In this study, spatial analyses of chemical properties were studied to find inter-relation among these properties from 5 year old general paddy field after arable land rearrangement and remodeled paddy field near 4 river project. In addition, comparison of spatial variations between two paddy fields was performed to characterize paddy fields by different formation and provide interpretation of these variations and parameters (Semivariogram and Kriging) from spatial analyses. Total of 400 ($20{\times}20$) soil samples were taken at 5 m interval from 1 ha of 5 year old general paddy field and analyzed. Total number of 54 ($6{\times}9$) soil samples were taken from remodeled paddy fields at 10m interval for the analyses. The results of pH, available Phosphate and organic matter among the analyzed results were used for interpretation. The pH values were relatively high from Gumi region. The values of available Phosphate and organic matter showed greater variant coefficients and this represented that there were greater heterogeneity in available phosphate and organic matter distributions across one paddy field. The values of skewness and kurtosis as absolute values, showed almost normal distributions. The paddy field in Ansung had available Phosphate (72.8) ${\fallingdotseq}$ pH (73.8) and greater values of organic matter (159.3), while upland in Gumi had the range value of organic (6.5) < available Phosphate (33.5) < pH (46.6). Based on these results, younger soils (0 year old) require more sampling to characterize the whole field than 5 year old soils.
The new airports apply the systematic runway foundation construction to build the high quality runways in order to take the leading position to win future aerial demands and stay ahead of competitors. This study is intended to supplement the weakness of existing standard compaction test to minimize residual settlement of lower weak foundation during operation of passenger berthage. The fill material was sampled from 4 construction sites using the fill material with diameter of 100mm or less, and the standard compacting test (KS F 2312), large circular mold compacting test, and water-replacement field density test (ASTM D 5030) were conducted. The regression analysis of correlation of the field density test and the standard indoor compaction test showed the unreliable value at P-value of 0.05, and the regression analysis of the field density test and the large indoor compaction test showed the high correlation with R value of 0.8878. It is judged that the construction of overall uniform quality can be assured as the site condition is truly reflected only if the compacting test method is selected in consideration of maximum size of fill material when evaluating the maximum dry density used in design and construction.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.3
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pp.1989-2001
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2015
This study was conducted to identify the recognition for nursing competency importance, nursing competency level, and their influencing factors of nurses in the long-term care hospitals. Participants were 243 nurses who were working in the 11 long-term care hospitals. Data were collected from August 25 to September 3, 2014. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation and multiple regression by SPSS 19.0. Mean scores of the recognition for nursing competency importance and nursing competency level were $4.21{\pm}0.48$ and $3.47{\pm}0.46$ respectively. Nursing competency level was significantly lower than the recognition for nursing competency importance. The variable influencing the recognition for nursing competency importance was the position(${\beta}=.19$). The variables influencing the nursing competency level were the recognition of nursing competency importance (${\beta}=.37$), age (${\beta}=.20$), current work experience (${\beta}=.13$), health status (${\beta}=.13$). The results suggest the need of developing measurement tool and nursing competency enhancement programs which can well reflect the characteristics of nursing competency required in the long-term care hospital.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.2
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pp.295-304
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1996
Toprovide economical BISDN service, with which integration process of many types of media is possible, it is necessary to construct a system with ground network and satellite network combined. The method for this type of transmission using satellite is TDMA that can provide services to many users in various area. However, the most difficult task to connect TDMA which uses synchronous method to ATM which used asynchronous transfer mode is the deterioration n of ATM transmission quality such as cell delay variation. Therefore, it is necessary to develop delay variation compensation method which can confront to the ATM. Efficient ways to use satellite links under the conditions such that maximum efficiency of the delay variation is limited under the required value, and the burst characteristic of transmission cell does not increase are being researched for translation between in ATM and TDMA. This paper points out the problems when time stamp method, reviewd in ground network, is applied to the satellite links to compensate the delay variation .To solve the problem, discrete cell count method is introduced along with the calculation of transmission capacity and error rate.Also, from the observation of stab-ility of the system and verification of reliability even when singal error occurred in the cell transmission timing information, the proposed compensation method appeared to be excellent.
Kim, Kyung-Hee;Lee, Yeon-Kil;Lee, Jin-Won;Jung, Sung-Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1991-1994
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2008
우리나라는 도시화, 산업화에 따른 수질저하 및 용수확보 문제를 해결하기 위하여 각종 환경기초시설의 증설과 수질개선을 위한 대책을 수립하여 왔다. 그러나 점오염원에 국한한 수질개선은 한계가 있었으며, 1995년 환경부는 전국 비점오염원 조사를 통해 비점오염원이 수질오염에 기여하는 비율이 T-N, SS는 50% 이상을 점유하고 기타 BOD, T-P도 $20{\sim}30%$ 수준임을 밝힌 바 있다. 이에 정부는 오염총량관리제를 도입하여 비점오염원의 관리를 시작하였으나, 강우시 정확한 유량자료를 바탕으로한 수질 측정자료의 부족으로 비점오염원 관리에 있어 어려움이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 비점오염원 관리 및 연구를 위한 기초자료로 활용될 수 있도록 수도권 및 인근지역 주민의 식수원인 팔당호로 직유입되고, 정확한 수질자료 확보가 필요한 경안 수위관측소 지점에서 2007년 6월${\sim}$9월에 일어난 강우 중 4개의 강우사상에 대하여, 수질측정을 실시하였다. 본 연구에서 이용한 유량자료는 2007년 수위-유량관계곡선식으로 산정한 환산 유량이며, 실측한 수질자료를 바탕으로한 유량과 부하량의 관계는 통계학적으로 분석하였다. 수질측정 항목은 수온, DO, pH, EC, SS, BOD, CODMn, CODCr, T-N, T-P 등이며, BOD의 농도는 2개의 강우사상에서만 분석하였다. 현장에서 휴대용미터를 이용하여 수온, DO, pH, EC를 측정하였고, 나머지 항목은 한국건설기술연구원내 환경정밀분석 센타에 의뢰하였다. 각 항목별 유량-부하량 관계식은 기존의 지수식이 아닌 선형이나 다항식으로 산정하였다. 다항식으로 산정된 식의 결정계수($R^2$)는 BOD, T-N 항목을 제외한 각 항목에서 0.6 이상의 값을 가졌다. 항목별로 보면 SS는 0.90, $COD_{Mn}$은 0.87, $COD_{Cr}$은 0.84, T-P는 0.62의 값을 가졌다. 또한, T-N은 0.53, BOD는 0.32의 값을 가져 유량과 부하량의 관계가 거의 상관성이 없는 것으로 나타났다. BOD의 경우는 4개의 강우사상 중 2개의 강우사상에서만 분석되어 다른 항목에 비해 실측자료가 부족한 관계로 그 특성을 판단하기 어려웠다. 본 연구가 주로 홍수기에 이루어져 실측자료가 많지 않았기 때문에 본 연구의 대상지점을 대표할 수 있는 유량-부하량 관계식으로는 미흡한 한 것으로 분석되었다. 본 연구자료를 기초로 장기간 많은 자료를 확보하여 유량-부하량 관계식을 수정 보완한다면, 차후 비점오염원 관리의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Due to the nature of weather radar, blank areas occur due to impediments to observation, such as the ground clutter. Radar beam blockages have resulted in the underestimation rainfall amounts. To overcome these limitations, this study developed the Hybrid Scan Reflectivity (HSR) technique and compared the HSR results with existing methods. As a result, the HSR technique was able to estimate rainfalls in areas from which no reflectivity information was observable using existing methods. In case of estimating rainfalls depending on reflectivity scan techniques and beam-blockage/non beam-blockage, the HSR accuracy is superior. Furthermore, rainfall amounts derived from each method was inputted to the HEC-HMS to examine the accuracy of the flood simulations. The accuracy of the results using the HSR technique in contrast to the RAR calculation system and M-P relation was improved by 7% and 10%(based on correlation coefficients), and 18% and 34%(based on Nash-Sutcliffe Efficiency), on average, respectively. Therefore, it is advised that the HSR technique be utilized in the hydrology field to estimate flood discharge more accurately.
Permeable reactive barriers (PRBs) technology has been focused in contaminated groundwater remediation. It is necessary to select adequate reactive material according to characteristics of contaminant in groundwater. In this research, the reaction between reactive material and heavy metal contaminants was estimated through column test. Reactive material was slag, which has been produced in Gwangyang power plant, and heavy metal contaminants were cadmium, lead and copper. Column test was performed in the condition of 1) single and multi contaminated solution and 2) different initial concentration of cadmium. Retardation factor of cadmium is 3.94 in multi contamination. But that of copper is 40.3 in single and 25 in multi. The difference of retardation between cadmium and copper is due to affinity, resulted from the difference of electronegativity. In multi-contamination, copper effluent concentration was above initial copper concentration and at the same time lead effluent concentration was decreased. This phenomenon was considered that lead extract copper sorbed in slag and then lead was sorbed to the vacant sorption site instead. And as the initial concentration was increased, the retardation factor of cadmium became decreased.
Quantitative forecasting of groundwater levels for the assessment of groundwater variation and vulnerability is very important. To achieve this purpose, various time series analysis and machine learning techniques have been used. In this study, we developed a prediction model based on LSTM (Long short term memory), one of the artificial neural network (ANN) algorithms, for predicting the daily groundwater level of 11 groundwater wells in Hankyung-myeon, Jeju Island. In general, the groundwater level in Jeju Island is highly autocorrelated with tides and reflected the effects of precipitation. In order to construct an input and output variables based on the characteristics of addressing data, the precipitation data of the corresponding period was added to the groundwater level data. The LSTM neural network was trained using the initial 365-day data showing the four seasons and the remaining data were used for verification to evaluate the fitness of the predictive model. The model was developed using Keras, a Python-based deep learning framework, and the NVIDIA CUDA architecture was implemented to enhance the learning speed. As a result of learning and verifying the groundwater level variation using the LSTM neural network, the coefficient of determination (R2) was 0.98 on average, indicating that the predictive model developed was very accurate.
Lots of previous researches on determinants of apartment prices in Korea consider spatial dependence while few studies regard endogeneity of spatial lag by adding a spatial lag to an OLS regression. Thus, this study intends to include this spatial lag in its analysis of determinants of apartment price in Busan by using a two-stage quantile regression. The empirical results are : the coefficient of spatial lag variable is more than 0.5 and is statistically significant at 1% level. From this result we can confirm that the effect of the price of nearby apartment on that of another apartment is very big. We also find that apartment buyers prefer larger size, height in both the total floors and living floor, south-facing living room with a ocean view, and proximity to metros, high school and coast. Unlike our expectation, however, mountain view is less favored than building view, which we can guess is because apartments with mountain views are mostly located in the low-priced apartment area where some of their living rooms face north. Quantile regression also explains the effect of hedonic characteristics on apartment price better than OLS estimation. For instance, the effect of south facing living room variable on the price is twice larger in high-price apartments than in low-price counterparts. And the effect of vicinity to the coast or the ocean is ten times bigger in high priced apartments.
Data composite methods have been typically applied to satellite-based vegetation index(VI) data to continuously acquire vegetation greenness over the land surface. Data composites are useful for construction of long-term archives of vegetation indices by minimizing missing data or contamination from noise. In addition, if multi-sensor vegetation indices that are acquired during the same composite periods are used interchangeably, data stability and continuity may be significantly enhanced. This study evaluated the influences of sensor geometry on MODIS vegetation indices and investigated data compatibility of two difference vegetation indices, the Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) and the Enhanced Vegetation Index(EVI), for potential improvement of long-term data construction. Relationships between NDVI and EVI turned out statistically significant with variations among vegetation covers. Due to their curvilinear relationships, NDVI became saturated and leveled off as EVI reached high ranges. Correlation coefficients between Terra- and Aqua-based vegetation indices ranged from 0.747 to 0.963 for EVI, and from 0.641 to 0.880 for NDVI, showing better compatibility for EVI compared to NDVI. In-depth analyses of VI outliers that deviated from regression equations constructed from the two different sensors remain as a future study to improve their compatibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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