The closed chamber method, which is one of the most commonly used method for measuring greenhouse gases produced in rice paddy fields, has limitations in measuring dynamic $CH_4$ flux with spatio-temporal constrains. In order to deal with the limitation of the closed chamber method, some studies based on open-path of eddy covariance method have been actively conducted recently. The aim of this study was to compare the $CH_4$ fluxes measured by open-path and closed chamber method in the paddy rice fields. The open-path, one of the gas ($CO_2$, $CH_4$ etc.) analysis methods, is technology where a laser beam is emitted from the source passes through the open cell, reflecting multiple times from the two mirrors, and then detecting. The $CH_4$ emission patterns by these two methods during rice cultivation season were similar, but the total $CH_4$ emission measured by open-path method were 31% less than of the amount measured by closed chamber. The reason for the difference in $CH_4$ emission was due to overestimation by closed chamber and underestimation by open-path. The closed chamber method can overestimate $CH_4$ emissions due to environmental changes caused by high temperature and light interruption by acrylic partition in chamber. On the other hand, the open-path method for eddy covariance can underestimate its emission because it assumes density fluctuations and horizontal homogeneous terrain negligible However, comparing $CH_4$ fluxes at the same sampling time (AM 10:30-11:00, 30-min fluxes) showed good agreements ($r^2=0.9064$). The open-path measurement technique is expected to be a good way to compensate for the disadvantage of the closed chamber method because it can monitor dynamic $CH_4$ fluctuation even if data loss is taken into account.
Odor compounds (geosmin, 2-MIB) have been causing problems in the Bukhan River system, but the causative organisms have not been clearly identified. To evaluate the relationship between dynamics of microbial community and odor compounds, two times monthly monitoring of water quality and microbial community from the three serial lakes (Lake Uiam, Lake Cheongpyeong and Lake Paldang) in the Bukhan River system were conducted from April to October 2017. The odor compounds were analyzed by HS-SPME analysis method using GC/MS. Bacteria communities were identified at the class level by NGS analysis. Actinobacteria and Betaproteobacteria were dominant taxon in bacteria community of three serial lakes. In the case of phytoplankton communities showed that seasonal changes by Bacillariophyceae and Cryptophyceae in spring, Cyanobacteria in summer, and Bacillariophyceae and Cryptophyceae in autumn. Dominant species was Dolichospermum (=Anabaena), Microcystis and Pseudanabaena in Bukhan River system in all study period. At the same time the odors geosmin and 2-MIB were also detected at high concentration. There is a significant positive correlation between proportion of Actinobaceria and 2-MIB concentration (r=0.491, p<0.01). In addition, proportion of cyanobacteria showed a significant correlation of geosmin (r=0.381, p<0.05) and 2-MIB (r=0.386, p<0.05) concentration. In this study, odor compounds in the Bukhan River system are considered to be a direct relationship between with Actinobacteria and cyanobacteria.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.26
no.3
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pp.167-182
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2021
This study was carried out to investigate temporal and spatial distribution of macrobenthic community and elucidate effects of environmental factors on change of community structure in an intertidal flat, Hakseong-ri, Boryeong, Korea. Field surveys were seasonally conducted to collect samples of sediment and macrobenthos using can core in triplicate at nine stations in 2016 and 2017. Our results showed that sediment had high mud content (above 60%) in most samples and mean content of loss on ignition was 2.3% in 2016. A total of 79 species was collected in the study site during the study period. Mean density and biomass were 611 ind./m2 and 64.1 gWWt/m2, respectively. Heteromastus filiformis was the dominant species (48.6%, 297 ind./m2) followed by Macrophthalmus japonicus (10.1%, 62 ind./m2) and Upogebia major (6.9%, 42 ind./m2). Three assembly groups resulted from cluster analysis were more distinguished by interaction between organisms and frequency of dominant species than by physical and chemical environment characteristics. In addition, macrobenthic community in the Hakseong intertidal flat showed seasonal changes based on non metric multidimensional scaling using species abundance.
We aimed to develop a naturalness index for forest-dwelling birds in four national parks in Korea and to simulate the effect of species loss on this naturalness index. Five bird specialists were asked to give 112 bird species a disturbance susceptibility score (DSS), and the naturalness index was calculated based on this. The 112 bird species represented 8 orders (Cuculiformes, Piciformes, Accipitriformes, Falconiformes, Columbiformes, Caprimulgiformes, Strigiformes, and Passeriformes). DSS was the highest for Terpsiphone atrocaudata and Pitta nympha, and lowest for Pica pica, Hypsipetes amaurotis, and Streptopelia orientalis. There was a significant negative relationship between a species' population number and its DSS. Among the four national parks, Mt. Songni had the highest naturalness index, followed by Mt. Wolak, Mt. Juwang, and Mt. Wolchul. We investigated the change in biodiversity indices under four scenarios, which assumed the extinction of species with less than 5 (Scenario 1), 10 (Scenario 2), 50 (Scenario 3), and 100 individuals (Scenario 4). The results showed that although all biodiversity indices decreased as the species loss increased, they all behaved differently. Fisher's alpha diversity decreased as the number of species proportionally decreased. There was almost no change in Shannon-Wiener H' index in Scenarios 1 and 2. The naturalness index showed increased sensitivity in Scenarios 1 and 4. Our future aims are to obtain the DSS for all forest-dwelling bird species, and to adopt the naturalness index to evaluate temporal and spatial changes in biodiversity.
Sea-surface temperature (SST) is one of the most important oceanic variables for understanding air-sea interactions, heat flux variations, and oceanic circulation in the global ocean. Extremely low SSTs from 0℃ down to -2℃ should be more important than other normal temperatures because of their notable roles in inducing and regulating global climate and environmental changes. To understand the temporal and spatial variability of such extremely low SSTs in the global ocean, the long-term SST climatology was calculated using the daily SST database of satellites observed for the period from 1982 to 2018. In addition, the locations of regions with extremely low surface temperatures of less than 0℃ and monthly variations of isothermal lines of 0℃ were investigated using World Ocean Atlas (WOA) climatology based on in-situ oceanic measurements. As a result, extremely low temperatures occupied considerable areas in polar regions such as the Arctic Ocean and Antarctic Ocean, and marginal seas at high latitudes. Six earth science textbooks were analyzed to investigate how these extremely low temperatures were visualized. In most textbooks, illustrations of SSTs began not from extremely low temperatures below 0℃ but from a relatively high temperature of 0℃ or higher, which prevented students from understanding of concepts and roles of the low SSTs. As data visualization is one of the key elements of data literacy, illustrations of the textbooks should be improved to ensure that SST data are adequately visualized in the textbooks. This study emphasized that oceanic literacy and data literacy could be cultivated and strengthened simultaneously through visualizations of oceanic big data by using satellite SST data and oceanic in-situ measurements.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.548-557
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2021
The purpose of this study was to determine the statistical usefulness of using atypical text data collected from media that are easy to collect to overcoming limits of the existing data related to economic activities of disabled people. In addition, by performing semantic network analysis, major issues by period that could not be grasped by statistical analysis were also identified. As a result, semantic network analysis revealed that the initiative of the public sector, such as the central and local government bodies, was strongly shown. On the other hand, in the private purchase sector, it was also possible to confirm the consumption revitalization trend and changes in production activities in the recent issue of Covid-19. While the term "priority purchase" had a statistically significant relation with the other two terms "vocational rehabilitation" and "employment for the disabled". For the regression results, while the term "priority purchase" had a statistically significant association with the other two terms "vocational rehabilitation" and "employment for the disabled". Further, some statistical analyses reveal that keyword data taken from media channels can serve as an alternative indicator. Implications for issue detection in the field of welfare economy for the disabled is also discussed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.182-191
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2020
This study is about the educational motivations of highly educated adult learners in order to understand the phenomenon of educational participation by highly educated adult learners and to analyze their characteristics. The analysis of this study used phenomenological methods. The findings are as follows. First, as a result of examining the motivations for education, both case 1 and case 2 show goal-oriented features. Second, as a result of examining the nature of education, case 1 was able to grasp the in-depth meaning of education and the nature and meaning of detailed education. In case 2, a learning-oriented characteristic is shown, unlike the goals presented in the motivation for education. Third, as a result of examining the changes in meaning of social welfare after learning about social welfare, case 1 was an opportunity to understand various areas of social welfare, and case 2 was able to explain the expertise of social welfare workers and the poor social welfare practice field. Fourth, an online university cited spatial and temporal flexibility, compared to offline universities, and explained that it has characteristics of self-directed learning.
PARK, Insun;KIM, Kyoung-Seop;HAN, Byeong Cheol;CHOUNG, Yun-Jae;GU, Bon Yup;HAN, Jin Tae;KIM, Jongkwan
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.1
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pp.126-137
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2021
Recently, the number of damages on social infrastructure has increased due to natural disasters and the frequency of earthquake events that are higher than magnitude 3 has increased in South Korea. Liquefaction was found near the epicenter of a 5.4 magnitude earthquake that occurred in Pohang, South Korea, in 2017. To explore increases in soil moisture index due to soil liquefaction, changes in the remote exploration index by the land cover before and post-earthquake occurrence were analyzed using liquefaction feasibility index and multi-cyclical Landsat-8 satellite images. We found that the soil moisture index(SMI) in the liquefaction region immediately after the earthquake event increased significantly using the Normal Vegetation Index(NDVI) and Surface Temperature(LST).
Long time-series gridded data is crucial for the analyses of Earth environmental changes. Climate reanalysis and satellite images are now used as global-scale periodical and quantitative information for the atmosphere and land surface. This paper examines the feasibility of DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) for the spatial gap filling of gridded data through the experiments for multiple variables. Because gap-free data is required for an objective comparison of original with gap-filled data, we used LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) daily data and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) monthly products. In the experiments for relative humidity, wind speed, LST (land surface temperature), and NDVI (normalized difference vegetation index), we made sure that randomly generated gaps were retrieved very similar to the original data. The correlation coefficients were over 0.95 for the four variables. Because the DCT-PLS method does not require ancillary data and can refer to both spatial and temporal information with a fast computation, it can be applied to operative systems for satellite data processing.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.227-237
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2022
The most critical factors for detecting changes in very high-resolution satellite images are building positional inconsistencies and relief displacements caused by satellite side-view. To resolve the above problems, additional processing using a digital elevation model and deep learning approach have been proposed. Unfortunately, these approaches are not sufficiently effective in solving these problems. This study proposed a change detection method that considers both positional and topology information of buildings. Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) was trained on a SpaceNet building detection v2 dataset, and the central points of each building were extracted as building nodes. Then, triangulated irregular network graphs were created on building nodes from temporal images. To extract the area, where there is a structural difference between two graphs, a change index reflecting the similarity of the graphs and differences in the location of building nodes was proposed. Finally, newly changed or deleted buildings were detected by comparing the two graphs. Three pairs of test sites were selected to evaluate the proposed method's effectiveness, and the results showed that changed buildings were detected in the case of side-view satellite images with building positional inconsistencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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