Global warming due to the increase of greenhouse gases may significantly affect various aspects of the Earth’s environment and human life. In particular, the impacts of climate change on agriculture would be severe, leading to damages to crop yields. This paper examines the experimental prediction of rice yield in China using DNN (deep neural network) and climate model data for the period between 1979 and 2009. The DNN model built through the process of hyperparameter optimization can mitigate an overfitting problem and cope with outlier cases. Our model showed approximately 38.7% improved accuracy than the MLR (multiple linear regression) model, in terms of correlation coefficient with the yield statistics. We found that the diurnal temperature range and potential evapotranspiration were the critical factors for rice yield prediction. Our DNN model was also robust to extreme conditions such as drought in 2006 and 2007 in China, which showed its applicability to the future simulation of crop yields under climate change.

Drought is one of the natural disasters that slowly begin to accumulate over a long period. Although there are many kinds of drought indices, one single universally accepted definition does not currently exist, which makes it difficult to evaluate drought severity comprehensively and objectively. This paper describes the comparisons of satellite-based drought indices such as SPI (Standardized Precipitation Index), NDDI (Normalized Difference Drought Index), NMDI (Normalized Multi-band Drought Index), VHI (Vegetation Health Index) and SDCI (Scaled Drought Condition Index) to analyze agricultural drought in Korea. Through an experiment using the five drought indices, we found that VHI and the SPI2 calculated from 2-month accumulated precipitation were highly correlated and appropriate to express agricultural drought in South and North Korea. Also, the SPI2 and VHI showed close relationships with hydro-meteorological factors and vegetation production variables. For future work, it is necessary to develop a comprehensive drought index which can cover various aspects of drought including precipitation, evapotranspiration, soil moisture, and vegetation state.

본 연구에서는 원적외선 방사체로 알려져 있는 준 보석 광물인 옥(jade)의 한 종류인 경옥(jadeite) 파우 더를 함유하는 스킨 케어용 O/W 유화 제형을 제조하였다. 경옥 파우더는 화장품 원료로 기 등록된 옥의 다른 한 종류인 연옥(nephrite) 파우더나, 자외선 차단을 목적으로 화장품에 적용되는 이산화티탄 파우더와는 달리, 아무런 분산 첨가제 없이도 수상에서 한달 이상 안정하게 분산이 유지되며 저점도 유화 제형에 5 wt% 이상 균질 유화기로 용이하게 분산이 가능하였다. 이렇게 제조된 경옥 파우더가 2% 함유된 제형을 피부에 도포하고 피부의 표면 온도변화를 적외선 열 영상 분석기로 측정한 결과 동일인의 안면 피부에 경옥 파우더가 함유된 O/W 유화제형을 도포한 부위가 30 min 경과 시 대조군을 도포한 부위의 온도 대비 평균 약 + 1.5 ℃, 최대 + 2 ℃의 온도차이를 나타내는 것을 확인하였다. 이와 같은 현상의 원인을 보다 분명하게 확인하기 위하여 경옥 파우더 자체를 가온한 뒤 복사에 의한 열 방출을 살펴보았고, 전파장대에서의 흡광 분석, 원적외선 방사율 및 표면 원소 분석을 진행한 결과, 이와 같은 피부 온도 변화는 경옥 파우더의 원적외선 방사 효과에 의존하는 것이 아니라 경옥 파우더의 표면에 노출된 원소들과 스킨케어용 화장품에 높은 비율로 포함되어 있는 물 분자와의 수소결합으로 인해 수분 증발을 억제하여 열에너지의 손실을 막기 때문인 것으로 확인되었다. 결론적으로 경옥 파우더는 화장품용 새로운 보습, 보온 소재로서 활용이 가능하며, 흡광 분석결과로 미루어 보아 이산화티탄과 같은 무기 자외선 차단제와 간단히 혼합 병용하여 자외선 및 유해 가시광선 영역의 차단을 증대시키는 보조 소재로도 유용할 것이다.

장 건강에 유익한 프리바이오틱스 소재를 개발하기 위하여 배변을 촉진하는 효능을 지닌 붉은팥을 식품 발효에 이용되는 Bacillus subtilis KCCM 11965P로 발효하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 붉은팥의 일반성분은 회분 3.35±0.04%, 조단백질 21.1±0.19%, 조지방 0.35±0.02% 함 유되었다. 붉은팥 원물 1%, 3%, 5%와 Bacillus subtilis KCCM 11965P 3% (v/v)를 접종하여 0, 24, 48, 72시간 배양 하였다. 배양액의 총균수를 측정한 결과 붉은팥 원물을 3% 첨가한 후 72시간 배양군에서 Bacillus subtilis KCCM 11965P 발효가 가장 적합하였다. 발효 시간에 증가함에 따라 총 폴리페놀 함량과 DPPH 라디칼 소거활성이 증가하였다. Protease 활성은 붉은팥 원물 5% 첨가한 후 72시간 배양한 군(2.69±0.003 unit/mL)에서 활성이 가장 높았다. 발효시간과 붉은팥 원물 첨가 농도가 증가함에 따라 α -amylase 활성도 증가하였으며, 붉은팥 원물 5% 첨가한 후 72시간 배양한 군에서 0시간 배양군(1.0±0.1 unit/mL) 보다 26.0±0.2 unit/mL로 증가하였다. Bacillus subtilis KCCM 11965P로 72시간 배양한 후 유리아미노산을 측정한 결과 leucine은 붉은팥 원물 5% 첨가한 0시간 배양군 5.22 mg/L 에서 67.59 mg/L로 증가하였으며, 비필수아미노산인 tyrosine은 5% 첨가 0시간 배양군 10.08 mg/L에서 259.35 mg/L로 증가하였다. 이와 같이 Bacillus subtilis KCCM 11965P로 붉은팥을 발효하면 항산화 활성, protease 효소활성, 및 α-amylase 효소 활성이 증가하였으며, 유리아미노 산과 유기산이 증가하였다. 붉은팥을 발효하는데 Bacillus subtilis KCCM 11965P가 적합할 것으로 판단되며, 붉은팥은 프로바이오틱스를 활성화시켜 장 건강을 증진시킬 수 있는 프리바이오틱스 소재로 개발할 수 있는 가능성을 시사 하였다.

This paper described the estimation of corn and soybeans yields of four states in the US Midwest using time-series satellite imagery and climate dataset between 2001 and 2012. We first constructed a database for (1) satellite imagery acquired from Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) including NDVI (Normalized Di°erence Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index), LAI (Leaf Area Index), FPAR (Fraction of Photosynthetically Active Radiation), and GPP (Gross Primary Productivity), (2) climate dataset created by PRISM (Parameter-Elevation Regressions on Independent Slopes Model) such as precipitation and mean temperature, and (3) US yield statistics of corn and soybeans. ˜en we built OLS (Ordinary Least Squares) regression models for corn and soybeans yields between 2001 and 2010 after correlation analyses and multicollinearity tests. These regression models were used in estimating the yields of 2011 and 2012. Comparisons with the US yield statistics showed the RMSEs (Root Mean Squared Errors) of 0.892 ton/ha and 1.095 ton/ha for corn yields in 2011 and 2012 respectively, and those of 0.320 ton/ha and 0.391 ton/ha for soybeans yields. ˜is result can be thought of as a good agreement with the in-situ statistics because the RMSEs were approximately 10% of the usual yields: 9 ton/ha for corn and 3 ton/ha for soybeans. Our approach presented a possibility for extending to more advanced statistical modeling of crop yields using satellite imagery and climate dataset.

Traditionally main driving force of chloride penetration in concrete have been regarded as diffusion, however, large construction such as tunnel elements and foundations for bridges can be placed on large sea water depths where the water pressure is fairly different from the pressure in the splash zone. Moreover, hydrostatic pressure increases in proportional to measured depth from the surface of water because of the increasing weight of water exerting downward force from above. In this study, new experiment method to estimate chloride penetration of concrete under water pressure is introduced. When the life length for such a concrete structure on a large sea water depth is estimated using the normally used models, the concrete test specimen

Traditionally main driving force of chloride penetration in concrete have been regarded as diffusion, however, large construction such as tunnel elements and foundations for bridges can be placed on large sea water depths where the water pressure is fairly different from the pressure in the splash zone. Moreover, hydrostatic pressure increases in proportional to measured depth from the surface of water because of the increasing weight of water exerting downward force from above. In this study, new experiment method to estimate chloride penetration of concrete under water pressure is introduced. When the life length for such a concrete structure on a large sea water depth is estimated using the normally used models, the concrete test specimen.