Many models of globular cluster formation assume the presence of cold dense clouds in early universe. Here we re-examine the Fall & Rees (1985) model for formation of proto-globular cluster clouds (PGCCs) via thermal instabilities in a protogalactic halo. We first argue, based on the previous study of two-dimensional numerical simulations of thermally unstable clouds in a stratified halo of galaxy clusters by Real et al. (1991), that under the protogalactic environments only nonlinear (${\delta}{\ge}1$) density inhomogeneities can condense into PGCCs without being disrupted by the buoyancy-driven dynamical instabilities. We then carry out numerical simulations of the collapse of overdense douds in one-dimensional spherical geometry, including self-gravity and radiative cooling down to T = $10^4$ K. Since imprinting of Jeans mass at $10^4$ K is essential to this model, here we focus on the cases where external UV background radiation prevents the formation of $H_2$ molecules and so prevent the cloud from cooling below $10^4$ K. The quantitative results from these simulations can be summarized as follows: 1) Perturbations smaller than $M_{min}\~(10^{5.6}\;M{\bigodot})(nh/0.05cm^{-3})^{-2}$ cool isobarically, where nh is the unperturbed halo density, while perturbations larger than $M_{min}\~(10^8\;M{\bigodot})(nh/0.05cm^{-3})^{-2}$ cool isochorically and thermal instabilities do not operate. On the other hand, intermediate size perturbations ($M_{min} < M_{pgcc} < M_{max}$) are compressed supersonically, accompanied by strong accretion shocks. 2) For supersonically collapsing clouds, the density compression factor after they cool to $T_c = 10^4$ K range $10^{2.5} - 10^6$, while the isobaric compression factor is only $10^{2.5}$. 3) Isobarically collapsed clouds ($M < M_{min}$) are too small to be gravitationally bound. For supersonically collapsing clouds, however, the Jeans mass can be reduced to as small as $10^{5.5}\;M_{\bigodot}(nh/0.05cm^{-3})^{-1/2}$ at the maximum compression owing to the increased density compression. 4) The density profile of simulated PGCCs can be approximated by a constant core with a halo of $p{\infty} r^{-2}$ rather than a singular isothermal sphere.
The rainfall pattern analysis on time distribution characteristics of rainfall rates in important in determination of design flow for hydraulic structures, particularly in urban area drainage network system design. The historical data from about 400 storm samples during 31 years in Seoul have been used to investigate the time distribution of 5-minute rainfall in the warm season. Time distribution relations have been deveolped for heavy stroms over 20mm in total rainfall and represented by relation percentage of total storm rainfall to percentage of total storm time and grouping the data according to the quartile in which rainfall was heaviest. And also time distribution presented in probability terms to provide quantitative information on inter-strom variability. The resulted time distribution relations are applicable to construction of rainfall hyetograph of design storm for determination of design flow hydrograph and identification of rainfall pattern at given watershed area. They can be used in conjuction with informations on spatstorm models for hydrologic applications. It was found that second-quartile storms occurred most frequently and fourth-quartile storms most infrequently. The time distribution characteristics resulted in this study have been presented in graphic forms such as time distribution curves with probability in cumulative percent of storm-time and precipitation, and selected histograms for first, second, third, and fourth quartile stroms.
New design method has been required for web designers to grasp the proper emotion, impression, and feeling of a web site and reflect these elements in web design. It is certain that such a new methodology can be a useful design tool, although web designers have only relied on their intuition and experience to induce users to perceive specific emotion of web sites. In this study, Kansei Engineering Type Ⅰ (Nagamachi, 2002 and Park, 2000) method was applied to develop the methodology. One hundred thirty six web sites believed to convey emotions effectively were first selected by recommendation of professional web designers and twenty two web sites were finally chosen and evaluated using questionnaire. The web sites were then objectively and quantitatively assessed by measuring the degree of utilization of the design elements, balance, overall density, and homogeneity. We examined the cause-and-effect between the results of emotional and quantitative analysis by multiple regression and introduced the design methodology based on the examination. The research method and procedures applied to this study would be applicable to design studies related to the emotional inducement.
This study investigates the contamination mechanism of soil by drainages including acid rains around mining waste sites, and suggests the quantitative methods of prevention against soil contaminations and its alternatives. For these purposes, the dissolution of arsenic in soils, which is one of toxic heavy metals, has been examined experimentally using the artificial acidic solution. Also, in order to prevent dissolution of arsenic by acid rain, the effects of limestone for the neutrality method on the soil were investigated. The arsenic in soil specimen was dissolved by strong acidic solution below pH1.0. The maximum amount of dissolved arsenic increased with decreasing pH value. Furthermore, it was found very effective to use limestones for the neutrality method. The neutralization of limestones in acidic solution was found to follow the equation of chemical reaction-controlling formulation in unreacted-core models.
The variation in runoff due to global climate change and urbanization should be identified quantitatively because these two factors have been significantly accelerated during the last three decades in South Korea. However, only a few research to analyze the impacts due to two factors over different time scales can be found. Therefore, in this study, the hydrological model based approach and the hydrological sensitivity approach were used to separate relative impacts by two factors on monthly, seasonal, and annual time scales at the Soyang River upper basin and the Seom River basin in South Korea. The 3 techniques such as the double mass curve method, the Pettitt's test, and the BCP analysis were performed to detect change point occurred by abrupt change in the collected observed runoff. After detection of change ponts, SWAT models calibrated on the natural periods were used to calculate the changes due to human activities. Also, 6 Budyko based methods were auxiliary to verify the results from hydrological based approach.
Global warming has begun since the industrial revolution and it is getting worse recently. Even though the increase of greenhouse gases such as $CO_2$ is thought to be the main cause for global warming, its impact on global climate has not been revealed clearly in rather quantitative manners. However, researches using General Circulation Models(GCMs) has shown the accumulation of greenhouse gases increases the global mean temperature, which in turn impacts on the global water circulation pattern. This changes in global water circulation pattern result in abnormal and more frequent meteorological events such as severe floods and droughts, generally more severe than the normal ones, which are now common around the world and is referred as a indirect proof of global warming. Korean peninsula also cannot be an exception and have had several extremes recently. The main objective of this research is to analyze the impact of global warming on the change of flood and drought frequency. Based on the assumption that now is a point in a continuously changing climate due to global warming, we analyzed the observed daily rainfall data to find out how the increase of annual rainfall amount affects the distribution of daily rainfall. Obviously, the more the annual rainfall depth, the more frequency of much daily rainfall, and vice versa. However, the analysis of the 17 points data of Keum river basin in Korea shows that especially the number of days of under 10mm or over 50mm daily rainfall depth is highly correlated with the amount of annual rainfall depth, not the number of dry days with their correlation coefficients quite high around 0.8 to 0.9.
This paper analyzes comparatively business performance indicators and determinants of small and medium sized shipping logistics companies in Korea, using 2015 economic census data. For this purpose, this study estimates various business performance indicators according to 2015 small and medium sized companies classification standards, including operating income to sales and gross value-added to sales. In addition, this study analyzes determinants of business performance using generalized least squares models. The results indicate that average sales, operating income and value-added, sales and operating income per worker, operating income to sales, and material cost to sales of large sized companies are higher than those of small and medium sized companies. The business performance indicators differ by industry and size. Moreover, the determinants of business performance are analyzed in terms of the unemployment rate (-), number of employees (-), sales (+), labor cost ratio (+), and labor cost per employee (-) and the impacts of the individual explanatory variables based on elasticity are different. Finally, this quantitative information could be used to improve the business performance of domestic shipping logistics companies.
Dong, Jiaming;Min, Kyung Jin;Seo, Kun Ho;Yoon, Ki Sun
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.53
no.5
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pp.657-668
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2021
We prepared the growth and survival models of enterohemorrhagic Escherichia coli (EHEC) and Campylobacter jejuni in milk as a function of temperature and assessed the microbiological risks associated with the consumption of whole milk. EHEC and C. jejuni were not detected in whole milk (n=195) in the retail market. The minimum growth temperature of EHEC in milk was 7℃. The lag time of EHEC in whole milk was longer than that in skim milk. The survival ability of C. jejuni in milk was better at 4℃ than at 10℃. Lower delta values were observed in whole milk than in skim milk, indicating that C. jejuni survived better in skim milk. The probability of foodborne illness from whole milk consumption was 5.70×10-5 for EHEC and 9.86×10-9 for C. jejuni. Sensitivity analysis results show that the market temperature of EHEC and the dose-response model of C. jejuni are correlated with the probability of foodborne illness.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.14
no.2
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pp.1-11
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2021
Recently, in Korea, the risk of meteorological disasters is increasing due to climate change, and the damage caused by rainfall is being emphasized continuously. Although the current weather forecast provides quantitative rainfall, there are several difficulties in predicting the extent of damage. Therefore, in order to understand the impact of damage, the threshold rainfall for each watershed is required. The damage caused by rainfall occurs differently by region, and there are limitations in the analysis considering the characteristic factors of each watershed. In addition, whenever rainfall comes, the analysis of rainfall-runoff through the hydrological model consumes a lot of time and is often analyzed using only simple rainfall data. This study used GIS data and calculated the threshold rainfall from the threshold runoff causing flooding by coupling two hydrologic models. The calculation result was verified by comparing it with the actual case, and it was analyzed that damage occurred in the dangerous area in general. In the future, through this study, it will be possible to prepare for flood risk areas in advance, and it is expected that the accuracy will increase if machine learning analysis methods are added.
Precipitation is one of the main factors that affect water and energy cycles, and its estimation plays a very important role in securing water resources and timely responding to water disasters. Satellite-based quantitative precipitation estimation (QPE) has the advantage of covering large areas at high spatiotemporal resolution. In this study, machine learning-based rainfall intensity models were developed using Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) water vapor channel (6.7 ㎛), infrared channel (10.8 ㎛), and weather radar Column Max (CMAX) composite data based on random forest (RF). The target variables were weather radar reflectivity (dBZ) and rainfall intensity (mm/hr) converted by the Z-R relationship. The results showed that the model which learned CMAX reflectivity produced the Critical Success Index (CSI) of 0.34 and the Mean-Absolute-Error (MAE) of 4.82 mm/hr. When compared to the GeoKompsat-2 and Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) rainfall intensity products, the accuracies improved by 21.73% and 10.81% for CSI, and 31.33% and 23.49% for MAE, respectively. The spatial distribution of the estimated rainfall intensity was much more similar to the radar data than the existing products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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