In this study, we investigated the variations of dissolved organic matter (DOM) in an agricultural reservoir during the monsoon period (June to October, 2020) with respect to the organic carbon concentration (DOC), molecular weight distribution, and optical properties. The monsoon period was divided into three phases - beginning storm (BS), during storm (DS), and after storm (AS). Our results showed significant differences in the concentrations and characteristics of DOM during the summer monsoon. The DOC concentrations were decreased after the monsoon, probably due to a dilution effect. In contrast, increasing trends were observed in the specific UV absorbance (SUVA), and relative abundances of humic-like fluorescence and larger-sized compounds. These observations implied that the large-sized and humic-like organic components with terrestrial origins strongly affected the reservoir DOM after the summer monsoon. Meanwhile, biopolymer size fraction, which is associated with algal activity, became more abundant after the monsoon. These results suggest that DOM with autochthonous sources became dominant as a result of the inflow of nutrients into the reservoir after the storm. Spatial changes in DOM within the reservoir were not pronounced as much as the temporal variations. All taken, it can be concluded that the summer monsoon simply led to the decrease of DOM concentrations while the sources and the quality of DOM underwent substantial changes, which may enrich refractory organic matter in the reservoir. This study reveals the importance of in-depth DOM quality monitoring before and after summer monsoon for effective water quality management in agricultural reservoirs.
주가는 거래량, 종가 등과 같은 숫자 기반의 내부적인 요인뿐만 아니라 법, 유행 등 여러 외부요인에 의해 영향을 받는다. 수많은 요인이 주가에 영향을 미치기 때문에 단편적인 주식 데이터만을 이용한 정확한 주가 예측은 매우 어려운 일이다. 특히 기업의 가치는 실제 주식을 거래하는 사람들의 인식에 영향을 많이 받기 때문에 특정 기업에 대한 감성 정보가 중요한 요인으로 여겨진다. 본 논문에서는 시간적 특성을 고려한 뉴스 데이터의 감성 분석을 이용한 딥러닝 기반 주가 예측 모델을 제안하고자 한다. 주식과 뉴스 데이터, 서로 다른 특성을 가진 2개의 이종 데이터를 시간 크기에 따라 통합하여 모델의 입력으로 사용하며, 시간 크기와 감성 지표가 주가 예측에 미치는 영향에 대해 최종적으로 비교 및 분석한다. 또한 우리는 기존 모델과의 비교 실험을 통해 제안 모델의 정확성이 개선되었음을 검증한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권5호
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pp.499-512
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2022
Intervention measures have been implemented worldwide to reduce the spread of the COVID-19 outbreak. The COVID-19 outbreak has occured in several waves of infection, so this paper is divided into three groups, namely those countries who have passed the pandemic period, those countries who are still experiencing a single-wave pandemic, and those countries who are experiencing a multi-wave pandemic. The purpose of this study is to develop a multi-wave Richards model with several changepoint detection methods so as to obtain more accurate prediction results, especially for the multi-wave case. We investigated epidemiological trends in different countries from January 2020 to October 2021 to determine the temporal changes during the epidemic with respect to the intervention strategy used. In this article, we adjust the daily cumulative epidemiological data for COVID-19 using the logistic growth model and the multi-wave Richards curve development model. The changepoint detection methods used include the interpolation method, the Pruned Exact Linear Time (PELT) method, and the Binary Segmentation (BS) method. The results of the analysis using 9 countries show that the Richards model development can be used to analyze multi-wave data using changepoint detection so that the initial data used for prediction on the last wave can be determined precisely. The changepoint used is the coincident changepoint generated by the PELT and BS methods. The interpolation method is only used to find out how many pandemic waves have occurred in given a country. Several waves have been identified and can better describe the data. Our results can find the peak of the pandemic and when it will end in each country, both for a single-wave pandemic and a multi-wave pandemic.
Flooding has become an increasing event which is one of the major natural disasters responsible for direct economic damage in South Korea. Driven by climate change, precipitation extremes play significant role on the flood damage and its further increase is expected to exacerbate the socioeconomic impact in the country. However, the empirical evidence associating changes in precipitation extremes to the historical flood damage is limited. Thus, there is a need to assess the causal relationship between changes in precipitation extremes and flood damage, especially in agricultural region like Chungcheong region in South Korea. The spatial and temporal changes of precipitation extremes from 10 synoptic stations based on daily precipitation data were analyzed using the ClimPACT2 tool and Mann-Kendall test. The four precipitation extreme indices consisting of consecutive wet days (CWD), number of very heavy precipitation wet days (R30 mm), maximum 1-day precipitation amount (Rx1day), and simple daily precipitation intensity (SDII), which represent changes in intensity, frequency, and duration, respectively, and the time series data on flooded area and flood damage from 1985 to 2020 were used to investigate the causal relationship in the ARDL-ECM framework and pairwise Granger causality analysis. The trend results showed that majority of the precipitation indices indicated positive trends, however, CWD showed no significant changes. ARDL-ECM framework showed that there was a long-run relationship among the variables. Further analysis on the empirical results showed that flooded area and Rx1day have significant positive impacts on the flood damage in both short and long-runs while R30 mm only indicated significant positive impact in the short-run, both in the current period, which implies that an increase in flooded area, Rx1day, and R30 mm will cause an increase in the flood damage. The pairwise Granger analysis showed unidirectional causality from the flooded area, R30 mm, Rx1day, and SDII to flood damage. Thus, these precipitation indices could be useful as indicators of pluvial flood damage in Chungcheong region of South Korea.
Odey, Golden;Adelodun, Bashir;Kim, Sang Hyun;Choi, Kyung Sook
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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pp.211-211
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2020
The concept of virtual water has been largely applied in the study of regional, national, and global water flows with particular emphasis on water scarcity. Despite water traditionally being managed locally, certain global forces influence the local water resource scarcity/availability and hence virtual water exchanges worldwide. It is therefore of necessity that the significant forces be examined to understand the relationship between available water in a region and the variability and trends in environmental, social, and economic factors that are of utmost importance in the formulation of water resources management policies. This study therefore reviewed recent literature from 2003 - 2019 to determine the significant indicators of virtual water trade at different spatiotemporal levels. The study examined and compared the major approaches to virtual water trade flows accounting, and also identified and discussed policy implications and future research options concerning the analysis of virtual water trade. Available information has shown that virtual water trade is significantly influenced by economic (GDP, Demand-Supply of goods and services), geographical (Distance), institutional (population) and environmental (water availability, arable land, precipitation) factors. Reports further show that the selection of a given approach for virtual water trade flows accounting will depend on the scope of the study, the available datasets, and other research preferences. Accordingly, this study suggests that the adoption of multidisciplinary approaches to virtual water trade, taking into consideration the spatial and temporal variations in water resources availability and the complexity of environmental and socioeconomic factors will be pivotal for establishing the basis for the conservation of water resources worldwide.
Yeri Jeong;Sanggu Kang;Boeun Kim;Yong Jin Gil;Seung-sik Hwang;Sung-il Cho
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제56권4호
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pp.377-383
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2023
Objectives: Korea and Japan have managed the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19) using markedly different policies, referred to as the "3T" and "3C" strategies, respectively. This study examined these differences to assess the roles of active testing and contact tracing as non-pharmaceutical interventions (NPIs). We compared the proportion of unlinked cases (UCs) and test positivity rate (TPR) as indicators of tracing and testing capacities. Methods: We outlined the evolution of NPI policies and investigated temporal trends in their correlations with UCs, confirmed cases, and TPR prior to the Omicron peak. Spearman correlation coefficients were reported between the proportion of UCs, confirmed cases, and TPR. The Fisher r-to-z transformation was employed to examine the significance of differences between correlation coefficients. Results: The proportion of UCs was significantly correlated with confirmed cases (r=0.995, p<0.001) and TPR (r=0.659, p<0.001) in Korea and with confirmed cases (r=0.437, p<0.001) and TPR (r=0.429, p<0.001) in Japan. The Fisher r-to-z test revealed significant differences in correlation coefficients between the proportion of UCs and confirmed cases (z=16.07, p<0.001) and between the proportion of UCs and TPR (z=2.12, p=0.034) in Korea and Japan. Conclusions: Higher UCs were associated with increases in confirmed cases and TPR, indicating the importance of combining testing and contact tracing in controlling COVID-19. The implementation of stricter policies led to stronger correlations between these indicators. The proportion of UCs and TPR effectively indicated the effectiveness of NPIs. If the proportion of UCs shows an upward trend, more testing and contact tracing may be required.
Agricultural reservoirs are critical water resources structures to ensure continuous water supplies for rice cultivation in Korea. Climate change has increased the risk of reservoir failure by exacerbating discrepancies in upstream runoff generation, downstream irrigation water demands, and evaporation losses. In this study, the variations in water balance components of 400 major reservoirs during 1973-2017 were examined to identify the reservoirs with reliable storage capacities and resilience. A conceptual lumped hydrological model was used to transform the incident rainfall into the inflows entering the reservoirs and the paddy water balance model was used to estimate the irrigation water demand. Historical climate data analysis showed a sharp warming gradient during the last 45 years that was particularly evident in the central and southern regions of the country, which were also the main agricultural areas with high reservoir density. We noted a country-wide progressive increase in average annual cumulative rainfall, but the forcing mechanism of the rainfall increment and its spatial-temporal trends were not fully understood. Climate warming resulted in a significant increase in irrigation water demand, while heavy rains increased runoff generation in the reservoir watersheds. Most reservoirs had reliable storage capacities to meet the demands of a 10-year return frequency drought but the resilience of reservoirs gradually declined over time. This suggests that the recovery time of reservoirs from the failure state had increased which also signifies that the duration of the dry season has been prolonged while the wet season has become shorter and/or more intense. The watershed-irrigated area ratio (W-Iratio) was critical and the results showed that a slight disruption in reservoir water balance under the influence of future climate change would seriously compromise the performance of reservoirs with W-Iratio< 5.
In order to establish appropriate policy to control sediment-associated problems, it is necessary to identify the physical characteristics of the reservoir sediments in particulate form in the Yeongsan River. Two time-integrated suspended sediment samplers were installed at Seungchon and Juksan weir on the upper and middle Yeongsan River in July 2012. Reservoir sediment samples were obtained at monthly intervals until October 2014. During the monitoring period, a total of 38 sediment samples were obtained and analyzed. Seasonal trends of suspended sedimentation rates and grain size distributions were examined based on variations in precipitation and discharge fluctuations. Moreover, stream flow characteristics, which has a great influence on the physical characteristics of the river sediment, was analyzed using flow duration curve for the period 2003-2019 at Naju gauging station. Sedimentation rates during summer, when heavy rainfall was concentrated due to the monsoonal front and typhoon, were very high, indicating the positive relationship between sediment concentration and discharge. Particle size analysis of the collected sediment showed that coarse silt and very fine sand-sized sediment dominated most of the Seungchon weir sediment. On the other hand, medium silt-sized sediment dominated the downstream Juksan weir except for a few summer samples. These results implied that the physical characteristics of the suspended sediment are determined not only due to flow fluctuations, but also with regard to the antecedent rainfall conditions, hillslope-channel connectivity, and the supply of materials from various contributing regions. This information about flow characteristics and temporal variations in reservoir sediment can be used for safe management of the weir and discussing the issues on the dismantling of the weirs.
Small streams, despite their rich ecosystems, face challenges in vegetation assessment due to the limitations of traditional, time-consuming methods. This study presents a groundbreaking approach, combining unmanned aerial vehicles(UAVs), convolutional neural networks(CNNs), and the vegetation differential vegetation index (VDVI), to revolutionize both assessment and management of stream vegetation. Focusing on Idong Stream in South Korea (2.7 km long, 2.34 km2 basin area)with eight diverse revetment methods, we leveraged high-resolution RGB images captured by UAVs across five dates (July-December). These images trained a ResNeXt101 CNN model, achieving an impressive 89% accuracy in classifying vegetation cover(soil,water, and vegetation). This enabled detailed spatial and temporal analysis of vegetation distribution. Further, VDVI calculations on classified vegetation areas allowed assessment of vegetation vitality. Our key findings showcase the power of this approach:(a) TheCNN model generated highly accurate cover maps, facilitating precise monitoring of vegetation changes overtime and space. (b) August displayed the highest average VDVI(0.24), indicating peak vegetation growth crucial for stabilizing streambanks and resisting flow. (c) Different revetment methods impacted vegetation vitality. Fieldstone sections exhibited initial high vitality followed by decline due to leaf browning. Block-type sections and the control group showed a gradual decline after peak growth. Interestingly, the "H environment block" exhibited minimal change, suggesting potential benefits for specific ecological functions.(d) Despite initial differences, all sections converged in vegetation distribution trends after 15 years due to the influence of surrounding vegetation. This study demonstrates the immense potential of UAV-based remote sensing and CNNs for revolutionizing small-stream vegetation assessment and management. By providing high-resolution, temporally detailed data, this approach offers distinct advantages over traditional methods, ultimately benefiting both the environment and surrounding communities through informed decision-making for improved stream health and ecological conservation.
전 세계적으로 반려동물 문화와 관련 산업이 함께 확장되고 있다. 반려동물 산업 중 펫푸드(반려동물 식품)는 반려동물 산업에서 상당히 많은 지분을 차지하는 분야이다. 현재 국내 펫푸드 시장은 수입 제품의 의존도가 높은 상황이며, 관련 산업의 경쟁력 확보 및 기술개발을 위해서 지적재산권 확보는 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 우리는 국내 펫푸드 특허의 현황과 전망을 파악하기 위해 구체적으로 시계열 및 출원인별 통계분석, IPC 기술분석을 실시하여 기술 발전 단계, 기업의 기술개발 및 혁신력, 특허출원 분포와 주요 기업 및 연구기관의 기술을 분석하였다. 연구결과, 펫푸드 관련 국내 연구 활동은 현재 성숙기로 접어든 것으로 나타났으며, 국내 펫푸드에 대한 특허출원 동향은 국내기업 외 다국적 기업의 참여도 높은 것으로 나타났다. 또한, 특허출원의 대다수는 사료 및 식품 쪽으로 집중되었다. 향후, 국내 펫푸드 산업의 성장을 위해 국내외 소비자들의 수요와 일치되는 기술개발과 펫푸드로 파생되는 IT 및 첨담기술을 접목하여 특허 기술을 발전시킬 필요가 있다. 이러한 연구와 개발을 통해 우리는 국내 펫푸드 산업이 지속적인 성장을 이루어낼 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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