Water-rock interactions have a significant influence on the mechanical behavior of rocks. In this study, uniaxial compression and tension tests on different water-treated sandstone samples were conducted. Acoustic emission (AE) monitoring and micro-pore structure detection were carried out. Water-rock interactions and their effects on rock mechanical behavior were discussed. The results indicate that water content significantly weakens rock mechanical strength. The sensitivity of the mechanical parameters to water treatment, from high to low, are Poisson ratio (𝜇), uniaxial tensile strength (UTS), uniaxial compressive strength (UCS), elastic modulus (E), and peak strain (𝜀). After water treatment, AE activities and the shear crack percentage are reduced, the angles between macro fractures and loading direction are minimized, the dynamic phenomenon during loading is weakened, and the failure mode changes from a mixed tensile-shear type to a tensile one. Due to the softening, lubrication, and water wedge effects in water-rock interactions, water content increases pore size, promotes crack development, and weakens micro-pore structures. Further damage of rocks in fractured and caved zones due to the water-rock interactions leads to an extra load on the adjoining coal and rock masses, which will increase the risk of dynamic disasters.
Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.
Researching and estimating the ecological characteristics of target fish species is crucial for fisheries resource management. The results of these estimates significantly influence stock assessments and management reference points such as size limit and closed seasons. Recently, ecological characteristics have been changing due to overfishing, climate change, and marine pollution, making continuous estimation and monitoring essential. This study analyzed the ecological changes in small yellow croaker (Larimichthys polyactis) resources in Korea over 24 years (2000-2023) using biological data (growth and gonad traits). By estimating the annual length-weight relationship and length at maturity (L50 and L95), we interpreted the numerical trends of early maturation due to resource depletion. The parameter b of the length-weight relationship, indicating the nutritional status of the resources, showed a slight increase over the years, suggesting relatively good nutritional status (b > 3.0) during most periods. Trend analysis between length at maturity and biomass indicated that as biomass decreased, maturity length also decreased.
본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
Concerns about growing health insurance expenditures became a national Issue in 2001 when the National Health Insurance went into a deficit. Increases in spending for ambulatory care shared the largest portion of the problem. Methods and systems to control the spending should be developed and a system to measure case mix of providers is one of core components of the control system. The objectives of this article is to examine the feasibility of applying Korean Diagnosis Related Groups (KDRGs) to classify health insurance claims for ambulatory care and to identify problem areas of the classification. A database of 11,586,270 claims for ambulatory care delivered during January 2002 was obtained for the study, and the final number of claims analyzed was 8,319,494 after KDRG numbers were assigned to the data and records with an error KDRG were excluded from the study. The unit of analysis was a claim and resource use was measured by the sum of charges incurred during a month at a department of a hospital of at a clinic. Within group variance was assessed by th coefficient of variation (CV), and the classification accuracy was evaluated by the variance reduction achieved by the KDRG classification. The analyses were performed on both all and non-outlier data, and on a subset of the database to examine the validity of study results. Data were assigned to 787 KDRGs among 1,244 KDRGs defined in the classification system. For non-outlier data, 77.4% of KDRGs had a CV of charges from tertiary care hospitals less than 100% and 95.43% of KDRGs for data from clinics. The variance reduction achieved by the KDRG classification was 40.80% for non-outlier claims from tertiary care hospitals, 51.98% for general hospitals, 40.89% for hospitals, and 54.99% for clinics. Similar results were obtained from the analyses performed on a subset of the study database. The study results indicated that KDRGs developed for a classification of inpatient care could be used for ambulatory care, although there were areas where the classification should be refined. Its power to predict tile resource utilization showed a potential for its application to measure case mix of providers for monitoring and managing delivery of ambulatory care. The issue concerning the quality of diagnostic information contained in insurance claims remains to be improved, and significance of future studies for other classification systems based on visits or episodes is guaranteed.
PURPOSES : The demand for extending national highways is increasing, but traffic monitoring is hindered because of resource limitations. Hence, this study classified highway segments into 5 types to improve the efficiency of short-term traffic count planning. METHODS : The traffic volume trends of 880 highway segments were classified through R-squared and linear regression analyses; the steadiness of traffic volume trends was evaluated through coefficient of variance (COV), and the normality of the data were determined through the Shapiro-Wilk W-test. RESULTS : Of the 880 segments, 574 segments had relatively low COV and were classified as type 1 segments, and 123 and 64 segments with increasing and decreasing traffic volume trends were classified as type 2 and type 3 segments, respectively; 80 segments that failed the normality test were classified as type 4, and the remaining 39 were classified as type 5 segments. CONCLUSIONS : A theoretical basis for biennial count planning was established. Biennial count is recommended for types 1~4 because their mean absolute percentage errors (MAPEs) are approximately 10%. For type 5 (MAPE =19.26%), the conventional annual count can be continued. The results of this analysis can reduce the traffic monitoring budget.
In view of global environmental problems and resource exhaustion, we must develop new energy resources that are abundant and provide substitutes for fossil fuels. Renewable energies, such as solar, are ideal because they are clean, inexhaustible, and available everywhere in the world. Photovoltaic(PV) system, in general, are operated as a stand-alone, grid-tied, or hybrid system. Many of the stand-alone PV systems are installed. Although the pre-installation cost of PV system is high, it poorly has been operated due to the absence of optimal management standards. Therefore a study on the performance of PV system is important for the system design and maintenance. In this paper a photovoltaic lighting system was resigned according to load consumption. Then a PV lighting system which used electrodeless lamp as a load was installed. In order to investigate the system operating characteristics we've added a monitoring system to the PV lighting system. The monitoring system using the LabVIEW program regularly checks the operation of the PV lighting system and records the system data. According to the system data, the stability and availability of the PV lighting system were evaluated.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.188-191
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2008
The Tonle Sap, Cambodia, is a huge lake and periodically flooded due to monsoon climate. The incoming water causes intensive flooding that expands the lake over vast floodplain and wetland consisting mainly of forests and shrubs. Monitoring the water-level change over the floodplain is essential for flood prediction and water resource management. A main objective of this study is flood monitoring over Tonle Sap area using ALOS PALSAR. To study double-bounce effects in the lake, backscattering effect using ALOS PALSAR dual-polarization (HH, HV) data was examined. InSAR technique was applied for detection of water-level change. HH-polarization interferometric pairs between wet and dry seasons were best to measure water level change around northwestern parts of Tonle Sap. The seasonal pattern of water-level variations in Tonle Sap studied by InSAR method is similar to the past and altimeter data. However, water level variation measured by SAR was much smaller than that by altimeter because the DInSAR measurement only represents water level change at a given region of floodplain while altimeter provides water level variation at the central parts of the lake.
Kim, Hong-J.;Lovell, Sabrina J.;O'Farrell, John;Cho, Yong-Sung
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제2권1호
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pp.47-53
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2008
In this study, we analyzed how ozone pollution could be differently measured and how these different measures varied year to year and across the ten most populated cities in the United States, from 1980 to 2000. Although peak values of ozone concentration have been significantly reduced in most polluted U.S. cities for the last 20 years, the annual average values of ozone concentration have not been lowered as much as peak values. Ozone concentration data for each city shows a unique pattern of distribution, central tendency, and also there is a wide variation among different ozone measures. Two different cities with the same annual mean concentration of ozone can experience very different distributions of ozone concentration within a year. Ozone measures also show a wide margin of variability as they are estimated from different ozone monitoring sites within each city. Ozone pollution statistics can be largely varied depending on the choice of measures, monitoring sites, and averaging time period. EPA's new ozone standard of 0.08 ppm averaged over an eight-hour appears to be more stringent than the current maximum ozone standard of 0.12 ppm averaged over one hour.
지식기반사회에 있어서 과학기술지식정보는 국가의 부존자원이며 경쟁력의 원천이라 할 수 있다. 또한 연구자의 연구 및 기술개발에 있어서 과학기술지식정보 중요성이 날로 증가하고 있으며, 고객의 요구도 다양화 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과학기술지식정보를 이용하고 있는 고객의 다양한 요구 및 의견을 적극적으로 반영하여 효율적인 고객 대응 전략을 수립하고, 이를 기반으로 상시적인 고객 서비스 응대, 고객 모니터링, 서비스 개선, 고객 만족도 제고를 위한 표준화된 통합 Helpdesk 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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