A GRId-based Soil MOsture Routing Model(GRISMORM) which predicts temporal variation and spatial distribution of water balance on a daily time step for each grid element of the watershed was developed. The model was programmed by C-language which aims for high flexibility to any kind of GIS softwares. The model uses ASCII-formatted map data supported by the irregular gridded map of the GRASS(Geographic Resources Analysis Support System)-GIS and generates daily or monthly spatial distribution map of water balance components within the watershed. The model was applied to Ipyunggyo watershed(75.6$km^2$) ; the part of Bocheongchun watershed. Predicted streamflows resulting from two years(95 and 96) daily data were compared with those observed at the watershed outlet. The results of temporal variation and spatial distribution of soil moisture are also presented by using GRASS.
A grid-based KIneMatic wave soil-water EROsion and deposition Model(KIMEROM) that predicts temporal variation and spatial distribution of sediment transport in a watershed was developed. This model uses ASCII-formatted map data supported from the regular gridded map of GRASS (U.S. Army CERL, 1993)-GIS(Geographic Information Systems), and generates the distributed results by ASCII-formatted map data. For hydrologic process, the kinematic wave equation and Darcy equation were used to simulated surface and subsurface flow, respectively (Kim, 1998; Kim et al., 1998). For soil erosion process, the physically-based soil erosion concept by Rose and Hairsine (1988) was used to simulate soil-water erosion and deposition. The model adopts single overland flowpath algorithm and simulates surface and subsurface water depth, and sediment concentration at each grid element for a given time increment. The model was tested to a 162.3 $\textrm{km}^2$ watershed located in the tideland reclaimed ares of South Korea. After the hydrologic calibration for two storm events in 1999, the results of sediment transport were presented for the same storm events. The results of temporal variation and spatial distribution of overland flow and sediment areas are shown using GRASS.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2001.05a
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pp.25-34
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2001
A grid-based KIneMatic wave soil-water EROsion and deposition Model (KIMEROM) that predicts temporal variation and spatial distribution of sediment transport in a watershed was developed. This model uses ASCII-formatted map data supported from the regular gridded map of GRASS (U.S. Army CERL, 1993)-GIS (Geographic Information Systems), and generates the distributed results by ASCIIl-formatted map data. For hydrologic process, the kinematic wave equation and Darcy equation were used to simulate surface and subsurface flow, respectively (Kim, 1798; Kim et al., 1993). For soil erosion process, the physically-based soil erosion concept by Rose and Hairsine (1988) was used to simulate soil-water erosion and deposition. The model adopts sing1e overland flowpath algorithm and simulates surface and subsurface water depth, and sediment concentration at each grid element (or a given time increment. The model was tested to a 162.3 km$^2$ watershed located in the tideland reclaimed area of South Korea. After the hydrologic calibration for two storm events in 1999, the results of sediment transport were presented for the same storm events. The results of temporal variation and spatial distribution of overland flow and sediment areas are shown using GRASS.
By the end of December 2020, an earthquake with Mw about 6.4 hit Sisak-Moslavina County, Croatia. The town of Petrinja was the most affected region with major power outage and many buildings collapsed. The damage also affected neighbor countries such as Bosnia and Herzegovina and Slovenia. As a light of this devastating event, a deformation map due to this earthquake could be generated by using remote sensing imagery from Sentinel-1 SAR data. InSAR could be used as deformation map but still affected with noise factor that could problematize the exact deformation value for further research. Thus in this study, 17 SAR data from Sentinel-1 satellite is used in order to generate the multi-temporal interferometry utilize Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS). Mean deformation map that has been compensated from error factors such as atmospheric, topographic, temporal, and baseline errors are generated. Okada model then applied to the mean deformation result to generate the modeled earthquake, resulting the deformation is mostly dominated by strike-slip with 3 meter deformation as right lateral strike-slip. The Okada sources are having 11.63 km in length, 2.45 km in width, and 5.46 km in depth with the dip angle are about 84.47° and strike angle are about 142.88° from the north direction. The results from this modeling can be used as learning material to understand the seismic activity in the latest 2020 Petrinja, Croatia Earthquake.
Acute Japanese encephalitis (JE) is an endemic viral infectious disease in various parts of Far East and Southeast Asian countries including Korea. Bilateral thalami are the most common involving sites in JE. Other areas including the basal ganglia, substantia nigra, red nucleus, pons, cerebral cortex and cerebellum may be also involved. We report an extremely unusual brain diffusion-weighted MR imaging (DWI) findings in a 53-year-old man with serologically proven JE involving unilateral deep gray matter and temporal lobe, which shows multifocal high signal intensities in left thalamus, left substantia nigra, left caudate nucleus and left medial temporal cortex on T2-weighted image and DWI with iso-intensity on apparent diffusion coefficient (ADC) map.
This global case study pursues diversification and intensification for an application system of the national wind map which has been developed to support national strategy building and promotion of wind energy dissemination. We chose nine counties' national wind maps and compared their map area, extraction height, temporal and spatial resolution, download services, etc. to derive a best practice for the Korea wind map application system. Therefore, the application system are designed to offer high resolution height information of which covers wind turbine rotor sweeping area and time-series dataset which can be downloaded for further analysis by users. It is anticipated that the system would contribute greatly to wind energy policy, business and research sectors once the derived ideas have been implemented to the application system
It is important to analyze the seasonal change profiles of land cover type in large scale for establishing preservation strategy and environmental monitoring. Because the NOAA-AVHRR data sets provide global data with high temporal resolution, it is suitable for the land cover classification of the large area. The objectives of this study were to classify land cover of Korea, to investigate the phenological profiles of land cover. The NOAA-AVHRR data from Jan. 1998 to Dec. 1998 were received by Korea Ocean Research & Development Institute(KORDI) and were used for this study. The NDVI data were produced from this data. And monthly maximum value composite data were made for reducing cloud effect and temporal classification. And the data were classified using the method of supervised classification. To label the land cover classes, they were classified again using generalized vegetation map and Landsat-TM classified image. And the profiles of each class was analyzed according to each month. Results of this study can be summarized as follows. First, it was verified that the use of vegetation map and TM classified map was available to obtain the temporal class labeling with NOAA-AVHRR. Second, phenological characteristics of plant communities of Korea using NOAA-AVHRR was identified. Third, NDVI of North Korea is lower on Summer than that of South Korea. And finally, Forest cover is higher than another cover types. Broadleaf forest is highest on may. Outline of covertype profiles was investigated.
Many real world control problems have continuous states and actions. When the state space is continuous, the reinforcement learning problems involve very large state space and suffer from memory and time for learning all individual state-action values. These problems need function approximators that reason action about new state from previously experienced states. We introduce Fuzzy Q-Map that is a function approximators for 1 - step Q-learning and is based on fuzzy clustering. Fuzzy Q-Map groups similar states and chooses an action and refers Q value according to membership degree. The centroid and Q value of winner cluster is updated using membership degree and TD(Temporal Difference) error. We applied Fuzzy Q-Map to the mountain car problem and acquired accelerated learning speed.
The purpose of this study is to develop a GIS application and interface model (GISCELWAB) for the temporal and spatial simulation of surface runoff from a small watershed. The model was constituted by three sub - models : The input data extraction model (GISINDATA) which prepares cell-based input data automatically for a given watershed, the cell water balance model(CELWAB) which calculates the water balance for a cell and simulates surface runoff of watershed simultaneously by the interaction of cells, and the output data management model(GISOUTDISP) which visualize the results of temporal and spatial variation of surface runoff. The input data extraction model was developed to solve the time-consuming problems for the input-data preparation of distributed hydrologic model. The input data for CELWAB can be obtained by extracting ASCII data from a vector map. The output data management model was developed to convert the storage depth and discharge of cell into grid map. This model ean-bles to visualize the temporal and spatial formulation process of watershed storage depth and surface runoff wholly with time increment.
GPS/GIS and RFID technologies have been changing the paradigm af our society toward ubiquitous era. Especially, geographically distributed mobile agents with transporting objects need to be automatically recognizable and traceable under certain conditions. To do this, fundamental theories and technologies are required to specify and verify spatial and temporal behaviors of agents on geographical space. This paper presents a new formal method, called Calculus of Real-Time Distribution, Mobility, and Interaction (CaRDMI), for this purpose. For specification, CaRDMI defines a map, mobile agents with transporting objects. The movement of on agent is represented by a path on the map, consisting of a list of nodes and a list of edges with spatial and temporal constraints. Interactive constraints among agents are represented by synchronization modes on objects at nodes. These constraints are distinguishable features of CaRDMI from other methods. Especially, many-to-many timed synchronization constraints are noticeable. For verification, CaRDMI presents the spatial, temporal and interactive deduction rules and the spatial and temporal equivalence relations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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