• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.33 no.3
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• pp.3-19
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• 2017

The purpose of this paper is to analyze the impacts of regional industrial diversity on regional business cycle response to national volatility. We employed mean group and pooled mean group estimators of panel vector error-correction models in order to control unobserved heterogeneity of the port cities, such as Pusan, Ulsan and Incheon. The results show that in various industrial regions, short-term fluctuations in the unemployment rate are small compared to other regions. On the contrary, long-term volatility of manufacturing production index is low in those regions.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.37 no.5
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• pp.713-716
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• 2005

Nutritional constituents of native Yangha (zingiber mioga) in Yeosu and Cheju areas were examined. Average water, crude protein, crude lipid, carbohydrate, ash, and fiber contents of Yangha were 94.85, 0.62, 0.24, 3.30, 0.92, and 0.74%, respectively. Proximate composition of Yangha was significantly different between two areas except moisture and ash content. Average calcium, magnesium, sodium, potassium, iron, copper, and manganese contents were 40.57, 55.60, 26.14, 598.58, 4.14, 0,26, and 0.26 mg/100g, respectively. Magnesium, sodium, and iron contents of CY were significantly higher than those of YY. Total amino acid contents of Yangha was 645.19mg/100g. Amino acid of Yangha showed high content of glutamic acid, followed by aspartic acid and valine.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.379-379
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• 2011

본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2009년까지의 시 강수자료가 구축되어 있는 기상관측소 55개 지점에 대하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 각 지점에 대하여 지속시간 1시간, 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 생성하고, 생성된 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였으며, 위치매개변수와 축척매개변수는 확률가중모멘트법을 사용하여 산정하였다. 산정된 연 최대 평균 누적 강수량과 연도와의 선형 회귀식을 산정하여 목표연도별(2040, 2070, 2100년) 평균 강수량을 산정하였고, 위치매개변수와 축척매개변수도 평균 누적 강수량과의 선형 회귀식을 산정함으로써, 목표연도에 해당하는 각 매개변수를 산정하였다. 또한 산정된 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수와 축척매개변수를 이용해 확률강수량을 산정하였다. 비정상성 빈도해석을 수행하여 산정된 55개 지점에 대한 목표연도별 확률강수량을 Inverse Distance Weighted(IDW) 보간법을 사용하여 전국의 확률강수량을 공간적으로 표현하였다. 전국단위의 비정상성 빈도해석을 실시한 결과, 전체적으로 각 목표연도별 확률강수량이 증가하는 것으로 나타났으나, 일부 감소하는 지역도 나타났다. 경기도와 강원도 등 중부지역에서 확률강수량의 증가가 큰 것으로 나타났으며, 특히 강원도(강릉, 인재 등) 지역에서 확률강수량의 증가폭이 가장 크게 나타났다. 또한 남해지역에서는 대부분 확률강수량이 감소하는 것으로 나타났고, 그중에서 전라남도 남해안 부근(장흥 등)에 확률강수량의 감소가 가장 크게 나타났으며, 경북지역과 전북지역 부근에서는 증가 또는 감소의 차이가 미비하게 나타났다. 하지만 목표연도 2070년과 2100년에 대하여 산정된 확률강수량으로부터 선형 회귀식을 통해 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수, 축척매개변수를 추정하여 확률강수량을 산정하는 것에 한계가 있음을 보여주었다.

• The Korean Journal of Mycology
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• v.24 no.1 s.76
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• pp.56-66
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• 1996

Ecological variations of Arbuscular mycorrhizal (AM) fungi were determined from the soils collected from different sites of the polluted and unpolluted areas related to the soil pollutions. Average 24.5 spores $(per\;20g)^{-1}$ soil of AM fungal spore were counted from the 32 sites of soils collected from On-san (polluted), whereas average 4.1 spores $(per\;20g)^{-1}$ soil from the 18 sites of those from Mt. Kwanak (polluted); Average 23.6 spores $(per\;20g)^{-1}$ soil of AM fungal spore were also counted from the 30 sites of soils collected from Chung-mu (unpolluted), whereas average 15.8 spores $(per\;20g)^{-1}$ soil from the 14 sites of those from Mt. Chungwang (unpolluted).The spores of AM fungi were the species of Glomus, Gigaspora, Acaulospora and Scutellospora. Among the above four genera, the species of Glomus were observed to be more abundant than the other genera in the soils collected from On-san, Chung-mu and Mt. Chungwang whereas the species of Gigaspora in those from Mt. Kwan-ak. The parameters of soils measured showed some variations between the polluted and unpolluted areas; 12.9 to 16.4% in the soil moisture, 5.6 to 8.3% in the organic matter and 4.3 to 5.7 at soil pH (polluted to unpolluted areas, respectively). The soils collected, thereby, appeared to be more strongly acidic and also lower in the contents of soil moisture or organic matter at the polluted area than unpolluted area. Based on the ecological criteria, the species richness or species diversity had significant differences (p<0.05) between polluted and unpolluted area. The spore density of genus Glomus or Gigaspora was significantly different (p<0.05) among the soils of three different plant vegetations (conifer plants, broad leaf plants, and grass plants). Also, there were significant differences (p<0.05) in the species evenness or species diversity among the soils referring to three different plant vegetations. There was a direct relationship $(r^2=0.38)$ between soil moisture and organic matter measured from 94 soil samples. Since there was a direct relationship $(r^2=0.22)$ between organic matter and total spores, it seems to be likely to presume that mycorrhizal spores can be increased in proportion to enhanced organic matters in soils. The species richness or species diversity was inclined to increase in proportion to enhanced soil pH and total spores in soils.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.45 no.6
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• pp.861-866
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• 2012

Water is the most important resource for the potato cultivation, especially to get the maximum water use efficiency and yield of potato, Water has to be applied moderately based on the water requirement of the potato. Crop water requirement (WR) is a function of the Potential evapo-transpiration(PET) and Crop coefficient (Kc). PET can be estimated by the climate data measured at the weather station in the production region. Kc was measured by the NIAST (RDA) through Lysimeter experiments. In this study, the growth stage of potato was divided as four (G-1 : Apr. 1~Apr. 15, G-2 : Apr. 16~May. 10, G-3 : May. 11~May. 31, G4 : Jun. 1~Jun. 15). The average PET during potato growing season of the 45 areas was $2.95mm\;day^{-1}$. The most water requirement was the G-3 stage among the potato growth stage. The MWR (Mean water requirement) according to growth stage was 1.0~1.2 (average 1.1), 1.5~1.8 (average 1.6), 1.9~2.2 (average 2.0) and 1.7~2.1 (average 1.8) mm $day^{-1}$, in the G-1, G-2, G-3 and G-4 stage, respectively. The TWR (Total water requirement) according to growth stage was 18.0~22.1 (average 19.3), 50.6~66.6 (average 56.3), 63.5~88.2 (average 72.4) and 38.3~54.5 (average 44) mm, in the G-1, G-2, G-3 and G-4 stage, respectively.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.4
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• pp.182-193
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• 2011

In order to compare the spatio-temporal variation pattern of sea surface temperature (SST) in Korea's Southern areas of the sea according to a regional scale, this study has selected the winter and summer seasons for 31 years (1980~2010) in a period aspect and selected three areas of the sea such as the Western areas of the sea (region B) and Eastern areas of the sea (region C) around Jeju Island in addition to overall Southern areas of the sea (region A) in regional aspect. The regression analysis was applied to find out a temporal variation pattern of SST, and the weighted mean center (WMC) of SST as well as analysis of a standard deviational ellipse (SDE) was respectively applied. As a result of regression analysis of SST, it showed a rising long-term trend for all two seasons in three regions. However, though the average SST for 31 years was all similar in three regions in the summer season, the region C appeared more highly than region B in the winter season. The spatial variation pattern of SST for two seasons showed that it is respectively different from each other in three regions. The spatial variation pattern of SST appeared as E-W direction in region A, SE-NW direction in region B and SW-NE direction in region C. In addition, the relationship between the location of the WMC of SST and the average SST showed correlation in regions A and B in the winter season, whereas it appeared that there is no correlation in region C. Accordingly, it can be known that the regional scale should be considered in case of analysis of spatio-temporal variation patterns of SST.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1072-1076
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• 2008

본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 기본으로 각 지속기간별 L-모멘트값을 산정하고, 한강유역에 적합한 빈도해석기법을 정의하기 위하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분을 위한 군집분석을 수행하기 위하여 각 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 변수로 사용하였다. 군집분석 기법인 Ward, 평균연결법, Fuzzy-c means, Two-Step방법을 이용하여 지역구분을 실시하였다. GIS를 이용하여 각 방법들을 이용하여 군집된 결과를 도시한 결과 Fuzzy-c means방법으로 구분된 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 구분된 지역의 동질성 여부를 판단하고 적정 분포형을 선정하였으며 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 통하여 빈도별 확률 수문량을 산정하였다. 산정된 결과의 정확도 알아보기 위해 모의발생을 시킨 후, 각 기법별로 산정된 상대 평균 제곱근 오차(Relative Root Mean Square Error, RRMSE)를 비교 분석한 결과 대체적으로 지수홍수법과 계층적 방법이 낮은 RRMSE를 나타냈다. 따라서 한강유역에서는 지수홍수법과 계층적 방법을 적용한 지역빈도해석이 적합한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.324-324
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• 2019

최근 급격한 기후변화 및 도시화로 인해 강우시 첨두유량이 증가하고, 도심 및 농촌지역에 비점오염원과 관련된 문제가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 비점오염원에 대한 관리는 발생원 및 특성 파악이 어려운 특성으로 인해 관리가 미흡하며, 이에 따라 비점오염원 관리의 중요성이 커지고 있다. 각 토지이용별로 발생하는 비점오염원을 적절하게 관리하기 위해서는 유역별 비점오염원 발생특성에 대한 파악이 우선적으로 이루어져야 하며 다양한 관리기법에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 SWAT모형을 이용하여 비점저감시설을 적용하였을 때의 비점오염부하량의 변화에 대한 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 도시유역, 농업유역, 복합유역을 대상으로 비점저감시설을 적용하였을 때 비점오염부하량의 변화를 분석하였다. 우선 유역별 유출량 및 비점오염부하량을 모의하기 위하여 SWAT모델을 사용하였다. 모의된 유출량 및 비점오염부하량은 수질 측정 성과를 이용하여 보정을 수행하였다. 이후 비점오염 취약 소유역 선정을 위해 수질항목별 연간 비점오염부하량 크기에 따라 순위를 산정하고, 순위를 산술 평균하여 소유역별 전체 오염원에 대한 비점오염부하량 순위를 산정하였다. 비점오염 취약 소유역에 BMPs 및 LID를 적용한 결과, 도촌천의 비점오염 취약 소유역에서 SS, $NO_3-N$, TP의 평균 저감효율은 각각 11.17%, 3.47%, 18.85%로 나타났다. 공지천 도시지역에 LID 적용시 비점오염 취약 소유역에서 SS, $NO_3-N$, TP의 평균 저감효율은 각각 0.67%, 5.77%, 1.86%로 나타났다. 또한 공지천 농촌지역에 BMPs 적용시 SS, TN, TP의 평균 저감효율은 각각 14.22%, 1.67%, 4.43%로 나타났다. 또한 설성천의 비점오염 취약 소유역에서의 SS, TN, TP의 평균 저감효율은 각각 57.29%, 7.48%, 14.84%로 나타났다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05a
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• pp.300-302
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• 2011

본 논문에서는 울산지역의 79개 고등학교 238개 교실을 대상으로 측정한 미세먼지($PM_{10}$)의 농도를 학교, 교실, 지역별로 평가하였다. 울산지역 고등학교 미세먼지($PM_{10}$)의 평균농도는 $63.8 \;{\mu}g/m^3$이었고 일반계가 $64.9 \;{\mu}g/m^3$으로 전문계 고등학교 미세먼지($PM_{10}$)의 평균농도에 비해 높게 나타났으며, 사립고등학교가 공립 고등학교 미세먼지($PM_{10}$)의 평균농도 보다 높았다. 또한, 남녀공학 교실의 미세먼지($PM_{10}$) 평균농도가 남고와 여고에 비해 높았으나 통계적인 유의성은 없었다. 학생들의 활동이 많은 일반교실의 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도가 특별실 보다 통계적으로 유의하게 높게 나타났고 유지기준 초과율도 특별실에 비해 약 2배 이상 높았다. 학년별로는 1학년 교실의 미세먼지($PM_{10}$) 농도가 2학년에 비해 통계적으로 유의하게 높았다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.27 no.1
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• pp.49-60
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• 2006

The purpose of this study is to investigate geochemical characteristics for stream sediments in the Naju area. We collected 139 stream sediments samples from primary channels. Samples were dried slowly in the laboratory and chemical analysis was carried out using XRF. ICP-AES and NAA. In order to investigate geochemical characteristics, the geological groups categorized into granitic gneiss area, schist area, granite area, arenaceous rock area, tuff area, andesite area, and rhyolite area. Average contents of major elements for geological groups are $SiO_2\;58.37{\sim}66.06wt.%,\;Al_2O_3\;13.98{\sim}18.41wt.%,\;Fe_2O_3\;4.09{\sim}6.10wt.%,\;CaO\;0.54{\sim}1.33wt.%,\;MgO\;0.86{\sim}1.34wt.%,\;K_2O\;2.38{\sim}4.01wt.%,\;Na_2O\;0.90{\sim}1.32wt.%,\;TiO_2\;0.82{\sim}1.03wt.%,\;MnO\;0.09{\sim}0.15wt.%,\;P_2O_5\;0.11{\sim}0.18wt.%$. According to the comparison of average contents of major elements, $Al_2O_3\;and\;K_2O$ are higher in granitic gneiss area, $Fe_2O_3,\;CaO,\;P_2O_5$ are higher in tuff area, MgO and $TiO_2$ are higher in andesite area, $Na_2O_$ is higher in rhyolite area, $SiO_2$, and MnO are higher in arenaceous rock area. Average contents of minor and rare earth elements for geological groups are $Ba\;1278{\sim}1469ppm,\;Be\;1.1{\sim}1.5ppm,\;Cu\;18{\sim}25ppm,\;Nb\;25{\sim}37ppm,\;Ni\;16{\sim}25ppm,\;Pb\;21{\sim}28ppm,\;Sr\;83{\sim}155ppm,\;V\;64{\sim}98ppm,\;Zr\;83{\sim}146ppm,\;Li\;32{\sim}45ppm,\;Co\;7.2{\sim}12.7ppm,\;Cr\;37{\sim}76ppm,\;Cs\;4.8{\sim}9.1ppm,\;Hf\;7.5{\sim}25ppm,\;Rb\;88{\sim}178ppm,\;Sc\;7.7{\sim}12.6ppm,\;Zn\;83{\sim}143ppm,\;Pa\;11.3{\sim}37ppm,\;Ce\;69{\sim}206ppm,\;Eu\;1.1{\sim}1.5ppm,\;Yb\;1.8{\sim}4.4ppm$. According to the comparison of average contents of minor and rare earth elements for geological groups, Pb, Li, Cs, Hf, Rb, Sb, Pa, Ce, Eu, and Yb are higher in granitic gneiss area; Ba, Co, and Cr in schist area; Nb, Ni, and Zr in arenaceous rock area; Sr in tuff area: and Be, Cu, V, Sc, and Zn are such in andesite area.