Recently, local studies looking at the 'local(region) as a whole' are gradually increasing. The study of local architectural history is important in that it provides specific information that encompasses the local and the entire and clues to three-dimensionalize the time and space in the local. To infer the 'presentness' of each era, reliable data in various fields are needed. Recently, as many databases (DB) and archives, from the 'National Archives of Korea' to other local archives, have been established and publicized, research resources in the local are growing rapidly in quantity and quality. Nevertheless, it is difficult to comprehensively check the data necessary to study the local architectural history(local architectural history research resources). Against this background, this study confirmed the trend of changes in the archive construction environment and the status and problems of local architectural history research resources in places that currently disclose local history research resources among generalized web-archives. Next, the relationship between the actual research on local architectural history was confirmed through the analysis of existing studies and the data used for Jeju. As a result, local studies, local archives, and local architectural history research agree with recent changes in local research trends, and the degree of archival construction has reached the same level as the available research resources except core data in local architectural history research. However, there is a problem that the density of information that can be used is low because the local architectural history research resources that can be obtained are fragmented because there are no archives and construction entities specialized in local architecture. As each archive has entered the stabilization and upgrading stage, the construction of new archives needs to be reconsidered, but it is time to find a detailed way to link related information quickly and accurately, such as private records, to reduce the gap in information needed in terms of research on local architecture and architecture history.
데이터가 기업 및 기관 활동의 중요한 자산으로 인식이 높아지고 있지만 저 품질 데이터로 인한 막대한 손실과 비용의 증가는 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 교육과학기술부와 KISTI에서 2007년부터 범부처 차원에서 수행중인 국가R&D 정보자원의 데이터 품질관리를 위해 각 부처와 협의하고 수행해 온 국가R&D 데이터 품질관리 체계 수립과 포털 사이트 구축에 관하여 알아본다. 범부처 국가R&D정보 자원의 데이터 품질관리체계 수립과 범부처 적용 지침 및 가이드라인 제시를 위해 NTIS사업단 및 15개 부처(16개 대표전문기관)의 실무팀장 및 DB 관리자 중심으로 총 33명의 설문을 실시하여 품질관리체계 현황을 조사 분석하였다. 또한 부처(기관)별로 국가R&D표준정보 데이터품질 지표 마련과 주기별 데이터 품질 및 개선도 자체점검을 지원하기 위해, 데이터 점검기준과 절차를 마련하고 이를 기반으로 부처(기관)와 협력하여 데이터품질 점검을 기반을 마련하였다. 이렇게 마련된 품질관리체계와 프로세스를 지원하기 위한 자동화 솔루션을 운영하고자 본 논문에서는 NTIS 데이터 품질관리 체계 및 프로세스, 기능이 통합된 웹 포털 구축에 대해서도 알아본다.
Maisha Tasneem;Shipan Das Gupta;Monira Binte Momin;Kazi Modasser Hossain;Tasnim Binta Osman;Fazley Rabbi
Genomics & Informatics
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v.21
no.1
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pp.7.1-7.11
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2023
The gram-positive bacterium Listeria monocytogenes is an important foodborne intracellular pathogen that is widespread in the environment. The functions of hypothetical proteins (HP) from various pathogenic bacteria have been successfully annotated using a variety of bioinformatics strategies. In this study, a HP Imo0888 (NP_464414.1) from the Listeria monocytogenes EGD-e strain was annotated using several bioinformatics tools. Various techniques, including CELLO, PSORTb, and SOSUIGramN, identified the candidate protein as cytoplasmic. Domain and motif analysis revealed that the target protein is a PemK/MazF-like toxin protein of the type II toxin-antitoxin system (TAS) which was consistent with BLASTp analysis. Through secondary structure analysis, we found the random coil to be the most frequent. The Alpha Fold 2 Protein Structure Prediction Database was used to determine the three-dimensional (3D) structure of the HP using the template structure of a type II TAS PemK/MazF family toxin protein (DB ID_AFDB: A0A4B9HQB9) with 99.1% sequence identity. Various quality evaluation tools, such as PROCHECK, ERRAT, Verify 3D, and QMEAN were used to validate the 3D structure. Following the YASARA energy minimization method, the target protein's 3D structure became more stable. The active site of the developed 3D structure was determined by the CASTp server. Most pathogens that harbor TAS create a crucial risk to human health. Our aim to annotate the HP Imo088 found in Listeria could offer a chance to understand bacterial pathogenicity and identify a number of potential targets for drug development.
Park, Hyung-Soo;Kim, Ji-Hye;Choi, Ki-Choon;Kim, Hyeon-Seop
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.36
no.1
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pp.50-57
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2016
This study was conducted to determine the effect of mathematical transformation on near infrared spectroscopy (NIRS) calibrations for the prediction of chemical composition and fermentation parameters in corn silage. Corn silage samples (n=407) were collected from cattle farms and feed companies in Korea between 2014 and 2015. Samples of silage were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range of 680~2,500 nm. The optical data were recorded as log 1/Reflectance (log 1/R) and scanned in intact fresh condition. The spectral data were regressed against a range of chemical parameters using partial least squares (PLS) multivariate analysis in conjunction with several spectral math treatments to reduce the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected based on the highest coefficients of determination in cross validation ($R^2{_{cv}}$) and the lowest standard error of cross validation (SECV). Results of this study revealed that the NIRS method could be used to predict chemical constituents accurately (correlation coefficient of cross validation, $R^2{_{cv}}$, ranging from 0.77 to 0.91). The best mathematical treatment for moisture and crude protein (CP) was first-order derivatives (1, 16, 16, and 1, 4, 4), whereas the best mathematical treatment for neutral detergent fiber (NDF) and acid detergent fiber (ADF) was 2, 16, 16. The calibration models for fermentation parameters had lower predictive accuracy than chemical constituents. However, pH and lactic acids were predicted with considerable accuracy ($R^2{_{cv}}$ 0.74 to 0.77). The best mathematical treatment for them was 1, 8, 8 and 2, 16, 16, respectively. Results of this experiment demonstrate that it is possible to use NIRS method to predict the chemical composition and fermentation quality of fresh corn silages as a routine analysis method for feeding value evaluation to give advice to farmers.
Transportation digital map has built based on NGIS (national geography institute's 1 :5000 digital database) which derived from the aerial photo materials. Transportation digital map is a part of National Transportation Database Building Project carried out by the Korea Transport Institute and Ministry of Construction and Transportation. Transportation digital map for the purpose of transportation plan and investment has been updated and corrected the NGIS database especially for road network. Transportation digital map database is essential basic data fully applied for transportation policy and planning. The database must be reliable and objective to be applied for national transportation policy decision and transportation analysis. In addition, it needs accuracy and currentness to reflect the road network for the survey year. To satisfy the purpose of the database, following steps are necessary first, data Production and building has to be done by guideline of survey and database building. Secondly, geometric and logical errors which can occur during the survey and database building should be carefully detected. Thirdly, sectional guideline for database examination and procedure needs to be set up systematically and coherently This study is about examination guidelines for section and procedure on nodes and links which are essential object in transportation digital map database. According to the type of error, consistent and systematic error examination can lead to quality guarantee for objective and reliable database.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.2
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pp.67-78
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2006
Local governments began to construct geographic information system to improve government productivity and performance. In support, central government organized a national commission for GIS. The master plan by NGIS has been the base for local government to participate in the construction of GIS at the local level in the under ground facilities management including water and sewers. The challenge faced by sewer facility managers includes controlling 'data accuracy'. The input for sewer data handling for efficient performance in local government requires accurate data. However data manipulation to get the 'good quality' data can be burdensome. Thus, the aim of this research is to provide the appropriate tool to guarantee the high quality of digital data in sewer facility management. It is helpful to pass the data examination by government as well as to insure confidence of decision and data analysis works in local government. In this research, error types of sewer data were classified and pointed the limitation of traditional examination methods. Thus this research suggested more improved method for finding and correcting errors in data input using sewer volume analysis and prediction model as immigrating sewer facility management work to Geographic Information System.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.6
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pp.229-237
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2010
This study analyzes the factors that affect the safety condition level of road-bridges, one of the important infrastructures. Utilizing Binary Logit model, this report empirically identifies the key factors that has influenced the recent assessed safety condition level of the first and the second major types of road-bridges, managed by public agencies, and the changes of the safety level for last six years. As a result of the analysis, the most important factor that influences the safety condition level is not the physical characteristics, but the management quality. As road-bridges are getting older and older, the management quality tends to bring about more differentials in assessing the safety condition level. The safety condition level, C or D, is likely to be improved the level, A or B, is likely to become degraded. To achieve the goal that keep the safety condition level, A and B, more than 90%, it should be considered to make the degrading rate from B to C lower. However, this study includes the limitation on data. It is essential to collect structure data that are spread out in many agencies to complement the limitation for further research.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.29-34
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2019
In this study, a gasoline test vehicle was evaluated for drive quality in emissions and fuel economy tests. The measurement results were compared with the manufacturer's suggested values to evaluate whether the tolerance ranges (fuel efficiency -5%, greenhouse gas +5%) were exceeded. We carried out tests with test subjects based on the SAE J2951 evaluation method. The test vehicle was a 2L gasoline vehicle. The drive following performance was found to increase under deliberate driving conditions and decreased in smooth driving conditions. As a result of the analysis of the drive following performance, the closer the value is to 1, the more accurate the driving is. (-) indicates harsh conditions, and (+) indicates gentle conditions. The basic data on the driver following between testers was obtained by analysis of the tests. The fuel efficiency correlation with the drive following performance within the target speed range of the fuel consumption mode. In the future, these measurement results can serve as key data for securing an exhaust gas database and fuel efficiency system for each measurement mode.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.64
no.3
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pp.9-24
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2022
Currently, a vast amount of hydrologic data is accumulated in real-time through automatic water level measuring instruments in agricultural reservoirs. At the same time, false and missing data points are also increasing. The applicability and reliability of quality control of hydrological data must be secured for efficient agricultural water management through calculation of water supply and disaster management. Considering the characteristics of irregularities in hydrological data caused by irrigation water usage and rainfall pattern, the Korea Rural Community Corporation is currently applying the Hampel filter as a water level data quality management method. This method uses window size as a key parameter, and if window size is large, distortion of data may occur and if window size is small, many outliers are not removed which reduces the reliability of the corrected data. Thus, selection of the optimal window size for individual reservoir is required. To ensure reliability, we compared and analyzed the RMSE (Root Mean Square Error) and NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of the corrected data and the daily water level of the RIMS (Rural Infrastructure Management System) data, and the automatic outlier detection standards used by the Ministry of Environment. To select the optimal window size, we used the classification performance evaluation index of the error matrix and the rainfall data of the irrigation period, showing the optimal values at 3 h. The efficient reservoir automatic calibration technique can reduce manpower and time required for manual calibration, and is expected to improve the reliability of water level data and the value of water resources.
Kim, Kil-Ja;Kim, Da-Mi;An, Ho-Sub;Choi, Jin-Kyung;Kim, Seon-Gon
Journal of Mushroom
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v.17
no.4
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pp.211-217
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2019
Currently, cultivation of mushrooms using the Information and Communication Technology (ICT)-based smart farming technique is increasing rapidly. The main environmental factors for growth of mushrooms are temperature, humidity, carbon dioxide (CO2), and light. Among all the mentioned factors, currently, only temperature has been maintained under automatic control. However, humidity and ventilation are controlled using a timer, based on technical experience.Therefore, in this study, a Pleurotus eryngii first-generation smart farm model was set up that can automatically control temperature, humidity, and ventilation. After installing the environmental control system and the monitoring device, the environmental condition of the mushroom cultivation room and the growth of the fruiting bodies were studied. The data thus obtained was compared to that obtained using the conventional cultivation method.In farm A, the temperature during the primordia formation stage was about 17℃, and was maintained at approximately 16℃ during the fruiting stage. The humidity was initially maintained at 95%, and the farm was not humidified after the primordia formation stage. There was no sensor for CO2 management, and the system was ventilated as required by observing the shape of the pileus and the stipe. It was observed that, the concentration of CO2 was between 700 and 2,500 ppm during the growth period. The average weight of the mushrooms produced in farm A was 125 g, and the quality was between that of the premium and the first grade.In farm B. The CO2 sensor was in use for measurement purposes only; the system was ventilated as required by observing the shape of the pileus and the stipe. During the growth period, the CO2 concentration was observed to be between 640 and 4,500 ppm. The average weight of the mushrooms produced in farm B was 102 g.These results indicate that the quality of the king oyster mushroom is determined by the environmental conditions, especially by the concentration of CO2. Thus, the data obtained in this study can be used as an optimal smart farm model, where, by improving the environmental control method of farm A, better quality mushrooms were obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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