This study was conducted to evaluate the optimum dietary lipid level in juvenile river puffer. Five semi-purified diets were formulated with corn oil to contain graded levels of lipid levels of 6, 9, 12, 15 and 18%. Fish averaging $8.32{\pm}0.02$ g randomly were fed the experimental diets in triplicate groups for 8 weeks. After the 8-weeks feeding trial, weight gain and specific growth rate of fish fed the 9% diet were significantly higher than those of fish fed the 15 and 18% diets (P<0.05) but there was not significantly different from that of fish fed the 6, 9 and 12% diets. Feed efficiency and protein efficiency ratio of fish fed the 6, 9 and 12% diets were significantly higher than those of fish fed the 18% diet (P<0.05). Visceralsomatic index of fish fed 18% diet was significantly higher than that of fish fed the 6% diet (P <0.05) but there was not significantly different from that of fish fed the 9, 12, 15 and 18% diets. No significant differences were observed in condition factor, hepatosomatic index and whole body composition among all the fish groups. Serum cholesterol and triglyceride fish fed of 18% diet were significantly higher than that of fish fed the other diets (P<0.05). Optimum dietary lipid levels by using broken-line model and by using second order polynomial were estimated at 7.01% and 8.98% for the maximum growth of fish respectively. Therefore, these results suggested that the optimum dietary lipid level could be greater than 7.01% but less than 8.98% for the maximum growth in juvenile river puffer.
This study was conducted to evaluate the optimum dietary protein level in juvenile river puffer. Five semi-purified diets were formulated by using casein to contain graded levels of protein levels of 35, 45, 50, 55 and 65%. Fish averaging $8.56{\pm}0.04g$ were randomly assigned to one of five experimental diets in triplicate groups for 8 weeks. After the 8-weeks of feeding trial, weight gain and feed efficiency of fish fed 45, 50 and 55% diets were significantly higher than those of fish fed 35 and 65% diets (P<0.05). Protein efficiency ratio of fish fed the 35% diet was significantly higher than those of fish fed 65% diet (P<0.05), but there were no significant difference among those of fish fed 45, 50 and 55% diets. Specific growth rate of fish fed 50% diet was significantly higher than those of fish fed 35 and 65% diets (P<0.05), but there was no significant difference among those of fish fed 45, 50 and 55% diets. No significant differences were observed in condition factor, hepatosomatic index, visceralsomatic index and survival among those of fish fed all the diets. Optimum dietary protein levels by using broken-line model and by using second order polynomial were estimated at 45.9% and 51.6% for the maximum growth of fish respectively. Therefore, these results suggested that the optimum dietary protein level could be greater than 45.9% but less than 51.6% for the maximum growth in juvenile river puffer.
This paper investigates the longitudinal flight dynamics and stability of flapping-wing micro air vehicles. Periodic external forces and moments due to the flapping motion characterize the dynamics of this system as NLTP (Non Linear Time Periodic). However, the averaging theorem can be applied to an NLTP system to obtain an NLTI (Non Linear Time Invariant) system which allows us to use a standard eigen value analysis to assess the stability of the system with linearization around a reference point. In this paper, we investigate the dynamics and stability of a hawkmoth-scale flapping-wing air vehicle by establishing an LTI (Linear Time Invariant) system model around a hovering condition. Also, a direct time integration of full nonlinear equations of motion of the flapping-wing micro air vehicle is conducted to see how the longitudinal flight dynamics appear in the time domain beyond the reference point, i.e. hovering condition. In the study, the flapping-wing air vehicle exhibited three distinct dynamic modes of motion in the longitudinal plane of motion: two stable subsidence modes and one unstable oscillatory mode. The unstable oscillatory mode is found to be a combination of a pitching velocity state and a forward/backward velocity state.
Coppola, Emery A. Jr.;Jacinto, Adorable B.;Atherholt, Tom;Poulton, Mary;Pasquarello, Linda;Szidarvoszky, Ferenc;Lohbauer, Scott
생태와환경
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제46권1호
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pp.1-9
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2013
Algal blooms in potable water supplies are becoming an increasingly prevalent and serious water quality problem around the world. In addition to precipitating taste and odor problems, blooms damage the environment, and some classes like cyanobacteria (blue-green algae) release toxins that can threaten human health, even causing death. There is a recognized need in the water industry for models that can accurately forecast in real-time algal bloom events for planning and mitigation purposes. In this study, using data for an interconnected system of rivers and reservoirs operated by a New Jersey water utility, various ANN models, including both discrete prediction and classification models, were developed and tested for forecasting counts of three different algal classes for one-week and two-weeks ahead periods. Predictor model inputs included physical, meteorological, chemical, and biological variables, and two different temporal schemes for processing inputs relative to the prediction event were used. Despite relatively limited historical data, the discrete prediction ANN models generally performed well during validation, achieving relatively high correlation coefficients, and often predicting the formation and dissipation of high algae count periods. The ANN classification models also performed well, with average classification percentages averaging 94 percent accuracy. Despite relatively limited data events, this study demonstrates that with adequate data collection, both in terms of the number of historical events and availability of important predictor variables, ANNs can provide accurate real-time forecasts of algal population counts, as well as foster increased understanding of important cause and effect relationships, which can be used to both improve monitoring programs and forecasting efforts.
Soil moisture is essential information for meteorological and hydrological analyses. To date, many efforts have been made to achieve the two goals for soil moisture data, i.e., the improvement of accuracy and resolution, which is very challenging. We presented an ensemble downscaling method for quality improvement of gridded soil moisture data in terms of the accuracy and the spatial resolution by the integration of BMA (Bayesian model averaging) and ATPRK (area-to-point regression kriging). In the experiments, the BMA ensemble showed a 22% better accuracy than the data sets from ESA CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5), and GLDAS (Global Land Data Assimilation System) in terms of RMSE (root mean square error). Also, the ATPRK downscaling could enhance the spatial resolution from 0.25° to 0.05° while preserving the improved accuracy and the spatial pattern of the BMA ensemble, without under- or over-estimation. The quality-improved data sets can contribute to a variety of local and regional applications related to soil moisture, such as agriculture, forest, hydrology, and meteorology. Because the ensemble downscaling method can be applied to the other land surface variables such as temperature, humidity, precipitation, and evapotranspiration, it can be a viable option to complement the accuracy and the spatial resolution of satellite images and numerical models.
A 10-week feeding experiment was conducted to determine the phosphorus requirement of juvenile Korean rockfish (Sebastes schlegeli). Three replicate groups of fish initially averaging 4.2g were fed the semipurified experimental diets containing graded levels of $NaH_2PO_4\;\cdot\;2H_2O$ to provide from $0.1\%$ to $1.32\%$ total phosphorus level in a flow-through seawater system. Korean rockfish muscle and casein were used as the protein sources of the basal diet. Weight gain, feed efficiency and protein retention of fish fed the $0.35\%$ phosphorus were higher than those of fish fed the $0.1\%$ phosphorus, although no significant improvements $(P>0.01)$ were observed above the level. Determined phosphorus requirement using the broken line model was found to be $0.3\%$ for weight gain. Moisture, protein and lipid contents of whole body and muscle were not affected by dietary phosphorus levels $(P>0.01)$. Lipid contents of liver in fish fed the $0.1\%$ phosphorus were lower than those in fish fed the $0.35\%$ and $1.32\%$ phosphorus $(P<0.01)$. Dietary phosphorus increased ash and phosphorus contents of the whole body, while those of bone were not affected $(P>0.01)$. The data obtained in this study indicate that a $0.3\%$ dietaryphosphorus level could be recommended for the optimum growth and efficient nutrient utilization of juvenile Korean rockfish.
To study phosphate adsorption on kaolinite, $^{31}$ P MAS NMR(magic angle spinning nuclear magnetic resonance spectroscopy)has been used for kaolinite reacted in 0.1 M phosphate solutions at pH’s from 3 to 11. There are at least 3 different forms of phosphate on kaolinite. One is the phosphate physically adsorbed on kaolinite surface (outer-sphere complexes) or species left after vacuum-filtering. The second is the phosphate adsorbed by ligand exchange (inner-sphere complexes), and the third is Al-phosphate precipitates which are pH dependent. Most of the inner-spherer complexes and surface precipitates are mainly on hydroxided Al(aluminol) rather than hydroxided Si(silanol). These are pertinent with the results obtained from the phosphate adsorption experiments on silica gel and ${\gamma}$-Al$_2$O$_3$ as model compounds, respectively. The two peaks with more negative chemical shifts(more shielded) than the ortho-phosphate peak (positive chemical shift) are assigned to be the inner-sphere complexes and surface precipitates. The $^{31}$ P chemical shifts of the Al-phosphate precipitates are more negative than those of inner-sphere complexes at a given pH due to the larger number of P-O-Al linkages per tetrahedron. The chemical shifts of both the inner-sphere complexes and surface precipitates are more negative than those of inner-sphere complexes at a given pH due to the larger number of P-O-Al linkages per tetrahedron. The chemical shifts of both the inner-sphere complexes and surface precipitates become progressively less shielded with increasing pH. For the inner-sphere complexes, decreasing phosphate protonation combined with peak averaging by rapid proton exchange among phosphate tetrahedra with different numbers of protons is though to be the reason for the peak change. The decreasing shielding with increasing pH for surface precipitates is probably due to the decreasing average number of P-O-Al linkages per tetrahedron combined with decreasing protonation like inner-sphere complexes.
본 논문은 매핑 되지 않은 입력 음성과 목표음성 사이에 음성 변환하는 비 병렬 음성 변환 네트워크를 제안한다. 기존 음성 변환 연구에서는 변환 전후 스펙트로그램의 거리 오차를 최소화하는 방법을 주로 학습 한다. 이러한 방법은 MSE의 이미지를 평균 내는 특징으로 인하여 생성된 스펙트로그램의 해상도가 저하되는 문제점이 있었다. 또한, 병렬 데이터를 사용해 연구를 진행했기 때문에 데이터를 수집하는 것에도 어려움이 많았다. 본 논문에서는 입력 음성의 발음 PPGs를 사용하여 비 병렬 데이터 간 학습을 진행 하며, GAN 학습을 통해 더욱 선명한 음성을 생성하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해서 기존 음성 변환 시스템에서 많이 사용하는 GMM 기반 모델과 MOS 테스트를 진행하였으며 기존 모델에 비하여 성능이 향상되는 결과를 얻었다.
본 연구에서는 반능동형 감쇠기의 작동기준을 설정하고 그것의 타당성을 조사 하는 것이 주목적이어서 속도에 대한 고려는 제외하였다.이때 반능동형 감쇠계가 고정된 감쇠계수를 갖는 감쇠기로 구성된 계보다 얼마만큼 성능이 향상되며 능동형 감 쇠기(감쇠계수를 제한된 영역내에서 순간순간 조절하여 변화시킬 수 있는 감쇠기)를 갖는 계에 얼마만큼 접근하는가가 비교되어진다.
최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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