• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.12
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• pp.598-606
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• 2014

While the United States and Japan have non-government film rating system, Korea and France are still maintaining governmental control process. But the restrict showing rate in Korea does possibly violate the Constitution with no theatre for the movies of that rate right now. No other visual media including broadcasting have any outer classification process before their showing. So we need to improve our system by replacing it with non-governmental system. To establish independent non-government rating system, first of all, the major companies of film industry should get together to set up Korean Classification and Rating Association, to support the Film Rating Board. The most important thing is that the board operates independently. Government can support art cinemas financially with rating fee. Juvenile protection groups have to keep watch on the process of the board going fairly as well. The chief obstacle for non-governmental rating system is the fact that major companies don't want to get it. But continuing efforts to find any rational way is worthy enough.

• 한우개량
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• no.7 s.22
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• pp.8-14
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• 2000

쇠고기 등급판정은 육량등급 A, B, C의 3단계와 육질등급 1+, 1, 2, 3의 4등급으로 매겨진다. 육질등급은 근내지방도에 의하여 대부분 결정되나 육색, 육의 조직감 및 지방색이 결정적인 영향을 주기도 한다. 그러나 여기에는 주로 육색에 관하여 다뤄보기로 한다. 육색은 육색기준을 7단계로 분류하여 놓고 있는데 3-5의 범위가 바람직하다. 하지만 육색이 나쁜 것은 다른 항목이 아무리 우수하다 하여도 육색에 의해 육질판정의 불이익을 받기 때문에 그냥 넘어갈 문제가 아니다. 따라서 여기에서는 등급판정에 불리한 암적 색육을 방지하고 육색을 좋게하는 각종 실험방법을 소개하여 보기로 한다.

• the MEAT Journal
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• s.2 fall
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• pp.18-23
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• 1988

• Air Cleaning Technology
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• v.30 no.4
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• pp.1-10
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• 2017

• Air Cleaning Technology
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• v.21 no.4
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• pp.37-45
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• 2008

• Feed Journal
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• v.2 no.8
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• pp.114-117
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• 2004

뉴캐슬병은 국제동물보건기구인 국제수역사무국(OIE)에서 고병원성 조류인플루엔자, 구제역, 돼지콜레라 등과 같이 세계적인 악성 가축전염병 (15종)인 A등급으로 분류하여 관리할 정도로 피해가 심각한 질병으로서 국가간의 축산물 교역과 방역에 이TDj 특별히 취급하도록 권장하고 있고, 예방접종을 하지 않은 계군에 감염되면 거의 100%의 폐사를 일으킬 정도로 무서운 닭의 전염병이다.(중략)

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.81 no.6
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• pp.1348-1363
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• 2020

The newly revised 2018 Organ Injury Scale (OIS) has a similar format to the previous American Association for Surgery and Trauma (AAST) Emergency General Surgery Grading System, dividing the criteria for grading solid organ damage into three groups; imaging, operation, and pathology. The most significant alteration in the OIS system 2018 revision is the incorporation of multidetector CT (MDCT) findings of vascular injury including pseudoaneurysm and arteriovenous fistula. Similar to the previous OIS, the highest of the three criteria is assigned the final grade. In addition, if multiple grade I or II injuries are present, one grade is advanced for multiple injuries up to grade III. This pictorial essay demonstrates the MDCT findings of solid organ injury grades based on the 2018 OIS system.

• 월간낙농육우
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• v.27 no.4 s.300
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• pp.198-203
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• 2007

최근 OIE(국제수역사무국)가 미국, 캐나다에 광우병 위험을 통제할 수 있는 국가의 등급(2등급 : 30개월령이 지난 소의 광우병 위험물질 및 머리뼈.등뼈 등에서 단순 분리한 살코기는 교역불가)을 내렸다. OIE는 오는 5월(프랑스 파리) 이를 최종 확정할 예정으로, 이 같은 OIE 질병위원회의 분류결과를 업은 미국은 더욱 거세게 쇠고기 시장의 전면개방을 요구할 것으로 예상된다. OIE 총회 이후 우리나라와 별도의 협상을 하지 않겠다는 미국의 입장에 우리나라로서는 별도의 검역기준을 마련할 예정이라지만 근본적 대책으로서는 요원하기만 하다. 이 같은 상황을 계기로 월간낙농육우는 국내축산물 유통동향 외에도 미국 및 세계 육류시장의 동향과 전망을 소개할 예정이니, 많은 관심을 바란다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.317-317
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• 2022

가뭄은 지역에 따라 다양한 특성을 가지기 때문에 가뭄의 진행 상황이나 심각한 상태를 정의할 수 있는 객관적인 지표가 필요한 실정이다. 이러한 이유로 가뭄 지수(drought index)를 정량적으로 산정하여 제시하였고 국내외에서 꾸준한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 의령군을 대상으로 가뭄지수를 산정하였고, 1973년부터 2017년까지의 강수자료 및 가뭄 관련 지역 특성을 통하여 가뭄 위험 지수(DRI)를 추정하였고, 또한 가뭄 취약성 지수(DVI)와 가뭄 위험요소 지수(DHI)를 통해 가뭄위험도를 1등급에서 4등급으로 분류하여 제시하였다. 본 가뭄지수는 강수특성 뿐만 아니라 의령군의 지역적 특성을 다양하게 고려하였다. 따라서, 의령군 상황에 맞게 소지역별로 가뭄의 취약성 및 위험요소를 동시에 추정하여 합리적인 가뭄의 위험성을 정량적으로 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.110 no.4
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• pp.610-621
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• 2021

The soil creep, primarily caused by earthquakes and torrential rainfall events, has widely occurred across the country. The Korea Forest Service attempted to quantify the soil creep susceptible areas using a discriminant value table to prevent or mitigate casualties and/or property damages in advance. With the advent of advanced computer technologies, machine learning-based classification models have been employed for managing mountainous disasters, such as landslides and debris flows. This study aims to quantify the soil creep susceptibility using several classifiers, namely the k-Nearest Neighbor (k-NN), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) models. To develop the classification models, we downscaled 292 data from 4,618 field survey data. About 70% of the selected data were used for training, with the remaining 30% used for model testing. The developed models have the classification accuracy of 0.727 for k-NN, 0.750 for NB, 0.807 for RF, and 0.750 for SVM against test datasets representing 30% of the total data. Furthermore, we estimated Cohen's Kappa index as 0.534, 0.580, 0.673, and 0.585, with AUC values of 0.872, 0.912, 0.943, and 0.834, respectively. The machine learning-based classifications for soil creep susceptibility were RF, NB, SVM, and k-NN in that order. Our findings indicate that the machine learning classifiers can provide valuable information in establishing and implementing natural disaster management plans in mountainous areas.