This study investigates the contamination mechanism of soil by drainages including acid rains around mining waste sites, and suggests the quantitative methods of prevention against soil contaminations and its alternatives. For these purposes, the dissolution of arsenic in soils, which is one of toxic heavy metals, has been examined experimentally using the artificial acidic solution. Also, in order to prevent dissolution of arsenic by acid rain, the effects of limestone for the neutrality method on the soil were investigated. The arsenic in soil specimen was dissolved by strong acidic solution below pH1.0. The maximum amount of dissolved arsenic increased with decreasing pH value. Furthermore, it was found very effective to use limestones for the neutrality method. The neutralization of limestones in acidic solution was found to follow the equation of chemical reaction-controlling formulation in unreacted-core models.
The variation in runoff due to global climate change and urbanization should be identified quantitatively because these two factors have been significantly accelerated during the last three decades in South Korea. However, only a few research to analyze the impacts due to two factors over different time scales can be found. Therefore, in this study, the hydrological model based approach and the hydrological sensitivity approach were used to separate relative impacts by two factors on monthly, seasonal, and annual time scales at the Soyang River upper basin and the Seom River basin in South Korea. The 3 techniques such as the double mass curve method, the Pettitt's test, and the BCP analysis were performed to detect change point occurred by abrupt change in the collected observed runoff. After detection of change ponts, SWAT models calibrated on the natural periods were used to calculate the changes due to human activities. Also, 6 Budyko based methods were auxiliary to verify the results from hydrological based approach.
Global warming has begun since the industrial revolution and it is getting worse recently. Even though the increase of greenhouse gases such as $CO_2$ is thought to be the main cause for global warming, its impact on global climate has not been revealed clearly in rather quantitative manners. However, researches using General Circulation Models(GCMs) has shown the accumulation of greenhouse gases increases the global mean temperature, which in turn impacts on the global water circulation pattern. This changes in global water circulation pattern result in abnormal and more frequent meteorological events such as severe floods and droughts, generally more severe than the normal ones, which are now common around the world and is referred as a indirect proof of global warming. Korean peninsula also cannot be an exception and have had several extremes recently. The main objective of this research is to analyze the impact of global warming on the change of flood and drought frequency. Based on the assumption that now is a point in a continuously changing climate due to global warming, we analyzed the observed daily rainfall data to find out how the increase of annual rainfall amount affects the distribution of daily rainfall. Obviously, the more the annual rainfall depth, the more frequency of much daily rainfall, and vice versa. However, the analysis of the 17 points data of Keum river basin in Korea shows that especially the number of days of under 10mm or over 50mm daily rainfall depth is highly correlated with the amount of annual rainfall depth, not the number of dry days with their correlation coefficients quite high around 0.8 to 0.9.
This paper analyzes comparatively business performance indicators and determinants of small and medium sized shipping logistics companies in Korea, using 2015 economic census data. For this purpose, this study estimates various business performance indicators according to 2015 small and medium sized companies classification standards, including operating income to sales and gross value-added to sales. In addition, this study analyzes determinants of business performance using generalized least squares models. The results indicate that average sales, operating income and value-added, sales and operating income per worker, operating income to sales, and material cost to sales of large sized companies are higher than those of small and medium sized companies. The business performance indicators differ by industry and size. Moreover, the determinants of business performance are analyzed in terms of the unemployment rate (-), number of employees (-), sales (+), labor cost ratio (+), and labor cost per employee (-) and the impacts of the individual explanatory variables based on elasticity are different. Finally, this quantitative information could be used to improve the business performance of domestic shipping logistics companies.
Dong, Jiaming;Min, Kyung Jin;Seo, Kun Ho;Yoon, Ki Sun
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.53
no.5
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pp.657-668
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2021
We prepared the growth and survival models of enterohemorrhagic Escherichia coli (EHEC) and Campylobacter jejuni in milk as a function of temperature and assessed the microbiological risks associated with the consumption of whole milk. EHEC and C. jejuni were not detected in whole milk (n=195) in the retail market. The minimum growth temperature of EHEC in milk was 7℃. The lag time of EHEC in whole milk was longer than that in skim milk. The survival ability of C. jejuni in milk was better at 4℃ than at 10℃. Lower delta values were observed in whole milk than in skim milk, indicating that C. jejuni survived better in skim milk. The probability of foodborne illness from whole milk consumption was 5.70×10-5 for EHEC and 9.86×10-9 for C. jejuni. Sensitivity analysis results show that the market temperature of EHEC and the dose-response model of C. jejuni are correlated with the probability of foodborne illness.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.14
no.2
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pp.1-11
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2021
Recently, in Korea, the risk of meteorological disasters is increasing due to climate change, and the damage caused by rainfall is being emphasized continuously. Although the current weather forecast provides quantitative rainfall, there are several difficulties in predicting the extent of damage. Therefore, in order to understand the impact of damage, the threshold rainfall for each watershed is required. The damage caused by rainfall occurs differently by region, and there are limitations in the analysis considering the characteristic factors of each watershed. In addition, whenever rainfall comes, the analysis of rainfall-runoff through the hydrological model consumes a lot of time and is often analyzed using only simple rainfall data. This study used GIS data and calculated the threshold rainfall from the threshold runoff causing flooding by coupling two hydrologic models. The calculation result was verified by comparing it with the actual case, and it was analyzed that damage occurred in the dangerous area in general. In the future, through this study, it will be possible to prepare for flood risk areas in advance, and it is expected that the accuracy will increase if machine learning analysis methods are added.
Precipitation is one of the main factors that affect water and energy cycles, and its estimation plays a very important role in securing water resources and timely responding to water disasters. Satellite-based quantitative precipitation estimation (QPE) has the advantage of covering large areas at high spatiotemporal resolution. In this study, machine learning-based rainfall intensity models were developed using Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) water vapor channel (6.7 ㎛), infrared channel (10.8 ㎛), and weather radar Column Max (CMAX) composite data based on random forest (RF). The target variables were weather radar reflectivity (dBZ) and rainfall intensity (mm/hr) converted by the Z-R relationship. The results showed that the model which learned CMAX reflectivity produced the Critical Success Index (CSI) of 0.34 and the Mean-Absolute-Error (MAE) of 4.82 mm/hr. When compared to the GeoKompsat-2 and Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) rainfall intensity products, the accuracies improved by 21.73% and 10.81% for CSI, and 31.33% and 23.49% for MAE, respectively. The spatial distribution of the estimated rainfall intensity was much more similar to the radar data than the existing products.
Intake ratio from river constitutes about 31% (8/26) that beings to "water stress country" as "Medium ~ High" with China, India, Italy, South Africa, etc. Therefore, the present study on a dam that is the most effective and direct for securing water resources has been performed. First of all, climate change scenarios were investigated and analyzed. RCP 4.5 and 8.5 with 12.5 km grid resolution presented in the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5th Assessment Report (AR5) were applied to study watershed using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) and HEC-ResSim models that carried out co-operation. Based on the results of dam simulation, the reduction effects of floods and droughts were quantitatively presented. The procedures of dam projects of the USA, Japan and Korea were investigated. As a result, there are no estimating quantitative criteria, calculating methods or formulas. In the present study, therefore, indexes for selecting suitable dam site through literature investigation and analyzing dam watersheds were determined, Expert questionnaire for various indexes were performed. Based on the above mentioned investigation and expert questionnaire, a methodology assigning weight using AHP method were proposed. The function of suitable dam (FSDS) site was calibrated and verified for four medium-sized watersheds. Finally, automated model for suitable dam site was developed using FSDS and 'Model builder' of GIS tool.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.645-652
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2018
Recently, as South Korea has joined the OSJD, the rules of the OSJD need to be applied to South Korea. Therefore, the railways are connected to the continent railway in terms of software, but the railway systems in neighboring countries have been developed and operated for a long time, and are quite different with some restrictions in terms of hardware. Therefore, this study analyzed the current railway systems of neighboring countries' based on the TSI used in Europe for technical interoperability. A real operation with the operation models within the specific route was assumed and vector functions for the Infrastructure vector & Rolling stock vector were produced. The IOP value was calculated by working out the interfacing matrix value between the infrastructure vector and rolling stock vector. As a result of calculating the IOP in a specific route, which is from Busan South Korea to Vladivostok with the diesel locomotive hauling freight cars, the value was only 22%, which is fairly low in terms of the interoperability. In other words, there are 77.8% restricting items preventing their interoperability. Such restricted causes should be improved to increase the technical interoperability in the long term. Moreover, and when railway systems are constructed and manufactured, it is important to keep IOP 100% to increase the operating efficiency in continental railways.
Go, Eun Ji;Ryu, Byung Ryeol;Yang, Su Jin;Baek, Jong Suep;Ryu, Su Ji;Kim, Hyun Bok;Lim, Jung Dae
Korean Journal of Medicinal Crop Science
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v.28
no.6
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pp.395-411
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2020
Background: This study investigated the anti-obesity effect of the flavonoid rich fraction (FRF) and its constituent, rutin obtained from the leaf of Morus alba L., on the lipid accumulation mechanism in 3T3-L1 adipocyte and C57BL/6 mouse models. Methods and Results: In Oil Red O staining, FRF (1,000 ㎍/㎖) treatments showed inhibition rate of 35.39% in lipid accumulation compared to that in the control. AdipoRedTM assay indicated that the triglyceride content in 3T3-L1 adipocytes treated with FRF (1,000 ㎍/㎖) was reduced to 23.22%, and free glycerol content was increased to 106.04% that of the control. FRF and its major constituent, rutin affected mRNA gene expression. Rutin contributed to the inhibition of Sterol regulatory element binding protein-1c (SREBP-1c) gene expression, and inhibited the transcription factors SREBP-1c, peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPAR-γ), CCAAT/enhancer binding protein α (C/EBPα), fatty acid synthase (FAS) and acetyl-CoA carboxylase (ACC). In addition, the effect of FRF administration on obesity development in C57BL/6 mice fed high-fat diet (HFD) was investigated. FRF suppressed weight gain, and reduced liver triglyceride and leptin secretion. FRF exerted potential anti-inflammatory effects by improving insulin resistance and adiponectin levels, and could thus be used to help counteract obesity. The mRNA expressions of PPAR-γ, FAS, ACC, and CPT-1 were determined in liver tissue. Quantitative real-time PCR analysis was also performed to evaluate the expression of IL-1β, IL-6, and TNF-α in epididymal adipose tissue. Compared to the control group, mice fed the HFD showed the up-regulation in PPAR-γ, FAS, IL-6, and TNF-α genes, and down-regulation in CPT1 gene expression. FRF treatement markedly reduced the expression of PPAR-γ, FAS, IL-6, and TNF-α compared to those in HFD control, whereas increased the expression level of CPT1. Conclusions: These results suggest that the FRF and its major active constituent, rutin, can be used as effective anti-obesity agents.
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