Muons and neutrons are representative secondary particles that are generated by interactions between primary cosmic ray particles (mostly protons) and the nuclei of atmospheric gas compounds. Previous studies reported that muons experience seasonal variations because of the meteorological effects of temperature. The intensity of neutrons has a typical modulation with various periods and reasons, such as diurnal and solar variation or transient events. This paper reports that cosmic ray particles, which were observed by neutron monitors, have seasonal variations using the daily data at the Oulu neutron monitor. To eliminate the effects of solar activity across time, the daily data were normalized by two different transformations: transformations with respect to the grand mean and yearly mean. The data after transformation with respect to the yearly mean showed more statistical stability and clear seasonal variations. On the other hand, it is difficult to determine if the seasonal variation results from terrestrial effects, such as meteorological factors, or extraterrestrial effects, such as the position of the Earth in its orbit of revolution.
Variations in the number of early health effects resulting from the severe accidents of the YGN 3&4 nuclear power plants were examined for different combinations of release parameters and meteorological data . The release parameters and meteorological data were selected in combination to define a limited number of basic spectra characterized by release height, heat content, release time, warning time, wind speed, rainfall rate, and atmospheric stability class. Variant seasonal spectra were also defined in order to estimate the potential significance of seasonal variations as a factor determining the incidence or number of early health effects. The results show that there are large differences in consequences from spectrum to spectrum, although an equal amount and mix of radioactive material is released to the atmosphere in each case. Also, there are large differences in the estimated number of health effects from season to season due to distinct seasonal variations in meteorological combinations in Korea. Therefore, it is necessary to consider seasonal characteristics in developing optimum emergency response strategies.
We investigate the effects of the misspecification of cointegrating(CI) ranks at other frequencies on the inference of seasonal models at the frequency of interest; our study includes tests for CI ranks and estimation of CI vectors. Earlier studies focused mostly on a single frequency corresponding to one seasonal root at a time, ignoring possible cointegration at the remaining frequencies. We investigate the effects of the mis-specification, especially in finite samples, by adopting Gaussian reduced rank(GRR) estimation by Ahn and Reinsel (1994) that considers cointegration at all frequencies of seasonal unit roots simultaneously. It is observed that the identification of the seasonal CI rank at the frequency of interest is sensitive to the mis-prespecification of the CI ranks at other frequencies, mainly when the CI ranks at the remaining frequencies are underspecified.
Lee, SuBin;Kang, Jung Im;Kim, Sang-Kyun;Kim, An Na;Lee, Sang-Hee
The Journal of Korean Medicine
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v.34
no.1
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pp.136-145
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2013
Objectives: Recently, Korean medicine has been explored by employing mathematical methods, which is an effort to raise Korean medicine to a higher level of scientific research. In that vein, we propose a mathematical model, analyzing the effects of seasonal cycle as an external factor in addition to the internal interactions of five-states, the engendering and the restraining. Methods: Some modified differential equations with 5-state variables were given to describe the interactions of the engendering and the restraining, and effect of seasonal cycle, and are numerically analyzed by Runge-Kutta method. We then simulated it along with time and dynamically analyzed it by Moran's I, a spatial autocorrelation. Results: We showed the effects of seasonal cycle on yin-yang five-states and applied it to the human life cycle. Conclusions: Our result is comparable to previous results in the respect that we consider the seasonal cycle and its effect on five-states, unlike others' mainly focusing on internal interaction. Furthermore, we suggest some follow-up study taking into consideration the complexity and diversity of external factors.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.326-326
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2018
The study will assess the seasonal effect of hydrological models on performance and parameters for streamflow simulation. TPHM, GR4J, CAT, and TANK-SM hydrological models will be applied for simulating streamflow in ten small and large watersheds located in South Korea. The readily available hydrometeorological data will be applied as an input to the four hydrological models and the potential evapotranspiration will be computed using the Penman-Monteith equation. The SCE-UA algorithm implemented in PEST will be used to calibrate the models considering similar objective functions bedside the calibration will be renewed to capture the seasonal effects on the model performance and parameters. The seasonal effects on the model performance and parameters will be presented after assessing the four hydrologic models results. The conventional approach and season-based results will be evaluated for each model in the tested watersheds and a conclusion will be made based on the finding of the results.
To investigate the seasonal effects on physiological responses of human body, clothing micro-climate, and subjective sensation, selected the cloths the most frequently dressed by men in spring and fall, and completed wearing trials in the climatic chamber. The results are as follows: 1. Rectal temp. ranged 36.8-37.1$^{\circ}C$ in either spring or fall, and no seasonal effect was found. 2. In skin temp., there was no seasonal effect in forehead, abdomen, and forearm. Skin temp. of chest was higher in spring than in fall. On the contrary, reverse was true in high and leg. Average skin temp. ranged 32.2-33.2$^{\circ}C$ in spring and 32.9-34.$0^{\circ}C$ in fall. 3. Average total sweat rate of spring, 79.4g/hr, was smaller than that of fall, 110.9g/hr. 4. Clothing temp. ranged 28.1-32.8$^{\circ}C$ in spring and 27.6-31.$0^{\circ}C$ in fall. Clothing humidity ranged 36.9-48.9% in spring and 38.2-51.1% in fall. Therefore, clothing microclimate was higher during fall than during spring. As results, skin temp. of the body core except chest did not show seasonal variation, but there was obvious seasonal variation in skin temp. of the extremities. Therefore, seasonal variation should be take into consideration in the experiments related to the cloth. In addition, standard for each season and the degree of work performance should be re-established in clothing micro-climate.
This paper presents the effects and the regional power distribution of an increase or a decrease of a power reserve by load flow calculations under seasonal load patterns of each country for the future power shortages faced by the metropolitan areas or by the southeastern area of the South Korea in North-East Asia. In these connections, the types of a power transmission for interconnection consist of the 765kV HVAC and the HVDC. In this paper, the various cases of the power system interconnections in Far-East Asia are presented, and the resulting interconnected power systems are simulated by means of a power flow analysis performed with the PSS/E 28 version tool. The power flow map is drawn from data simulated and the comparative study is done. In this future, a power flow analysis will be considered to reflect the effects of seasonal power exchanges And the plan of assumed scenarios will be considered with maximum or minimum power exchanges during summer or winter in North-East Asia countries.
For the purpose of predicting air pollutants concentration in Pusan coastal urban, we used an Eulerian model of flow and dispersion/chemistry/deposition process considering SST effects which estimate through POM. The results of air quality model including emission from various sources show that the seasonal variation pattern of respective pollutants was affected by the seasonal SST fields and local circulation. Horizontal deviation of diurnal SST was 2.5~4K, especially large gradients in coastal region. Through numerical simulation of wind fields we predicted that local circulation prevailed during daytime in summer and nighttime in winter. So high concentration distribution showed toward inland in spring and summer seasons, while high concentration distribution showed at inland near coast in autumn and winter.
Objective: This study aims to investigate the effects of science activities related to seasonal customs on young children's scientific inquiry abilities and communicative competences. Methods: Participants consisted of twenty-six 5-year-old children who were going to day care center in Gwangju metropolitan city. Half of them belonged to the experimental group and the other half to the comparative group. The experimental group participated in science activities related to seasonal customs, and the comparative group participated in science activities according to the Nuri curriculum. Results: The results of this study showed that scientific inquiry abilities and communicative competences of the young children in the experimental group were meaningfully improved. That is to say, the scores of the five sub factors of scientific inquiry abilities and the two sub factors of communicative competences of the experimental group were meaningfully higher than those of the comparative group. Conclusion/Implications: It is significant that this study provides basic information for future science activities related to seasonal customs that will be conducted in the early childhood field.
The monthly series is an aggregation of daily values. In the absence of observable daily data, calendar effects such as trading day and holidays are estimated using a RegARIMA model. However, if the daily series were observable, these calendar effects could be estimated directly from the daily series, potentially improving the seasonal adjustment of the monthly time series. In this paper, we propose a method to improve the seasonal adjustment of monthly time series by using calendar variation estimation based on daily time series. We apply this seasonal adjustment method to three monthly time series and compare our results with those obtained using X-13ARIMA-SEATS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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