Coastal regions are experiencing habitat changes due to coastal development and global warming. To estimate the future distribution of coastal plants on the Korean Peninsula due to climate change, the potential distribution of ten species of coastal plants was analyzed using the MaxEnt program. The study covered the eastern, western, and southern coastal areas of the Korean Peninsula. We used the distributional data of coastal plants of the East Asian region and the 19 climate variables of WorldClim 2.0. The future potential distribution was estimated using future climate variables projected from three general circulation models (CCSM4, MIROC-ESM, and MPI-ESM-LR), four representative concentration pathways (2.5, 4.5, 6.0, and 8.5), and two time periods (2050 and 2070). The annual mean temperature influenced the estimation of the potential distribution the most. Under predicted future distribution scenarios, Lathyrus japonicus, Glehnia littoralis, Calystegia soldanella, Vitex rotundifolia, Scutellaria strigillosa, Linaria japonica, and Ixeris repens are expected to show contracted distributions, whereas the distribution of Cnidium japonicum is expected to expand. Two species, Salsola komarovii and Carex kobomugi, are predicted to show similar distributions in the future compared to those in the present. The average potential distribution in the future suggests that the effects of climate change will be greater in the west and the south coastal regions than in the east coastal region. These results will be useful baseline data to establish a conservation strategy for coastal plants.
This study aimed to investigate the association between asthma and emotions, such as depression, stress, and health awareness. We observed the effects of blood indices on asthma in Korean adults. Data from 5852 adults were taken from the 2017 Seventh Korea National Health and Nutrition Examination Survey and analyzed using a multivariate logistic regression model. The probability of asthma occurrence in over 65 years old was higher than in 19-44 years old (OR = 1.48), and asthma occurrence was high in subjects with low educational (OR = 1.89) and income (OR = 2.07) levels. With regard to marital status, singleness and divorce and dye were found to have increased the probability of asthma occurrence by 1.62- and 2.30-folds, respectively. The restriction of activities was another factor that increased with asthma occurrence (OR = 2.39). In terms of emotions, general health awareness was significantly 3.45 times increased the probability of asthma occurrence at their health bad awareness. Furthermore, depression (OR = 1.782) was shown to have increased asthma occurrence. The blood index of C-CRP 1.12 times increased the probability of asthma occurrence. The factors that influenced asthma occurrence were age, education, income, marital status, the restriction of activities, general health awareness, depression, and C-CRP. Emotional factors and blood indices are potential risk factors for the development of asthma in Korean adults. By understanding the increased risks of asthma occurrence with general characteristics and emotional factors and blood indices, the management and prevention of asthma should include the management of emotional factors.
Recently for software development productivity a lot of researches in the field of software engineering hove focuses on the component-based software product lines which allows the reuse of forger-granularity software components Its purpose is to develop the specific software application of quality more rapidly by instantiating and assembling the components populated in software product line assets The essential part to build the component-based software product lines is the quality of components, and one of the most important features determining the quality of components is 'reconfigurability' Component reconfigurability means the extent to which the reusers can change the functions and architecture of the component according to their context and environment. This paper proposes the component code generation technique which provides the reconfigurability at the time of code generation using The feature diagram and XML/XSLT technologies The approach of this paper allows the component reusers to get automatically their own component source code by providing only the values of variabilities represented in the feature diagram of the component family. The real world example, the code generation system for o list container family, shows the applicability of the feature model and XML related technologies in the area of the generative programming. Our approach should be basis to build the component based software product lines and extensible to support the larger graularity components.
This study was conducted to evaluate the management efficiency of oak mushroom farms in Korea using the Data Envelopment Analysis (DEA), which is one of the non-parametric estimation methods. The data that was analyzed in this study was from the result of 2013 survey entitled "Standard Diagnostic Table for Oak Mushroom Management", which was conducted from March 2012 to October 2012. This survey was based on the inputs and outputs of 20 oak mushroom farms. Specifically, this study analyzed the technical efficiency, pure-technical efficiency and scale efficiency using CCR and BCC model of the DEA methods. Furthermore, this study compares the management efficiency between the full time oak mushroom production farms and part time oak mushroom production farms. Results showed that mean value for the technical efficiency was 0.655 which is considered as inefficient in general. For the pure-technical efficiency and scale efficiency, the mean values were 0.830 and 0.747, respectively which showed that inefficiency in the management was observed in the mushroom farms. Results also showed that there were seven farms with a total efficiency of 1, namely Decision Making Unit(DMU)2, DMU5, DMU6, DMU8, DMU10, DMU15 and DMU20. The management efficiency of DMU7 specifically the inputs for production was analyzed and compared to DMU5 and DMU6 and results showed that the DMU7 had an excessive inoculation and site development cost. Lastly, it was also observed that the full time mushroom production farms were more efficient as compared to the part time mushroom farms because of the lower scale efficiency value or smaller area for mushroom production allotted in the part time farms.
Lee, Dae-Geun;Choi, Young-Jean;Kim, Kyu Rang;Byon, Jae-Young;Kalkstein, Laurence S.;Sheridan, Scott C.
Journal of Climate Change Research
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v.1
no.2
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pp.109-120
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2010
Heat wave is a disaster, which increases morbidity and mortality in temperate regions. Climate model results indicate that both intensity and frequency of heat wave in the future will be increased. This study shows the result about relationship between excess mortality and offensive airmass in 7 metropolitan cities, and an operational Heat-Health Warning System (HHWS) in Korea. Using meteorological observations, the Spatial Synoptic Classification (SSC) has been used to classify each summer day from 1982 to 2007 into specific airmass categories for each city. Through the comparative study analysis of the daily airmass type and the corresponding daily mortality rate, Dry Tropical (DT), and Moist Tropical plus (MT+) were identified as the most offensive airmasses with the highest rates of mortality. Therefore, using the multiple linear regression, forecast algorithm was produced to predict the number of the excess deaths that will occur with each occurrence of the DT and MT+ days. Moreover, each excess death forecast algorithm was implemented for the system warning criteria based on the regional acclimatization differences. HHWS will give warnings to the city's residents under offensive weather situations which can lead to deterioration in public health, under the climate change.
The purpose of this study is to demonstrate the effects of job training program satisfaction on objective training performance such as employment rate. In addition, the NCS(National Competency Standards) level was considered as a moderating variable in order to clarify the boundary conditions between job training program satisfaction and employment rate. The data used for the analysis of the research model are 513 job training programs that provide employment rate information among job training programs of 2016 Gwangju area on HRD-Net. The results of the analysis are summarized as follows. First, The satisfaction score of the job training programs calculated on the basis of the six dimensions of satisfaction is 4.46. The NCS level of the job training programs ranged from 2 to 6. The average score of the programs was 3.32. Second, satisfaction with the job training programs has no statistically significant effect on the employment rate, but the NCS level of the job training programs was found to be statistically significant in the interaction effect. Finally, policy implications, limitations, and further research directions are mentioned through this study.
This study performed a longitudinal research on the causal relationship between multidimensionality of problem drinking and poverty, and multidimensional deprivation meaning the inequality, focusing on gender difference. For this, this study examined the latent group of problem drinking change trajectory through the latent class growth analysis targeting total 3,770 men and 5,632 women by using the 6th-year Korea Welfare Panel Study data from 2013 to 2018, and then conducted the multinominal logistic regression analysis to verify the influence of multidimensional deprivation factors on this latent group. The main results of this study are as follows. First, the latent group of problem drinking change trajectory according to gender was classified into three latent groups in both men and women while the development aspect was different from each other. The male latent group with 'moderate level' or higher showed higher level of problem drinking than women. However, in case of 'drinking group with high level' according to gender, as time passed, the men tended to maintain it while the women tended to increase it. Second, in the results of examining the effects of multidimensional deprivation on the latent group of problem drinking change trajectory, the men with more experiences of social deprivation and the women with more experiences of social security deprivation showed the higher possibility to belong to the 'drinking group with high level' compared to the 'drinking group with low level'. Based on such results above, this study discussed the preventive/intervention measures for problem drinking according to gender.
This study is aimed at articulating the policy communication concept and developing the policy communication index between the Korean government and the public. Theoretically guided by dialogic communication theory, two step research was employed. In the first stage, the elements of policy communication were derived through literature review and in-depth interviews. In the second stage, online survey was conducted for the general public and reliability and validity were secured through confirmatory factor analysis and structural equation model analysis. The finalized policy communication index has two dimensions of mutuality and openness. The mutuality has six sub dimensions and the openness has three sub dimensions. The level of mutuality and openness of the policy communication index differed according to the policy type. In the cultural policy, which represents the traits of distribution policy, the degree of mutuality was strong, but the degree of openness was important in communication of education policy, which represents the traits of redistribution policy. This study is meaningful as an empirical study that verifies and suggests the influence of the policy communication index in the context of the policy communication and practical applicability to strategic public relations by understanding the dimensions of policy communication.
Purpose: The purpose of this study is to quantitatively present the carbon dioxide(CO2) emission change according to the application of autonomous driving technology at the network level for waste vehicles in the metropolitan area. Method: The target year was set to 2030, and the analysis method estimated the carbon dioxide (CO2) emissions for each road link through user equilibrium assignment when unapplied scenario. The application scenario performed traffic assignment using route data on the premise that the group was running in accordance with the application of autonomous driving technology to waste vehicles. In addition, the other means estimated the carbon dioxide emissions through user balance allocation by reflecting the results of the waste vehicle allocation. Result: As a result of the analysis, carbon dioxide(CO2) emissions were found to be reduced by about 56.9ton/day from the national network level, and the Seoul metropolitan area was analyzed to be reduced by about 54.7ton/day. Conclusion: This study quantitatively presented environmental impacts among various social effects that autonomous driving technology will bring, and in the future, development of various analytical methodologies and related studies should be continuously conducted.
Precipitation data is one of the essential input datasets used in various fields such as wetland management, hydrological simulation, and water resource management. In order to efficiently manage water resources using precipitation data, it is essential to secure as much data as possible by minimizing the missing rate of data. In addition, more efficient hydrological simulation is possible if precipitation data for ungauged areas are secured. However, missing precipitation data have been estimated mainly by statistical equations. The purpose of this study is to propose a new method to restore missing precipitation data using machine learning algorithms that can predict new data based on correlations between data. Moreover, compared to existing statistical methods, the applicability of machine learning techniques for restoring missing precipitation data is evaluated. Representative machine learning algorithms, Artificial Neural Network (ANN) and Random Forest (RF), were applied. For the performance of classifying the occurrence of precipitation, the RF algorithm has higher accuracy in classifying the occurrence of precipitation than the ANN algorithm. The F1-score and Accuracy values, which are evaluation indicators of the classification model, were calculated as 0.80 and 0.77, while the ANN was calculated as 0.76 and 0.71. In addition, the performance of estimating precipitation also showed higher accuracy in RF than in ANN algorithm. The RMSE of the RF and ANN algorithms was 2.8 mm/day and 2.9 mm/day, and the values were calculated as 0.68 and 0.73.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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