In this study, surface particulate matter (PM2.5) concentrations were calculated based on empirical equations using measurements of ceilometer backscatter intensities and meteorological variables taken over 19 months. To quantify the importance of meteorological conditions on the calculations of surface PM2.5 concentrations, eight different meteorological conditions were considered. For each meteorological condition, the optimal upper limit height for an integration of ceilometer backscatter intensity and coefficients for the empirical equations were determined using cross-validation processes with and without considering meteorological variables. The results showed that the optimal upper limit heights and coefficients depended heavily on the meteorological conditions, which, in turn, exhibited extensive impacts on the estimated surface PM2.5 concentrations. A comparison with the measurements of surface PM2.5 concentrations showed that the calculated surface PM2.5 concentrations exhibited better results (i.e., higher correlation coefficient and lower root mean square error) when considering meteorological variables for all eight meteorological conditions. Furthermore, applying optimal upper limit heights for different weather conditions revealed better results compared with a constant upper limit height (e.g., 150 m) that was used in previous studies. The impacts of vertical distributions of ceilometer backscatter intensities on the calculations of surface PM2.5 concentrations were also examined.
Background and objective: The purpose of study is to analyze the three-dimensional (3D) structure by creating a 3D model for green spaces in a park using unmanned aerial vehicle (UAV) images. Methods: After producing a digital surface model (DSM) and a digital terrain model (DTM) using UAV images taken in Mureung Park in Chuncheon-si, we generated a digital tree height model (DHM). In addition, we used the mean shift algorithm to test the classification accuracy, and obtain accurate tree height and volume measures through field survey. Results: Most of the tree species planted in Mureung Park were Pinus koraiensis, followed by Pinus densiflora, and Zelkova serrata, and most of the shrubs planted were Rhododendron yedoense, followed by Buxus microphylla, and Spiraea prunifolia. The average height of trees measured at the site was 7.8 m, and the average height estimated by the model was 7.5 m, showing a difference of about 0.3 m. As a result of the t-test, there was no significant difference between height values of the field survey data and the model. The estimated green coverage and volume of the study site using the UAV were 5,019 m2 and 14,897 m3, respectively, and the green coverage and volume measured through the field survey were 6,339 m2 and 17,167 m3. It was analyzed that the green coverage showed a difference of about 21% and the volume showed a difference of about 13%. Conclusion: The UAV equipped with RTK (Real-Time Kinematic) and GNSS (Global Navigation Satellite System) modules used in this study could collect information on tree height, green coverage, and volume with relatively high accuracy within a short period of time. This could serve as an alternative to overcome the limitations of time and cost in previous field surveys using remote sensing techniques.
Kim, Young Hwa;Kim, Young Seon;Chae, Sungwook;Lee, Mi Young
The Korea Journal of Herbology
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v.28
no.6
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pp.9-14
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2013
Objectives : Cnidii Fructus is prescribed as the fruit of Cnidium monnieri (L.) Cusson or Torilis japonica (Houtt.) DC. in Korea pharmacopoeia. Although there are differences in the composition of useful components, two species have been used without distinction. In order to discriminate them, DNA sequencing and taste pattern analysis were used in this study. Methods : Primers ITS 1 and ITS 4 were used to amplify the intergenic transcribed spacer(ITS) region of nuclear ribosomal DNA from seven T. japonica and six C. monnieri samples. Taste pattern of samples were measured by using taste-sensing system SA402B equipped with five foodstuff sensors(CT0, C00, AAE, CA0, and AE1). The five initial taste(sourness, bitterness, astringency, umami, and saltiness) and three aftertaste(aftertaste of bitterness, astringency, and umami) of two species were compared. Results : According to the results of ITS region sequence analysis, two species showed 94 base pairs differences. The similarity of two sequences was 85%. From the taste pattern analysis, sourness, bitterness, aftertaste of bitterness(aftertaste-B), and umami showed a different pattern. Especially, bitterness and aftertaste-B of C. monnieri were significantly higher than T. japonica. In addition, two species were shown to have two markedly different clustering by these two flavors. Conclusion : T. japonica and C. monnieri were effectively discriminated using DNA sequencing and taste pattern analysis. These methods can be used to identify the origin of traditional medicine in order to maintain therapeutic efficacy.
Biofilms significantly affect the performance of wastewater treatment processes in which biodegradability of numerous microorganisms are actively involved, and various technologies have been applied to secure microbial biofilms. Understanding changes in biofilm characteristics by regulating expression of signaling molecules is important to control and regulate biofilms in membrane bioreactor, i.e., biofouling. This study investigated effects of addition of acyl-homoserine lactones (AHL) as a controllable factor for the microbial signaling system on biofilm formation of Pseudomonas aeruginosa PAO1 and multiple strains in membrane bioreactor. The addition of three AHL, i.e., C4-, C6-, and C8-HSL, at a concentration of 200 ㎍/L, enhanced the formation of the PAO1 biofilm and the degree of increases in the biofilm formation of PAO1 were 70.2%, 76.6%, and 72.9%, respectively. The improvement of biofilm formation of individual strains by C4-HSL was an average of 68%, and the microbial consortia increased by approximately 52.1% in the presence of 200 ㎍/L C4-HSL. CLSM images showed that more bacterial cells were present on the membrane surface after the AHL application. In the COMSTAT results, biomass and thickness were increased up to 2.2 times (PAO1) and 1.6 times (multi-strains) by C4-HSL. This study clearly showed that biofilm formation was increased by the application of AHL to individual strain groups, including PAO1 and microbial consortia, and significant increases were observed when 50 or 100 ㎍/L AHL was administered. This suggests that AHL application can improve the biofilm formation of microorganisms, which could yield an enhancement in efficiency of biofilm control, such as in various biofilm reactors including membrane bioreactor and bioflocculent systems in water/wastewater treatment processes.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.55-64
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2023
The Internet of Things (IoT) is the combination of the internet and various sensing devices. IoT security has increasingly attracted extensive attention. However, significant losses appears due to malicious attacks. Therefore, intrusion detection, which detects malicious attacks and their behaviors in IoT devices plays a crucial role in IoT security. The intrusion detection system, namely IDS should be executed efficiently by conducting classification and efficient feature extraction techniques. To effectively perform Intrusion detection in IoT applications, a novel method based on a Conventional Neural Network (CNN) for classification and an improved Genetic Algorithm (GA) for extraction is proposed and implemented. Existing issues like failing to detect the few attacks from smaller samples are focused, and hence the proposed novel CNN is applied to detect almost all attacks from small to large samples. For that purpose, the feature selection is essential. Thus, the genetic algorithm is improved to identify the best fitness values to perform accurate feature selection. To evaluate the performance, the NSL-KDDCUP dataset is used, and two datasets such as KDDTEST21 and KDDTEST+ are chosen. The performance and results are compared and analyzed with other existing models. The experimental results show that the proposed algorithm has superior intrusion detection rates to existing models, where the accuracy and true positive rate improve and the false positive rate decrease. In addition, the proposed algorithm indicates better performance on KDDTEST+ than KDDTEST21 because there are few attacks from minor samples in KDDTEST+. Therefore, the results demonstrate that the novel proposed CNN with the improved GA can identify almost every intrusion.
In the oil and gas exploration market, various cableless seismic systems have been developed as an alternative to improve data acquisition efficiency. However, developing such equipment at a small scale for academic research is not available owing to highly priced commercial products. Fortunately, building and experimenting with open-source hardware enable the academic utilization of cableless seismic equipment with relatively low cost. This study aims to develop a cableless seismic acquisition module using Arduino. A cableless seismic system requires the combination of signal sensing, simple pre-processing, and data storage in a single device. A conventional geophone is used as the sensor that detects the seismic wave signal. In addition, it is connected to an Arduino circuit that plays a role in implementing the processing and storing module for the detected signals. Three main functions are implemented in the Arduino module: preprocessing, A/D conversion, and data storage. The developed single-channel module can acquire a common receiver gather from multiple source experiments.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.10
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pp.154-160
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1996
The control of diamond turning is usually achieved through a laser-interferometer feedback of slide position. The limitation of this control scheme is that the feedback signal does not account for additional dynamics of the tool post and the material removal process. If the tool post is rigid and the material removal process is relatively static, then such a non-collocated position feedback control scheme may surfice. However, as the accuracy requirement gets tighter and desired surface cnotours become more complex, the need for a direct tool-tip sensing becomes inevitable. The physical constraints of the machining process prohibit any reasonable implementation of a tool-tip motion measurement. It is proposed that the measured force normal to the face of the workpiece can be filtered through an appropriate admittance transfer function to result in the estimated dapth of cut. This can be compared to the desired depth of cut to generate the adjustment control action in additn to position feedback control. In this work, the design methodology on the admittance model-based control with a conventional controller is presented. The recursive least-squares algorithm with forgetting factor is proposed to identify the parameters and update the cutting process in real time. The normal cutting forces are measured to identify the cutting dynamics in the real diamond turning process using the precision dynamoneter. Based on the parameter estimation of cutting dynamics and the admitance model-based nanodynamic control scheme, simulation results are shown.
Hyeon Gyu Lee;Bo Ram Lee;Jeong-Hoon Lee;Seung Jong Lee;Hwan-Sung Ji
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.56
no.2
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pp.221-227
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2023
The vertical distribution of snow crab Chionoecetes spp. larvae in the East Sea were investigated in April 2021 using the Multiple Opening/Closing Net and Environmental Sensing System (MOCNESS). The water temperature ranged from 0.86 to 17.2℃, and salinity from 34.0 to 34.7 psu. Zoea I and II occurred range from 29 to 1,982 inds.103 m-3 at 10 stations, and range from 4 to 11 inds.103 m-3 at 3 stations, separately. Therefore, Zoea I occurred in wider area and higher density than Zoea II at all stations. In the vertical distribution of larvae, all zoeal stages were mainly distributed in the 30-40 m strata, and the larvae showed nocturnal vertical migration similar to that of most zooplankton. Zoea I appeared in the range from 13.7 to 15.8℃ and occurred at the highest density of 1982 inds.103 m-3 at 14℃. And Zoea II appeared range from 13.4 to 14.5℃ and occurred in the highest density of 11 inds.103 m-3 at 13.4℃. In conclusion, the early larval stage (zoea I) occurred at a higher range of sea surface temperature than later larval stage (zoea II).
With the recent development of industrial technology, the problem of odor due to leakage of toxic gas discharged from industrial complexes is gradually increasing. Among them, hydrogen sulfide is a colorless representative odorous substance that can cause pain through irritation of the mucous membranes of the eyes and respiratory tract, and is a gas that can cause central nervous system paralysis and suffocation when exposed to high concentrations. Therefore, in order to improve the odor problem, research on a gas sensor capable of quickly and reliably detecting a leak of hydrogen sulfide is being actively conducted. A lot of research has been done on the existing metal oxide-based hydrogen sulfide gas sensor, but it has the disadvantage of requiring low selectivity and high temperature operating conditions. Therefore, in this study, a Pt/CNT-based electrochemical hydrogen sulfide gas sensor capable of detecting at low temperatures with high selectivity for hydrogen sulfide was developed. A working electrode capable of selectively detecting only hydrogen sulfide was fabricated by synthesizing Pt nanoparticles as a catalyst on functionalized CNT and applied to an electrochemical hydrogen sulfide gas sensor. It was confirmed that the manufactured Pt/CNT-based electrochemical hydrogen sulfide gas sensor has a current change of up to 100uA for hydrogen sulfide, and the both response time and recovery time were within 15 seconds.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.3
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pp.138-151
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2023
Korea's port infrastructure is rapidly aging, with old port facilities with more than 30 years of public life expected to surge from about 23% in 2019 to 47% in 2029. Traditional, aging ports lose competitiveness in logistics processing, reducing development around the port and increasing human casualties due to the human resource-based maintenance of the facilities. Therefore, it is necessary to solve this problem by establishing systematic management technology based on a digital twin. This research aimed to present the specific implementation steps of a digital twin reflecting smart port technology through cases of port infrastructure disasters, aging status, and smart ports. The study analyzed the port infrastructure linkage system and created and mapped scenarios essential for digital twin implementation. Three-dimensional (3D) modeling and simulation data for disaster and aging management among existing port infrastructure systems were collected. A digital twin port was implemented with 3D modeling. It implements a port digital twin simulation that links data such as sensing data and image data acquired from the port infrastructure in real time. Implementing a digital twin port for port infrastructure disasters and aging management can secure predictive port infrastructure management and disaster safety
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[게시일 2004년 10월 1일]
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