• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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• v.10 no.1
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• pp.61-86
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• 2009

본 연구는 영문으로 발표된 문헌고찰을 통해 한국의 청소년 자살행동의 예측요인을 종합적으로 이해하고 이과 관련된 정책과 중재프로그램의 동향을 파악하는데 그 목적을 두었다. 이 연구의 목적은 나아가 한국 청소년 자살을 감소시키고 억제하는데 필요한 효과적인 중재방안의 개발에 근거자료로 활용될 수 있다. 본 연구는 주제어 검색을 통해 4대 사회과학 검색엔진을 활용하여 문헌검색을 하였고 Citation Pearl Growing 기법을 적용하여 영문으로 발표된 학술지 게재 논문을 선별하였는데 추가적으로 국회도서관 전자 데이터베이스를 이용하여 최근 청소년 자살에 관한 대표적인 2개의 보고서를 찾아 고찰하였다. 본 문헌고찰은 청소년 자살예방 중재 프로그램 뿐만 아니라 청소년 자살행동에 영향을 주는 요인을 거시적, 미시적 차원으로 논하였다. 청소년 자살행동에 기여하는 거시적 또는 사회적 요인은 국가 경제수준, 대학입시에 대한 학업성취도 스트레스, 그리고 매체 및 인터넷 문화였다. 개인적 또는 미시적 위험요인은 6개의 영역으로 나누어 설명되었다. 일반적 특성, 가족 특성, 학교 환경, 약물 사용, 정신적 장애, 성적 정체성이었다 이 6개 영역의 위험요인들이 서로 조합되면서 청소년에게 자살 의도나 시도가 일어나도록 하는 경향이 높았으며 이중 청소년 자살 예방에 우선적인 3대 요소는 자아정체성 확립, 정신건강 중재서비스의 제공, 거시적 예방 정책의 구조화로 분석되었다. 종합적으로 학교는 정규학교교육과정과 학생 검사를 통해서 일반적인 정신건강교육을 실시하고 위험학생을 선별 하는데 핵심적인 장이다. 따라서 학교를 경유한 위험학생 선별사업과 이에 따른 교육 및 중재 프로그램의 지원이 활성화되는 것이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2000.05a
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• pp.200-201
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• 2000

와편모조류의 대부분은 생존에 불리한 환경조건이 되면 저질에 침적되어 휴면포자의 형태로 휴면시기를 보내다가 온도, 광, 산소, 영양염 등의 환경요인 변동과 내재적 주기에 의해 발아가 유도된다. 이러한 휴면포자는 "개체군 씨앗 "으로서 지역적 적조발생의 잠재력이 되는 것으로 시사되어 왔다. (중략)어 왔다. (중략)

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.20 no.1
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• pp.57-68
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• 2016

The purpose of this study is to examine factors affecting flipped learning outcomes. For this study, 44 middle school students participated in flipped learning activities during science classes. After 5 week of classes, they responded the following surveys: intrinsic motivation, self-regulation, interest in class, interest in science, and learning achievement. Multiple regression analyses with correlation applied to this study as data analysis methods. The results showed that intrinsic motivation significantly predicted interest in class and interest in science. In addition, self-regulation significantly predicted learning achievement. Therefore, these findings imply that intrinsic motivation and self-regulation should be considered for designing flipped learning activities in middle school science classes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.14-14
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• 2018

세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.15 no.4
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• pp.219-233
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• 2013

We employed the ecological niche modeling framework using GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production) to model the current and future geographic distribution of Pinus densiflora based on environmental predictor variable datasets such as climate data including the RCP 8.5 emission climate change scenario, geographic and topographic characteristics, soil and geological properties, and MODIS enhanced vegetation index (EVI) at 4 $km^2$ resolution. National Forest Inventory (NFI) derived occurrence and abundance records from about 4,000 survey sites across the whole country were used for response variables. The current and future potential geographic distribution of Pinus densiflora, one of the tree species dominating the present Korean forest was modeled and mapped. Future models under RCP 8.5 scenarios for Pinus densiflora suggest large areas predicted under current climate conditions may be contracted by 2090 showing range shifts northward and to higher altitudes. Area Under Curve (AUC) values of the modeled result was 0.67. Overall, the results of this study were successful in showing the current distribution of major tree species and projecting their future changes. However, there are still many possible limitations and uncertainties arising from the select of the presence-absence data and the environmental predictor variables for model input. Nevertheless, ecological niche modeling can be a useful tool for exploring and mapping the potential response of the tree species to climate change. The final models in this study may be used to identify potential distribution of the tree species based on the future climate scenarios, which can help forest managers to decide where to allocate effort in the management of forest ecosystem under climate change in Korea.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.35 no.4
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• pp.361-375
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• 2004

This study was to predict through the scenarios, one of the forecast technique the future of library service. In order to do that literature reviews, analysis of library's home page and specialist interview were conducted. As a result, it appeared that based on the scenarios to predict the middle future(after 5-10 years) of library service. The results of this study are as follows. The first the future information environment is represented by mobile md ubiquitous. Through this, anytime, anywhere, any device, we can be taken any media The second, the unreliable factors come out in time lag, the supply speed of terminals, library services, copyrights and so on. The third, as the supply speed of technique and the speed of technological development, the speed of technological development and the solution speed of digital copyright problem these make various scenarios. The fourth library try to find unreliable factors in constant change of the information technique, variety of internal factors. And strategy needs to dispose of various scenarios properly.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.38 no.4
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• pp.105-123
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• 2004

This study was to predict through the trend analysis, one of the forecast technique, the future of library End Information center. In order to do that literature reviews, analysis of library's home page and specialist interview were conducted. As a result, It appeared that based on the trend analysis to predict the middle future(after 5-10 years) of library and information center. The results of this study are as follows. The first, the future information environment is represented by mobile and ubiquitous. Through this, anytime, anywhere, any device, we can be taken any media. The second, the problems of future library are technical, economic, social, ethical and legal problem. The third, unreliable factors come out in time lag, the supply speed of terminals, library services, copyrights and so on. The fourth, the future library is expanded through wireless terminal information access and use, development of mobile technique, universal ubiquitous environment and electronic information's use are extended.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.4
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• pp.199-207
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• 2024

Local reservoirs are crucial sources for agricultural water supply, necessitating stable water level management to prepare for extreme climate conditions such as droughts. Water level prediction is significantly influenced by local climate characteristics, such as localized rainfall, as well as seasonal factors including cropping times, making it essential to understand the correlation between input and output data as much as selecting an appropriate prediction model. In this study, extensive multivariate data from over 400 reservoirs in Jeollabuk-do from 1991 to 2022 was utilized to train and validate a water level prediction model that comprehensively reflects the complex hydrological and climatological environmental factors of each reservoir, and to analyze the impact of each input feature on the prediction performance of water levels. Instead of focusing on improvements in water level performance through neural network structures, the study adopts a basic Feedforward Neural Network composed of fully connected layers, batch normalization, dropout, and activation functions, focusing on the correlation between multivariate input data and prediction performance. Additionally, most existing studies only present short-term prediction performance on a daily basis, which is not suitable for practical environments that require medium to long-term predictions, such as 10 days or a month. Therefore, this study measured the water level prediction performance up to one month ahead through a recursive method that uses daily prediction values as the next input. The experiment identified performance changes according to the prediction period and analyzed the impact of each input feature on the overall performance based on an Ablation study.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.10
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• pp.4645-4652
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• 2012

Recently the demand for hospital care increased competition and a variety of new and expansion is a real situation that faced with a situation. These factors, in reality, the importance of the physical environment of the hospital soon for the hospital's survival and development, as well as the native functionality of the hospital to gain the core a competitive edge is being evaluated as a core competence. therefore this study aims to examine the effect of the physical environment of medical institutions on visits in patients satisfaction, worth of mouth and revisit intention. Some useful strategic materials derived from this study could be considerably useful to the managers of medical institutions. The results of this study are summarized as follows. First, the key elements which can decide the quality of the physical environment of medical institutions are accessibility, cleanness and convenience. Second, the perceived physical environment makes a positive influence on visits in patients satisfaction. Third, the more satisfaction the customers can perceive, the higher rises the worth of mouth. Fourth, the more satisfaction the customers can perceive, the higher rises the revisit intention.