow predictions will be presented with specific focus on incorporating covariate shift and the application of theory guided machine learning. Finally, a framework to quantify the uncertainty in flood models using Hierarchical Bayesian Modeling Averaging will be presented. Overall, this presentation will highlight that creating accurate information on flood magnitude and extent requires innovation and advancement in different aspects related to hydrologic predictions.
Gaussian process regression (GPR) is proposed as a tool of long-term groundwater quality predictions. The major advantage of GPR is that both prediction and the prediction related uncertainty are provided simultaneously. To demonstrate the applicability of the proposed tool, GPR and a conventional non-parametric trend analysis tool are comparatively applied to synthetic examples. From the application, it has been found that GPR shows better performance compared to the conventional method, especially when the groundwater quality data shows typical non-linear trend. The GPR model is further employed to the long-term groundwater quality predictions based on the data from two domestically operated groundwater monitoring stations. From the applications, it has been shown that the model can make reasonable predictions for the majority of the linear trend cases with a few exceptions of severely non-Gaussian data. Furthermore, for the data shows non-linear trend, GPR with mean of second order equation is successfully applied.
This paper presents a study of water quality model applications in environmental impact statements which were submitted during recent years in Korea. Most of the applications have reported that the development projects would have significant impacts on the water quality, especially, of streams and rivers. The water quality models, however, were hardly used as an impact prediction tool. Even in the cases where models were used, calibration and verification studies were not performed and thus the predicted results would not be reliable. These poor model applications in environmental impact assessment can be attributable to the fact that there were no available model application guidelines as well as no requirements by the review agency. In addition, the expected waste loads were improperly estimated in most cases, especially in non-point sources, and the predicted parameters were not good enough to understand water quality problems expected from the proposed plans. The effects of mitigation measures were not analyzed in most cases. Again, these can be attributed to no formal guidelines available for impact predictions until now. A brief guideline is described in this paper, including model selection, calibration and verification, impact prediction, and analysis of effects of mitigation measures. The results of this study indicate that the model application should be required to overcome the current improper predictions of environmental impacts and the guidelines should be developed in detail and provided.
In this study the estimation method for stream hydraulic characteristics which is served as the input data set for running QualKo water quality model is investigated. The conventional approach for estimating such hydraulic parameters is to use the data set from the last cross section in each reach. However, it is shown that in order to represent correctly flow velocity profiles or the travel time in streams, hydraulic parameters of QualKo model should be estimated with all cross section data set within the corresponding reach. In addition, the unsuitable estimation of hydraulic parameters at some reaches has influence on the water quality predictions at the corresponding reaches, and the errors of water quality predictions are propagated toward the downstream without any error attenuation.
In the companion paper (Lee et al., 2012), it was showed that CMAQ simulation using a lateral boundary conditions (LBCs) derived from RAQMS-CMAQ linkage, compared to the CMAQ results with the default CMAQ LBCs, improved ozone simulations in the conterminous US domain. In the present paper, the study is extended to investigate the influence of LBCs on PM2.5 simulation. MM5-SMOKE-CMAQ modeling system was used for meteorological field generation, emissions preparation and air quality simulations, respectively. Realtime Air Quality Modeling System (RAQMS) model assimilated with satellite observations were used to generate the CMAQ-ready LBCs. CMAQ PM2.5 simulations with RAQMS LBCs and predefined LBCs were compared with U.S. EPA Air Quality System (AQS) measurements. Mean PM2.5 lateral boundary conditions taken from RAQMS outputs showed strong variations both in the horizontal grid and vertical layers in the northern and western boundaries and affected the results of CMAQ PM2.5 predictions. CMAQ with RAQMS LBCs could improve CMAQ PM2.5 predictions resulting in the improvement of index of agreement from 0.38 to 0.63.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
/
v.32
no.1
/
pp.32-45
/
2016
The anthropogenic aerosols originated from the pollutant emissions in the eastern part of China and dust emitted in northwestern China in Yellow sand regions are subsequently transported via eastward wind to the Korean peninsula and then these aerosols induce high $PM_{10}$ concentrations in Korean peninsula. In order to estimate air quality considering anthropogenic and dust emissions, Comprehensive Air-quality Model with extension (CAMx) was applied to simulate $PM_{10}$ concentration. The predicted $PM_{10}$ concentrations without/with dust emissions were compared with observations at ambient air quality monitoring sites in China and Korea for 2008. The predicted $PM_{10}$ concentrations with dust emissions could depict the variation of measured $PM_{10}$ especially during Yellow sand events in Korea. The comparisons also showed that predicted $PM_{10}$ concentrations without dust emissions were under-predicted while predictions of $PM_{10}$ concentrations with dust emission were in good agreement with observations. This implied that dust emissions from desert and barren soil in southern Mongolia and northern China minimized the discrepancies in the $PM_{10}$ predictions in East Asia. The effect of dust emission on annual $PM_{10}$ concentrations in Korea Peninsula for year 2008 was $5{\sim}10{\mu}g/m^3$, which were about 20% of observed annual $PM_{10}$ concentrations.
The newly proposed model of the future reliability results in earlier fault-fixes having a greater effect than the fault which make the greatest contribution to the overall failure rate tend to show themselves earlier, and so are fixed earlier. The suggested model allows a variety of reliability measures to be calculated. Predictions of total execution time(debugging time) is to achieve a target reliability. This model could also apply to computer-hardware reliability growth resulting from the elimination of design error and fault.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.21
no.2
/
pp.148-157
/
2021
The effectiveness of recommendation systems depends on the performance of the algorithms with which these systems are designed. The quality of the algorithms themselves depends on the quality of the strategies with which they were designed. These strategies differ from author to author. Thus, designing a good recommendation system means implementing the good strategies. It's in this context that several research works have been proposed on various strategies applied to algorithms to meet the needs of recommendations. Researchers are trying indefinitely to address this objective of seeking the qualities of recommendation algorithms. In this paper, we propose a new algorithm for recommending learning items. Learner performance predictions and collaborative recommendation methods are used as strategies for this algorithm. The proposed performance prediction model is based on convolutional neural networks (CNN). The results of the performance predictions are used by the proposed recommendation algorithm. The results of the predictions obtained show the efficiency of Deep Learning compared to the k-nearest neighbor (k-NN) algorithm. The proposed recommendation algorithm improves the recommendations of the learners' learning items. This algorithm also has the particularity of dissuading learning items in the learner's profile that are deemed inadequate for his or her training.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.