Objectives: At the beginning of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, some countries imposed entry bans against Chinese visitors. We sought to identify the effects of border shutdowns on the spread of the COVID-19 outbreak. Methods: We used the synthetic control method to measure the effects of entry bans against Chinese visitors on the cumulative number of confirmed cases using World Health Organization situation reports as the data source. The synthetic control method constructs a synthetic country that did not shut down its borders, but is similar in all other aspects. Results: Six countries that shut down their borders were evaluated. For Australia, the effects of the policy began to appear 4 days after implementation, and the number of COVID-19 cases dropped by 94.4%. The border shutdown policy took around 13.2 days to show positive effects and lowered COVID-19 cases by 91.7% on average by the end of February. Conclusions: The border shutdowns in early February significantly reduced the spread of the virus. Our findings are informative for future planning of public health policies.
본 논문에서는 시계열 데이터를 기반으로 합성 벤치마크를 생성하는 기법을 소개한다. IoT 기기에서 측정되는 많은 데이터는 시간에 따른 수치 변화를 측정하는 시계열적 특성이 있다. 하지만 긴 기간 동안 측정되는 데이터를 일반화된 시계열 데이터로 모델링하기 힘든 문제점이 존재한다. 이런 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 BST-IGT 모델을 소개한다. BST-IGT 모델은 전체 데이터를 시계열 모델링이 쉬운 구간으로 분리하여 생성 데이터를 템플릿으로 수집하고 이를 기반으로 특성을 공유하거나 변형되는 새로운 합성 벤치마크를 생성한다. 제안된 모델링 기법을 이용하여 신규 벤치마크를 생성한 결과, 기존 데이터의 통계적 특성을 유지하는 합성 벤치마크와 다른 벤치마크와의 혼합으로 여러 특성을 가지는 벤치마크의 생성을 수행할 수 있었다.
The performance of spatial downscaling models depends on the quality of input coarse scale products. Thus, the impact of intrinsic errors contained in coarse scale satellite products on predictive performance should be properly assessed in parallel with the development of advanced downscaling models. Such an assessment is the main objective of this paper. Based on a synthetic satellite precipitation product at a coarse scale generated from rain gauge data, two synthetic precipitation products with different amounts of error were generated and used as inputs for spatial downscaling. Geographically weighted regression, which typically has very high explanatory power, was selected as the trend component estimation model, and area-to-point kriging was applied for residual correction in the spatial downscaling experiment. When errors in the coarse scale product were greater, the trend component estimates were much more susceptible to errors. But residual correction could reduce the impact of the erroneous trend component estimates, which improved the predictive performance. However, residual correction could not improve predictive performance significantly when substantial errors were contained in the input coarse scale data. Therefore, the development of advanced spatial downscaling models should be focused on correction of intrinsic errors in the coarse scale satellite product if a priori error information could be available, rather than on the application of advanced regression models with high explanatory power.
Semi-supervised learning is a good way to train a classification model using a small number of labeled and large number of unlabeled data. We applied semi-supervised learning to a synthetic aperture radar(SAR) image classification model with a limited number of datasets that are difficult to create. To address the previous difficulties, semi-supervised learning uses a model trained with a small amount of labeled data to generate and learn pseudo labels. Besides, a lot of number of papers use a single fixed threshold to create pseudo labels. In this paper, we present a semi-supervised synthetic aperture radar(SAR) image classification method that applies different thresholds for each class instead of all classes sharing a fixed threshold to improve SAR classification performance with a small number of labeled datasets.
The main objective of the present study is to estimate the crossbreeding parameters in respect to serum lysozyme level in broilers. The experiment involved a complete $4{\times}4$ diallel design using four synthetic broiler lines namely Coloured Synthetic Male Line (CSML), White Synthetic Male Line (WSML), Coloured Synthetic Female Line (CSFL) and Naked Neck Line (NNL). The lyophilised Micrococcus lysodeikticus suspension was used to detect the lysozyme level in the serum of birds. The data were analysed by least-squares method to find the effects of genetic and non-genetic factors using appropriate model. The crossbreeding parameters for this trait were estimated by complete diallel model assuming the effect of each synthetic line as fixed. The results indicated that additive and non-additive genetic variation attributed to minor genes at many loci is important for the genetic control of serum lysozyme level in chickens. Total non-additive components of variance also showed significant amount of heterosis in crossbred progenies, and therefore exploitation of non-additive component of variance is possible for improvement in serum lysozyme level in broilers. The overall results suggested that for commercial broiler production system, the selection for specialised line on the basis of serum lysozyme level and subsequent crossing of parent lines could enhance the immunocompetence status in relation to serum lysozyme level in crossbred chickens.
미군은 이기종간 워게임 환경통합과 최단시간 모의환경 생성을 위해 SE-CORE와 공통가상 환경을 개발하고 발전시키고 있다. 한국도 실정에 맞는 SEDRIS 연구 등을 진행하고 있지만 여전히 풀어야 할 문제가 많다. 이 연구는 합성자연환경에서 수작업으로 행해지는 객체 배치 과정을 이미지 채널 정보를 통해 반자동화 하는 방법을 제안하고 있으며, 이는 합성환경 생성을 빠르게 하고 이기종간 자료공유를 수월하게 할 수 있게 한다. 향후 추가적인 연구가 진행되면 다양한 정보수집 장치로부터 입력된 자료들을 합성전장환경에 적용할 수 있는 자동화 기술 개발도 가능할 것으로 보인다.
마이크로시뮬레이션 모델은 거시적 수준의 인구, 사회, 경제 변화를 각 개인과 가구 단위의 미시적 수준의 사건들로부터 기술하고자 하는 것을 목적으로 하며, 최근 OECD 국가들을 중심으로 정책 시뮬레이션 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 마이크로시뮬레이션 모델의 활용도를 높이기 위해서는 해당 국가의 인구 구조를 잘 반영하는 인구 데이터가 필요한데, 우리는 반복비례갱신 (iterative proportional updating) 방법을 이용하여 한국 가상 인구를 생성하였다. 생성된 가상 인구 데이터의 검증을 위하여 인구센서스 집계 결과와의 오차를 계산하였으며, 가구와 인구 모두에 대해서 실제 집계 결과와 작은 오차를 보이는 것을 확인하였다.
Synthetic unit hydrograph equations for rainfall run-off characteristics analysis and estimation of design flood have long and quite frequently been presented, the Snyder and SCS synthetic unit hydrograph. The major inputs to the Snyder and SCS synthetic unit hydrograph are lag time and peak coefficient. In this study, the methods for estimating lag time and peak coefficient for small watersheds proposed by Zhao and McEnroe(1999) were applied to the Kum river basin in Korea. We investigated lag times of relatively small watersheds in the Kum river basin in Korea. For this investigation the recent rainfall and stream flow data for 10 relatively small watersheds with drainage areas ranging from 134 to 902 square kilometers were gathered and used. 250 flood flow events were identified along the way, and the lag time for the flood events was determined by using the rainfall and stream flow data. Lag time is closely related with the basin characteristics of a given drainage area such as channel length, channel slope, and drainage area. A regression analysis was conducted to relate lag time to the watershed characteristics. The resulting regression model is as shown below: ※ see full text (equations) In the model, Tlag is the lag time in hours, Lc is the length of the main river in kilometers and Se is the equivalent channel slope of the main channel. The coefficient of determinations (r$^2$)expressed in the regression equation is 0.846. The peak coefficient is not correlated significantly with any of the watershed characteristics. We recommend a peak coefficient of 0.60 as input to the Snyder unit-hydrograph model for the ungauged Kum river watersheds
This studies were conducted to derive synthetic unitgraphs and triangular unitgraphs correlated with watershed characteristics which can be used to the estimation and control of flood for the rational development of Agricultural water resources. Derived Synthetic unitgraphs and Triangular unitgraphs can be applied to the ungaged watersheds were compared with average unitgraphs by observed data. Seven small watersheds were selected as studying basins Han, Geum, Nakdong, Yeongsan and Inchon river system. The results summarized for these studies are as follows: 1. Average unitgraphs by observed data and dimensionless unitgraphs for synthesis were derived for all river systems. 2. Peak discharge per unit area of the unitgraph, qp, was derived as qp=10-0.389-0.0424Lg with a high significance. 3. Formulas for the base width of unitgraph of 50 and 75 percent for peak flow for each water systems was adopted as Table 5. 4. The base length of the unitgraph, Tb, in hours in connection with time to peak, Tp, in hours was expressed as Tb =4.3Tp. 5. Peak discharge, Qp, were obtained as Table 6 by the Triangular form to all subwatersheds. 6. Relative errors in the peak discharge of the synthetic unitgraphs showed to be 7.3 percent to the peak of observed average unitgraphs except errors of peak discharge for Yeongsan river system. This indicates that Synthetic unitgraphs for the small watersheds of Han, Geum, Nakdong and Inchon river systems can be applied to the ungaged watersheds. On the other hand, It was confirmed that the accuracy of Instantaneous Unit Hydrograph with only 1.6 percent as relative errors was approaching more closely to the observed average unitgraph than that of synthetic unitgraph with relative errors. 23.9 percent for Yeongsan river system. 7. Errors in the peak discharge of the triangular unitgraph to the observed average unitgraph showed to be 0.6 percent to 7.5 percent which can be regarded as a high precision within the range of 200 to 500$\textrm{km}^2$ in area. On the contrary, application of triangular unitgraph within the range of 200$\textrm{km}^2$ in area has defined as a unsuitable method because of high relative errors, 26.4 percent to 61.6 percent.
This study aims to estimate the forest volumes of the economic forest in Gangwon Province of Republic of Korea (hereinafter referred to as Gangwon) through the synthetic estimation. To estimate the forest volume, Stratified systematic sampling method was used along with the forest type maps and the $5^{th}$ National Forest Inventory data. The synthetic estimation includes sample plots of the expanded areas as well as those of the target area, and the forest volume of economic forest in every city and county throughout Gangwon. Results show that the average forest volume calculated by synthetic estimation was $159.6m^3/ha$ in national economic forest and $129.6m^3/ha$ in private economic forest. The total forest volume of the national economic forest was approximately $59.45million\;m^3$, which was $20.18million\;m^3$ higher than that of the private economic forest. On the other hands, the standard error of the national economic forest was approximately ${\pm}2.21m^3/ha$, which was ${\pm}0.30m^3/ha$ lower than that of the private economic forest. The lowest standard errors was about ${\pm}3.12 m^3/ha$ in broad-leaved forest, followed by ${\pm}4.33m^3/ha$ of mixed forest, and ${\pm}5.78m^3/ha$ of coniferous forest.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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