• 월간산업보건
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• s.361
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• pp.19-25
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• 2018

• Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.7 no.4
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• pp.58-69
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• 2007

• Microbiology and Biotechnology Letters
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• v.4 no.3
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• pp.123-130
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• 1976

• Proceedings of the Zoological Society Korea Conference
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• 1995.10b
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• pp.274.1-274
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• 1995

• Proceedings of the Zoological Society Korea Conference
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• 1996.10a
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• pp.64.1-64
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• 1996

• The Safety technology
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• no.92
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• pp.78-83
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• 2005

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.3
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• pp.581-591
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• 2011

To reveal the relationship between pond type and chemical water characteristics and wetland flora, we investigated 8 small irrigation ponds in CCZ, which represent 4 types of irrigation ponds. Cation and anion concentrations in water were low at spring type ponds and cation or anion concentrations were high at others. Especially, Kyeongeuisun pond, which is water exchanging type, had high cation and anion concentrations. This indicates that water source of this ponds is surface water. CCA showed that chemical water characteristics and wetland flora were reflected in pond types. However, water exchanging type ponds were not clustered in a group, which comes from the difference in water source and we suggest that water source should be an additional criteria to devide pond type of water exchanging.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.163-163
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• 2021

하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.59 no.4
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• pp.320-335
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• 2015

The purpose of this study was to identify the concepts of elementary school teachers related to three states of matter from activities of classifying various materials in life. The subjects were 25 teachers majored in primary science education at a graduate college of education and 10 teachers of elementary school located in a metropolitan city. A questionnaire and observation related to classification activities, and interviews were carried out and analyzed them qualitatively and quantitatively. From the analysis, we found that most elementary school teachers understood the classification criteria of three states of matter through macroscopic viewpoints and experienced difficulties in determining the state of mixture materials. After discussion of the classification results, the teachers’ concept was changed. But, when performing classification activity on the basis of the newly created concepts, it has not reached its results agreed. The result of this study shows that process of concept of science has been agreed in the same way to all people is not easy. Therefore, the teacher education programs to make possible to improve the ability capable of classifying the states of the various matters and to understand the nature of classification is required. In addition, deep discussion on the classification of the mixture is also necessary.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.186-191
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• 2000

요에 함유된 여러 성분들의 영향에 의해 다양한 정적 특성을 나타내는 요분석용 스트립의 화학적인 변화 양상을 요분석 시스템을 사용하여 요분석용 스트립의 각 항목별 각 등급별을 정성적 및 반정량적 분석을 하기 위하여 퍼지 알고리듬을 제안하고, 퍼지 분류기를 구현한 후 구현된 분류기를 검증하기 위하여 시뮬레이션 하였다. 이를 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 표준시료를 사용하여 요분석용 스트립의 분광학적 분석에 의한 퍼지 입력 변수, 퍼지 멤버쉽함수 및 퍼지규칙을 생성하였다. 그리고 구현된 분류기를 사용하여 각 항목별과 각 등급별로 평가하였다. 평가 결과 요분석용 스트립의 항목별 음성과 양성의 판별에서는 우수한 결과가 나왔으나, 정량적 분석을 위한 각 항목별 등급의 분류에서는 측정값의 오차로 인해 최고 8%의 오차가 발생하였다.