Park Seok Geun;Kim Hung Soo;Lee Keon Haeng;Yoon Yong Nam
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.850-854
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2005
본 연구에서는 홍수가 발생할 경우 그 피해에 대한 잠재위험도를 산정하는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 대상유역의 연간 홍수피해 잠재위험도의 기대치를 나타내는 홍수피해 잠재위험 기대치(Expected Potential Risks of Flood Damage, EPR)라는 새로운 개념을 정의하고 이 개념을 이용해 잠재위험도를 산정하도록 한다. 우선 EPR을 선장하기 위한 요소로 대상유역의 노출성(E)과 취약성(V)을 정의하고, 빈도-유량 곡선, 수위-유량 곡선, 수위-노출성$\cdot$취약성 곡선, 빈도-노출성$\cdot$취약성 곡선을 정의하도록 한다. 빈도-유량 곡선은 대상유역의 하천정비기본계획 자료와 실측자료를 이용해 산정하고,, 수위-유량 곡선은 HEC-G대RAS 모형을 이용하여 산정하였다. 대상유역은 경기도 용인시에 위치한 금학천 유역으로, 산정결과는 최대 노출성 및 취약성 지수를 각각 100으로 볼 때, 노출성 지수는 28, 취약성 지수는 32.25이고, 50년 빈도 홍수피해 잠재위험도는 30.13로 산정되었다.
최근 생약 추출물의 항균, 항염효과에 관한 관심이 증대되고 있으며 이를 이용한 치주질환의 예방 및 억제효과에 관한 연구들이진행되고 있다. 이 연구의 목적은 시험관 실험을 통하여 이미 밝혀진 후박 및 대조추출물의 치주질환 원인 균에 대한 항균, 항염효과를 성견에서 인위적으로 치주질환을 일으킨 후 실험 약제의 경구투여를 통하여 질환의 진행에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 실험동물은 생후 18개월된 비글견 6마리를 이용하였다. 상악은 제2,3 소구치 및 제4소구치에 하악은 제2, 3, 4 소구치 및 제1 대구치를 실험대상 치아로 하였으며 교정용 철사와 봉합사를 이용하여 치경부주위에 결찰하여 인위적 치주질환을 일으켰다. 염증 유발 8주 후에 결찰을 풀고 실험동물을 아무 것도 투여하지 않은 군(음성대조군, 3마리), 후박 및 대조 추출혼합물 투여군(실험군, 3마리)으로 나누었다. 실험 시작 (-8주), 약제 투여 시작(0주), 투여 후 2, 4, 6, 8주째에 치태지수, 치은지수, Florida Probe를 이용한 치주낭깊이 및 치은열구액 등의 임상지수를 측정하였다. 염증유발 8주동안에 치태지수, 치은지수, 치주낭깊이, 치은열구액은 급속히 증가하였다. 결찰은 제거하고, 약제를 투여한 이후 실험군에서 치은지수, 치주낭깊이, 치은열구액은 가장 높은 값을 나타내고 있었다. 실험군에서는 8주가 될때까지 임상지수 수치가 낮아지고 있었으며, 8주째에는 대부분의 지수에서 음성대조군과 유의성 있는 차이를 보이고 있었다. 양성대조군에서 비해서 실험군은 대부분의 경우에 임상지수가 나이지고 있었지만 6주 또는 8주째의 치은지수, 치주낭깊이 중 일부만을 제외하고는 유의성 있는 차이를 보이지는 않았다. 이 연구결과 후박 및 대조 추출혼합물이 in vitro뿐만 아니라 in vivo 상태에서도 치주염의 치료 및 골재생의 효과가 있음을 알 수 있었으며, 이와 같은 동물실험의 결과를 바탕으로 임상시험을 거쳐 향후 사람에게 유용한 치주염치료제로 개발, 사용될 수 있을 것으로 여겨진다.
A biological assessment of water quality was carried out in the Pyungchang River water system, Gangwon-do, Korea from September 1999 through August 2000. The benthic macroinvertebrates collected seasonally from 15 field sites were identified mostly up to species level. Benthic macroinvertebrates composed of 109 species, 77 genera, 31 families, 10 orders, 4 classes in 4 phyla. Dominant species occurring in all the field sites were mostly ephemeropterans and trichopterans. On the basis of the values of species diversity and biological indices such as Trent Biotic Index (TBI) Modified Biological Monitoring Working Party Score System (BMWP) and Biotic Index (BI), the Pyungchang River Water system was generally regarded as showing oligosaprobic water quality.
Kim, Chul-gyum;Lee, Jeongwoo;Lee, Jeong Eun;Kim, Nam-won;Kim, Hyeonjun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.314-314
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2019
가뭄대응 및 이수분야 활용을 위한 장기 기상예측정보 확보를 위해, 경안천 유역을 대상으로 전구기후지수의 원격상관 패턴을 이용하여 통계적 기반의 다중회귀모형을 구성하고 월 강수량의 예측가능성을 평가하였다. 예측인자로서 미국 NOAA에서 제공하는 기후지수 중 총 37개의 지수에 대해 1948~2018년의 월 자료를 이용하였으며, 예측대상인 경안천 월 강수량은 1966~2018년의 유역평균 강수량 자료를 활용하였다. 각 기후지수별 1~24개월 선행자료와 예측대상년도 월 강수량과의 상관분석을 통해 상관성이 높은 기후자료를 선별하여 다중회귀모형의 독립변수로 적용하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년의 자료(월 강수량 및 월 기후지수)를 보정자료와 검정자료로 구분(20년씩 무작위로 추출)하고, 보정기간에 대해 도출된 회귀모형 중 검정기간을 대상으로 예측성이 좋은 100개의 회귀모형을 선별하여 예측대상기간에 대한 예측모형으로 활용하였다. 2006~2018년에 대해 전망기간별(1개월, 3개월, 6개월, 12개월)로 각 월별 100개 회귀모형으로 부터의 예측값(예측치의 범위)이 실제 관측치를 포함하는 경우를 월별로 분석한 결과 10월이 가장 높고(83%), 11월(81%), 1월(79%), 8월(77%), 6월(75%), 12월(71%)의 순으로 높게 나타났으며, 상대적으로 7월(29%)과 3월(44%)의 예측성이 낮은 것으로 나타났다. 통계적 모형의 특성상 전망기간에 따른 예측의 정확도는 비례하지 않았다. 예측치의 편차는 크지 않지만 예측성이 낮게 나타나는 기간(3월, 2월)과 예측성은 높지만 예측범위가 크게 나타나는 기간(8월, 6월)에 대해서는 예측모형의 재검토 및 다양한 규모의 유역에 대한 적용을 통해 예측인자 추가 및 보완 등을 수행할 예정이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.2
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pp.115-120
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2000
This papers describes two low-noise amplifiers that use the Hewlett-Packard ATF-10236 low noise GaAs FET device, The actual measured performance of the amplifiers compares favorably to that predicted by the computer simulation(ADS) the noise figure of the 1575MHz amplifier was measured at 1.78dB which is lower that 2dB as specified. Measurement gam measured 33.0075dB which is within 35dB$\pm$0.5㏈ of the GPS specification. Network Analyzer(HP8510) is used to measure all the s-parameters and Noise Figure meter(HP8970B) is used to measure noise figure. As the result of experiment, gain, input VSWR, output VSWR is within the GPS specification sufficiently.
Self-esteem and mental health care of students in dental hygiene department who will be responsible for the future of oral health related work is an important issue. In order to solve this psychological problem, a relational analysis between self-esteem, depression and stress is needed. Therefore, this study has examined the self-esteem, depression and stress of students in dental hygiene department by school system and looked into the correlation between these factors. A survey using an individual self entry method was conducted targeting 98 students of a three year course dental hygiene department and 164 students of a four year course dental hygiene department. As a result of this study, self-esteem was shown to be slightly higher for a four year course students than the three year students and for depression index and stress index, it was shown slightly higher for a three year course students than the four year course students. When examining the correlation between the self-esteem, depression and stress, when the self-esteem was higher depression index and stress index was lower, and when the self-esteem was lower the depression index and stress index was shown to be higher.
The purpose of this study is to investigate the effect of dietary fiber content of rice on the postprandial serum glucose and insulin responses in normal subject. Two rice varieties, Ilpum and Suwon 464 which are different in dietary fiber content, were cooked in pressure cooker and used for the test. The rice with a higher dietary fiber content gave a significantly lower glucose level (p<0.01) and insulin level (p<0.05) than did the normal rice variety. After a meal, the 60-min glucose levels of Suwon 464 and Ilpum were 90.3${\pm}$4.8mg/dl and 111.6${\pm}$2.7mg/dl, respectively. The glycemic index (GI) of Suwon 464 shows 64.5%, which was apparently lower than that of Ilpum. These results indicate that Suwon 464 high in dietary fiber can be useful in low-GI diets.
This paper proposes statistics adaptive linear regression-based object size prediction method for object detection. YOLOv2 and YOLOv3, which are typical deep learning-based object detection algorithms, designed the last layer of a network using statistics adaptive exponential regression model to predict the size of objects. However, an exponential regression model can propagate a high derivative of a loss function into all parameters in a network because of the property of an exponential function. We propose statistics adaptive linear regression layer to ease the gradient exploding problem of the exponential regression model. The proposed statistics adaptive linear regression model is used in the last layer of the network to predict the size of objects with statistics estimated from training dataset. We newly designed the network based on the YOLOv3tiny and it shows the higher performance compared to YOLOv3 tiny on the UFPR-ALPR dataset.
Park, Cheong Hee;Kim, Taegong;Kim, Jiil;Choi, Semok;Lee, Gyeong-Hoon
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.11
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pp.435-442
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2018
Outlier detection means to detect data samples that deviate significantly from the distribution of normal data. Most outlier detection methods calculate an outlier score that indicates the extent to which a data sample is out of normal state and determine it to be an outlier when its outlier score is above a given threshold. However, since the range of an outlier score is different for each data and the outliers exist at a smaller ratio than the normal data, it is very difficult to determine the threshold value for an outlier score. Further, in an actual situation, it is not easy to acquire data including a sufficient amount of outliers available for learning. In this paper, we propose a clustering-based outlier detection method by constructing a model representing a normal data region using only normal data and performing binary classification of outliers and normal data for new data samples. Then, by dividing the given normal data into chunks, and constructing a clustering model for each chunk, we expand it to the ensemble method combining the decision by the models and apply it to the streaming data with dynamic changes. Experimental results using real data and artificial data show high performance of the proposed method.
A self-administered survey was conducted on the dental hygiene students at three different colleges located in Gyeonggi Province and South Chungcheong Province respectively from October, 2013, to the same month of 2014 to grasp their oral health management behavior, differences in plaque index according to plaque index systems and the correlation of the two. And their plaque index was measured. The findings of the study were as follows: 62.8% of the respondents replied they got a dental checkup over the past year, and 84.1% answered they received preventive dental treatment once at least or more. 80.5% replied they used a fluorine-containing dentifrice. 90.9% answered they used the rolling method to brush their teeth, and 50.0% replied it took three minutes to brush their teeth. They got a mean of 27.88 when O'leary index was used among plaque index systems. Their PHP index and PHP-M index were respectively a mean of 1.30 and a mean of 12.12. Their plaque index became lower when they spent more time brushing their teeth, and the toothbrushing time made a statistically significant difference to that (p<0.05). The factor that exerted the largest influence on plaque index was whether to brush teeth for the sake of oral health (B=-9.747, t=-3.752, p<0.001) or not. That made a statistically significant difference to it. The above-mentioned findings illustrated that more patients visited dental clinics than before to receive preventive dental treatment or to get dental checkups, and that toothbrushing time and whether to brush teeth for the sake of oral health or not were identified as the oral health management behaviors to affect plaque index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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