In an effort to examine the Regional Atmospheric Modeling System (RAMS ver. 4.3) to the initial meteorological input data, detailed observational data of NOAA satellite SST (Sea Surface Temperature) was employed. The NOAA satellite SST which is currently provided daily as a seven-day mean value with resolution of 0.1 $^{\circ}$ grid spacing was used instead of the climatologically derived monthly mean SST using in RAMS. In addition, the RAMS SST data must be changed new one because it was constructed in 1993. For more realistic initial meteorological fields, the NOAA satellite SST was incorporated into the RAMS-preprocess package named ISentropic Analysis package (ISAN). When the NOAA SST data was imposed to the initial condition of prognostic RAMS model, the resultant performance of near surface atmospheric fields was discussed and compared with that of default option of SST. We got the good results that the new SST data was made in a standard RAMS format and showed the detailed variation of SST. As the modeling grid became smaller, the SST differences of the NOAA SST run and the RAMS SST43 (default) run in diurnal variation were very minor but this research can apply to further study for the realistic SST situation and the development in predicting regional atmospheric field which imply the regional circulation due to differential surface heating between sea and land or climatological phenomenon.
A modified version of SST turbulence model is suggested to simulate unsteady separated flows over oscillating airfoils. The original SST model, which shows good performance in predicting various steady flows, often results in oscillatory behavior of aerodynamic loads in large separated flow regions. It is shown that this oscillatory behavior is due to the adoption of the absolute value of vorticity in generalizing the original model. As a remedy, a modification is made such that the vorticity in the original SST model is replaced by strain rate. The present model is verified for a mild separated airfoil flow at fixed angle of incidence and for unsteady flowfields about oscillating airfoils. The results are compared with BSL model and original SST model. It is illustrated that the present model gives a better agreement with the experimental results than other two models.
Purpose: We investigated the changes in the stop-signal reaction time (SSRT) and the no-signal reaction time (NSRT) following motor sequential learning in the stop-signal task (SST). This study also determined which of the reduction0s of spatial processing time was better between blocked- and random-SST. Methods: Thirty right-handed healthy subjects without a history of neurological dysfunction were recruited. In all subjects, both the SSRT and the NSRT were measured for the SST. Tasks were classified into two categories based on the stop-signal patterns, the blocked-SST practice group and random-SST practice group. All subjects gave written informed consent. Results: In the blocked-SST group, both the SSRT and the NSRT was significantly decreased (p<0.05) but not significantly changed in the random-SST group. In the SSRT and the NSRT, the blocked-SST group was faster than the random-SST group (p<0.05). In the post-test SST after practice of each group, the SSRT was significantly decreased in the random-SST group (p<0.05), but the NSRT showed no significant changes in either group. Conclusion: These findings demonstrate that random-SST practice resulted in a decrease in internal processing times needed for a rapid stop to visual signals, indicating motor skill learning is acquired through improved response selection and inhibition.
We examine the effects of the sea surface temperature (SST) distribution on heavy snowfall over the Yellow Sea using high-resolution SST products and WRF (Weather Research and Forecasting) model simulations in 30 December 2010. First, we evaluate the model by comparing the simulated and observed fresh snowfall over the Korean peninsula (Ho-Nam province). The comparison shows that the model reproduces the distributions and magnitudes of the observed snowfall. We then conduct sensitivity model simulations where SST perturbations by ${\pm}1.1^{\circ}C$ relative to baseline SST values (averaged SST for $5{\sim}15^{\circ}C$) are uniformly specified over the region of interest. Results show that ${\pm}1.1^{\circ}C$ SST perturbation simulations result in changes of air temperature by $+0.37/-0.38^{\circ}C$, and by ${\pm}0.31^{\circ}C$ hPa for sea level pressure, respectively, relative to the baseline simulation. Atmospheric responses to SST perturbations are found to be relatively linear. The changes in SST appear to perturb precipitation variability accounting for 10% of snow and graupel, and 18% of snowfall over the Yellow Sea and Ho- Nam province, respectively. We find that anomalies of air temperature, pressure, and hydrometeors due to SST perturbation propagate to the upper part of cloud top up to 500 hPa and show symmetric responses with respect to SST changes.
Based on historic data of monthly means of sea surface temperatures (SST) for 24 years $(1921\~1944) $ at 23 Korean and Japanese coastal stations in the East Sea (the Japan Sea), we analyzed spatio-temporal characteristics of coastal SST and SST anomalies. The means of SST at Korean coast are higher than those at Japanese coast of the same latitudes, and the annual range of SST at Korean coast are larger than those at Japanese coast. Empirical orthogonal function analysis shows that almost all $(96\%)$ of the SST fluctuations are described by simultaneous seasonal variations. The flurtuations of SST anomalies are small in the Korea Strait and large at the boundaries between the warm and told currents in the basin. The fluctuations of SST anomalies along Korean coast are correlated each other The same is true for SST anomalies along Japanese coast. However, there is only weak correlation between the SST anomalies at Korean coast and those at Japanese coast. Empirical orthogonal function analysis shows that $27\%$ of the coastal SST anomalies in the East Sea are described by simultaneous fluctuations, and $12\%$ of them are described by alternating fluctuations between Korean and Japanese coasts.
본 연구의 목적은 셀프서비스기술(SST)의 특성과 소비자 특성이 외식업체에서의 SST에 대한 소비자의 저항과 만족에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 이를 위해 외식업체에서 SST를 이용한 경험이 있는 20대에서 50대까지의 일반 소비자를 조사대상으로 선정하여 온라인 설문조사를 실시하였고, 최종 343부의 자료를 분석에 활용하였다. 다중회귀분석을 통해 가설을 검증한 결과, 편의성과 기술통제성이 낮을수록, 복잡성, 사회적 위험, 관계지향성이 높을수록 SST에 대한 소비자 저항이 높아지는 것으로 나타났다. 반면, 편의성, 유희성, 기술통제성이 높을수록, 사회적 위험과 관계지향성이 낮을수록 SST에 대한 소비자 만족이 높아지는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자의 저항을 낮추는 동시에 만족을 높이기 위한 전략을 제안한다는 점에서 실무적 가치가 있고, SST에 대한 소비자의 양가적인 반응에 영향을 미치는 요인을 규명한다는 점에서 관련 연구의 확장에 기여할 수 있다. 본 연구에서 밝혀진 점들을 참조하여 SST에 대한 소비자의 양가적인 반응을 심도 있게 파악하는 것이 요구된다.
새롭게 개발한 대기-해양 접합모형(CGCM)에서 모사한 열대 태평양 해수면 온도(SST)의 경년 변동성의 특징을 조사하였다. 모형은 SST의 경년변동과 평균분포, 계절변동, 강수량, 그리고 해양 내부 구조를 관측과 유사하게 모사하였다. 모델은 서태평양 경계 부근에서 관측에 비해 큰 SST 경년변동을 보였는데 이 원인으로 적도 태평양의 SST 동서 변화율을 제시하였다. 즉 관측에 비해 강한 SST 경도는 zonal advection feedback을 강화시켜 SST 아노말리의 서진(westward propagation)과 서태평양의 경년 변동성 증가를 가져왔다. 간단한 two-strip 모델을 이용한 민감도 실험 결과는 이를 뒷받침하였다. 동서 평균한 수온약층의 깊이와 NINO3 SST 인덱스의 분석 결과는 모델의 경년 변동이 충전-방전 진동자에 의한 것임을 나타냈다. 그리고 지연 회귀분석 결과를 이용하여 엘니뇨가 발달하기 전에 barrier layer thickness(BLT) 증가에 의한 열 축적 과정이 서태평양에서 먼저 일어난다는 것을 제시하였다.
The characteristics of SST variability in the East Sea are analyzed using NOAA/AVHRR weekly SST data with about $0.18^{\circ}{\times}0.18^{\circ}$ resolution ($1981{\sim}2000$) and reconstructed historical monthly SST data with $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$ resolution $(1950{\sim}1998)$. The distinct feature of wintertime SST is high variability in the western and eastern parts of $38^{\circ}{\sim}40^{\circ}$ latitudinal band, which are the northern boundary of warm current in the East Sea during winter. However, summertime SST exhibits variability with similar magnitude in the entire region of the East Sea. The analysis of remote correlation also shows that SST in the East Sea is closely correlated with that in the region of Kuroshio in winter, but in summer is related with that in the western and eastern regions of the same latitudes. From these results it is postulated that the SST variability in the East Sea may be related with the variations of East Korean Warm Current and Tsushima Warm Current in winter, but in summer probably with the variations of atmospheric components. In the analysis of ENSO related SST anomaly, a significant negative correlation between SST anomalies in the East Sea and SST anomalies in the tropical Pacific is found in the months of August-October (ASO). The SST in the ASO period shows more significant cooling in E1 $Ni\~{n}o$ events than warming in La $Ni\~{n}a$ events. Also, the regional analysis shows by the Student's t-test that the negative SST anomalies in the E1 $Ni\~{n}o$ events are more significant in the southwestern part of the East Sea.
The interannual variability of the tropical Indian Ocean SST is investigated by analyzing the ocean assimilation data. It is significant that since 1970, ENSO events frequently followed the Indian Ocean Dipole event. The SST tendency due to the dynamical SST advections over the tropical Indian Ocean sufficiently overwhelms that due to other thermodynamic process during the fall and winter of ENSO. Especially, the strong cooling due to the anomalous vertical advection by the mean upwelling and the warming due to the horizontal advection are attributed to the cold SST during the fall and the warm SST during the winter, respectively. The significant warming between winter and spring over the southwestern Indian Ocean turns out to be due to the vertical advection of the mean subsurface temperature by the anomalous upwelling during the winter and the vertical advection of the anomalous subsurface temperature by the mean upwelling from winter to spring. We speculate that when the Indian Ocean Dipole events concurred with the ENSO, the surface wind is so strong enough as to generate the change in the SST dynamically and overwhelm the SST changes associated with other effects.
Purpose: We studied the changes in motor response time and stop signal response time following visuomotor skill learning of a stop signal task in young healthy subjects. This study also was designed to determine what an effective practice is for different stop signals in the stop signal task (SST). Methods: Forty-five right-handed normal volunteers without a history of neurological dysfunction were recruited. They all gave written informed consent. In all subjects, motor reaction time (RT) and stop signal reaction time (SSRT) were measured for the stop signal task. Tasks were classified into three categories: predictable-stop signal task (P-SST) practice group random-stop signal task (R-SST) practice group control group. Results: Motor reaction time in the P-SST was significantly reduced when comparing pre- and post-tests (p<0.05). Stop signal reaction times in the P-SST and the R-SST were significantly reduced following motor skill learning (p<0.05). Also, the reaction time of the R-SST was shorter than that of the P-SST. Conclusion: These findings indicate that practice of an SST improves motor performance and stop function for some stop signals in the SST. P-SST practice was effective in the stop function of regular movement because of faster of the motor prediction and preparation but the R-SST was effective in the stop function of movements because of faster motor selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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