IPCC showed that calculation of climate vulnerability index requires standardization process of various proxy variables for the estimation of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. In this study, four different methodologies of standardization methods: Z-score, Rescaling, Ranking, and Distance to the reference country, are employed to evaluate climate vulnerability-VRI (Vulnerability-Resilience Indicator) over Korean peninsula, and the error ranges of VRI, arising from employing the different standardization are estimated. All of proxy variables are provided by CCGIS (Climate Change adaptation toolkit based on GIS) which hosts information on both past and current socio-economic data and climate and environmental IPCC SRES (A2, B1, A1B, A1T, A1FI, and A1 scenarios) climate data for the decades of 2000s, 2020s, 2050s, and 2100s. The results showed that Z-score and Rescaling methods showed statistically undistinguishable results with minor differences of spatial distribution, while Ranking and Distance to the reference country methods showed some possibility to lead the different ranking of VRI among South Korean provinces, depending on the local characteristics and reference province. The resultant VRIs calculated from different standardization methods showed Cronbach's alpha of more than 0.84, indicating that all of different methodologies were overall consistent. Similar horizontal distributions were shown with the same trends: VRI increases as province is close to the coastal region and/or it close toward lower latitude, and decreases as it is close to urbanization area. Other characteristics of the four different standardization are discussed in this study.
Kim, Sang-Yoeb;Lee, Sun Haeng;Moon, Byeong-Yeon;Yu, Dong-Sik;Cho, Hyun Gug
Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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v.13
no.2
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pp.59-62
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2008
Purpose: This study was designed to investigate the time-dependent changes of visual acuity after alcohol ingestion. Methods: Both the subjective and objective refraction, distant contrast sensitivity, and three needle tests were carried out at 1 and 3 hours after alcohol ingestion. Results: It was found that the degree of myoptization increased as the blood alcohol level increased in the range of average -0.25D ~ -0.35D when tested 1 and 3 hours after alcohol ingestion. Under the same test conditions the increase in blood alcohol resulted in the reduction in the function of dynamic stereopsis. However, the variation in contrast sensitivity was found to be insignificant for all spatial frequencies. Conclusions: The optician has to be well aware of the fact that alcohol could affect the visual acuity and functional tests, therefore inquiring of the alcohol ingestion prior to visual test can be necessary.
Calculation of the core neutronic parameters is one of the key components in all nuclear reactors. In this research, the energy spectrum and spatial distribution of the neutron flux in a uranium target have been calculated. In addition, sensitivity of the core neutronic parameters in accelerator-driven subcritical advanced liquid metal reactors, such as electron beam energy ($E_e$) and source multiplication coefficient ($k_s$), has been investigated. A Monte Carlo code (MCNPX_2.6) has been used to calculate neutronic parameters such as effective multiplication coefficient ($k_{eff}$), net neutron multiplication (M), neutron yield ($Y_{n/e}$), energy constant gain ($G_0$), energy gain (G), importance of neutron source (${\varphi}^*$), axial and radial distributions of neutron flux, and power peaking factor ($P_{max}/P_{ave}$) in two axial and radial directions of the reactor core for four fuel loading patterns. According to the results, safety margin and accelerator current ($I_e$) have been decreased in the highest case of $k_s$, but G and ${\varphi}^*$ have increased by 88.9% and 21.6%, respectively. In addition, for LP1 loading pattern, with increasing $E_e$ from 100 MeV up to 1 GeV, $Y_{n/e}$ and G improved by 91.09% and 10.21%, and $I_e$ and $P_{acc}$ decreased by 91.05% and 10.57%, respectively. The results indicate that placement of the Np-Pu assemblies on the periphery allows for a consistent $k_{eff}$ because the Np-Pu assemblies experience less burn-up.
Noh, Seong Jin;Choi, Shin Woo;Choi, Yun Seok;Kim, Kyung Tak
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.5
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pp.1443-1454
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2014
In this study, we assess impact of spatial resolution of radar rainfall and a distributed hydrologic model on parameter estimation and rainfall-runoff response. Radar data measured by S-band polarimetric radar located at Mt. Bisl in the year of 2012 are used for the comparative study. As different rainfall estimates such as R-KDP, R-Z, and R-ZDR show good agreement with ground rainfall, R-KDP are applied for rainfall-runoff modeling due to relatively high accuracy in terms of catchment averaged and gauging point rainfall. GRM (grid based rainfall-runoff model) is implemented for flood simulations at the Geumho River catchment with spatial resolutions of 200m, 500m, and 1000m. Automatic calibration is performed by PEST (model independent parameter estimation tool) to find suitable parameters for each spatial resolution. For 200m resolution, multipliers of overlandflow and soil hydraulic conductivity are estimated within stable ranges, while high variations are found from results for 500m and 1000m resolution. No tendency is found in the estimated initial soil moisture. When parameters estimated for different spatial resolution are applied for other resolutions, 200m resolution model shows higher sensitivity compared to 1000m resolution model.
Vegetation indices on the basis of optical characteristics of vegetation can represent various conditions such as canopy biomass and physiological activity. Those have been mostly developed with the large-scaled applications of multi-band optical sensors on-board satellites. However, the sensitivity of vegetation indices for detecting vegetation features will be different depending on the spatial scales. Therefore, in this study, the investigation of photochemical reflectance index (PRI), known as one of useful vegetation indices for detecting photosynthetic ability and vegetation stress, under the three spatial scales was conducted using multi-spectral camera installed in unmanned aerial vehicle (UAV),field spectrometer, and leaf reflectometer. In the leaf scale, diurnal PRI had minimum values at different local-time according to the compass direction of leaf face. It meant that each leaf in some moment had the different degree of light use efficiency (LUE). In early growth stage of crop, $PRI_{leaf}$ was higher than $PRI_{stands}$ and $PRI_{canopy}$ because the leaf scale is completely not governed by the vegetation cover fraction.In the stands and canopy scales, PRI showed a large spatial variability unlike normalized difference vegetation index (NDVI). However, the bias for the relationship between $PRI_{stands}$ and $PRI_{canopy}$ is lower than that in $NDVI_{stands}$ and $NDVI_{canopy}$. Our results will help to understand and utilize PRIs observed at different spatial scales.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.1
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pp.89-113
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2023
This study aimed to identify heat wave vulnerable areas and discuss spatial typology and policy directions through spatial coincidence analysis of heat wave damage. By utilizing the climate change vulnerability assessment of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) and Spatial Statistics Comparison Analysis, this study examined cities, counties, and districts in South Korea for five years (2015-2019), including 2018, when the heat wave was most extreme. It was determined that the number of heat wave days (exposure) was the most impactful among various factors for heat wave vulnerability. Sensitivity and adaptive capacity to heat waves were found to vary according to regional characteristics. The relationship between heat wave vulnerability and damage was categorized into four types through spatial coherence. Hot to Hot and Cold to Cold types have a positive relationship between vulnerability and damage, while Hot to Cold and Cold to Hot types have a negative relationship. The findings suggest that since different types of regions have distinct characteristics and conditions, policies and research for improvement should be directed to address each region separately. This study may be used as basic data for establishing heat-related policies in the future, as it categorizes regions by considering both heat vulnerability and damage and examines the direction of response by type.
Climate vulnerability index is usually defined as a function of the climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity, which requires adequate selection of proxy variables of each variable. We selected and used 9 proxy variables related to climate exposure in the literature, and diagnosed the adequacy of them for application in Korean peninsula. The selected proxy variables are: four variables from temperature, three from precipitation, one from wind speed, and one from relative humidity. We collected climate data over both previous year (1981~2010) and future climate scenario (A1B scenario of IPCC SERES) for 2020, 2050, and 2100. We introduced the spatial and temporal diagnostic statistical parameters, and evaluated both spatial and time variabilities in the relative scale. Of 9 proxy variables, effective humidity indicated the most sensitive to climate change temporally with the biggest spatial variability, implying a good proxy variable in diagnostics of climate change vulnerability in Korea. The second most sensitive variable is the frequency of strong wind speed with a decreasing trend, suggesting that it should be used carefully or may not be of broad utility as a proxy variable in Korea. The A1B scenario of future climate in 2020, 2050 and 2100 matches well with the extension of linear trend of observed variables during 1981~2010, indicating that, except for strong wind speed, the selected proxy variables can be effectively used in calculating the vulnerability index for both past and future climate over Korea. Other local variabilities for the past and future climate in association with climate exposure variables are also discussed here.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.1
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pp.30-40
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2011
Numerical simulations were carried out to investigate the impact of SST spatial distribution on the result of air quality modeling. Eulerian photochemical dispersion model CAMx (Comprehensive Air quality Model with eXtensions, version 4.50) was applied in this study and meteorological fields were prepared by RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). Three different meteorological fields, due to different SST spatial distributions were used for air quality modeling to assess the sensitivity of CAMx modeling to the different meteorological input data. The horizontal distributions of surface ozone concentrations were analyzed and compared. In each case, the simulated ozone concentrations were different due to the discrepancies of horizontal SST distributions. The discrepancies of land-sea breeze velocity caused the difference of daytime and nighttime ozone concentrations. The result of statistic analysis also showed differences for each case. Case NG, which used meteorological fields with high resolution SST data was most successfully estimated correlation coefficient, root mean squared error and index of agreement value for ground level ozone concentration. The prediction accuracy was also improved clearly for case NG. In conclusion, the results suggest that SST spatial distribution plays an important role in the results of air quality modeling on high ozone episode at coastal region.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.10
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pp.4060-4079
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2020
Blur is an important type of image distortion. How to evaluate the quality of blurred image accurately and efficiently is a research hotspot in the field of image processing in recent years. Inspired by the multi-scale perceptual characteristics of the human visual system (HVS), this paper presents a no-reference image blur/sharpness assessment method based on multi-scale local features in the spatial domain. First, considering various content has different sensitivity to blur distortion, the image is divided into smooth, edge, and texture regions in blocks. Then, the Gaussian scale space of the image is constructed, and the categorized contrast features between the original image and the Gaussian scale space images are calculated to express the blur degree of different image contents. To simulate the impact of viewing distance on blur distortion, the distribution characteristics of local maximum gradient of multi-resolution images were also calculated in the spatial domain. Finally, the image blur assessment model is obtained by fusing all features and learning the mapping from features to quality scores by support vector regression (SVR). Performance of the proposed method is evaluated on four synthetically blurred databases and one real blurred database. The experimental results demonstrate that our method can produce quality scores more consistent with subjective evaluations than other methods, especially for real burred images.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.6
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pp.101-112
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2013
Shuttle Radar Topography Mission Digital Elevation Model (SRTM DEM) offers opportunities to make advances in many research areas including hydrology by providing near-global scale elevation measurements at a uniform resolution. Its wide coverage and complimentary online access especially benefits researchers requiring topographic information of hard-to-access areas. However, SRTM DEM also contains inherent errors, which are subject to propagation with its manipulation into analysis outputs. Sensitivity of hydrologic analysis to the errors has not been fully understood yet. This study investigated their impact on estimation of hydrologic derivatives such as slope, stream network, and watershed boundary using Monte Carlo simulation and spatial moving average techniques. Different amount of the errors and their spatial auto-correlation structure were considered in the study. Two sub-watersheds of Geum and Deadong River areas located in South and North Korea, respectively, were selected as the study areas. The results demonstrated that the spatial presentations of stream networks and watershed boundaries and their length and area estimations could be greatly affected by the SRTM DEM errors, in particular relatively flat areas. In the Deadong River area, artifacts of the SRTM DEM created sinks even after the filling process and then closed drainage basin and short stream lines, which are not the case in the reality. These findings provided an evidence that SRTM DEM alone may not enough to accurately figure out the hydrologic feature of a watershed, suggesting need of local knowledge and complementary data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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