The return of water to the atmosphere from water, soil and vegetation surface is one of the most important aspects of hydrological cycle, and the seasonal trend of variation of river basin evaporation is also meaningful in the longterm runoff analysis for the irrigation and water resources planning. This paper has been prepared to show some imformation to estimate the monthly river basin evaporation from pan evaporation, potential evaporation, regional evaporation and temperature through the comparison with river basin evaporation derived from water budget method. The analysis has been carried out with the observation data of Yongdam station in the Geum river basin for five year. The results are summarized as follows and these would be applied to the estimation of river basin evaporation and longterm runoff in ungaged station. 1. The ratio of pan evaporation to river basin evaporation ($E_w/E_{pan}$) shows the most- significant relation at the viewpoint of seasonal trend of variation. River basin evaporation could be estimated from the pan evaporation through either Fig. 9 or Table-7. 2. Local coefficients of cloudness effect and wind function has been determined to apply the Penman's mass and energy transfer equation to the estimation of river basin evaporation. $R_c=R_a(0.13+0.52n/D)$$E=0.35(e_s-e)(1.8+1.0U)$ 3. It seems that Regional evaporation concept $E_R=(1-a)R_C-E_p$ has kept functional errors due to the inapplicable assumptions. But it is desirable that this kind of function which contains the results of complex physical, chemical and biological processes of river basin evaporation should be developed. 4. Monthly river basin evaporation could be approximately estimated from the monthly average temperature through either the equation of $E_w=1.44{\times}1.08^T$ or Fig. 12 in the stations with poor climatological observation data.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.954-956
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2013
IOS/IEEE 11073 PHD 표준들은 u-헬스 측정기기와 u-헬스 게이트웨이간의 통신을 가능하게 하도록 설계되어 있다. 모바일 단말기를 데이터 취합을 위한 중계기로 활용하고 별도의 게이트웨이를 구성하여 헬스케어 의료기기를 연동하고 모니터링을 위한 인터페이스를 제공해 왔으나 스마트폰 애플리케이션 단계에서 IEEE 11073 플랫폼을 포함하여 헬스케어 의료기기를 활용하는 u-헬스케어 서비스를 제공하기에는 많은 제약이 있다. 이에 본 논문에서는 Android 4.0.x OS 스마트폰을 대상으로 Bluetooth HDP을 활용하여 u-헬스케어 시스템에서의 게이트웨이/서버 플랫폼 기능을 포함하는 헬스케어 의료기기의 모니터링 애플리케이션 시스템을 설계하였다.
Kim, Min-Ji;Kim, Seung Kyu;Lee, DoHoon;Gahm, Jin Kyu
Journal of Korea Multimedia Society
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v.25
no.2
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pp.206-214
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2022
The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.
Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.
본 고에서는 밀리미터파(57-66GHz) 대역의 새로운 주파수 자원을 개척하여 국내 기업이 세계 시장을 장악하고 있는 LCD, PDP 및 차대세 DVD 플레이어 등에 적용될 Wireless HD-SDI/DVI와 외장 하드 디스크, 메모리 등 외부 기억 장치와의 자원 공유에 사용될 Multi-Gbps급 Wireless LAN, Wireless PAN, Wireless SAN 등에 적용될 무선 전송 기술 동향이다. 57-66GHz 주파수 대역에 대한 국제 표준화로 Ecma International TC48을 중심으로 활발히 일어나고 있는 표준 기술과 표준화 동향을 살펴본다.
Mobile WiMAX의 도입으로 광대역 무선 이동통신 시스템에 대한 관심이 커지고 있는 상황이다. 이러한 Mobile WiMAX 시스템의 커버리지 확대등을 통한 시스템의 도입의 활성화등을 목적으로 IEEE802.16에서는 Relay Task Group을 만들어 모바일 와이맥스의 릴레이 확장을 도모하고 있다. 본 고에서는 Relay Task Group의 생성 및 현재까지의 논의되어서 포함된 PHY및 MAC 계층에서의 기술내용과 표준화 현황에 대해서 상세히 살펴보고자 한다.
Kim, June-Hyung;Choi, Soo-Keun;Jung, Heung-Chae;Pan, Jae-Gu;Kim, Byung-Gee
KSBB Journal
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v.26
no.3
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pp.243-247
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2011
Using Bacillus subtilis spore display system, with cotG as an anchoring motif, levansucrase from Zymomonas mobilis, was displayed on the outer surface of Bacillus subtilis spore. Flow cytometry of DB104 (pSDJH-cotG-levU) spore, proved the surface localization of CotG-LevU fusion protein on the spore compared to that of DB104. Enzymatic activity of DB104 (pSDJH-cotG-levU) spore showed more than 1.5 times higher levansucrase specific activity compared to that of the host spore, which is a remarkable increase of enzymatic activity considering the existence of sacA (sucrase) and sacB (levansucrase) in the Bacillus subtilis chromosome. The spore integrity, revealed by sporulation frequency test after heat and lysozyme treatment of spore, did not changed at all in spite of the CotG-LevU fusion protein incorporation into the spore coat layer during spore formation process. These data prove again that Bacillus subtilis spore could be considered as good live immobilization vehicle for efficient bioconversion process.
Background: The objective was to study the effect of Scutellaria baicalensis Georgi ethanol extracts (SBGE) on immune and anti-oxidant function in U14 tumor-bearing mice. Materials and Methods: U14 tumor-bearing mice were randomly divided into eight groups: a control group, a cyclophosphamide (CTX) group, three dose groups of SBGEI (high, medium, low), and three dose groups of SBGEII (high, medium, low). After two weeks, the thymus and spleen weight indices of mice bearing U14 cervical cancer were calculated. Enzyme linked immunosorbent assays (ELISA) was used to determine the levels of serum IL-2, TNF-${\alpha}$, IL-8, and PCNA. MDA activity and SOD activity in plasma were measured with detection kits. Results: In the SBGE groups, thymus weight and spleen weight indices of U14 tumor-bearing mice were significantly higher than in the control group or CTX group (p<0.05). Compared to control group, the levels of serum IL-2 and TNF-${\alpha}$ in U14 tumor-bearing mice increased significantly, whereas the contents of serum IL-8 and PCNA decreased (p<0.05). The activity of SOD increased with the growing dose of SBGE, while the activity of MDA decreased significantly in the highe-rdose groups of SBGE. Conclusions: These findings suggested that SBGE, especially at high dose, 1000 mg/kg, showed significant immune and anti-oxidant effects infU14 tumor-bearing mice, which might be the mechanisms of SBGE inhibition of tumor growth.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.13
no.3
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pp.94-102
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2010
Carbon Neutral is one of the magnifying pan-governmental tasks which aim for stabilizing pan-global ecosystem. The purpose of this study is to estimates carbon neutral degree in cities by using capacity of carbon storage, which is carbon sinks, on forest and to develop an indicator that could be utilized in establishing policy related to climate change respond. When the carbon emitted from city has been absorbed or stored, the value of the indicator aiming to achieve carbon neutral could be drawn. The result and implication are as follows. First, while the annual amount of carbon emission in Gyeonggi S city was 18,787 thousand (tons), which was the highest, that of Gyeongbuk U city indicated the lowest with approximately 112 thousand (tons). Second, Gyeongbuk U city represented the largest capacity of annual carbon storage with about 16,748 thousand (tons), whereas the smallest figure was shown in Gyeonggi B city with 151 thousand (tons). Third, as result of the estimation of carbon neutral degree, the value of the indicator in Gyeonggi B city was 3% referring the lowest point, while that of other cities demonstrated over 100%. Forth, it has the possibility to suggest the fixed quantity when the plan for achieving carbon neutral of city is being processed. In the near future, after the completion of the construction projects of greenhouse gas inventory in all local governments, by utilizing the relative dates, the value of the indicator can be calculated and a more general conclusion could be drawn. Moreover, as expanding case studies to all domestic cities, generalness is in need.
The purpose of this research is to apply the neural networks models for the hydrologic disaggregation of the yearly pan evaporation(PE) data in Republic of Korea. The neural networks models consist of multilayer perceptron neural networks model(MLP-NNM) and support vector machine neural networks model(SVM-NNM), respectively. And, for the evaluation of the neural networks models, they are composed of training and test performances, respectively. The three types of data such as the historic, the generated, and the mixed data are used for the training performance. The only historic data, however, is used for the testing performance. The application of MLP-NNM and SVM-NNM for the hydrologic disaggregation of nonlinear time series data is evaluated from results of this research. Four kinds of the statistical index for the evaluation are suggested; CC, RMSE, E, and AARE, respectively. Homogeneity test using ANOVA and Mann-Whitney U test, furthermore, is carried out for the observed and calculated monthly PE data. We can construct the credible monthly PE data from the hydrologic disaggregation of the yearly PE data, and the available data for the evaluation of irrigation and drainage networks system can be suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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