본 연구는 지리산국립공원 심원계곡 생태경관 복원공사지역의 모니터링 결과를 분석하여 체계적인 복원관리를 도모할 수 있는 기초자료를 확보하는데 그 목적이 있다. 복원사업이 완료된 2017년도에 식생 모니터링을 위한 조사구 12개소와 대조구 4개소를 설치하였고, 2017년과 2020년의 상대우점치, 종다양도지수, 유사도 등의 변화를 분석하였다. 복원사업 시 수목이 식재되었던 조사구는 종다양도지수가 0~1.4552로 나타났고, 대조구와의 유사도지수에서는 1개 조사구가 1.32%로 분석된 것을 제외하고 모두 0%로 나타났다. 조사구의 종다양도지수 및 유사도지수가 매우 낮은 것은 복원사업 시 식재된 수목이 고사하거나 멧돼지 피해, 유수에 의한 침식으로 유실되는 등의 영향으로 판단되었다. 반면 복원사업 시 수목이 식재되지 않은 미식재 조사구는 종다양도지수가 0.9538~2.3222로 나타났고, 유사도지수는 최대 8.33%까지 분석되었다. 국립공원 생태경관 복원공사지역의 복원 공법 개발을 위한 장기 모니터링과, 미식재 조사구의 천이과정을 분석하는 지속적인 연구가 필요하다.
Purpose: The purpose of this study is to assess the service quality attributes of Korean airlines service for Chinese passengers and suggest revised model to count potential improvement. Methods: Using the Kano and Timko models based on survey questionnaire to classify the quality attributes and to calculate the customer satisfaction index for each service attributes. And the revised potential customers satisfaction index(R-PCSI) are used to access the improvement possibilities by Kano model's attributes. Results: The attributes by Kano model, the relative importance, and the priorities for improvement for 30 airline service quality characteristics are identified. The most important item for improvement is 'Loses and delays compensations service'. Conclusion: According to the PCSI calculation results, this paper can help for Korean Airlines to improve customer satisfaction for Chinese passengers. And R-PCSI model suggested by this paper can be used for other service quality analysis.
부모-자식 인터랙티브 게임 가구에 기초한 설계지표의 연구는 설계사들이 관련 상품의 설계의 장단점을 정량적으로 분석할 수 있게 하여 설계의 질을 관리하고 향상하는데 긍정적인 도움이 된다. 본 연구에서는 AHP와 TOPSIS를 결합하여 3가지 설계기준과 26가지 설계지수의 평가모델을 제안하였다. 각 지표에 대한 전문가들의 채점, 계산 및 일관성 테스트를 거쳐 각 설계지표의 가중치를 얻어낸 다음 각 지표의 중요정도에 따라 지표분류를 진행하였다. 분류결과 설계지표들을 8개의 중요지표와 11개의 보조지표, 7개의 일반지표로 분류하였다. 사례 연구에서는 TOPIS를 이용하였다. 세 종의 부모-자식 등반 게임 가구의 디자인 표본을 분석해 본 결과 세 표본의 상대 근접도는 최종적으로 각각 0.505, 0281 및 0.640 이였다. 연구를 통하여 AHP-TOPSIS 방법이 설계방안의 장단점을 과학적으로 효과적으로 분류 및 선별하고 관련 제품의 연구 및 개발에 참고를 제공할 수 있는 아주 유용한 방법이라는 것이 밝혀졌다.
Aleksey L. Kim;Hyeon Jin Jeong;Ju Eun Jang;Hyeok Jae Choi;Chang-Gee Jang;Hee-Young Gil
한국자원식물학회:학술대회논문집
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한국자원식물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.48-48
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2022
Ethnobotany is an interdisciplinary science at the intersection of botany and ethnology. Currently, there is a sharply increasing need for the study and conservation of traditional knowledge about plants. The loss of traditional sources, knowledge, and practices in using plants is caused by the growth of technologies in all branches of production, widespread urbanization, and globalization of the economy. This study was been conducted to collect and analyze the Koryoins (Koryo saram) traditional ethnobotanical knowledge, living in Uzbekistan, whose number 174,200 people. They are the descendants of Korean immigrants to the Russian Far East, who ended up in Central Asia as a result of the forced resettlement in 1937. In the processing of collected data, four main categories of uses were defined - Alimentary, Medicinal, Household/Handicraft, and Others. For quantitative data analysis, synthetic indices were used - RFC (Relative Frequency of Citation) and CI (Cultural Importance Index), which are commonly applied to assess the importance of plants. The respondents mentioned 72 plants belonging to 28 botanical families. A significant part of them was cultivar plants. The category that had the largest number of plants mentioned by the respondents was the Alimentary use category (51). According to quantitative indices rates, the most important plants are traditionally used for food. A comparison of ethnobotanical knowledge was made with the collected data of this study and Korean traditional knowledge.
The 37 indicators for performance evaluation of public sewage management agencies are divided into four major categories (agency manpower management ability, wastewater treatment plant operation and management, sludge and water reuse, service quality) in the first stage, and the necessity and score acquisition for the detailed indicators by each major category in the second stages. Priority was investigated through the Analytic Hierarchy Process (AHP) analysis technique for ease and relevance of company efforts. Also, based on the results of this analysis, integrated type weighting and relative importance were analyzed. As a result of the analysis, the weight and relative importance of the first stage classification were in the order of wastewater treatment plant operation and maintenance, operation agency manpower management ability, sludge and water reuse, and service quality. As a result of analyzing the weights and priorities of the detailed performance indicators in the second stage, it was found that operator's career years, the percentage of certification holding rate in operators, compliance with the effluent water quality standards, training times for operators, and efforts to manage hazardous chemicals were important. Some of the indicators of operation agency performance evaluation may include indicators in which the performance of the company's efforts is underestimated or overestimated. In order to improve this, it is necessary to give weights in consideration of the necessity of the indicator, the relevance of the company's efforts, and the ease of obtaining scores.
Purpose : This study aims to identify key factors for predicting dropout risk at the university level and to provide a foundation for policy development aimed at dropout prevention. This study explores the optimal machine learning algorithm by comparing the performance of various algorithms using data on college students' dropout risks. Methods : We collected data on factors influencing dropout risk and propensity were collected from N University. The collected data were applied to several machine learning algorithms, including random forest, decision tree, artificial neural network, logistic regression, support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (k-NN) classification, and Naive Bayes. The performance of these models was compared and evaluated, with a focus on predictive validity and the identification of significant dropout factors through the information gain index of machine learning. Results : The binary logistic regression analysis showed that the year of the program, department, grades, and year of entry had a statistically significant effect on the dropout risk. The performance of each machine learning algorithm showed that random forest performed the best. The results showed that the relative importance of the predictor variables was highest for department, age, grade, and residence, in the order of whether or not they matched the school location. Conclusion : Machine learning-based prediction of dropout risk focuses on the early identification of students at risk. The types and causes of dropout crises vary significantly among students. It is important to identify the types and causes of dropout crises so that appropriate actions and support can be taken to remove risk factors and increase protective factors. The relative importance of the factors affecting dropout risk found in this study will help guide educational prescriptions for preventing college student dropout.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1499-1510
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2016
본 문은 퍼지-계층분석 (fuzzy-AHP)을 기반으로 중국 소프트웨어 수출지원정책 성과평가를 분석 연구하였다. 기술개발, 품질관리 등 9개의 1급 성과 평가지표 체계를 구성하고, 10명의 중국 소프트웨어전문가에 대한 설문조사를 실시한 후, 퍼지-계층분석을 활용하여 절대적 상대적 중요도를 산정하여, 퍼지 종합평가를 실시하였다. 평가한 결과, 중국 소프트웨어 수출지원정책 성과는 전반적으로 양호한 수준으로 나타났다. 기술개발, 인재양성, 마케팅강화, 자금지원, 플랫폼구축, 제품지원의 영향력은 비교적 중요하고, 품질관리, 세수감면의 영향력은 변화가 없으며, 국제인증의 영향력은 비교적 작은 것으로 분석되었다. 이에 따라 고급 소프트웨어 전문인력을 양성하고, 소프트웨어 품질을 강화하며, 소프트웨어 브랜드를 제고할 필요가 있다.
Mulberries have importance in the sericulture industry as food for Bombyx mori, silkworm reared for its silk. Korean Morus alba have many cultivars and, for the protection of these cultivars and for utilization in plant-breeding programs, genetic information and the diversity among cultivars are essential. This study with 14 mulberry genotypes was undertaken using RAPD and ISSR fingerprinting to discover the genetic divergences between cultivars. Polymorphism rate among the cultivars produced by RAPD primer was found to be 64.48% and 66.29% relative to ISSR primer. The genetic relationships among the cultivars were identified using a dendrogram constructed with the UPGMA clustering method. Nei's method was used to calculate the genetic dissimilarity coefficients between each pair of genotypes, and the highest dissimilarity coefficient of 0.246 was exhibited between Suwon and Hwanggum cultivars. To determine the efficiency of each primer, a polymorphic index was calculated, and the robustness of the dendrogram was checked using cophenetic correlation coefficient. The results of this study can be utilized for the improvement of mulberry varieties in plant-breeding programs.
It is of great importance for any vessel under way, especially in rough sea, to be maneuvered safely with proper seakeeping performance. In this paper, the author aims to develope a navigational safety evaluation system in rough sea by analyzing ship's with the theory of wave spectrum using random process analysis and the theory of evaluating the seakeeping performance. The scope and the method of this study are as follows ; (1) Modelized typhoon mathematically to represent the sea condition in rough sea. (2) Estimated sea conditions by getting wave spectrum, supposing that the wave by typhoon is fully developed short crest irregular wave. (3) Defined evaluation factor of vessel's seakeeping performance and obtained response amplitude operators thereby. (4) Obtained the response spectrum of factors on seakeeping performance. (5) Defined and obtained evaluation index, dangerousness, relative and maximum dangerousness of factors on seakeeping performance. (6) Analyzed the calculated dangerousness of evaluation index and picked the vertical acceleration out of 7 factors as the presentative factor on seakeeping performance. (7) Carrid out the judgement of danger by obtaining dangerousness value according to steaming hour, course alteration and speed change. By synthesizing the above items, the authors suggests a computer model of navigational safety evaluation system and examined the validity of the model by computer simulation.
This study was conducted to estimate the habitat suitability of 17 benthic macroinvertebrate taxa in the Hwayang stream. Habitat Suitability Index (HSI) of benthic macroinvertebrates from the Hwayang stream was developed based on three physical habitat factors which include current velocity, water depth, and the substrate. The Weibull model was used as a probability density function to analyze the distribution of individual abundance by physical factors. The number of species and the total individual abundance increased along with the increase in current velocity. By means of Canonical Correspondence Analysis (CCA), the relative importance of each factor was determined in the following order: current velocity, water depth, and the mean diameter. The results depicted that, the most influential factor in the growth of benthic macroinvertebrates in the Hwavang system was current velocity. After comparing the analyzed results from the Hwayang stream with the resukts from the Gapyeong stream, the integrated HSI was drawn. The results indicated that current velocity and substrate had similar distributions of HSI in the two streams. This was due to the addition of unmeasured data from previous surveys, or the fact that benthic macroinvertebrates adapted to deeper waters in the Hwayang Stream. Most taxa showed a clear preference for a fast current velocity, deep water depth and coarse substrate except Baetiella, Epeorus, (mayflies), and Hydropsyche (caddisfly).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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