Amended Water Quality Environment Preservation Law enacted that the areas where nonpoint pollution is serious can be designated as Nonpoint Source Management Region. According to Section 54 of Water Quality Environment Preservation Law, corresponding watersheds are areas where runoff from nonpoint pollution source may deteriorate river and lake water quality, residents' health and property, and ecosystem. The criteria are as followings; i) where nonpoint source contribution result in or will result in significant ecological destruction, iii) national or local industrial complexes and cities having population greater than one million where nonpoint source managements are necessary, iv) where specific measurement is necessary because of its geological and stratigraphic characteristics. In this research, detailed designation criteria was developed reflecting current nonpoint source management situation and its discharge characteristics. Depending on the result, target regions were also suggested. In additions, it will be desirable that the target regions are prioritized considering institutional execution availability, stakeholder's agreement, and connection with existing nonpoint source pollution management measures.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.25
no.1
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pp.75-89
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2009
The purpose of this study was to identify $PM_{2.5}$ sources and to estimate their contributions to the border of Yongin-Suwon area, based on the analysis of the $PM_{2.5}$ mass concentration and the associated inorganic elements, ions and carbon components. The contribution of $PM_{2.5}$ sources were estimated by using a positive matrix factorization (PMF) model to identify air emission sources. For this study, $PM_{2.5}$ samples were collected from May, 2007 to April, 2008. The inorganic elements were analyzed by an ICP-AES. The ionic components in $PM_{2.5}$ were analyzed by an Ie. The carbon components were also analyzed by DRI/OGC analyzer. After performing PMF modeling, a total of 12 sources were identified and their contributions were quantitatively estimated. The contributions from each emission source were as follows: 11.3% from oil combustion source, 3.4% from bus/highway source, 5.8% from diesel vehicle source, 4.7% from gasoline vehicle source, 8.8% from biomass burning source, 15.1 % from secondary sulfate, 5.2% from secondary nitrate source, 13.4% from industrial related source, 4.1% from Cl-rich source, 19.6% from soil related source, 1.0% from aged sea salt, and 7.4% from coal combustion source, respectively. This study provides basic information on the major sources affecting air quality, and then it will help to effectively control $PM_{2.5}$ in this study area.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.7
no.2
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pp.113-120
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2012
In this paper we describe the integrated development environment for embedded software education. Our environment uses a cheap and widely available portable game console, Nintendo DS-lite. We have integrated open source development tools, and have implemented download shell, remote debugger. The results are all open source, and were used for university class for real embedded software education.
Water quality monitoring network data is being affected continuously due to non-point source pollution arising from agricultural land located on the Gwangsancheon outlet in the Nakdong River basin. In this study, we have performed analysis of water quality monitoring system, water quality pattern using SOM and water quality in the Gwangsancheon for sub-basin located at Gisan-myeon in the Nakdong River basin. We have developed and applied the model to estimate the runoff and non-point source loading. As a result of SOM pattern, the effect of non-point source pollution was the largest in the paddy fields and fields. As a result of the developed model, we found contribution rate and reduction rate for non-point source loading according to change of landuse because the reduction effect of nonpoint pollutants was 20.9% of SS, 9.9% of TN, 21.2% of TP and 8.9% of TOC depending on the landuse change.
Anoxygenic photosynthesis, performed primarily by anoxygenic photosynthetic bacteria (APB), has been supposed to arise on Earth more than 3 billion years ago. The long established APB are distributed in almost every corner where light can reach. However, the relationship between APB phylogeny and source environments has been largely unexplored. Here we retrieved the pufM sequences and related source information of 89 pufM containing species from the public database. Phylogenetic analysis revealed that horizontal gene transfer (HGT) most likely occurred within 11 out of a total 21 pufM subgroups, not only among species within the same class but also among species of different phyla or subphyla. A clear source environment feature related phylogenetic distribution pattern was observed, with all species from oxic habitats and those from anoxic habitats clustering into independent subgroups, respectively. HGT among ancient APB and subsequent long term evolution and adaptation to separated niches may have contributed to the coupling of environment and pufM phylogeny.
Lee, Ho Jin;Yoon, Kyung Sik;Shin, Dong Hoon;Lee, Kyun Kyung
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.2
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pp.182-188
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2014
Source localization is an important problem in the field of sonar and radar, etc. For the purpose of source localization, two or more spatially separated sensors are often used to measure the time difference of arrivals of a radiating source whose transmitted signal waveform is unknown. The NLS(Nonlinear Least Square) cost function with curve fitting method was proposed recently, which provide robust source localization performance by reducing estimation ambiguity. However, even this algorithm shows degraded performance in a multipath environment. To estimates source localization correctly, source localization algorithm that eliminate the effect of multipath signals is required. In this paper, PMP(Power Matching Procedure) is added to the algorithm, which provides improved source localization performance by properly cutting out the effect of multipath signals. Through simulation the performance of the proposed source localization algorithm is verified.
Agriculture nonpoint pollution source is a significant contributor to water quality degradation. To establish effective water quality control policy, environpolitics establishment person must be able to estimate nonpoint source loads to lakes and streams. To meet this need for orchard area, we investigated a real rainfall runoff phenomena about it. We developed nonpoint source runoff estimation models for vineyard area that has lots of fertilizer, compost specially between agricultural areas. Data used in nonpoint source estimation model gained from real measuring runoff loads and it surveyed for two years(2008-2009 year) about vineyard. Nonpoint source runoff loads estimation models were composed of using independent variables(rainfall, storm duration time(SDT), antecedent dry weather period(ADWP), total runoff depth(TRD), average storm intensity(ASI), average runoff intensity(ARI)). Rainfall, total runoff depth and average runoff intensity among six independent variables were specially high related to nonpoint source runoff loads such as BOD, COD, TN, TP, TOC and SS. The best regression model to predict nonpoint source runoff load was Model 6 and regression factor of all water quality items except for was $R^2=0.85$.
Yang, Yi;Xie, Zhuangning;Tse, Tim K.T.;Jin, Xinyang;Gu, Ming
Wind and Structures
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v.15
no.5
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pp.409-421
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2012
In this paper, the method of introducing additional source/sink terms in the turbulence and momentum transport equations was applied to appropriately model the effect of the tree canopy. At first, the new additional source term for the turbulence frequency ${\omega}$ equation in the SST k-${\omega}$ model was proposed through theoretical analogy. Then the new source/sink term model for the SST k-${\omega}$ model was numerically verified. At last, the proposed source term model was adopted in the wind environment optimal design of the twin high-rise buildings of CABR (China Academy of Building Research). Based on the numerical simulations, the technical measure to ameliorate the wind environment was proposed. Using the new inflow boundary conditions developed in the previous studies, it was concluded that the theoretically reasonable source term model of the SST k-${\omega}$ model was applicable for modeling the tree canopy flow and accurate numerical results are obtained.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.31
no.6
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pp.520-529
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2015
The ambient $PM_{2.5}$ samples were collected by $PM_{2.5}$ sampler from September 2010 to December 2012 at Daegu University, Gyeongsan. A total of 260 samples were collected and 27 species were analyzed by inductively coupled plasma, ion chromatography, and thermal optical reflectance methods. Factor analysis identified four sources such as biomass burning source/secondary aerosol source, soil source, industry source, and incinerator source/mobile source. Also, backward trajectories were calculated using HYSPLIT 4 (Hybrid single-particle lagrangian integrated trajectory) model and PSCF (Potential source contribution function) model was applied to identify the possible source locations of carbonaceous species and water soluble ions species. PSCF results showed that the possible source locations of most chemical constituents measured in Gyeongsan were the industrial areas in the eastern coast of China, northeast regions of China, the Gobi Desert, and east sea of Korea.
Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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