This study was to evaluate ecological conditions of Hyeongsan River watershed from April to September 2009. The ecological health assessments was based on Qualitative Habitat Evaluation Index (QHEI), water chemistry during 2000~2009, and the fish multi-metric model, Index of Biological Integrity (IBI). For the study, the models of IBI and QHEI were modified as 8 and 11 metric attributes, respectively. Values of IBI averaged 25.4 (n=6), which is judged as a "fair" condition (C) after the criteria of Barbour et al. (1999). The distinct spatial variation was found in the IBI. Physical habitat health, based on the values of QHEI, varied from 76 in the downriver (H6) to 150.5 in the headwater (H1) and was evidently more disturbed in the downriver reach. Values of BOD and COD averaged 2.4 $mgL^{-1}$ (range: 0.3~13.8 $mgL^{-1}$) and 4.3 $mgL^{-1}$ (scope: 0.6~12.8 $mgL^{-1}$), respectively during the study period. Total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) averaged 3.0 $mgL^{-1}$ and 103.5 ${\mu}gL^{-1}$, respectively, indicating a severe eutrophication, and the nutrients increased more in the downriver than the headwater. Overall, physical, chemical and IBI parameters showed a typical downriver degradation along main axis of the river from the headwater-to-the downriver. This was mainly attributed to livestock waste and residential influences along with industrial discharge from the urban region.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.2
s.314
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pp.46-54
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2007
In current printer industry, four or more colorants are added for color gamut extension because the gamut of printer is smaller than other devices. However, these additional colorants make a redundancy problem that several combinations of colorants reproduced same color stimulus in colorimetric inverse characterization process. Thus, we propose a method of colorimetric inverse characterization using color correlation between colorant's amount. First, for analyzing the combination of colorants which represent the same color stimulus, we estimate the color stimulus for all combination of colorants by Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer printer model. The combination of colorants which has higher color correlation factor comparing combinations of colorant around itself in color space is selected. It can reduced the color difference from the tetrahedral interpolation process which is estimation of the output value(colorants combination) for arbitrary input(color stimulus). The selected combinations of colorants and their color stimulus are stored to the lookup table. In experiment, the CMYKGO printer was used. As a result, the dark region of color gamut was extended and the color tone was more naturally represented.
The purpose of this study is to critically examine conventional spatial measures of individual accessibility, which are based on the notion of spatial proximity, the single reference location, and the unlinked travel model. Using space-time accessibility measures with the travel-activity diary data set of Portland Metro, US, three expectations from spatial measures on spatial patterns of individual accessibility were empirically examined: (1) does individual accessibility decrease with an increase of distance from the CBD?; (2) does the spatial pattern of accessibility resemble that of urban opportunity density pattern?; and (3) are spatial patterns of individual accessibility of different socio- demographic population groups basically similar as people in the same area share the same geographic characteristics regardless of gender, race, age, and so on? First of all, the results showed that spatial variations in individual accessibility were not directly determined by spatial proximity and opportunity density as suggested by previous accessibility measures. The spatial pattern of individual accessibility was dramatically different from that of urban opportunity density High peaks of accessibility level were found far away from the CBD and regional centers. This finding might be associated with the importance of multi-reference locations and linked travels in shaping accessibility in reality. Furthermore, this study found that spatial patterns of accessibility clearly differ between men and women. These findings suggest that access requires more than proximity, and that the interaction between person-specific space-time constraints and the consequential availability of urban opportunities in space-time renders different accessibility experiences to people even in the same region, which would be one of the key ingredients missing from conventional spatial measures of accessibility.
Since the radar satellite missions such as TerraSAR-X and COSMO-SkyMed were launched in 2007, the spatial resolution of spaceborne SAR(Synthetic Aperture Radar) images reaches about 1 meter at spotlight mode. In 2011, the first Korean SAR satellite, KOMPSAT-5, will be launched, operating at X-band with the highest spatial resolution of 1 m as well. The improved spatial resolution of state-of-the-art SAR sensor suggests expanding InSAR(Interferometric SAR) analysis in urban monitoring. By the way, the shadow and layover phenomena are more prominent in urban areas due to building structure because of inherent side-looking geometry of SAR system. Up to date the most conventional algorithms do not consider the return signals at the frontage of building during InSAR phase and SAR intensity simulation. In this study the new algorithm introducing multi-scattering in layover region is proposed for phase and intensity simulation, which is utilized a precise LIDAR DSM(Digital Surface Model) in urban areas. The InSAR phases simulated by the proposed method are compared with TerraSAR-X spotlight data. As a result, both InSAR phases are well matched, even in layover areas. This study will be applied to urban monitoring using high resolution SAR data, in terms of change detection and displacement monitoring at the scale of building unit.
Lee, Sang Hwa;Yi, Sung Myeon;Park, Byong Jun;Lee, Han Seung
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.2A
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pp.123-130
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2012
A cooling system is indispensable for the fossil and nuclear power plants which produce electricity by rotating the turbines with hot steam. A cycle of the typical cooling system includes pumping of seawater at the intake pump house, exchange of heat at the condenser, and discharge of hot water to the sea. The cooling type of the nuclear power plants in Korea recently evolves from the conventional surface intake/discharge systems to the submerged intake/discharge systems that minimize effectively an intake temperature rise of the existing plants and that are beneficial to the marine environment by reducing the high temperature region with an intensive dilution due to a high velocity jet and density differential at the mixing zone. It is highly anticipated that the future nuclear power plants in Korea will accommodate the submerged cooling system in credit of supplying the lower temperature water in the summer season. This study investigates the approach flow patterns at the velocity caps and discharge flow patterns from diffusers using the 3-D computational fluid dynamics code of $FLOW-3D^{(R)}$. The approach flow test has been conducted at the velocity caps with and without a cap. The discharge flow from the diffuser was simulated for the single-port diffuser and multi-ports diffuser. The flow characteristics to the velocity cap with a cap demonstrate that fish entrainment can significantly be minimized on account of the low vertical flow component around the cap. The flow pattern around the diffuser is well agreed with the schematic diagram by Jirka and Harleman.
Numerical simulation for Resin Transfer Molding manufacturing process is attempted by using the eXtended Finite Element Method (XFEM) combined with the level set method. XFEM allows to obtaining a good numerical precision of the pressure near the resin flow front, where its gradient is discontinuous. The enriched shape functions of XFEM are derived by using the level set values so as to correctly describe the interpolation with the resin flow front. In addition, the level set method is used to transport the resin flow front at each time step during the mold filling. The level set values are calculated by an implicit characteristic Galerkin FEM. The multi-frontal solver of IPSAP is adopted to solve the system. This work is validated by comparing the obtained results with analytic solutions. Moreover, a localization method of XFEM and level set method is proposed to increase the computing efficiency. The computation domain is reduced to the small region near the resin flow front. Therefore, the total computing time is strongly reduced by it. The efficiency test is made with a simple channel flow model. Several application examples are analyzed to demonstrate ability of this method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.227-239
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2008
Processing LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained from ALS (Airborne Laser Scanning) systems mainly involves organization and segmentation of the data for 3D object modeling and mapping purposes. The ALS systems are viable and becoming more mature technology in various applications. ALS technology requires complex integration of optics, opto-mechanics and electronics in the multi-sensor components, Le. data captured from GPS, INS and laser scanner. In this study, digital image processing techniques mainly were implemented to gray level coded image of the LiDAR data for building extraction and superstructures segmentation. One of the advantages to use gray level image is easy to apply various existing digital image processing algorithms. Gridding and quantization of the raw LiDAR data into limited gray level might introduce smoothing effect and loss of the detail information. However, smoothed surface data that are more suitable for surface patch segmentation and modeling could be obtained by the quantization of the height values. The building boundaries were precisely extracted by the robust edge detection operator and regularized with shape constraints. As for segmentation of the roof structures, basically region growing based and gap filling segmentation methods were implemented. The results present that various image processing methods are applicable to extract buildings and to segment surface patches of the superstructures on the roofs. Finally, conceptual methodology for extracting characteristic information to reconstruct roof shapes was proposed. Statistical and geometric properties were utilized to segment and model superstructures. The simulation results show that segmentation of the roof surface patches and modeling were possible with the proposed method.
This paper is to reconsider comprehensively and systematically major issues on transnational immigrants, increased rapidly since the beginning of the 1990s, and their impacts on socio-spatial changes in S. Korea. Foreign immigrants who have moved on the contexts of unevenness of globalization and advancces in transport & telecommunication technology on the global level and of economic development and shortage of cheap and unskilled workers have been distributed unevenly, concentrating on the Capital region and local areas with industrial complexes. Foreign workers seems to have some negative influences on regional economies in the long-term, though positive in the short-term. Domestic people seem to have an ambivalent attitude which accepts necessity of multi-culture, while simultaneously continues to be self-confident on ethnic homogeneity. The Korean government has launched multicultural policies for foreign immigrants by the mid-2000, but still continues some policies with assimilationism and differential exclusionism, marginalizing them socio-spatially, while lacking local government's policy and programmes. In conclusion, in order to resolve these problems and to transfer multicultural societal space of Korea, a geography of transnational migration which promotes especially discourse and policy with authentic multiculturalism, extending roles of local government, and ensuring glocal citizenships.
Han, Yoonsun;Kim, Hayoung;Song, Juyoung;Song, Tae Min
The Journal of the Korea Contents Association
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v.19
no.6
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pp.10-23
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2019
Although social big data can provide a multi-faceted perspective on school bullying experiences among children and adolescents, the complexity and variety of unstructured text presents a challenge for systematic collection and analysis of the data. Development of an ontology, which identifies key terms and their intricate relationships, is crucial for extracting key concepts and effectively collecting data. The current study elaborated on the definition of an ontology, carefully described the 7 stage development process, and applied the ontology for collecting and analyzing school bullying social big data. As a result, approximately 2,400 key terms were extracted in top-, middle-, and lower-level categories, concerning domains of participants, causes, types, location, region, and intervention. The study contributes to the literature by explaining the ontology development process and proposing a novel alternative research model that uses social big data in school bullying research. Findings from this ontology study may provide a basis for social big data research. Practical implications of this study lie in not only helping to understand the experience of school bullying participants, but also in offering a macro perspective on school bullying as a social phenomenon.
Exploratory data analysis is the process of observing and understanding data collected from various sources to identify their distributions and correlations through their structures and characterization. This process can be used to identify correlations among conditioning factors and select the most effective factors for analysis. This can help the assessment of landslide susceptibility, because landslides are usually triggered by multiple factors, and the impacts of these factors vary by region. This study compared two stages of exploratory data analysis to examine the impact of the data exploration procedure on the landslide prediction model's performance with respect to factor selection. Deep-learning-based landslide susceptibility analysis used either a combinations of selected factors or all 23 factors. During the data exploration phase, we used a Pearson correlation coefficient heat map and a histogram of random forest feature importance. We then assessed the accuracy of our deep-learning-based analysis of landslide susceptibility using a confusion matrix. Finally, a landslide susceptibility map was generated using the landslide susceptibility index derived from the proposed analysis. The analysis revealed that using all 23 factors resulted in low accuracy (55.90%), but using the 13 factors selected in one step of exploration improved the accuracy to 81.25%. This was further improved to 92.80% using only the nine conditioning factors selected during both steps of the data exploration. Therefore, exploratory data analysis selected the conditioning factors most suitable for landslide susceptibility analysis and thereby improving the performance of the analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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