Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.11
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pp.2505-2511
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2013
Many studies in detection and classification of the targets in the underwater environments have been conducted for military purposes, as well as for non-military purpose. Due to the complicated characteristics of underwater acoustic signal reflecting multipath environments and spatio-temporal varying characteristics, active sonar target classification technique has been considered as a difficult technique. And it has difficulties in collecting actual underwater data. In this paper, we synthesized active target echoes based on ray tracing algorithm using target model having 3-dimensional highlight distribution. Then, Fractional Fourier transform was applied to synthesized target echoes to extract feature vector. Recognition experiment was performed using neural network classifier.
An, Hye Yeon;Kang, Yoon-Hee;Song, Sang-Keun;Kim, Yoo-Keun
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.31
no.6
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pp.573-584
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2015
In this study, the atmospheric dispersion of radioactive material ($^{137}Cs$) was simulated with regard to its impact within a 50-km radius from the Kori Nuclear Power Plant (NKPP) based on two different types of models (the non-steady-state puff model CALPUFF and the lagrangian model HYSPLIT) during the spring of 2012 (May 2012). The dispersion distribution of $^{137}Cs$ calculated in the CALPUFF model was similar to that of the HYSPLIT model, but the magnitudes of differences in its spatio-temporal concentrations between the two models were different. The $^{137}Cs$ concentrations simulated by the CALPUFF were significantly lower than those of the HYSPLIT due to a limitation of puff models (e.g. puff size growth over time). The CALPUFF had the advantage of determining the dispersion of radioactive materials and their impacts on the surrounding regions, compared with the HYSPLIT that had high concentrations of $^{137}Cs$ in only small local areas with the movement of air masses along the local winds.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.30
no.2
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pp.139-149
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2014
A new technique, namely the combination of satellite and trajectory analysis (CSTA), for exploring the spatio-temporal distribution information of volcanic ash plume (VAP) from volcanic eruption. CSTA uses the satellite derived ash property data and a matching forward-trajectories, which can generate airmass history pattern for specific VAP. In detail, VAP properties such as ash mask, aerosol optical thickness at 11 ${\mu}m$ ($AOT_{11}$), ash layer height, and effective radius from the Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) satellite were retrieved, and used to estimate the possibility of the ash forecasting in local atmosphere near volcano. The use of CSTA for Iceland's Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull volcano erupted in May 2010 reveals remarkable spatial coherence for some VAP source-transport pattern. The CSTA forecasted points of VAP are consistent with the area of MODIS retrieved VAP. The success rate of the 24 hour VAP forecast result was about 77.8% in this study. Finally, the use of CSTA could provide promising results for VAP monitoring and forecasting by satellite observation data and verification with long term measurement dataset.
In this study, some of the model verification results of STREAM (Spatio-Temporal River-basin Ecohydrology Analysis Model), a newly-developed hybrid watershed model, are presented for the runoff processes of nonpoint source pollution. For verification study of STREAM, the model was applied to a test watershed and a sensitivity analysis was also carried out for selected parameters. STREAM was applied to the Mankyung River Watershed to review the applicability of the model in the course of model calibration and validation against the stream flow discharge, suspended sediment discharge and some water quality items (TOC, TN, TP) measured at the watershed outlet. The model setup, simulation and data I/O modules worked as designed and both of the calibration and validation results showed good agreement between the simulated and the measured data sets: NSE over 0.7 and $R^2$ greater than 0.8. The simulation results also include the spatial distribution of runoff processes and watershed mass balance at the watershed scale. Additionally, the irrigation process of the model was examined in detail at reservoirs and paddy fields.
This study assesses the quality of the total column ozone (TCO) data from five reanalysis datasets against nine independent observation in East Asia. The assessed datasets are the ECMWF Interim reanalysis (ERAI), Monitoring Atmosphere Composition and Climate reanalysis (MACC), Copernicus Atmosphere Monitoring Service reanalysis (CAMS), the NASA Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version2 (MERRA2), and NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). All datasets reasonably well capture the spatial distribution, annual cycle and interannual variability of TCO in East Asia. In particular, characteristics of TCO according to the latitude difference were similar at all points with a maximum bias of less than about 4%. Among them, CAMS and CFSR show the smallest mean bias and root-mean square error across all nine ground-based observations. This result indicates that while TCO data in modern reanalyses are reasonably good, CAMS and CFSR TCO data are the best for analysing the spatio-temporal variability and change of TCO in East Asia.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.24
no.6
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pp.920-933
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2012
Marine algal flora and community structure were investigated seasonally at four stations in Busan, in which coastal area and estuary affected by Nakdong river are involved, from February 2011 to October 2011. Total 78 species including 9 of cholophyta, 17 of phaeophyta and 52 of rhodophyta were found during the study period. Maximum and minimum species number were recorded at station 1(57 species) and at 3(32 species). As based on the cluster analysis, grouping pattern between the four stations was significantly affected by season and Nakdong river run off. At station 3 directly exposured on Nakdong river run off, species diversity was relatively low and dominant species were similar throughout four seasons. However, coverage at the station was relatively high because of Ulva bloom. This difference results from salinity and nitrates concentrations closely related with river runoff controlled according to precipitation. Marine algal coverage was high at lower salinity and higher nitrate concentration. In conclusion, the spatio-temporal distribution of benthic marine algae in estuary of Nakdong river was mainly determined by the precipitation and river run off with the seasons, whereas that in coastal area was seasonally affected by general physical, chemical, biological and dynamic factors.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.689-692
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2021
This paper is a prior study to improve the efficiency of offloading based on mobile agents to optimize allocation of computing resources and reduce latency that support user proximity of application services in a Fog/Edge Computing (FEC) environment. We propose an algorithm that effectively reduces the execution time and the amount of memory required when extracting optimal moving patterns from the vast set of spatio-temporal movement history data of moving objects. The proposed algorithm can be useful for the distribution and deployment of computing resources for computation offloading in future FEC environments through frequency-based optimal path extraction.
The aim of this study was to evaluate the occurrence of vanadium in Jeju Island groundwater, focusing on the spatio-temporal patterns and geochemical controlling factors of vanadium. For this, we collected two sets of groundwater data: 1) concentrations of major constituents of 2,595 groundwater samples between 2008 and 2014 and 2) 258 groundwater samples between December 2006 and June 2008. The concentrations of groundwater vanadium were in the range of $0.2{\sim}71.0{\mu}g/L$ (average, $12.0{\mu}g/L$) and showed local enrichments without temporal/seasonal variation. This indicated that vanadium distribution was controlled by 1) the geochemical/mineralogical composition and dissolution processes of original materials (i.e., volcanic rock) and 2) the flow and chemical properties of groundwater. Vanadium concentration was significantly positively correlated with that of major ions ($Cl^-$, $Na^+$, and $K^+$) and trace metals (As, Cr, and Al), and with pH, but was negatively correlated with $NO_3-N$ concentration. The high concentrations of vanadium (>$15{\mu}g/L$) occurred in typically alkaline groundwater with high pH (${\geq}8.0$), indicating that a higher degree of water-rock interaction resulted in vanadium enrichment. Thus, higher concentrations of vanadium occurred in groundwater of $Na-Ca-HCO_3$, $Na-Mg-HCO_3$ and $Na-HCO_3$ types and were remarkably lower in groundwater of $Na-Ca-NO_3$(Cl) type that represented the influences from anthropogenic pollution.
The increased frequency of meteorological disasters has been observed due to increased extreme events such as heavy rainfalls and flash floods. Numerous studies using high-resolution weather radar rainfall data have been carried out on the hydrological effects. In this study, a conditional merging technique is employed, which makes use of geostatistical methods to extract the optimal information from the observed data. In this context, three different techniques such as kriging, inverse distance weighting and spline interpolation methods are applied to conditionally merge radar and ground rainfall data. The results show that the estimated rainfall not only reproduce the spatial pattern of sub-hourly rainfall with a relatively small error, but also provide reliable temporal estimates of radar rainfall. The proposed modeling framework provides feasibility of using conditionally merged rainfall estimation at high spatio-temporal resolution in ungauged areas.
To develop a virtual world-based immersive tutoring system, we would like to develop a simulation in the spatial aspect to maximize the diversity and realism of the situation. This implementation requires the modeling of virtual space as well as the knowledge and intelligent thinking functions of virtual humans. First, information structures are needed to simulate the hierarchical and multifaceted composition of space and the corresponding knowledge of virtual humans. Specifically, four structures for 2.5D spatial distribution expression, complex spatial relationship expression, object expression, and temporal and spatial representation of events are developed respectively. It then uses these expressed knowledge to develop the spatial thinking function of virtual humans needed to make spatial movement. In general, events have a chain effect on adjacent or connected objects through force, resulting in a variety of situations and reflected in the planning of the next action by the virtual humans involved. For this purpose, the development of events according to historical trends is recorded on the representation structure of time and space. It embodies typical events to demonstrate the feasibility of independent behavior in complex spaces among virtual people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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