Based on the soil moisture data assimilation suggested in the first paper (I), we estimated root zone soil moisture and evaluated drought severity using remotely sensed (RS) data. We tested the impacts of various spatial resolutions on soil moisture variations, and the model outputs showed that resolutions of more than 2-3 km resulted in over-/under-estimation of soil moisture values. Thus, we derived the 2 km resolution-scaled soil moisture dynamics and assessed the drought severity at the study sites (Chungmi-cheon sites 1 and 2) based on the estimated soil/root parameters and weather forcings. The drought indices at the sites were affected mainly by precipitation during the spring season, while both the precipitation and land surface characteristics influence the spatial distribution of drought during the rainy season. Also, the drought severity showed a periodic cycle, but additional research on drought cycles should be conducted using long-term historical data. Our proposed approach enabled estimation of daily root zone soil moisture dynamics and evaluation of drought severity at various spatial scales using MODIS data. Thus, this approach will facilitate efficient management of water resources.
본 논문에서는 보다 정확한 선형예측을 위해 시공간적응적 기반영역에 바탕을 둔 확장된 auto regressive(AR) 모델을 제안한다. 기존의 AR 모델에서 영상 전체에 걸쳐 사용되는 직사각형 형태의 기반영역은 영상의 경계선 영역에서는 더 이상 정상상태(stationarity)의 조건을 만족시키지 않음으로써 경계선 영역에서 예측오차가 증가하는 결점을 갖는다. 그래서 제안된 방법은 AR 모델에서 시공간적응적 기반영역이라 불리는 정상상태의 기반영역을 구성하는데 중점을 둔다. 시공간적응적 기반영역은 영상의 경계선 특성과 관련되는 공간적응적 기반영역과 시간축의 불연속 개념과 관련되는 시간적응적 기반영역으로 구성되어진다. 제안된 AR 모델은 동영상 복원 실험간 좀 더 정확한 모델 파라미터를 산출하였을 뿐만 아니라 복잡한 계산과정을 단순화하는 이점을 가진다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3991-4007
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2022
In the public healthcare, a computational system that can automatically and efficiently detect and classify falls from a video sequence has significant potential. With the advancement of deep learning, which can extract temporal and spatial information, has become more widespread. However, traditional 3D CNNs that usually adopt shallow networks cannot obtain higher recognition accuracy than deeper networks. Additionally, some experiences of neural network show that the problem of gradient explosions occurs with increasing the network layers. As a result, an enhanced three-dimensional ResNet-based method for fall detection (3D-ERes-FD) is proposed to directly extract spatio-temporal features to address these issues. In our method, a 50-layer 3D residual network is used to deepen the network for improving fall recognition accuracy. Furthermore, enhanced residual units with four convolutional layers are developed to efficiently reduce the number of parameters and increase the depth of the network. According to the experimental results, the proposed method outperformed several state-of-the-art methods.
This study used the extensive monitoring datasets of the Korea Ministry of Environment to examine trends in dissolved organic carbon (DOC) in Han River raw water. To estimate the organic contents of water, we adopted allied parameters such as biochemical oxygen demand (BOD) and chemical oxygen demand (COD) as substitutes for DOC. Spatial and temporal analyses were performed on monthly BOD and COD data from 36 monitoring stations (14 for Main Han River, 7 for North Han River and 15 for South Han River) measured from 1989 to 2007. The results of trend analysis indicated that, on the whole, water quality according to BOD showed a downward trend at more than 67% of monitoring stations (9 for Main Han River, 6 for North Han River and 9 for South Han River). However, the water quality of COD showed an upward trend at more than 78% of monitoring stations (8 for Main Han River, 7 for North Han River and 13 for South Han River). The upward trend of COD contrary to the BOD trend indicates that there has been an increase in recalcitrant organic matter in Han River water that is not detectable by means of BOD.
Understanding the temporal variability of agricultural parameters derived from historical climate data is important for planning in agriculture. Therefore, this study assessed the magnitude and recent trends of the transpiration ratio defined as the crop water use per harvested yield for the period from 1980 to 2010. The crop water use was estimated using the Food and Agriculture Organization's Crop Wat model for eight administrative provinces in Korea. The temporal trends and spatial uncertainty were explored using the Mann-Kendall and Theil Sen's methods. The regional average rice yield was $6.31t\;ha^{-1}$(range 5.9 to $6.9t\;ha^{-1}$). The results showed that the rice yield in Korea increased by $26kg\;ha^{-1}yr^{-1}$. Overall, the regional average transpiration ratio was $1,298m^3t^{-1}$ (range 1,162 to $1,470m^3t^{-1}$). From 1980 to 2010, the transpiration ratio decreased by $8.2m^3t^{-1}$ (range 2.7 to $14.4m^3t^{-1}$), largely as a result of the increasing yield. The statistical approach to historical data used in this study also provides a basis for simulating the future transpiration ratio.
Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.
To examine temporal and spatial variation in salinity and nutrients in the shallow pore water of intertidal sandflats, we measured salinity and nutrient concentrations (dissolved inorganic nitrogen [DIN], phosphorus [DIP], and silicate [DSi]) in pore water of the intertidal zone along the coastline of Jeju Island at two and/or three month intervals from May 2009 to December 2010. Geochemical parameters (grain size, ignition loss [IL], chemical oxygen demand [COD], and acid volatile sulfur [AVS]) in sediment were also investigated. The surface sediments in intertidal sandflats of Jeju Island were mainly composed of sand, slightly gravelly sand and gravelly sand, with a range of mean grain size from 0.5 to 2.5 ${\O}$. Concentrations of IL and COD in sediment were higher along the eastern coast, as compared to the western coast, due to differences in biogenic sediment composition. Salinity and nutrient concentrations in pore water were markedly different across time and space during rainy seasons, whereas concentrations were temporally and spatially more stable during dry seasons. These results suggest that salinity and nutrient concentrations in pore water depend on the advective flow of fresh groundwater. We also observed an imbalance of the DIN/DIP ratio in pore water due to the influence of contaminated sources of DIN. In particular, nutrient concentrations during rainy and dry seasons were characterized by high DIN/DIP ratios (mean-127) and low DIN/DIP ratios (mean-10), respectively, relative to the Redfield ratio (16) in offshore seawater. Such an imbalance of DIN/DIP ratios in pore water can affect the coastal ecosystem and appears to cause outbreaks of benthic seaweed along the coastline of Jeju Island.
In this study, we analyzed the spatial and temporal distribution of wind resources over Korea based on hourly observational data recorded over a period of 5 years from 457 stations belonging to Korea Meteorological Administration (KMA). The surface and 850 hPa wind data obtained from the Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and the Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) over a period of 1 year are used as supplementary data sources. Wind speed is generally high over seashores, mountains, and islands. In 62 (13.5%) stations, mean wind speeds for 5 years are greater than $3ms^{-1}$. The effects of seasonal wind, land-sea breeze, and mountain-valley winds on wind resources over Korea are evaluated as follows: First, wind is weak during summer, particularly over the Sobaek Mountains. However, over the coastal region of the Gyeongnam-province, strong southwesterly winds are observed during summer owing to monsoon currents. Second, the wind speed decreases during night-time, particularly over the west coast, where the direction of the land breeze is opposite to that of the large-scale westerlies. Third, winds are not always strong over seashores and highly elevated areas. The wind speed is weaker over the seashore of the Gyeonggi-province than over the other seashores. High wind speed has been observed only at 5 stations out of the 22 high-altitude stations. Detailed information on the wind resources conditions at the 21 stations (15 inland stations and 6 island stations) with high wind speed in Korea, such as the mean wind speed, frequency of wind speed available (WSA) for electricity generation, shape and scale parameters of Weibull distribution, constancy of wind direction, and wind power density (WPD), have also been provided. Among total stations in Korea, the best possible wind resources for electricity generation are available at Gosan in Jeju Island (mean wind speed: $7.77ms^{-1}$, WSA: 92.6%, WPD: $683.9Wm^{-2}$) and at Mt. Gudeok in Busan (mean wind speed: $5.66ms^{-1}$, WSA: 91.0%, WPD: $215.7Wm^{-2}$).
광역수계에서 현재의 수질평가 방법은 시간과 장비 등의 제약으로 오염물질 분포, 이동 및 전반적인 수질현황을 파악하기가 어렵기 때문에 최근에는 대상수역의 수질을 동시적이고 공간적으로 측정을 할 수 있는 원격탐측 적용 연구가 증가추세에 있다. 따라서 본 연구에서는 위성 원격탐측기법으로 호수 수질을 관측하고자 1995년 6월 20일과 1995년 3월 18일에 Landsat 5호 위성의 대청호 상공 통과시간에 맞춰 대청호에서 부영양화 관련 수질인자를 측정하여 위성데이터와 수질 실측치간의 상관관계 분석 및 회귀모델을 유도하였고 모델의 정밀도를 검증하였다 연구결과 TM데이터로부터 수질에 관한 많은 정보를 얻을 수 있었는데, 투명도, 탁도, 부유물질 및 클로로필은 높은 상관성을 보였으나 분광특성이 뚜렷하지 않은 총인, 총질소는 원격탐측 적용이 어려운 것으로 나타났다.
본 연구에서는 ultra performance liquid chromatography(UPLC)를 이용하여 진해만의 식물플랑크톤 생체량 및 군집구조의 시공간적 분포에 미치는 환경요인의 영향을 조사하였다. 이를 위해 2019년 4월에서 12월까지 총 5회에 걸쳐 7개 정점에 대한 식물플랑크톤 색소분석과 수온, 염분, 용존산소(DO), 영양염(DIN, DIP, Si(OH)4) 등의 환경요인 분석을 행하였다. 조사기간 중 식물플랑크톤의 생체량(Chl-a)은 7월(평균 15.4±4.3 ㎍/L)에 가장 높았고, 12월(평균 3.5±0.6 ㎍/L)에 가장 낮았다. 보조색소의 경우 fucoxanthin이 가장 많이 검출되었고 그 다음으로 peridinin, Chl-b 순으로 나타났으며, 이들의 월 변동은 Chl-a와 유사한 경향을 보였다. 식물플랑크톤 군집분석결과, 규조류가 평균 70 %로 가장 우점하였으나, 일부 녹조류, 은편모조류, 와편모조류가 출현하기도 하였다. 우점종인 규조류는 특히 수온 및 N:P ratio와 밀접하게 연관되어 있어서 여름철 고온환경 및 육상으로부터의 영양염 유입에 민감하게 반응하는 것으로 추론되었다. 또한 식물플랑크톤 색소 및 종조성은 전반적으로 계절에 따른 물리화학적 환경요인의 변화 및 지형적 특성과 연관되어 있으며 강우로 인한 담수 및 영양염 공급에 큰 영향을 받는 것으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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