Kim, Soon-Tae;Moon, Nan-Kyoung;Cho, Kyu-Tak;Byun, Dae-Won W.;Song, Eun-Young
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.4
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pp.423-438
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2008
BEIS2 (Biogenic Emissions Inventory System version 2) and BEIS3.12 (BEIS version 3.12) were used to estimate hourly biogenic emissions over South Korea using a set of vegetation and meteorological data simulated with the MM5 (Mesoscale Model version 5). Two biogenic emission models utilized different emission factors and showed different responses to solar radiations, resulting in about $10{\sim}20%$ difference in the nationwide isoprene emission estimates. Among the 11-vegetation classes, it was found that mixed forest and deciduous forest are the most important vegetation classes producing isoprene emissions over South Korea comprising ${\sim}90%$ of the total. The simulated isoprene concentrations over Seoul metropolitan area show that diurnal and daily variations match relatively well with the PAMS (Photochemical Air Monitoring Station) measurements during the period of June 3${\sim}$June 10, 2004. Compared to BEIS2, BEIS3.12 yielded ${\sim}35%$ higher isoprene concentrations during daytime and presented better matches to the high peaks observed over the Seoul area. This study showed that the importance of vegetation data and emission factors to estimate biogenic emissions. Thus, it is expected to improve domestic vegetation categories and emission factors in order to better represent biogenic emissions over South Korea.
International Seabed Authority (ISA) is currently developing rules with regard to exploitation of manganese nodules which will be contained in its first regulations governing the exploitation of deep seabed mineral resources. A stakeholder survey was conducted in the early 2014 by ISA with the aim of facilitating participation of interested entities in the development process of the rules. The stakeholders who had replied to the survey included existing contractors, sponsoring States, environmentalists, academics, and nongovernmental organizations. Opinions given by them largely reflect their own interests. This paper aims to clarify the scope of the obligations regarding the environmental protection which may be imposed on contractors under the new regulations for the exploitation of manganese nodules. To do so, it first analyses the express provisions on environmental protection applicable to deep seabed mining included in the Law of the Sea Convention, its agreement on implementation of Part XI, and the regulations on exploration for manganese nodules. Secondly, it categorizes these obligations based on the categories of international obligations suggested by Combacau and Alland. Based on the categorizations this paper concludes that, in addition to the existing duties to protect deep seabed environment within the Law of the Sea Convention system, the following new obligations could be added: conservation of exploitation sites for a limited time after the contract is ceased; taking all necessary measures for rehabilitation of destroyed ecosystems that occurredas a result of mining activities; monitoring exploitation sites for a limited period time after the contract is ceased; observing rules and standards on safety of ships and environmental protection adopted under IMO instruments; regulation on the discharge of mine tailings from the facilities used for exploitation of deep sea minerals. Lastly, this paper attempts to provide ways of reflecting national interests in terms of potential obligations which may be included in the new regulations.
As electronic commerce systems have been widely used, the necessity of adaptive e-commerce agent systems has been increased. These kinds of adaptive e-commerce agents can monitor customer's behaviors and cluster thou in similar categories, and include user's preference from each category. In order to implement our adaptive e-commerce agent system, in this paper, we propose an adaptive e-commerce agent systems consider customer's information of interest and goodwill ratio about preference goods. Proposed system build user's profile more accurately to get adaptability for user's behavior of buying and provide useful product information without inefficient searching based on such user's profile. The proposed system composed with three parts , Monitor Agent which grasps user's intension using monitoring, similarity reference Agent which refers to similar group of behavior pattern after teamed behavior pattern of user, Interest Analyzing Agent which personalized behavior DB as a change of user's behavior.
Objectives: This study aims to examine the trends of mobile-health research in terms of community participation. Methods: A set of 24 peer-reviewed articles were identified for review. Two authors independently reviewed the articles using a literature review matrix and reexamined as a team. Review categories include: general characteristics, research methods, levels and ranges of community participation, and research topics. Results: Most of the articles were published in 2013-2014, including one domestic paper. Multidisciplinary approaches were used in 65% of the studies. Community participation was at low or mid-levels of Arnstein's participation model. In mobile-health research so far, the level of participation tends to improve as more diverse stakeholders participate in health promotion initiatives with mobile-health. The review yielded five types of mobile-health research for community health promotion: improving the quality of primary healthcare through the community health workers' capacity enhancement; improving the data collection capabilities; facilitating exchanges of community information and resources; reinforcing community identity; and monitoring physical environment of the communities. Conclusions: Although at an early stage of research development, application of mobile-health to community health promotion via participation has a potential. Multi-disciplinary approaches should be fostered for further development.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.175-182
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2010
The paper presents a novel algorithm for face and iris detection with the application for driver iris monitoring. The proposed algorithm consists of the following major steps: Skin-color segmentation, facial features segmentation, and iris positioning. For the skin-segmentation we applied a multi-layer perceptron to approximate the statistical probability of certain skin-colors, and filter out those with low probabilities. The next step segments the face region into the following categories: eye, mouth, eye brow, and remaining facial regions. For this purpose we propose a novel segmentation technique based on estimation of facial class probability density functions (PDF). Each facial class PDF is estimated on the basis of salient features extracted from a corresponding facial image region. Then pixels are classified according to the highest probability selected from four estimated PDFs. The final step applies the circular Hough transform to the detected eye regions to extract the position and radius of the iris. We tested our system on two data sets. The first one is obtained from the Web and contains faces under different illuminations. The second dataset was collected by us. It contains images obtained from video sequences recorded by a CCD camera while a driver was driving a car. The experimental results are presented, showing high detection rates.
The dairy industry has consistently grown via the expansion of dairy-based food categories. Dairy product consumption is stable since the nutrient composition in dairy products is ideal for human health. However, dairy products are highly susceptible to food-borne pathogens. Controlling the safety of dairy products is thus important when considering the nutrient-rich matrix of this food category. Currently, immunoassays or molecular biology techniques have been used to evaluate the safety of dairy products in Korea. These methods are based on the detection of proteins and thus have low reproducibility and sensitivity. Recent techniques to detect food-borne pathogens have focused on genetic analyses. Rapid detection methods for food-borne pathogens in milk and dairy products using polymerase chain reaction (PCR) techniques, such as conventional PCR, real-time PCR, repetitive sequence-based (rep)-PCR, PCR-denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE), and digital PCR, are reviewed in this article. The aim of this review was to contribute knowledge of the relationship between microflora and the quality of dairy products. This study will also assist in the immediate monitoring of food-borne pathogens in milk and dairy products when an outbreak related to this food category occurs.
Soltanmohammadi, Mehdi;Saberi, Morteza;Yoon, Jin Hee;Soltanmohammadi, Khatereh;Pazhoheshfar, Peiman
Industrial Engineering and Management Systems
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v.14
no.3
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pp.221-235
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2015
Risk assessment is an important phase of risk management. It is the stage in which risk is measured thoroughly to achieve effective management. Some factors such as probability and impact of risk have been used in the literature related to construction projects. Because in high-rise projects safety issues are paramount, this study has tried to develop a quantifying technique that takes into account three factors: probability, impact and Safety Performance Index (SPI) where the SPI is defined as the capability of an appropriate response to reduce or limit the effect of an event after its occurrence with regard to safety pertaining to a project. Regarding risk-related literatures which cover an uncertain subject, the proposed method developed in this research is based on a fuzzy logic approach. This approach entails a questionnaire in which the subjectivity and vagueness of responses is dealt with by using triangular fuzzy numbers instead of linguistic terms. This method returns a Risk Critical Point (RCP) on a zoning chart that places risks under categories: critical, critical-probability, critical-impact, and non-critical. The high-rise project in the execution phase has been taken as a case study to confirm the applicability of the proposed method. The monitoring results showed that the RCP method has the inherent ability to be extended to subsequent applications in the phases of risk response and control.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.7
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pp.7-15
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2020
Recently, the fourth industrial revolution has been presented as a new paradigm and additive manufacturing (AM) has become one of the most important topics. For this reason, process monitoring for each cross-sectional layer of additive metal manufacturing is important. Particularly, deep learning can train a machine to analyze, optimize, and repair defects. In this paper, image classification is proposed by learning images of defects in the metal cross sections using the convolution neural network (CNN) image labeling algorithm. Defects were classified into three categories: crack, porosity, and hole. To overcome a lack-of-data problem, the amount of learning data was augmented using a data augmentation algorithm. This augmentation algorithm can transform an image to 180 images, increasing the learning accuracy. The number of training and validation images was 25,920 (80 %) and 6,480 (20 %), respectively. An optimized case with a combination of fully connected layers, an optimizer, and a loss function, showed that the model accuracy was 99.7 % and had a success rate of 97.8 % for 180 test images. In conclusion, image labeling was successfully performed and it is expected to be applied to automated AM process inspection and repair systems in the future.
Carpio, Geneive Joie;Torres, Athena Louise De;Samiran, Rinna;Villera, Kaselyn Joyce;Manguerra-Mahusay, Sharon
Asian Journal for Public Opinion Research
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v.5
no.2
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pp.143-174
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2018
A cultural exchange program widens the horizons of students. It gives them the opportunity to associate with other societies and learn their cultures at the same time. This program also serves as a training ground where students enhance their skills, acquire learnings, and gain experiences that will help them in their future careers and make them more competitive than others. Hence, the objective of this study is to come up with an output from a set of guidelines established and gathered from the different "work and travel" experiences of the participants. This study adopted the phenomenological and was conducted in places that are relatively quiet for recording, and suitable and convenient for both the researchers and participants. The researchers gathered data through in-depth interviews of samples gathered through snowball sampling. Cellphones were used to record interviews. At the end of the thematic analysis of information, the researchers came up with three major categories which included: (1) 'having the opportunity to know the industry well and improve one's capability', 'undergoing different cultural exchange experiences for better development', and 'being able to practice intercultural immersion'. Some of the researchers' recommendations would be to institute a feedback mechanism such as personal interviews, monitoring visits, etc. and use the output, a set of guidelines, that would help the future 'work and travel' participants to prepare and anticipate the program they would undergo.
Purpose: The purpose of this research was to describe how nurses in intensive care units (ICU) work. Method: A total of 18 ICU nurses participated in the research. The data was collected through individual in-depth interviews and analyzed by grounded theory method using NUDIST 4.0 software program. Results: Three different patterns regarding nursing performance among ICU nurses were identified. These are 1) nursing performance of nurses who perform excellently, 2) nursing performance of nurses who do not perform well because of their lack of experience, and 3) nursing performance of nurses who do not perform well in spite of their good years of experience. These three different nursing performances were described in terms of seven different categories; 1) assessing and monitoring nursing problems, 2) clinical decision making, 3) interpersonal relationships, 4) holistic care, 5) technical skills, 6) problem solving, 7) working independently and creatively. This study also identified two intervening factors that influenced the advancement of their expertise. Conclusion: The results of this study might help nurse managers in developing continuing educational programs for inexperienced nurses or those nurses not performing well to become experts by a deeper understanding of the nature of nursing performance and the factors that influence nursing performance in ICU settings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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