There are a number of industrial complexes which could be a source of heavy metal (loid)s contamination of arable soil in Gyeongnam province of South Korea. Heavy metal (loid)s accumulation of plant is more related to the concentration of plant available heavy metal (loid)s in arable soil than that of total heavy metal (loid)s. The objectives of this study were 1) to examine heavy metal concentrations in soils located near industrial complexes in Gyeongnam province and 2) to determine the relationship between concentration of plant available heavy metal (loid)s and chemical properties of soil. Soil samples were collected from 85 sites of arable lands nearby 7 industrial complexes in Gyeongnam province. Total heavy metal (loid)s concentration, available heavy metal (loid)s concentration, and chemical properties of collected soils were measured. The mean concentrations of arsenic (As), cadmium (Cd), copper (Cu), lead (Pb), and zinc (Zn) in the soils were $5.8mg\;kg^{-1}$, $1.3mg\;kg^{-1}$, $0.03mg\;kg^{-1}$, $51.5mg\;kg^{-1}$, and $68.7mg\;kg^{-1}$, respectively. Total concentration of Cd and Zn in arable soil located near ${\nabla}{\nabla}$ industrial complex exceeded the warning criteria ($4mg\;kg^{-1}$ and $300mg\;kg^{-1}$ for Cd and Zn, respectively) as described by in the soil environmental conservation Act of Korea. The concentration of plant available heavy metal (loid)s was negatively related to the soil pH and available Pb and Zn concentrations had relatively high correlation coefficient when compared with other heavy metal (loid)s. The concentration of plant available Pb and Zn was negatively related to that of organic matter (OM). Based on the above results, it might be a good soil management to control pH and OM concentration with soil amendments such as lime and compost to reduce phytoavailability of heavy metal (loid)s in arable soil located near industrial complex.
Italian ryegrass (IRG) is one of the fastest growing grasses available to farmers. It offers rapid establishment and starts growing early in the following spring and has fast regrowth after defoliation. So, IRG can be utilized as the dominant/single species of grass used in a farming system, or to play a role as a large producing pasture and sacrificial paddock. The objective of this study was to develop the use of unmanned aerial vehicle (UAV) for the evaluation of feed value of IRG. For this study, UAV imagery was taken on the Nonsan regions two times during the IRG growing season. We analyzed the relationships between $NDVI_{UAV}$ and feed value parameters such as fresh matter yield, dry matter yield, acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF), total digestible nutrient (TDN) and crude protein at the season of harvest. Correlation analysis between $NDVI_{UAV}$ and feed value parameters of IRG revealed that $NDVI_{UAV}$ correlated well with crude protein (r = 0.745), and fresh matter yield (r = 0.655). According to the relationship, the variation of $NDVI_{UAV}$ was significant to interpret feed value parameters of IRG. Eight different regression models such as Linear, Logarithmic, Inverse, Quadratic, Cubic, Power, S, and Exponential model were used to estimate IRG feed value parameters. The S and exponential model provided more accurate results to predict fresh matter yield and crude protein than other models based on coefficient of determination, p- and F-value. The spatial distribution map of feed values in IRG plot was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when $NDVI_{UAV}$ was applied to regression equation. These lead to the result that the characteristics of variations in feed value of IRG according to $NDVI_{UAV}$ were well reflected in the model.
Kim, Yong Gyun;Lee, Hyun Ho;Park, Hye Jin;Hong, Chang Oh
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.51
no.2
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pp.128-141
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2018
Industrial complex releasing huge amounts of dusts, fumes and wastewater containing heavy metal(loid)s could be a source of heavy metal(loid)s pollution in arable soil. Heavy metal(loid)s pollution in arable soil adversely affect crops safety, subsequently human being. Hence, it is important to accurately assess the heavy metal(loid)s pollution in soil using pollution indices. The objectives of this study are 1) to compare assessment methods of heavy metal(loid)s pollution in arable soils located near industrial complex in Gyeongsang provinces and 2) to determine the relationship between concentration of plant available heavy metal(loid)s and chemical properties of soil. Soil samples were collected from 85 sites of arable lands nearby 10 industrial complex in Gyeongsang provinces. The average total concentration of all heavy metal(loid)s of the studied soils was higher than that of Korean arable soils but did not exceed the warning criteria established by the Soil Environmental Conservation Act of Korea. Only six sites of arable soils for the total concentration of As, Cu and Ni exceeded the warning criteria (As: $25mg\;kg^{-1}$, Cu: $150mg\;kg^{-1}$, Ni: $100mg\;kg^{-1}$). The contamination factor (CF) and geoaccumulation index ($I_{geo}$) of the heavy metal(loid)s in arable soils varied among the sampling sites, and the average values of As and Cd were relatively higher than that of other metals. Results of integrated indices of As and Cd in arable soils located near industrial complex indicated that some arable soils were moderately or heavily polluted. The plant available concentration of heavy metal(loid)s was negatively related to the soil pH and negative charge of soil. Available Cd, Pb, and Zn concentrations had relatively high correlation coefficient with pH and negative charge of soil when compared with other heavy metal(loid)s. Based on the above results, it might be a good soil management to control pH with soil amendments such as lime and compost to reduce phytoavailability of heavy metal(loid)s in arable soil located near industrial complex.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the factors affecting depression in mothers of children with disabilities and to identify the relationships between the depression, parenting-stress and self-esteem. Methods: The participants were 100 mothers of children with disabilities lving in G city. Data were collected using a structured questionnaire and analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA and Pearson Correlation Coefficients with SPSS/PC+ 21.0. Results: There was a significant relationship between depression and parenting stress (p<.001). Depression was negatively correlated with self-esteem (p<.001). Variables affecting depression were parenting-stress, self-esteem and family income. The three factors accounted for 38.7% of the depression. Conclusion: The results of the study show that parenting-stress and selfe-steem are the most significant factors affecting depression. There is an urgent need to develop nursing interventions to reduce levels of depression in mothers of children with disabilities and to help them lead a healthier life.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.2
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pp.163-170
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2020
In this paper, we purpose to describe the relationship and influencing factors among self-esteem, loneliness on subjective well-being of middle-aged women. The subjects were 157 middle-aged women through convenience sampling residing in S city, C and three G provinces. The data were collected from June 15th to July 31st, 2019. The data were analyzed through t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient and multiple regression with SPSS/WIN 22.0. The result showed self-esteem, loneliness on subjective well-being averaged 31.39(out of 40), 35.37(out of 80), 5.03(out of 7). In term of correlations, subjective well-being of middle-aged women was significantly positively correlated with self-esteem (r=.581, p<.001), and significantly negatively related with loneliness (r =-.621, p<.001)). Variables affecting subjective well-being were self-esteem (β=.324 p<.001), loneliness(β=-.424, p<.001). These variables represented 44.5% of the subject's subjective well-being. These results suggest that development of a intervention program is needed to lowers loneliness and increases self-esteem in order to increase the subjective well-being of middle-aged women.
It has been known that the accurate estimates of 2-dimensional water quality model parameters are difficult for non-experts due to the complexity of theoretical background and input requirement and complicated inter-relationship between model Parameters. The main goal of this study is to Provide expert system for the optimal estimation of water quality model parameters, which is based on the development of chaining mechanism according to the sensitivity analysis of model parameter interactions and GUI interface system on ArcView Avenue. The selected study area is the 35.3- km main Han river starting from Paldang Dam site to the Point of Indo bridge and the tributary inflows including pollutant data are used for the system application and validation. The estimated main model parameters are 0.367 for transverse dispersion coefficient, 0.074 for and 0.162 for. It also shows that the simulated water quality constituents such as DO and BOD based on the estimated model parameters are well agreed with the observed ones. It can be concluded that the developed GIS-based expert system for water quality model parameter estimation and graphical representation of water quality analysis is useful for the scientific water quality management.
Snowmelt effect is identified from the analysis of the relationship between precipitation and groundwater level(GWL) data and Severe drawdown of GWL is observed in drought. Groundwater dam Operation Index (GOI), which is developed for the optimal operation of groundwater dam, is calculated by taking common logarithm of the moving average(MA) of precipitation data for a certain period. The period can vary from watershed to watershed because the period is decided by picking the maximum correlation coefficient between GWL and GOI of several MAs of precipitation. For Ssangchun watershed, the correlation was the strongest when we apply 70 day MA for GOI calculation. Snowmelt effect is considered by applying the temperature change by elevation($0.5^{\circ}C$ decrease per 100m) and examining the areal distribution of the watershed by elevation. Snow event is assumed when the daily average temperature is below $0^{\circ}C$ and snowmelt is assumed when the temperature is above zero degree Celsius. Total snowmelt is assumed for the day. When the snow event is occurred the precipitation data is separated into two components, snow and rainfall. The areal distribution by elevation is used for the calculation in the separation. The correlation between GWL and GOI is higher when we consider snowmelt effect than we neglected it.
In this study, the water quality parameters of Geum-river were estimated using Landsat 8 satellite image data which had launched in March 2013. The goal of this research is to predict HAB and to monitor spatial pattern of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) because both TN and TP are the dominant factors of the growth of harmful algal blooms (HABs). To investigate the relationship between satellite band reflectance and in situ measurement value, Pearson' correlation coefficient analysis was used. The band2, 3, 4 and 5 reflectance values among 11 bands of Landsat 8 were used which was highly associated with detecting TN and TP. The 20 in situ data set with satellite's overpass time were identified. TN showed positive relation with band 2 (0.48), band3 (0.62), band4 (0.57) at a significance level of p<0.05. TP also showed high correlation for band2 (0.59), band3 (0.59), band4 (0.58) at a significance level of p<0.01. The optimal regression equation models were constructed for TN and TP based on multiple regression equations. The estimated concentration based on derived regression equations of TN and TP were compared with in situ measurement data. Finally, the spatial pattern of the two parameters was able be monitored through mapping on November 12, 2013 and April 21, 2014.
Lee, Jeongwoo;Kim, Nam Won;Chung, Il Moon;Cha, Joon Ho
Journal of Korea Water Resources Association
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v.48
no.9
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pp.769-779
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2015
The streamflow depletion due to groundwater pumping from deep aquifer near the Juksan stream has been simulated, in this study, by using the surface water and groundwater integrated model, SWAT-ODFLOW in order to analyze the relationship between the stream depletion and hydraulic properties of aquifer and streambed, and to spatially assess the streamflow depletion. The simulated results showed that the streamflow depletion rate divided by the pumping rate for each well location ranges from 10% to 90% with reflecting the various well-stream distance, transmissivity, storativity, and streambed hydraulic conductance. In particular, the streamflow depletion exceeds about 50% of pumping rate for conditions with transmissivity higher than $10m^2/day$ or storage coefficient lower than 0.1. The simulated results in the form of spatial maps indicated that the spatially averaged percent depletion of streamflow is about 53.6% for five years of pumping which is lower than that for shallow aquifer pumping by 12.9%. From the spatially distributed stream depletion, it was found that higher and more rapid stream depletion to pumping occurs near middle-downstream reach.
Measurement of globotriaosylceramide (Gb3, ceramide trihexoside) in urine has clinical importance for monitoring after enzyme replacement therapy in Fabry disease patients. The disease is an X-linked lipid storage disorder that results from a deficiency of the enzyme ${\alpha}$-galactosidase A (${\alpha}$-Gal A). The lack of ${\alpha}$-Gal A causes an intracellular accumulation of glycosphingolipids, mainly Gb3. A simple, rapid, and highly sensitive analytical method for Gb3 in urine was developed without labor-extensive pre-treatment by electrospray ionization MS/MS (ESI-MS/MS). Only simple 5-fold dilution of urine is necessary for the extraction and isolation of Gb3 in urine. Gb3 in diluted urine was dissolved in dioxane containing C17:0 Gb3 as an internal standard. After centrifugation it was directly injected and analyzed through guard column by in combination with multiple reaction monitoring mode of ESI-MS/MS. Eight isoforms of Gb3 were completely resolved from urine matrix. C24:0 Gb3 occupied 50% of total Gb3 as a major component in urine. Linear relationship for Gb3 isoforms was found in the range of 0.005${\sim}$5.0 ${\mu}$g/ml. The limit of detection (S/N=5) was 0.005 ${\mu}$g/ml and limit of quantification was 0.05 ${\mu}$g/ml for C24:0 Gb3 with acceptable precision and accuracy. Correlation coefficient of calibration curves for 8 Gb3 isoforms ranged from 0.9598 to 0.9975. This method could be useful for rapid and sensitive 1st line Fabry disease screening, monitoring and/or diagnostic tool for Fabry disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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