Young-Sook Lee;Ram Singh;Geonhwa Jee;Young-Sil Kwak;Yong Ha Kim
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.40
no.3
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pp.101-111
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2023
We conducted a statistical study of polar mesospheric summer echoes (PMSEs) in relation to magnetic local time (MLT), considering the geomagnetic conditions using the K-index (or K). Additionally, we performed a case study to examine the velocity profile, specifically for high velocities (≥ ~100 m/s) varying with high temporal resolution at high K-index values. This study utilized the PMSE data obtained from the mesosphere-stratosphere-troposphere radar located in Esrange, Sweden (63.7°N, 21°E). The change in K-index in terms of MLT was high (K ≥ 4) from 23 to 04 MLT, estimated for the time PMSE was present. During the near-midnight period (0-4 MLT), both PMSE occurrence and signal-to-noise ratio (SNR) displayed an asymmetric structure with upper curves for K ≥ 3 and lower curves for K < 3. Furthermore, the occurrence of high velocities peaked at 3-4 MLT for K ≥ 3. From case studies focusing on the 0-3 MLT period, we observed persistent eastward-biased high velocities (≥ 200 m/s) prevailing for ~18 min. These high velocities were accompanied with the systematic motion of profiles at 85-88 km, including large shear formation. Importantly, the rapid variations observed in velocity could not be attributed to neutral wind effects. The present findings suggest a strong substorm influence on PMSE, especially in the midnight and early dawn sectors. The large zonal drift observed in PMSE were potentially energized by local electromagnetic fields or the global convection field induced by the electron precipitation during substorms.
Engineered cementitious composites with calcined clay limestone cement (LC3-ECC) as a kind of green, low-carbon and high toughness concrete, has recently received significant investigation. However, the complicated relationship between potential influential factors and LC3-ECC compressive strength makes the prediction of LC3-ECC compressive strength difficult. Regarding this, the machine learning-based prediction models for the compressive strength of LC3-ECC concrete is firstly proposed and developed. Models combine three novel meta-heuristic algorithms (golden jackal optimization algorithm, butterfly optimization algorithm and whale optimization algorithm) with support vector regression (SVR) to improve the accuracy of prediction. A new dataset about LC3-ECC compressive strength was integrated based on 156 data from previous studies and used to develop the SVR-based models. Thirteen potential factors affecting the compressive strength of LC3-ECC were comprehensively considered in the model. The results show all hybrid SVR prediction models can reach the Coefficient of determination (R2) above 0.95 for the testing set and 0.97 for the training set. Radar and Taylor plots also show better overall prediction performance of the hybrid SVR models than several traditional machine learning techniques, which confirms the superiority of the three proposed methods. The successful development of this predictive model can provide scientific guidance for LC3-ECC materials and further apply to such low-carbon, sustainable cement-based materials.
Deep convection can make adverse effects on safe and efficient aviation operations by causing various weather hazards such as convectively-induced turbulence, icing, lightning, and downburst. To prevent such damage, it is necessary to accurately predict spatiotemporal distribution of deep convective area near the airport and airspace. This study developed a new index, the Aviation Convective Index (ACI), for deep convection, using the operational global Unified Model of the Korea Meteorological Administration. The ACI was computed from combination of three different variables: 3-hour maximum of Convective Available Potential Energy, averaged Outgoing Longwave Radiation, and accumulative precipitation using the fuzzy logic algorithm. In this algorithm, the individual membership function was newly developed following the cumulative distribution function for each variable in Korean Peninsula. This index was validated and optimized by using the 1-yr period of radar mosaic data. According to the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) and True Skill Score (TSS), the yearly optimized ACI (ACIYrOpt) based on the optimal weighting coefficients for 1-yr period shows a better skill than the no optimized one (ACINoOpt) with the uniform weights. In all forecast time from 6-hour to 48-hour, the AUC and TSS value of ACIYrOpt were higher than those of ACINoOpt, showing the improvement of averaged value of AUC and TSS by 1.67% and 4.20%, respectively.
Hai Van Dang;Suchan Joo;Junhyeok Lim;Jinhwan Hur;Sungwon Shin
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.38
no.2
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pp.64-73
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2024
Oil spills pose significant threats to marine ecosystems, human health, socioeconomic aspects, and coastal communities. Accurate real-time predictions of oil slick transport along coastlines are paramount for quick preparedness and response efforts. This study used an open-source OpenOil numerical model to simulate the fate and trajectories of oil slicks released during the 2007 Hebei Spirit accident along the Korean coasts. Six combinations of input parameters, derived from a five-day met-ocean dataset incorporating various hydrodynamic, meteorological, and wave models, were investigated to determine the input variables that lead to the most reasonable results. The predictive performance of each combination was evaluated quantitatively by comparing the dimensions and matching rates between the simulated and observed oil slicks extracted from synthetic aperture radar (SAR) data on the ocean surface. The results show that the combination incorporating the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) for hydrodynamic parameters exhibited more substantial agreement with the observed spill areas than Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), yielding up to 88% and 53% similarity, respectively, during a more than four-day oil transportation near Taean coasts. This study underscores the importance of integrating high-resolution met-ocean models into oil spill modeling efforts to enhance the predictive accuracy regarding oil spill dynamics and weathering processes.
The Synthetic Aperture Radar (SAR) is equipped with a Transmitter/Receiver (TR) module, which serves as the signal transmission and reception unit for acquiring image data. The TR module generates significant heat during signal generation and amplification, potentially degrading performance or causing mission failure. Furthermore, launch and operational environments may result in structural damage to the components. Thus, assessing the thermal and structural safety of the TR module through thermal and vibration tests is essential to guarantee its safety. Safety assessments can be verified through environmental tests prescribed in MIL-STD-883. This paper explores the thermal and structural safety characteristics of the TR module by simulating test environments using finite element analysis prior to conducting environmental tests.
KIM, Gil-Ho;CHOI, Yun-Seok;WON, Young-Jin;KIM, Kyung-Tak
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.3
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pp.12-26
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2017
The objective of this study was to develop a runoff analysis system of the Nakdong River watershed using the GRM (Grid-based Rainfall-runoff Model), a physically-based distributed rainfall-runoff model, and to assess the system run time performance according to Microsoft Azure VM (Virtual Machine) settings. Nakdong River watershed was divided into 20 sub-watersheds, and GRM model was constructed for each subwatershed. Runoff analysis of each watershed was calculated in separated CPU process that maintained the upstream and downstream topology. MoLIT (Ministry of Land, Infrastructure and Transport) real-time radar rainfall and dam discharge data were applied to the analysis. Runoff analysis system was run in Azure environment, and simulation results were displayed through web page. Based on this study, the Nakdong River real-time runoff analysis system, which consisted of a real-time data server, calculation node (Azure), and user PC, could be developed. The system performance was more dependent on the CPU than RAM. Disk I/O and calculation bottlenecks could be resolved by distributing disk I/O and calculation processes, respectively, and simulation runtime could thereby be decreased. The study results could be referenced to construct a large watershed runoff analysis system using a distributed model with high resolution spatial and hydrological data.
Electrical resistivity monitoring methods were adopted to detect groundwater table change in alluvium. Numerical modelling test using finite element method(FEM) and field resisfivity monitoring were conducted in the study. The field monitoring data were acquired in the alluvium deposit site in Jeong-Dong Ri, Geum River where pumping test had been conducted continuously for 20 days to make artificial changes of groundwater table. The unit distance of the electrode array was 4m and 21 fixed electrodes were applied in numerical calculation and field data acquisition. "Modified Wenner" and dipole-dipole array configurations were used in the study. The models used in two-dimensional numerical test were designed on the basis of the simplifving geological model of the alluvium in Jeong Dong Ri, Geum River. Numerical test results show that the apparent resistivity pseudosections were changed in the vicinity of the pootion where groundwater table was changed. Furthermore, there are some apparent resistivity changes in the boundary between aquifer and crystalline basement rock which overlays the aquifer. The field monitoring data also give similar results which were observed in numerical tests. From the numerical test using FEM and field resistivity monitoring observations in alluvium site of Geum River, the electrical monitoring method is proved to be a useful tool for detecting groundwater behavior including groundwater table change. There are some limitations, however, in the application of the resistivity method only because the change of groundwater table does not give enough variations in the apparent resistivity pseudosections to estimate the amount of groundwater table change. For the improved detection of groundwater table changes, it is desirable to combine the resistivity method with other geophysical methods that reveal the underground image such as high-resolution seismic and/or ground penetrating radar surveys.
Geophysical surveys(electrical resistivity, self-potential, seismic refraction, GPR) were conducted to investigate the physical properties of the subsurface, and to delineate the flow channel of leachate from a AMD(acid mine drainage), buried rock wastes and tailings, and drainage pipes at an abandoned mine(Kwangyang mine). Especially in rainy season the sites appear to be abundant in AMD leachate, characterized by electrical conductivities of 0.98-1.10 ms/S. Electrical resistivity sections indicate that the leachate flows running in two directions at southern part rise up through the narrow fracture zones at the central part and contaminates the surrounding soil and stream. Such schematic features at the anomalous zone are well correlated with negative peaks in self-potential data, the limited penetration depth in GPR data and low velocity zone in seismic refraction data. Shallow high-resistivity zone is associated with the buried rock wastes which cause the diffractions in GPR image. In addition, the events at depth of approximately 1-1.25 m in GPR sections must be the metal pipes through which AMD is drained off to the inner bay.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.99-110
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2017
Improving tracking performance by estimating the status of multiple targets using radar is important. In a clutter environment, a joint event occurs between the track and measurement in multiple target tracking using a tracking filter. As the number increases, the joint event increases exponentially. The problem to be considered when multiple target tracking filter design in such environments is that first, the tracking filter minimizes the rate of false track alarmsby eliminating the false track and quickly confirming the target track. The purpose is to increase the FTD performance. The second consideration is to improve the track maintenance performance by allocating each measurement to a track efficiently when an event occurs. Through two considerations, a single target tracking data association technique is extended to a multiple target tracking filter, and representative algorithms are JIPDAF and LM-IPDAF. In this study, a probabilistic evaluation of many hypotheses in the assignment of measurements was not performed, so that the computation amount does not increase nonlinearly according to the number of measurements and tracks, and the track existence probability based on the track density The LM-IPDAF algorithm was introduced. This paper also proposes a method to reduce the computational complexity by improving the clutter density estimation method for calculating the track existence probability of LM-IPDAF. The performance was verified by a comparison with the existing algorithm through simulation. As a result, it was possible to reduce the simulation processing time by approximately 20% while achieving equivalent performance on the position RMSE and Confirmed True Track.
SAR has provided weather independent images on land and sea surface, which can be used for extracting various useful informations. Recently attempts to estimate wind field parameters from SAR images over the oceans have been made by various groups over the world. Although scatterometer loaded in ERS-1 and ERS-2 observes the global wind vector field at spatial resolution of 50 Km with accuracies of $\pm$2m/s in speed, the spatial resolution may not be good enough for applications in coastal regions. It is weil known the sea surface roughness is closely correlated to the wind field, but the wind retrieval algorithms from SAR images are yet in developing stage. Since the radar backscattering properties of the SAR images are principally the same as that of scatterometer, some previous studies conducted by other groups report the success in mesoscale coastal wind field retrievals using ERS SAR images. We have tested SWA (SAR Wind Algorithm) and CMOD4 model for estimation of wind speed using an ERS-1 SAR image acquired near Cheju Island, Korea, in October 11, 1994. The precise estimation of sigma nought and the direction of wind are required for applying the CMOD4 model to estimate wind speed. The wind speed in the test sub-image is estimated to be about 10.5m/s, which relatively well agrees to the observed wind speed about 9.0m/s at Seoguipo station. The wind speed estimation through the SWA is slightly higher than that of CMOD4 model. The sea surface condition may be favorable to SWA on the specific date. Since the CMOD4 model requires either wind direction or wind speed to retrieve the wind field, we should estimate the wind speed first using other algorithm including SWA. So far, it is not conclusive if the SWA can be used to provide input wind speed data for CMOD4 model or not. Since it is only initial stage of implementing the wind field retrieval algorithms and no in-situ observed data is currently avaliable, we are not able to evaluate the accuracy of the results at the moment. Therefore verification studies should be followed in the future to extract reliable wind field information in the coastal region using ERS SAR images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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