Accelerated soil erosion due to extreme climate change, such as increased rainfall intensity, and human-induced environmental changes, is a widely recognized problem. Existing soil erosion models are generally based on the gross erosion concept to compute annual upland soil loss in tons per acre per year. However, such models are not suitable for event-based simulations of erosion and deposition in time and space. Recent advances in computer geographic information system (GIS) technologies have allowed hydrologists to develop physically based models, and the trend in erosion prediction is towards process-based models, instead of conceptually lumped models. This study aims to propose an effective and robust distributed rainfall-sediment yield-runoff model consisting of basic element modules: a rainfall-runoff module based on the kinematic wave method for subsurface and surface flow, and a runoff-sediment yield-runoff model based on the unit stream power method. The model was tested on the Cheoncheon catchment, upstream of the Yongdam dam using hydrological data for three extreme flood events due to typhoons. The model provided acceptable simulation results with respect to both discharge and sediment discharge even though the simulated sedigraphs were underestimated, compared to observations. The spatial distribution of erosion and deposition demonstrated that eroded sediment loads were deposited in the cells along the channel network, which have a short overland flow length and a gentle local slope while the erosion rate increased as rainfall became larger. Additionally, spatially heterogeneous rainfall intensity, dependant on Thiessen polygons, led to spatially-distinct erosion and deposition patterns.
In order to investigate $SO_2$ removal, PEI hollow fiber membranes were produced by a dry-wet phase inversion method. The membrane support layer on surface was coated with PEBAX1657$^{(R)}$ and PEG blending materials. Modules were prepared for the single gas permeation characteristics of composite membrane according to temperature and pressure. As a result, $SO_2$ permeance and $SO_2/N_2$ selectivity were 220~1220 GPU and 100~506 through operating condition, respectively. Moreover, $SO_2/CO_2/N_2$ mixture gas was used to compare the performance of separation properties according to temperature, pressure and retentate flow rate difference. $SO_2$ removal efficiency was increased with pressure and temperature.
Joint Collaborative Team on Video Coding (JCT-VC), which have founded ISO/IEC MPEG and ITU-T VCEG, has standardized High Efficiency Video Coding (HEVC). Standardization of HEVC has started with purpose of twice or more coding performance compared to H.264/AVC. However, flexible and hierarchical coding block and recursive coding structure are problems to overcome of HEVC standard. Many fast encoding algorithms for reducing computational complexity of HEVC encoder have been proposed. However, it is hard to implement a real-time HEVC encoder only with those fast encoding algorithms. In this paper, for implementation of software-based real-time HEVC encoder, data-level parallelism using SIMD instructions and CPU/GPU multi-threading methods are proposed. And we also proposed appropriate operations and functional modules to apply the proposed methods on HM 10.0 software. Evaluation of the proposed methods implemented on HM 10.0 software showed 20-30fps for $832{\times}480$ sequences and 5-10fps for $1920{\times}1080$ sequences, respectively.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.6
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pp.205-220
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2018
Software defect prediction is helpful for allocating valuable project resources effectively for software quality assurance activities thanks to focusing on the identified fault-prone modules. If historical data collected within a company is sufficient, a Within-Project Defect Prediction (WPDP) can be utilized for accurate fault-prone module prediction. In case a company does not maintain historical data, it may be helpful to build a classifier towards predicting comprehensible fault prediction based on Cross-Project Defect Prediction (CPDP). Since CPDP employs different project data collected from other organization to build a classifier, the main obstacle to build an accurate classifier is that distributions between source and target projects are not similar. To address the problem, because it is crucial to identify effective similarity measure techniques to obtain high performance for CPDP, In this paper, we aim to identify them. We compare various similarity measure techniques. The effectiveness of similarity weights calculated by those similarity measure techniques are evaluated. The results are verified using the statistical significance test and the effect size test. The results show k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI), and Range methods are the top three performers. The experimental results show that predictive performances using the three methods are comparable to those of WPDP.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.16
no.4
s.34
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pp.43-56
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2004
The purpose of this study was to develop the web-based practical problem-solving teaching plans for middle school home economics class. Five practical problems which were obesity, food waste, processed food, genetically-modified food, and imported food were selected based on the food, nutrition and diet of adolescent in middle school home economics syllabus. Web-based practical problem-solving teaching plans were consisted of 5 processes: 1)recognition of the practical problem, 2)gathering and evaluation of various information, 3)figure out the best way to tackle the practical problem, 4)put into behavioral practice, and 5)analyze the results of the behavioral practice. For the effective lesson, several supplemental materials, such as individual and group reports format. obesity test methods, animations. pictures, and modules were developed. Teaching plans including supplemental materials provided might be useful to middle school home economics teachers.
Park, Hyun-Moon;Park, Soo-Huyn;Lee, Myung-Soo;Seo, Hae-Moon;Park, Woo-Chool;Jang, Yun-Jung
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.17
no.4
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pp.199-208
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2008
Lately, since Complementary Metal Oxide Semiconductor(CMOS) image sensor system has low power, low cost and been miniaturized, hardware and applied software studies using these strengths are being carrying on actively. However, the products equipped with CMOS image sensor based polling method yet has several problems in degree of completeness of applied software and firmware, compared with hardware’s. CMOS image sensor system has an ineffective synchronous problem due to superfluous message exchange. Also when a sending of data is delayed continually, overhead of re-sending is large. So because of these, it has a problem in structural stability according to Polling Method. In this study, polling cycle was subdivided in high-speed synchronization method of firmware -based through MCU and synchronization method of Stepwise was proposed. Also, re-connection and data sending were advanced more efficiently by using interrupt way. In conclusion, the proposed method showed more than 20 times better performance in synchronization time and error connection. Also, a board was created by using C328R board of CMOS image sensor-based and ATmega128L which has low power, MCU and camera modules of proposed firmware were compared with provided software and analyzed in synchronization time and error connection.
Recently, the traditional paradigm in railroad technology is changing as more efficient and cost-effective electric vehicle (EV) technologies have emerged. The original concept of PRT (Personal Rapid Transit) proposed in the past has come to be regarded as unrealistic, but its feasibility is improving through the utilization of an EV platform. In particular, battery-powered vehicles pose difficult technical challenges in attempts to achieve reliable and efficient operation. However, based on the inductive power transfer (IPT) technology, the fast charging of supercapacitors with high energy density can contribute to overcoming this technical challenge and promote the transition to electric-powered ground transportation by improving the appearance of cities. This study discusses the development process of a power supply system for PRT, including concept design, numerical analysis, and device manufacturing, along with performance predictions and evaluations. In terms of results, the system was found to meet the performance requirements for power supply modules on a test-bed.
Yu, Na Young;Lee, Dong June;Han, Jeong Ho;Lim, Kyoung Jae;Kim, Jonggun;Kim, Ki Hyoung;Kim, Soyeon;Kim, Eun Seok;Park, Youn Shik
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.59
no.1
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pp.21-30
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2017
Soil erosion has been issued in many countries since it causes negative impacts on ecosystem at the receiving water bodies. Therefore best management practices to resolve the problem in a watershed have been developed and implemented. As a prior process, there is a need to define soil erosion level and to identify the area of concern regarding soil erosion so that the practices are effective as they are designed. Universal Soil Loss Equation (USLE) were developed to estimate potential soil erosion and many Geographic Information System (GIS) models employ USLE to estimate soil erosion. Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) is one of the models, the model provided several opportunities to consider various watershed peculiarities such as breaking of slope length, monthly variation of rainfall, crop growth at agricultural fields, etc. SATEEC is useful to estimate soil erosion, however the model can be implemented with ArcView software that is no longer used or hard to use currently. Therefore SATEEC based on ArcView was rebuild for the ArcGIS software with all modules provided at the previous version. The rebuilt SATEEC, ArcSATEEC, was programmed in ArcPy and works as ArcGIS Toolset and allows considering monthly variations of rainfall and crop growth at any watershed in South-Korea. ArcSATEEC was applied in Daecheong-dam watershed in this study, monthly soil erosion was estimated with monthly rainfall and crop growth variation. Annual soil erosion was computed by summing monthly soil erosion and was compared to the conventional approach to estimate annual soil erosion. The annual soil erosion estimated by the conventional approach and by summing monthly approach did not display much differences, however, ArcSATEEC was capable to provide monthly variation of soil erosion.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.7
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pp.970-976
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2007
In this study, Polynomial Network Pattern Classifier(PNC) based on Fuzzy Inference Mechanism is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed PNC employes a partition function created by Fuzzy C-means(FCM) clustering as an activation function in hidden layer and polynomials weights between hidden layer and output layer. Using polynomials weights can help to improve the characteristic of the linear classification of basic neural networks classifier. In the viewpoint of linguistic analysis, the proposed classifier is expressed as a collection of "If-then" fuzzy rules. Namely, architecture of networks is constructed by three functional modules that are condition part, conclusion part and inference part. The condition part relates to the partition function of input space using FCM clustering. In the conclusion part, a polynomial function caries out the presentation of a partitioned local space. Lastly, the output of networks is gotten by fuzzy inference in the inference part. The proposed PNC generates a nonlinear discernment function in the output space and has the better performance of pattern classification as a classifier, because of the characteristic of polynomial based fuzzy inference of PNC.
Jang Seong-Hyung;Suh Sang-Yong;Chung Bu-Heung;Ryu Byung-Jae
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.2
no.4
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pp.184-190
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1999
A study of gas hydrate is a worldwide popular interesting subject as a potential energy source. A seismic survey for gas hydrate have performed over the East sea by the KIGAM since 1997. General indicators of natural submarine gas hydrates in seismic data is commonly inferred from the BSR (Bottom Simulating Reflection) that occurred parallel to the see floor, amplitude decrease at the top of the BSR, amplitude Blanking at the bottom of the BSR, decrease of the interval velocity, and the reflection phase reversal at the BSR. So the seismic data processing for detecting gas hydrates indicators is required the true amplitude recovery processing, a accurate velocity analysis and the AVO (Amplitude Variation with Offset) analysis. In this paper, we had processed the field data to detect the gas hydrate indicators, which had been acquired over the East sea in 1998. Applied processing modules are spherical divergence, band pass filtering, CDP sorting and accurate velocity analysis. The AVO analysis was excluded, since this field data had too short offset to apply the AVO analysis. The accurate velocity analysis was performed by XVA (X-window based Velocity Analysis). This is the method which calculate the velocity spectrum by iterative and interactive. With XVA, we could determine accurate stacking velocity. Geobit 2.9.5 developed by the KIGAM was used for processing data. Processing results say that the BSR occurred parallel to the sea floor were shown at $367\~477m$ depths (two way travel time about 1800 ms) from the sea floor through shot point 1650-1900, the interval velocity decrease around BSR and the reflection phase reversal corresponding to the reflection at the sea floor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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