HSPF model based on BASINS was applied for the Hwaseong Reservoir watershed (HRW) to evaluate the feasibility of water quality management. The watershed was divided into 45 sub-basins considering various watershed environment. Streamflow was calibrated based on the measured meteorological data, discharge data of treatment plants and observed streamflow data for 2010 year. Then the model was calibrated against the field measurements of water qualities, including BOD, T-N and T-P. In most cases, there were reasonable agreements between observed and predicted data. The validated model was used to analyze the characterization of pollutant load from study area. As a result, Non-point source pollutant loads during the rainy season was about 66~78% of total loads. In rainy-season, water quality parameters depended on precipitation and pollutant loads patterns, but their concentration were not necessarily high during the rainy season, and showed a decreasing trend with increasing water flow. As another result of evaluation for load duration curves, in order to improve water qualities to the satisfactory level, the watershed managements considering both time-variant and pollution sources must be required in the HRW. Overall, it was found that the model could be used conveniently to assess watershed characteristics and pollutant loads in watershed scale.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권2호
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pp.111-123
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2019
In this paper, software activity, software activity instance, and the quality of the activity instance are defined as the 'activity which is performed on the software product by a person or a group of persons,' the 'distinctive and individual performance of software activity,' and the 'performer's evaluation on how good or bad his/her own activity instance is,' respectively. The representative values of the instance quality population associated with a product and its sub-population are defined as the (software) activity quality and activity quality characteristic of the product, respectively. The activity quality model in this paper classifies activity quality characteristics according to the classification hierarchy of software activity by the goal. In the model, a quality characteristic can have two types of sub-characteristics : Special sub-characteristic and component sub-characteristic, where the former is its super-characteristic too simultaneously and the latter is not its super-characteristic but a part of its super-characteristic. The activity quality model is parsimonious, coherent, and easy to understand and use. The activity quality model can serve as a corner stone on which a software quality body of knowledge, which constituted with a set of models parsimonious, coherent, and easy to understand and use and the theories explaining the cause-and-relationships among the models, can be built. The body of knowledge can be called the (grand) activity-centric quality model of software.
Purpose: The aim of this study was to explore how characteristics of ADHD children affect social support for mothers, parenting stress, parenting sense of competence, coping, and quality of life. The conceptual model was based on the Lazarus and Folkman's stress-evaluation-coping theory. Methods: Data were collected 208 mothers of children with ADHD. Data were analysed using SPSS 18.0 and AMOS 18.0 programs. Results: The proposed model was good fit for the data based on the model fit indices. Parenting stress, parenting sense of competence and coping directly affected quality of life but characteristics of the children and social support had only an indirect effect. The explanatory power of these variables was 52.1%. Conclusion: The results of this study indicate that nursing strategies to increase social support for mothers with ADHD children, lowers parenting stress, improves parenting sense of competence, and guides the parents to choose appropriate coping. In particular, as social support has the strongest influence on the quality of life, it is necessary to develop nursing intervention programs that utilize social support for parents with ADHD children.
Recently, interest in smart factories is increasing. Investments to improve intelligence/automation are also being made continuously in manufacturing plants. Facility automation based on sensor data collection is now essential. In addition, we are operating our factories based on data generated in all areas of production, including production management, facility operation, and quality management, and an integrated standard information system. When producing LCD polarizer products, it is most important to link trace information between data generated by individual production processes. All systems involved in production must ensure that there is no data loss and data integrity is ensured. The large-capacity data collected from individual systems is composed of key values linked to each other. A real-time quality analysis processing system based on connected integrated system data is required. In this study, large-capacity data collection, storage, integration and loss prevention methods were presented for optimization of LCD polarizer production. The identification Risk model of inspection products can be added, and the applicable product model is designed to be continuously expanded. A quality inspection and analysis system that maximizes the yield rate was designed by using the final inspection image of the product using big data technology. In the case of products that are predefined as analysable products, it is designed to be verified with the big data knn analysis model, and individual analysis results are continuously applied to the actual production site to operate in a virtuous cycle structure. Production Optimization was performed by applying it to the currently produced LCD polarizer production line.
Purpose: This is a study on the structural model that aims to build a path model of multivariates affecting the quality of health-related living for liver cirrhosis patients and specify causal relations affecting the quality of health-related living for liver cirrhosis patients. Methods: The research was conducted on 244 patients diagnosed with liver cirrhosis and the data were collected from July 2013 to January 2014. The collected data were analyzed using IBM SPSS 19.0 and AMOS 21.0 statistical programs. Results: All the fit indexes of the path model properly met the assessment criteria. Anxiety, depression, functional status, and perceived health directly affected the quality of health-related living for liver cirrhosis patients and anxiety, depression, and functional status directly affected perceived health. Social support, anxiety, and depression directly affected the functional status. Conclusion: It is necessary to segment the severity of liver cirrhosis in testing its direct and indirect effects on the quality of health-related living for patients with the condition.
The study was aimed to evaluate the applicability of a three-dimensional (3D) hydrodynamic and water quality model, ELCOM-CAEDYM for Yongdam Reservoir, Korea. The model was applied for the simulations of hydrodynamics, thermal stratification processes, stream density flow propagation, and water quality parameters including dissolved oxygen, nutrients, organic materials, and algal biomass (chl-a) for the period of June to December, 2006. The field data observed at four monitoring stations (ST1~ST4) within the reservoir were used to validate the models performance. The model showed reasonable performance nevertheless low frequency boundary forcing data were provided, and well replicated the physical, chemical, and biological processes of the system. Simulated spatial and temporal variations of water temperature, nutrients, and chl-a concentrations were moderately consistent with the field observations. In particular, the model rationally reproduced the succession of different algal species; i.e., diatom dominant during spring and early summer, after then cyanobacteria dominant under warm and stratified conditions. ELCOM-CAEDYM is recommendable as a suitable coupled 3D hydrodynamic and water quality model that can be effectively used for the advanced water quality management of large stratified reservoirs in Korea.
This paper is concerned with analysing the bankruptcy prediction power of three models: Multivariate Discriminant Analysis(MDA ), Logit Analysis, Neural Network. The after-crisis bankrupted companies were limited to the research data and the listed companies belonging to manufacturing industry was limited to the research data so as to improve prediction accuracy and validity of the model. In order to assure meaningful bankruptcy prediction, training data and testing data were not extracted within the corresponding period. The result is that prediction accuracy of neural network model is more excellent than that of logit analysis and MDA model when considering that execution of testing data was followed by execution of training data.
A multi-temporal approach using remotely sensed time series data obtained over multiple years is a very useful method for monitoring land covers and land-cover changes. While spectral-based methods at any particular time limits the application utility due to instability of the quality of data obtained at that time, the approach based on the temporal profile can produce more accurate results since data is analyzed from a long-term perspective rather than on one point in time. In this study, a multi-temporal approach applying a multi-periodic harmonic model is proposed for classification of remotely sensed data. A harmonic model characterizes the seasonal variation of a time series by four parameters: average level, frequency, phase, and amplitude. The availability of high-quality data is very important for multi-temporal analysis.An satellite image usually have many unobserved data and bad-quality data due to the influence of observation environment and sensing system, which impede the analysis and might possibly produce inaccurate results. Harmonic analysis is also very useful for real-time data reconstruction. Multi-periodic harmonic model is applied to the reconstructed data to classify land covers and monitor land-cover change by tracking the temporal profiles. The proposed method is tested with the MODIS and GOCI NDVI time series over the Korean Peninsula for 5 years from 2012 to 2016. The results show that the multi-periodic harmonic model has a great potential for classification of land-cover types and monitoring of land-cover changes through characterizing annual temporal dynamics.
The objective of this study was to construct and assess the applicability of the EFDC model for Saemangeum Reservoir as a 3D hydrodynamic and water quality modeling tool that is necessary for the effective management of water quality and establishment of conservation measures. The model grids for both reservoir system only and reservoir-ocean system were created using the most recent survey data to compare the effects of different downstream boundary conditions. The model was applied for the simulations of temperature, salinity, water quality variables including chemical oxygen demand (COD), chlorophyll-a (Chl-a), phosphorus and nitrogen species and algal biomass, and validated using the field data obtained in 2008. Although the model reasonably represented the temporal and spatial variations of the state variables in the reservoir with limited boundary forcing data, the salinity level was underestimated in the middle and upstream of the reservoir when the flow data were used at downstream boundaries; Sinsi and Garyuk Gates. In turn, the error caused to increase the bias of water quality simulations, and inaccurate simulation of density flow regime of river inflow during flood events. It is likely because of the loss of momentum of sea water intrusion at downstream boundaries. In contrast to flow boundary conditions, the mixing between sea water and freshwater was well reproduced when open water boundary condition was applied. Thus, it is required to improve the downstream boundary conditions that can accommodate the real operations of the sluice gates.
For many products failures depend on age and usage and, in this case, failures are random points in a two-dimensional plane with the two axes representing age and usage. Models play an important role in decision-making. In this research, an accelerate failure test (AFT) model is proposed to deal with the two-dimensional data. The parameters are proposed to be estimated through maximum likelihood estimators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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