Up to now, a lot of houses, roads and other urban facilities have been damaged by natural disasters such as flash floods and landslides. It is reported that the size and frequency of disasters are growing greatly due to global warming. In order to mitigate such disaster, flood forecasting and alerting systems have been developed for the Han river, Geum river, Nak-dong river and Young-san river. These systems, however, do not help small municipal departments cope with the threat of flood. In this study, a real-time urban flood forecasting service (U-FFS) is developed for ubiquitous computing city which includes small river basins. A test bed is deployed at Tan-cheon in Gyeonggido to verify U-FFS. Wireless sensors such as rainfall gauge and water lever gauge are installed to develop hydrologic forecasting model and CCTV camera systems are also incorporated to capture high definition images of river basins. U-FFS is based on the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) that is data-driven model and is characterized by its accuracy and adaptability. It is found that U-FFS can forecast the water level of outlet of river basin and provide real-time data through internet during heavy rain. It is revealed that U-FFS can predict the water level of 30 minutes and 1 hour later very accurately. Unlike other hydrologic forecasting model, this newly developed U-FFS has advantages such as its applicability and feasibility. Furthermore, it is expected that U-FFS presented in this study can be applied to ubiquitous computing city (U-City) and/or other cities which have suffered from flood damage for a long time.
Park, Seon-Jung;Kang, Ju-Whan;Moon, Seung-Rok;Kim, Yang-Seon
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.23
no.1
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pp.93-100
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2011
A coupled tide-surge model, which has been evaluated the utility in the previous study, is applied for simulating the inundation phenomena. The coupled model system adopts the hydrodynamic module of MIKE21 software, and the study area is identical to the previous study. The only difference is additional detailed areas for simulating inundation. An artificial scenario of a virtual typhoon striking Mokpo coastal zone at spring high tide is simulated. Then the calculated water level corresponds to the extreme high water level(556 cm) for 100 year return period. The result also shows the inundation depth is 50~100 cm not only near the Mokpo Inner Port but also near the Mokpo North Port. Finally, the coastal inundation prediction map is drawn on the basis of inundation simulation results.
Jun-Hyuk, Yoo;Jwa-Kyoung, Sung;Deogratius, Luyima;Taek-Keun, Oh;Jaesung, Cho
Korean Journal of Agricultural Science
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v.48
no.4
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pp.891-897
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2021
There is a need for a technology that can quickly and accurately analyze soil carbon contents. Existing soil carbon analysis methods are cumbersome in terms of professional manpower requirements, time, and cost. It is against this background that the present study leverages the soil physical properties of color and water content levels to develop a model capable of predicting the carbon content of soil sample. To predict the total carbon content of soil, the RGB values, water content of the soil, and lux levels were analyzed and used as statistical data. However, when R, G, and B with high correlations were all included in a multiple regression analysis as independent variables, a high level of multicollinearity was noted and G was thus excluded from the model. The estimates showed that the estimation coefficients for all independent variables were statistically significant at a significance level of 1%. The elastic values of R and B for the soil carbon content, which are of major interest in this study, were -2.90 and 1.47, respectively, showing that a 1% increase in the R value was correlated with a 2.90% decrease in the carbon content, whereas a 1% increase in the B value tallied with a 1.47% increase in the carbon content. Coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE) methods were used for regression verification, and calibration samples showed higher accuracy than the validation samples in terms of R2 and MAPE.
It is important to predict the groundwater level fluctuation for effective management of groundwater monitoring system and groundwater resources. In the present study, three different time series models for the prediction of groundwater level in response to rainfall were built, those are transfer function noise model (TFNM), artificial neural network (ANN), and adaptive neuro fuzzy interference system (ANFIS). The models were applied to time series data of Boen, Cheolsan, and Hongcheon stations in National Groundwater Monitoring Network. The result shows that the model performance of ANN and ANFIS was higher than that of TFNM for the present case study. As lead time increased, prediction accuracy decreased with underestimation of peak values. The performance of the three models at Boen station was worst especially for TFNM, where the correlation between rainfall and groundwater data was lowest and the groundwater extraction is expected on account of agricultural activities. The sensitivity analysis for the input structure showed that ANFIS was most sensitive to input data combinations. It is expected that the time series model approach and results of the present study are meaningful and useful for the effective management of monitoring stations and groundwater resources.
Na, Yu-Gyung;Kim, Juwon;Lim, Eunha;Park, Woo Jung;Kim, Min Jun;Choi, Jinmu
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.19
no.2
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pp.352-361
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2013
This paper aims to analyze the root mean square errors of MODIS LST data and inland water temperature measurement data in order to use MODIS LST data as an input of numerical weather prediction model. MODIS LST data from July 2011 to June 2012 were compared to water temperature measurement data in the automated water quality measurement network. MODIS data have two composites: day-time and night-time. Monthly errors of day-time and night-time LST range $2{\sim}8^{\circ}C$ and $3{\sim}12^{\circ}C$, respectively. Temporally, monthly errors of day-time LST are less in fall and those of night-time LST are less in summer. Spatially, on the four major rivers including the Han, Nakdong, Geum, and Yeongsan rivers, the errors of Yeongsan river were the smallest, which location is the south-most among them. In this study, the errors of MODIS LST as an input of numerical weather prediction model were analyzed and the results can be used as an error level of MODIS LST data for inaccessible areas such as North Korea.
The settlement prediction is very important in preloading method for a construction site on the soft ground. At the design stage, however, it is hard to predict the settlement exactly due to limitations of the site survey. Most of the settlement prediction is performed by a regression settlement curve based on the field data during construction. In Korea, hyperbolic method has been most commonly used to align the settlement curve with the field data, because of its simplicity and many application cases. The results from hyperbolic method, however, may differ by data selections or data fitting methods. In this study, the analyses using hyperbolic method were performed about the field data of $\bigcirc\bigcirc$ site in Pusan. Two data fitting methods, using an axis transformation or an alternative method which is a direct regression method, were applied with various data groups. If data was used only after the ground water level being stabilized, fitting results using both methods were in good agreement with the measured data. Regardless of the information about the ground water level, the alternative method gives better results with the field data than the method using an axis transformation.
The objective of this study is to derive and evaluate the drought threshold level based on hydro-meteorological data using historical drought events. After collecting the drought events during 1991 to 2009 year, the observed meteorological data and estimated hydrological component from LSM are used as input for the percentile analysis that is drought analysis data. The drought threshold level that precipitation and runoff of 3 month duration are less than 35%, soil moisture of 2 month duration is less than 35% and evapotranspiration of 3 month duration is more than 65% is derived using ROC analysis that are objective test method. ROC analysis with SPI (3) is performed to evaluate the applicability of threshold level in the domestic. As a result, it can be concluded that the derived drought threshold level show better performance to reflect the historical drought events than SPI (3) and it reasonably explain the spatial drought situation through the spatial analysis.
BACKGROUND/OBJECTIVES: The purpose of this study was to assess the accuracy of a dietary reference intake (DRI) predictive equation for estimated energy requirements (EER) in female college tennis athletes and non-athlete students using doubly labeled water (DLW) as a reference method. MATERIALS/METHODS: Fifteen female college students, including eight tennis athletes and seven non-athlete subjects (aged between 19 to 24 years), were involved in the study. Subjects' total energy expenditure (TEE) was measured by the DLW method, and EER were calculated using the DRI predictive equation. The accuracy of this equation was assessed by comparing the EER calculated using the DRI predictive equation ($EER_{DRI}$) and TEE measured by the DLW method ($TEE_{DLW}$) based on calculation of percentage difference mean and percentage of accurate prediction. The agreement between the two methods was assessed by the Bland-Altman method. RESULTS: The percentage difference mean between the methods was -1.1% in athletes and 1.8% in non-athlete subjects, whereas the percentage of accurate prediction was 37.5% and 85.7%, respectively. In the case of athletic subjects, the DRI predictive equation showed a clear bias negatively proportional to the subjects' TEE. CONCLUSIONS: The results from this study suggest that the DRI predictive equation could be used to obtain EER in non-athlete female college students at a group level. However, this equation would be difficult to use in the case of athletes at the group and individual levels. The development of a new and more appropriate equation for the prediction of energy expenditure in athletes is proposed.
We investigated the absorption characteristics of protein-bound polysaccharide powders of various molecular weights isolated from the mushroom Agaricus blazei Murill. The monolayer moisture content calculated using the GAB equation showed a higher level of significance than did the BET equation. The higher the water activity, the lower the isosteric heat of sorption. The fitness of the isotherm curve was shown to be in the order of the Khun, Oswin, Caurie and Henderson models. The prediction model equations for moisture content were established by use of ln(time), water activity, and temperature.
The purpose of current study was to examine bioaccessibility of antioxidant activity and total phenolic content in each part of water spinach (Ipomoea aquatic Forsk.). In vitro biomimicking system simulated human digestive fluid was employed in order to measure bioavailable anti-oxidative effect and phenolic content. Antioxidant activity and total phenolic content was measured by using the DPPH method and the Folin-Ciocalteu assay, respectively. Stem of water spinach had a higher DPPH free radical scavenging effect (5.43 mg/mL for $IC_{50}$) than leaf (5.95 mg/mL for $IC_{50}$), while leaf had a greater level of total phenolic content (287.45 ${\mu}g$ GAE/mL) than stem (216.45 ${\mu}g$ GAE/mL). Bioaccessible antioxidant capacity and digestive stability of total phenolic content showed a similar pattern to what found in raw materials. Our result also indicated that total phenolic content was not found to be a major marker for prediction of antioxidant activity. It is plausible that other constituents such as vitamin E and C in water spinach could be contributors for antioxidant activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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