Park, Seo-Woo;Kim, Geon-Il;Shin, Jin-Ho;Hong, Sang-Hoon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.3
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pp.439-450
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2018
The lineament is a linear or curved terrain element to discriminate adjacent geological structures in each other. It has been widely used for analysis of geology, mineral exploration, natural disasters, and earthquake, etc. In the past, the lineament has been extracted using cartographic map or field survey. However, it is possible to extract more efficiently the lineament for a very wide area thanks to development of remote sensing technique. Remotely sensed observation by aircraft, satellite, or digital elevation model (DEM) has been used for visual recognition for manual lineament extraction. Automatic approaches using computer science have been proposed to extract lineament more objectively. In this study, we evaluate the characteristics of lineament which is automatically extracted with respect to difference of spatial resolution of DEM. We utilized two types of DEM: one is Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) with spatial resolution of about 90 m (3 arc sec), and the other is the latest world DEM of TerraSAR-X add-on for Global DEM with 12 m spatial resolution. In addition, a global DEM was resampled to produce a DEM with a spatial resolution of 30 m (1 arc sec). The shaded relief map was constructed considering various sun elevation and solar azimuth angle. In order to extract lineament automatically, we used the LINE module in PCI Geomatica software. We found that predominant direction of the extracted lineament is about $N15-25^{\circ}E$ (NNE), regardless of spatial resolution of DEM. However, more fine and detailed lineament were extracted using higher spatial resolution of DEM. The result shows that the lineament density is proportional to the spatial resolution of DEM. Thus, the DEM with appropriate spatial resolution should be selected according to the purpose of the study.
Climate change is known to affect both natural and managed ecosystems, and will likely impact on the terrestrail carbon balance. This paper reports the effects of climate change on spatial-temporal changes in carbon reductions in South Korea's during 2000-2100. Future carbon (C) stock distributions are simulated for the same period using various spatial data sets including land cover, net primary production(NPP) and leaf area index (LAI) obtained from MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), and climate data from Data Assimilation Office(DAO) and Korea Meteorological Administration(KMA). This study attempts to predict future NPP using multiple linear regression and to model dependence of soil respiration on soil temperature. Plants store large amounts of carbon during the growing periods. During 2030-2100, Carbon accumulation in vegetation was increased to $566{\sim}610gC/m^2$/year owing to climate change. On the other hand, soil respiration is a key ecosystem process that releases carbon from the soil in the form of carbon dioxide. The estimated soil respiration spatially ranged from $49gC/m^2$/year to $231gC/m^2$/year in the year of 2010, and correlating well with the reference value. This results include Spatial-Temporal C reduction variation caused by climate change. Therefore this results is more comprehensive than previous results. The uncertainty in this study is still large, but it can be reduced if a detailed map becomes available.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.20
no.4
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pp.149-158
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2020
The governing equation for a dome-type shallow spatial truss subjected to a transverse load is expressed in the form of the Duffing equation, and it can be derived by considering geometrical non-linearity. When this model under constant load exceeds the critical level, unstable behavior is appeared. This phenomenon changes sensitively as the number of free-nodes increases or depends on the imperfection of the system. When the load is a periodic function, more complex behavior and low critical levels can be expected. Thus, the dynamic unstable behavior and the change in the critical point of the 3-free-nodes space truss system were analyzed in this work. The 4-th order Runge-Kutta method was used in the system analysis, while the change in the frequency domain was analyzed through FFT. The sinusoidal wave and the beating wave were utilized as the periodic load function. This unstable situation was observed by the case when all nodes had same load vector as well as by the case that the load vector had slight difference. The results showed the critical buckling level of the periodic load was lower than that of the constant load. The value is greatly influenced by the period of the load, while a lower critical point was observed when it was closer to the natural frequency in the case of a linear system. The beating wave, which is attributed to the interference of the two frequencies, exhibits slightly more behavior than the sinusoidal wave. And the changing of critical level could be observed even with slight changes in the load vector.
In this study, single and multiple linear regression model were used to derive the relationship between precipitation and altitude, latitude and longitude in Jejudo. The single linear regression analysis was focused on whether orographic effect was existed in Jejudo by annual average precipitation, and the multiple linear regression analysis on whether orographic effect was applied to each duration and return period of quantile from regional frequency analysis by index flood method. As results of the regression analysis, it shows the relationship between altitude and precipitation strongly form a linear relationship as the length of duration and return period increase. The multiple linear regression precipitation estimates(which used altitude, latitude, and longitude information) were found to be more reasonable than estimates obtained using altitude only or altitude-latitude and altitude-longitude. Especially, as results of spatial distribution analysis by kriging method using GIS, it also provides realistic estimates for precipitation that the precipitation was occurred the southeast region as real climate of Jejudo. However, the accuracy of regression model was decrease which derived a short duration of precipitation or estimated high region precipitation even had long duration. Consequently the other factor caused orographic effect would be needed to estimate precipitation to improve accuracy.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.2
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pp.127-131
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2009
In the digital waveguide theory, traveling waves are represented by general solution to the wave equation that is second-order linear partial differential equation. The movement of these waves can be implemented using only delay lines. An unit delay in the general digital waveguide describes a sampling time interval. However, in the space-based digital waveguide the unit delay implies the spatial sampling distance. In consideration of these differences between two models, it is known that the space-based digital waveguide model is adequate to synthesize pitch-shifted sounds such as vibrato because the propagation distance can be directly control. In this paper, the time-based digital waveguide model which also synthesizes pitch-shifted sounds is proposed and compared with space-based digital waveguide.
In this paper, a comprehensive investigation of the dynamic response of a long-bridge subjected to spatially varying earthquake ground motions (SVEGM) is performed based on a proposed analytical model which includes the effect of soil-structure interaction (SSI). The spatial variability of ground motions is simulated by the powerful record generator, SIMQKE II. Modeling of the SSI in the system is simplified by replacing the pile foundations and soil with sets of independent equivalent linear springs and dashpots along the pile groups. One of the most fundamental objectives of this study is to examine how well the proposed model simulates the dynamic response of a bridge system. For this purpose, the baseline data required for the evaluation process is derived from analyzing a 3D numerical model of the bridge system which is validated in this paper. To emphasize the importance of the SVEGM and SSI, bridge responses are also determined for the uniform ground motion and fixed base cases. This study proposing a compatible analytical model concerns the relative importance of the SSI and SVEGM and shows that these effects cannot be neglected in the seismic analysis of long-bridges.
Recent 22-year (1981-2002) meteorological data of 58 Korea Meteorological Adminstration (KMA) station were analyzed to investigate spatial and temporal variation of surface air temperature (SAT) and ground surface temperature (GST) in Korea. Based on the KMA data, multiple linear regression (MLR) models, having two regression variables of latitude and altitude, were presented to predict mean surface air temperature (MSAT) and mean ground surface temperature (MGST). Both models showed a high accuracy of prediction with $R^2$ values of 0.92 and 0.94, respectively. The prediction of MGST is particularly important in the areas of geothermal energy utilization, since it is a critical parameter of input for designing the ground source heat pump system. Thus, due to a good performance of the MGST regression model, it is expected that the model can be a useful tool for preliminary evaluation of MGST in the area of interest with no reliable data. By a simple linear regression, temporal variation of SAT was analyzed to examine long-term increase of SAT due to the global warming and the urbanization effect. All of the KMA stations except one showed an increasing trend of SAT with a range between 0.005 and $0.088^{\circ}C/yr$ and a mean of $0.043^{\circ}C/yr$. In terms of meteorological factors controlling variation of GST, the effects of solar radiation, terrestrial radiation, precipitation, and snow cover were also discussed based on quantitative and qualitative analysis of the meteorological data.
Purpose: To demonstrate the high-resolution numerical simulation of the respiration-induced dynamic $B_0$ shift in the head using generalized susceptibility voxel convolution (gSVC). Materials and Methods: Previous dynamic $B_0$ simulation research has been limited to low-resolution numerical models due to the large computational demands of conventional Fourier-based $B_0$ calculation methods. Here, we show that a recently-proposed gSVC method can simulate dynamic $B_0$ maps from a realistic breathing human body model with high spatiotemporal resolution in a time-efficient manner. For a human body model, we used the Extended Cardiac And Torso (XCAT) phantom originally developed for computed tomography. The spatial resolution (voxel size) was kept isotropic and varied from 1 to 10 mm. We calculated $B_0$ maps in the brain of the model at 10 equally spaced points in a respiration cycle and analyzed the spatial gradients of each of them. The results were compared with experimental measurements in the literature. Results: The simulation predicted a maximum temporal variation of the $B_0$ shift in the brain of about 7 Hz at 7T. The magnitudes of the respiration-induced $B_0$ gradient in the x (right/left), y (anterior/posterior), and z (head/feet) directions determined by volumetric linear fitting, were < 0.01 Hz/cm, 0.18 Hz/cm, and 0.26 Hz/cm, respectively. These compared favorably with previous reports. We found that simulation voxel sizes greater than 5 mm can produce unreliable results. Conclusion: We have presented an efficient simulation framework for respiration-induced $B_0$ variation in the head. The method can be used to predict $B_0$ shifts with high spatiotemporal resolution under different breathing conditions and aid in the design of dynamic $B_0$ compensation strategies.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.25
no.1
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pp.183-201
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2022
Estimating the implicit value of housing assets is a very important task for participants in the housing market. Until now, such estimations were usually carried out using multiple regression analysis based on the inherent characteristics of the estate. However, in this paper, we examine the estimation capabilities of the Artificial Neural Network(ANN) and its 'Deep Learning' faculty. To make use of the strength of the neural network model, which allows the recognition of patterns in data by modeling non-linear and complex relationships between variables, this study utilizes geographic coordinates (i.e. longitudinal/latitudinal points) as the locational factor of housing prices. Specifically, we built a dataset including structural and spatiotemporal factors based on the hedonic price model and compared the estimation performance of the models with and without geographic coordinate variables. The results show that high estimation performance can be achieved in ANN by explaining the spatial effect on housing prices through the geographic location.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.6
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pp.1010-1017
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2013
Two-axial electrodynamic forces generated on a conductive plate by a partially shielded magnet wheel are strongly coupled through the rotational speed of the wheel. To control the spatial position of the plate using magnet wheels, the forces should be handled independently. Thus, three methods are proposed in this paper. First, considering that a relative ratio between two forces is independent of the length of the air-gap from the top of the wheel, it is possible to indirectly control the in-plane position of the plate using only the normal forces. In doing so, the control inputs for in-plane motion are converted into the target positions for out-of-plane motion. Second, the tangential direction of the open area of the shield plate and the rotational speed of the wheel become the new control variables. Third, the absolute magnitude of the open area is varied, instead of rotating the open area. The forces are determined simply by using a linear controller, and the relative ratio between the forces creates a unique wheel speed. The above methods were verified experimentally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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