This study was performed to analyze the dynamics and distributional condition of biological community and to support the basic information about the estuarine ecosystem management by using the intensively surveyed results by each taxon experts around Tamjin river. We analyzed the biological diversity, abundance, correlation among species, and ecological characteristics about 11 taxa groups including vegetation, fish, birds, mammals, etc. in the Tamjin river estuarine ecosystem. We classified vegetation types into 7 physiognomic types and 18 communities according to habitat conditions with the physical environments and salinity. In total, 1125 species including 9 species of endangered species were identified in research area. The species composition and distributional characteristics of each taxon were corresponded to the environmental characteristics of the estuarine ecosystem. Especially, the species diversity and distribution were clearly distinguished in the river according to the difference of the environmental factors such as flow rate, salinity, and soil. Despite the disturbance factors such as barrage and levees, the biodiversity and its distribution were evaluated to be high level under the current environmental conditions. However, loss or reduction of wildlife habitat due to reclamation, embankment, barrage installation and expansion of farmland has been identified as a major threat to the diversity and health of the local ecosystem. The results of this study can be used as a basic data to cope with various development pressure and damage crisis of the whole estuaries including Tamjin river.
The objective of this paper presents the application of an "integrated urban flood modeling-runoff model, urban flood model and sewer system model-" in a highly urbanized area of Samcheok where is seriously inundated in 2002 and 2003. For this, we demonstrate how couple a 1-D hydrodynamic model of the river, a 2-D hydrodynamic model of the overland (surface) flow, and a sewer network model including each boundary conditions. In order to make data file for the model, topographic information like elevation and share rate of buildings are directly extracted from DEM or topographical source data without data exchange to avoid uncertainty errors. Furthermore, the research is to assess the impacts of Manning n and buildings influences to inundated depth by changing its share ratio from 10 % to 30 % in low-land urban area. As a results, we found out that the urban inundated depth was decreased by Manning n but increased by buildings ratio. The calculated results of inundation was similar with observed one in 2002 and 2003 flooding. Furthermore, the area was also inundated under not riverbank break case in 2002 flooding.
Positive displacement pumps with high pressure and water capacity are used large fires in various high-rise buildings. This study provides information for a performance approval standard of fire pumps for fire trucks based on centrifugal pump standards enacted in 2012. An experiment was conducted with a positive displacement pump for three levels of performance from the approval standard (V-1, 2, and 3). The efficiency of the pump was included in the reference, which requires the approval of 65% performance, the same as a centrifugal pump. The water pressure is between 1.5 and 2.5 MPa, and the required flow rate was established as at least $0.31m^3/min$ and up to $3.0m^3/min$. A relief valve was added to adjust the shut-off pressure due to the structural characteristics of the positive displacement pump. A strainer was also installed to prevent damage to the inside of the pump due to foreign matter. However, the strainer includes a difference from the positive displacement pump to operate without a vacuum pump and the centrifugal pump. This is due to the additional approval standard portion of the positive displacement pump, which is expected to be selected for more variety of fire-fighting equipment and proactive responses to fire suppression in a high-rise buildings and large fires. In conclusion, this approval standard was enacted in January 2016.
This study analyzed the hydraulic effects of Singok submerged weir in the lower Han River. 1-D hydraulic flood routing model was used and calibration and verification were performed using 8 flood or nonflood events. Flow characteristics were analyzed using various outflows of Paldang Dam and tidal data of the Yellow Sea. Water level increase effects by establishment of Singok submerged weir were as following, when maximum flood tidal was 2.4m, highest water level increased about 0.65m, and lowest water level increased about 1.25m in the downstream of Jamsil submerged weir. In Hangang Bridge, due to the Singok submerged weir, when maximum flood tidal was 2.4m, tidal range was 0.07m and decrement of tidal range was about $90\%$. And when maximum flood tidal was 5.5m, tidal range was 1.6m and decrement of tidal range was about $35\%$. When the outflow of Paldang Dam was over 20,000cms, tidal range was below about 0.06m, and tidal effect did not appear hardly.
Nawaz, Javeria;Arshad, Muhammad Zeeshan;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.239-240
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2012
With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.
Chun, Beomseok;Lee, Taehwa;Kim, Sangwoo;Kim, Jonggun;Jang, Keunchang;Chun, Junghwa;Jang, Won Seok;Shin, Yongchul
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.5
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pp.93-103
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2020
In this study, we estimated soil moisture values using the Deep Neural Network(DNN) scheme at the mountainous regions. In order to test the sensitive analysis of DNN scheme, we collected the measured(at the soil depths of 10 cm and 30 cm) soil moisture and DNN input(weather and land surface) data at the Pyeongchang-gun(relatively flat) and Geochang-gun(steep slope) sites. Our findings indicated that the soil moisture estimates were sensitive to the weather variables(5 days-averaged rainfall, 5 days precedent rainfall, accumlated rainfall) and DEM. These findings showed that the DEM and weather variables play the key role in the processes of soil water flow at the mountainous regions. We estimated the soil moisture values at the soil depths of 10 cm and 30 cm using DNN at two study sites under different climate-landsurface conditions. The estimated soil moisture(R: 0.890 and RMSE: 0.041) values at the soil depth of 10 cm were comparable with the measured data in Pyeongchang-gun site while the soil moisture estimates(R: 0.843 and RMSE: 0.048) at the soil depth of 30 cm were relatively biased. The DNN-based soil moisture values(R: 0.997/0.995 and RMSE: 0.014/0.006) at the soil depth of 10 cm/30 cm matched well with the measured data in Geochang-gun site. Although uncertainties exist in the results, our findings indicated that the DNN-based soil moisture estimation scheme demonstrated the good performance in estimating soil moisture values using weather and land surface information at the monitoring sites. Our proposed scheme can be useful for efficient land surface management in various areas such as agriculture, forest hydrology, etc.
Using geo-statistical method, yield data of different fields were analyzed to examine their field variability according to examining year, analysis method. Semivariogram and Kriged maps of geo-statistical analysis were used to examine their spatial dependence within a filed. The results obtained were as follows. 1) Descriptive statistical results of the yield showed that the yield and the difference of yield ranged from 100 to 946kg/10a and from 272 to 653kg/10a, respectively within a field. The coefficient of variation also ranged from 5.9 to 22.4 %. 2) More than 90% of yield data were placed between 350 to 850kg/10a. e results indicated that the gram mass flow sensor should have the measuring range from 0.34 to 0.82kg/s considering the yields when 4 rows head-feeding combine with 0.8 m/s of working speed was utilized. 3) A high spatial dependence was found within paddy field. The Q values ranged from 0.20 to 0.97, and the range of spatial dependence was from 6.9 to 53.3m. From this result, the rational sampling interval for yield investigation was estimated 6.9m. 4) Yields within a field between observation years showed considerable variability even if the field was evenly cultivated and managed. To apply precision agriculture in a paddy field, the field test should be continued to build a solid data-base including meteorological data, blight damage and insect damage.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.8
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pp.5636-5645
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2015
Physical characteristics of aggregates affect the workability and strength of mortar and concrete, which include their fineness ratio, particle size distribution and water absorption. The workability of construction materials decreases if the incorporated fine aggregates show improper size distribution of their particles. This study shows the particle size effect on the rheological behavior of mortar and provides basic information for evaluating its workability. A mini-slump flow test was adopted to evaluate the workability of mortar. In addition, its plastic viscosity and yield stress were measured using a rheometer for building materials. The sand samples were prepared by sieving river sand and sorting out with their particle sizes. As a result, it was observed that the fines less than 0.7 mm increases the yield stress and plastic viscosity of the mortar samples. If the fines are less than 0.34 mm, the water absorption of the fines dominates change on the workability.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.4
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pp.87-98
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2011
Clay bricks with lime mortar are recently popular since they are eco- and environment-friendly construction material being capable of air flow and moisture movement. However, there is little study on those of clay brick an lime mortar while relatively many researches on the structural characteristics of concrete bricks with cement mortar are available in Korea. Furthermore, the current Korean Building Code of masonry structures was established on the base of the Foreign Codes which does not reflect Korean masonry construction circumstance, such as material characteristics and section properties. To overcome these problems, experiments of masonry structures constructed using clay bricks with lime mortar were carried out to evaluate their structural characteristics such as, prism compressive strength, adhesive strength and diagonal tensile(shear) strength. Also this research compares the mechanical characteristics between clay bricks with lime mortar and concrete bricks with cement mortar to provide information that will be used for revisions of the domestic standards for masonry structures. As masonry structures constructed with clay bricks and lime mortar show different aspects over the ones constructed with concrete bricks and cement mortar, we suggest estimation equation of prism compressive strength and diagonal tensile strength on masonry structures constructed with clay bricks and lime mortar.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.9
no.4
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pp.247-259
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2007
In this study, we examined the flux of carbon and water using an eco-hydrological model, Regional Hydro-Ecologic Simulation System (RHESSys). Our purposes were to develop a set of parameters optimized for a well-designed experimental watershed (Gwangneung Research Watershed, GN) and then, to test suitability of the parameters for predicting carbon and water fluxes of other watershed with different regimes of climate, topography, and vegetation structure (i.e Gangseonry Watershed in Mt. Jumbong, GS). Field datasets of stream flow, soil water content (SWC), and wood biomass product (WBP) were utilized for model parameterization and validation. After laborious parameterization processes, RHESSys was validated with the field observations from the GN watershed. The parameter set identified at the GN watershed was then applied to the GS watershed in Mt. Jumbong, which resulted in good agreement for SWC but poor predictability for WBP. Our study showed that RHESSys simulated reliable SWC at the GS by adjusting site-specific porosity only. In contrast, vegetation productivity would require more rigorous site-specific parameterization and hence, further study is necessary to identify primary field ecophysiological variables for enhancing model parameterization and application to multiple watersheds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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