Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
/
v.37
no.2
/
pp.31-40
/
1995
This study was conducted to get best fitting frequency distribution for the annual run- off and to simulate long series of annual flows by single-season first order Markov Model with comparison of statistical parameters which were derived from observed and synthetic flows at four watersheds in Seom Jin and Yeong San river systems. The results summarized through this study are as follows. 1. Hydrologic persistence of observed flows was acknowledged by the correlogram analysis. 2. A normal distribution of the annual runoff for the applied watersheds was confirmed as the best one among others by Kolmogorov-Smirnov test. 3. Statistical parameters were calculated from synthetic flows simulated by normal dis- tribution. In was confirmed that mean and standard deviation of simulated flows are much closer to those of observed data than except coefficient of skewness. 4. Hydrologic persistence between observed flows and synthetic flows simulated was also confirmed by the correlogram analysis. 5. It is to be desired that generation technique of synthetic flow in this study would be compared with other simulation techniques for the objective time series.
The objectives of this study were to find out the optimum treatment conditions for removing nitrogen in a synthetic wastewater by using microorganisms immobilized with PVA-Freezing method. The samples used as influents to the laboratory scale treatment units were a synthetic wastewater. The experiments in this study were mainly directed to collect the data of nitrogen and organic matter removal efficiencies for the different hydraulic and internal recycle rates conditions, temperature and influent C/N ratios. The removal efficiencies of nitrogen and organic matters were investigated for the operating conditions of HRT 2~12hours, internal recycle rates 50~400%, temperatures $15{\sim}30^{\circ}C$ and C/N ratios 2.5~7.5. The adequate internal recycle rate for removing T-N and $BOD_5$ in the synthetic wastewater was found to be about 300% at the temperature of $30^{\circ}C$ when the ratio of carbon contents to the nitrogen (C/N) in the influent was around 5.5. Under these conditions, the final effluent concentrations of T-N and $BOD_5$ were 8.7 and 8.4 mg/l, respectively.
Shinhye Moon;Sang-Young Park;Seunggwon Jeon;Dae-Eun Kang
Journal of Astronomy and Space Sciences
/
v.41
no.2
/
pp.61-78
/
2024
This study developed a real-time spacecraft pose estimation algorithm that combined a deep learning model and the least-squares method. Pose estimation in space is crucial for automatic rendezvous docking and inter-spacecraft communication. Owing to the difficulty in training deep learning models in space, we showed that actual experimental results could be predicted through software simulations on the ground. We integrated deep learning with nonlinear least squares (NLS) to predict the pose from a single spacecraft image in real time. We constructed a virtual environment capable of mass-producing synthetic images to train a deep learning model. This study proposed a method for training a deep learning model using pure synthetic images. Further, a visual-based real-time estimation system suitable for use in a flight testbed was constructed. Consequently, it was verified that the hardware experimental results could be predicted from software simulations with the same environment and relative distance. This study showed that a deep learning model trained using only synthetic images can be sufficiently applied to real images. Thus, this study proposed a real-time pose estimation software for automatic docking and demonstrated that the method constructed with only synthetic data was applicable in space.
Nanobodies derived from camelids and sharks offer unique advantages in therapeutic applications due to their ability to bind to epitopes that were previously inaccessible. Traditional methods of nanobody development face challenges such as ethical concerns and antigen toxicity. Our study presents a synthetic, phage-displayed nanobody library using trinucleotide-directed mutagenesis technology, which allows precise amino acid composition in complementarity-determining regions (CDRs), with a focus on CDR3 diversity. This approach avoids common problems such as frameshift mutations and stop codon insertions associated with other synthetic antibody library construction methods. By analyzing FDA-approved nanobodies and Protein Data Bank sequences, we designed sub-libraries with different CDR3 lengths and introduced amino acid substitutions to improve solubility. The validation of our library through the successful isolation of nanobodies against targets such as PD-1, ATXN1 and STAT3 demonstrates a versatile and ethical platform for the development of high specificity and affinity nanobodies and represents a significant advance in biotechnology.
Following a successful bathymetric mapping demonstration in a previous study, the potential of airborne EM for seafloor characterisation has been investigated. The sediment thickness inferred from 1D inversion of helicopter-borne time-domain electromagnetic (TEM) data has been compared with estimates based on marine seismic studies. Generally, the two estimates of sediment thickness, and hence depth to resistive bedrock, were in reasonable agreement when the seawater was ${\sim}20\;m$ deep and the sediment was less than ${\sim}40\;m$ thick. Inversion of noisy synthetic data showed that recovered models closely resemble the true models, even when the starting model is dissimilar to the true model, in keeping with the uniqueness theorem for EM soundings. The standard deviations associated with shallow seawater depths inferred from noisy synthetic data are about ${\pm}5\;%$ of depth, comparable with the errors of approximately ${\pm}1\;m$ arising during inversion of real data. The corresponding uncertainty in depth-to-bedrock estimates, based on synthetic data inversion, is of order of ${\pm}10\;%$. The mean inverted depths of both seawater and sediment inferred from noisy synthetic data are accurate to ${\sim}1\;m$, illustrating the improvement in accuracy resulting from stacking. It is concluded that a carefully calibrated airborne TEM system has potential for surveying sediment thickness and bedrock topography, and for characterising seafloor resistivity in shallow coastal waters.
Park, Jae-Hyun;Ahn, Sang-Jin;Hahm, Chang-Hahk;Choi, Min-Ho
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2006.05a
/
pp.1191-1195
/
2006
Now days, heavy storm occur to be continue. It is hard to use before frequency based on flood discharge for decision that design water pocket structure. We need to estimation of frequency based on flood discharge on the important basin likely city or basin that damage caused by flood recurrence. In this paper flood discharge calculated by Clark watershed method and SCS synthetic unit hydrograph method about upside during each minute of among time distribution method of rainfall, Huff method choosing Bocheong Stream basin that is representative basin of International Hydrologic Project (IHP) about time distribution of rainfall that exert big effect at flood discharge estimate to research target basin because of and the result is as following. Relation between probability flood discharge that is calculated through frequency analysis about flood discharge data and rainfall - runoff that is calculated through outward flow model was assumed about $48.1{\sim}95.9%$ in the case of $55.8{\sim}104.0%$, SCS synthetic unit hydrograph method in case of Clark watershed method, and Clark watershed method has big value overly in case of than SCS synthetic unit hydrograph method in case of basin that see, but branch of except appeared little more similarly with frequency flood discharge that calculate using survey data. In the case of Critical duration, could know that change is big area of basin is decrescent. When decide time distribution type of rainfall, apply upside during most Huff 1-ST because heavy rain phenomenon of upsides appears by the most things during result 1-ST about observation recording of target area about Huff method to be method to use most in business, but maximum value of peak flood discharge appeared on Huff 3-RD too in the case of upside, SCS synthetic unit hydrograph method during Huff 3-RD incidental of this research and case of Clark watershed method. That is, in the case of Huff method, latitude is decide that it is decision method of reasonable design floods that calculate applying during all $1-ST{\sim}4-TH$.
The position of autonomous driving vehicle is basically acquired through the global positioning system (GPS). However, GPS signals cannot be received in tunnels. Due to this limitation, localization of autonomous driving vehicles can be made through sensors mounted on them. In particular, a 3D Light Detection and Ranging (LIDAR) system is used for longitudinal position error correction. Few feature points and structures that can be used for localization of vehicles are available in tunnels. Since lanes in the road are normally marked by solid line, it cannot be used to recognize a longitudinal position. In addition, only a small number of structures that are separated from the tunnel walls such as sign boards or jet fans are available. Thus, it is necessary to extract usable information from tunnels to recognize a longitudinal position. In this paper, fire hydrants and evacuation guide lights attached at both sides of tunnel walls were used to recognize a longitudinal position. These structures have highly distinctive reflectivity from the surrounding walls, which can be distinguished using LIDAR reflectivity data. Furthermore, reflectivity information of tunnel walls was fused with the road surface reflectivity map to generate a synthetic reflectivity map. When the synthetic reflectivity map was used, localization of vehicles was able through correlation matching with the local maps generated from the current LIDAR data. The experiments were conducted at an expressway including Maseong Tunnel (approximately 1.5 km long). The experiment results showed that the root mean square (RMS) position errors in lateral and longitudinal directions were 0.19 m and 0.35 m, respectively, exhibiting precise localization accuracy.
Phase unwrapping is an essential procedure for interferometric synthetic aperture radar techniques. Accordingly, a lot of phase unwrapping methods have been developed. Deep-learning-based unwrapping methods have recently been proposed. In this paper, we reviewed state-of-the-art deep-learning-based unwrapping approaches in terms of 1) the approaches to predicting unwrapped phases, 2) deep learning model structures for phase unwrapping, and 3) training data generation. The research trend of the approaches to predicting unwrapped phases was introduced by categorizing wrap count segmentation, phase jump classification, phase regression, and deep-learning-assisted method. We introduced the case studies of deep learning model structure for phase unwrapping, and model structure optimization to relate the overall phase information. In addition, we summarized the research trend of the training data generation approaches in the views of phase gradient and noise in the main. And the future direction in deep-learning-based phase unwrapping was presented. It is expected that this paper is used as guideline for exploring future direction of deep-learning-based phase unwrapping research in Korea.
Arsenic is a highly toxic element, and its contamination is widespread around the world. The natural materials with high selectivity and efficiency toward pollutants are important in wastewater treatment technology. In this study, the mesoporous synthetic hectorite was synthesized by facile hydrothermal crystallization of gels comprising silica, magnesium hydroxide, and lithium fluoride. Additionally, the naturally available clay was modified using zirconium at room temperature. Both synthetic and modified natural clays were employed in the removal of arsenate from aquatic environments. The materials were fully characterized by scanning electron microscope (SEM), X-ray diffraction (XRD), and Fourier transform-infrared (FT-IR) analyses. The synthesized materials were used to remove arsenic (V) under varied physicochemical conditions. Both materials, i.e., Zr-bentonite and Zr-hectorite, showed high percentage removal of arsenic (V) at lower pH, and the efficiency decreased in an alkaline medium. The equilibrium-state sorption data agrees well with the Langmuir and Freundlich adsorption isotherms, and the maximum sorption capacity is found to be 4.608 and 2.207 mg/g for Zr-bentonite and Zr-hectorite, respectively. The kinetic data fits well with the pseudo-second order kinetic model. Furthermore, the effect of the background electrolytes study indicated that arsenic (V) is specifically sorbed at the surface of these two nanocomposites. This study demonstrated that zirconium intercalated synthetic hectorite as well as zirconium modified natural clays are effective and efficient materials for the selective removal of arsenic (V) from aqueous medium.
In the face of escalating utilization of the marine spatial domain, conflicts have emerged among stakeholders, necessitating effective management strategies beyond conventional government permits and regulations. Particularly within the domain of aquaculture, operational oversight relies on a localized licensing system, posing challenges in accurately assessing the prevailing circumstances. This research employs synthetic aperture radar (SAR) imagery as a tool to monitor coastal aquaculture fish farms, aimed at enhancing insights into management protocols. Leveraging Sentinel-1A imagery and time series SAR data integration, a superimposition technique is utilized, facilitating noise reduction while retaining crucial information regarding smaller-scale facilities, such as fish farms. Through analysis of VH polarization data, a detection overall accuracy of approximately 88% for coastal fish farms was achieved. The findings of this study offer potential applications in the continuous monitoring of aquaculture farms in correspondence with seasonal variations in aquaculture yields, thereby proposing frameworks for the establishment of effective management cycles for marine space utilization.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.