This study aims to identify spatial distribution of estuarine wetlands in Korea, and to assess temporal variation of the wetlands in the last few decades. Widely known in environmental and coastal management, watershed-based regions which composed with Han-river(western and eastern parts), Keum-river, Yeoungsan-river, Seomjin-river, Nakdong-river, and Jeju, are analyzed to evaluate temporal change of estuarine wetlands in the 1980s, 1990s, and 2000s, through the land-cover map. Results show that estuarine wetlands dramatically decreased in Han-river(western part), Keum-river, Yeoungsan-river that estuarine circulation have been interrupted with man-made structures such as dyke and drainage. But, estuarine wetlands surrounded by forests and grasslands has been relatively less damaged. Habitat diversity providing healthy estuary ecosystem is lower in interrupted estuaries than circulated estuaries, which are composed of tidal-flat, open water, salt marsh, rocky coasts and sandy shoreline. This study indicates that spatial distribution and temporal variation of estuarine wetlands are different with estuary type and region, so estuary type with seven regions can be applied to provides a framework for estuary management strategies and to establish estuary restoration plans.
During the CareBeijing campaign in September 2006, Imaging Differential Optical Absorption Spectroscopy (IDOAS) measurements were made over the city of Beijing, China using a spatial resolution of 146 pixels horizontally and 61 pixels vertically, each with a field of view of $0.133^{\circ}$ and $0.072^{\circ}$ in the horizontal and vertical directions, respectively. Using Fraunhofer reference spectra (FRS) for the evaluation of data for two consecutive days, the diurnal variation of $NO_2$ distributions was determined from data measured every single hour from 08:00 until 16:00 on September 9 and 10. Both days presented a fairly clear sky with high visibility. The setup allowed detailed images of the low surface $NO_2$ distribution over Beijing. Images with less than a 30-min temporal resolution showed variation of plume dispersal in both horizontal and vertical directions. An in-situ measurement was also conducted. Results from both instruments are interpreted by considering local emission sources and wind conditions.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.4
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pp.440-450
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2006
PM10, NOx, and $O_3$ were measured at six locations, of which each three is horizontally and vertically distributed respectively, in an apartment complex around the heavily traffic road. Those were measured seven times a day with two hours interval starting from 8 o'clock in the morning for 15 days during May 2005 $\sim$ September 2005. PM10 and NOx showed high concentrations in rush hours while low concentrations in midday due to the direct emissions from automobiles in operation. Temporal variations of 01 showed very much similar trend appeared in normal urban atmospheres. The spatial distributions of PM10, NOx and $O_3$ showed that almost all of concentrations were higher in a row of Roadside > Surface at 130 m apart from the road > Surface at 230 m apart from the road > 3rd floor of apartment building > 15th floor of apartment building > 27th floor of apartment building. Model equations, which can project spatial concentration distributions, were constructed by combining the horizontal and the vertical linear regression equations derived from six mean values corresponding to six measuring locations. According to inter-comparison of PM10, NOx, and $O_3$ with the constructed model equations, concentration gradients were higher in a row of Vertical direction of NOx > Vertical direction of PM10 > Horizontal direction of NOx > Horizontal direction of PMIO > Vertical direction of $O_3$ > Horizontal direction of $O_3$. Why concentration gradient of particulate PM10 is lower than that of gaseous NOx is in question, and should be studied.
The concept of 'spatial association' explains spatial distribution pattern of geographical phenomenon based on similarity with neighborhoods, as in the Tobler's Law of Geography: 'Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.' In this study, we develop a time-series exploratory analysis tool for discovering temporal patterns of spatial association by combining spatial statistics and geo-visualization, and thus present a possibility to support spatial decision-making process. As for the spatial proximity weight matrix indispensable to measuring global and local spatial association, we employ a variety of flexible weighting schemes using geometric characteristics of areal unit. In addition, we renovate the existing visualization methods for more effective understanding of the procedures and results of time-series analysis on spatial association: for instance, temporal parallel coordinate plot with box plot, animated map for spatial association, and 3D Moran scatterplot. The feasibility of our system is verified by time-series analysis experiments on the spatial association of land price fluctuation rate for all administrative units in Korea, $1995{\sim}2004$.
Seagrass meadows are considered as critical habitats for a wide variety of marine organisms in coastal and estuarine ecosystems. In many cases, studies on the spatial/temporal distribution of seagrass have depended on direct observations using SCUBA diving. As an alternative method fur studying seagrass distribution, an application of hydroacoustic technique has been assessed for mapping seagrass distribution in Dongdae Bay, on the south coast of Korea, in September 2005. Data were collected using high frequency transducer (420 kHz split-beam), which was installed with towed body system. The system was linked to DGPS to make goo-referenced data. Additionally, in situ seagrass distribution has been observed using underwater cameras and SCUBA diving at four stations in order to compare with acoustic data. Acoustic survey was conducted along 23 transects with 3-4 blot ship speed. Seagrass beds were vertically limited to depths less than 3.5m and seagrass height ranged between 55 and 90cm at the study sites. Dense seagmss beds were mainly found at the entrance of the bay and at a flat area around the center of the bay. Although the study area was a relatively small, the vertical and spatial distributions of the seagrass were highly variable with bathymetry and region. Considering dominant species, Zostera marina L., preliminary estimation of seagrass biomass with acoustic and direct sampling data was approximately $56.55g/m^2$, and total biomass of 104 tones (coefficient variation: 25.77%) was estimated at the study area. Hydroacoustic method provided valuable information to understand distribution pattern and to estimate seagrass biomass.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.8
no.3
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pp.243-250
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2003
The spatio-temporal distribution of zooplankton community was investigated in Kyeonggi Bay with monthly samples from February 2001 to December 2001 at 5 stations along a transect between Incheon coastal waters and Seongap-Do. Monthly mean abundance of total zooplankton ranged from 1,100(Feb.)∼404,200 indiv./㎥ (Aug.) and annual mean abundance of total zooplankton was 55,000 indiv./㎥. The spatial mean abundance of total zooplankton varied from 114,600 indiv./㎥ (Incheon coastal waters) to 16,500 indiv./㎥ (Seongab-Do). Zooplankton abundance was higher in the inner bay than in the outer bay. Noctiluca scintillans, Acartia hongi, Oithona davisae, Paracalanus crassirostris, Paracalanus indicus and Oikopluera spp. were dominant species in Kyeonggi Bay and they contributed 95% of annual mean abundance of total zooplankton. Most of dominant species distributed widely in study area throughout the year, however seasonal abundance peak only happened in inner part of the Bay. This pattern suggests that the spatio-temporal distribution of zooplankton is affected by the variations of water temperature and phytoplankton standing stock.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.9
no.1
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pp.35-53
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2021
The study reported in this paper aimed to evaluate the topics and opinions of COVID-19 discussion found on Twitter. It performed topic modeling and sentiment analysis of tweets posted during the COVID-19 outbreak, and compared these results over space and time. In addition, by covering a more recent and a longer period of the pandemic timeline, several patterns not previously reported in the literature were revealed. Author-pooled Latent Dirichlet Allocation (LDA) was used to generate twenty topics that discuss different aspects related to the pandemic. Time-series analysis of the distribution of tweets over topics was performed to explore how the discussion on each topic changed over time, and the potential reasons behind the change. In addition, spatial analysis of topics was performed by comparing the percentage of tweets in each topic among top tweeting countries. Afterward, sentiment analysis of tweets was performed at both temporal and spatial levels. Our intention was to analyze how the sentiment differs between countries and in response to certain events. The performance of the topic model was assessed by being compared with other alternative topic modeling techniques. The topic coherence was measured for the different techniques while changing the number of topics. Results showed that the pooling by author before performing LDA significantly improved the produced topic models.
Oxygen is a key factor in aerobic reactions and most biological activities. Visualization of oxygen distribution of a chemical process or biological system has been a very challenging object despite of its significance and potential impact. To monitor and visualize the spatial distribution of oxygen concentration, various techniques such as electro-chemical probe, polarographic electrode, LIF(laser-induced fluorescence) and so on have been introduced. Oxygen planar optode which utilizes the oxygen quenching of fluorescence light is one of the currently available methods for time-resolved visualization of oxygen distribution on a planar surface. In this study, we utilized VisiSens oxygen planar optode system to visualize the spatial distribution of oxygen concentration on leaves of Korean azalea. As a result, temporal variation of oxygen concentration distribution caused by respiratory activity of the leaf could be quantitatively monitored.
The GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5) is provided and operated by the KMA (Korea Meteorological Administration). GloSea5 provides Forecast (FCST) and Hindcast (HCST) data and its horizontal resolution is about 60km ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$) in the mid-latitudes. In order to use this data in watershed-scale water management, GloSea5 needs spatial-temporal downscaling. As such, statistical downscaling was used to correct for systematic biases of variables and to improve data reliability. HCST data is provided in ensemble format, and the highest statistical correlation ($R^2=0.60$, RMSE = 88.92, NSE = 0.57) of ensemble precipitation was reported for the Yongdam Dam watershed on the #6 grid. Additionally, the original GloSea5 (600.1 mm) showed the greatest difference (-26.5%) compared to observations (816.1 mm) during the summer flood season. However, downscaled GloSea5 was shown to have only a -3.1% error rate. Most of the underestimated results corresponded to precipitation levels during the flood season and the downscaled GloSea5 showed important results of restoration in precipitation levels. Per the analysis results of spatial autocorrelation using seasonal Moran's I, the spatial distribution was shown to be statistically significant. These results can improve the uncertainty of original GloSea5 and substantiate its spatial-temporal accuracy and validity. The spatial-temporal reproducibility assessment will play a very important role as basic data for watershed-scale water management.
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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