Recognizing interaction between the environment and humans, the EIA(environmental impact assessment) movement has sought to promote more environmentally sound and informed decisions for the sake of human welfare. Therefore, most EIA programs require the consideration of human health impacts. Yet relatively few EIA documents adequately address those impacts. This study was carried out to investigate the role of EIA for reuniting the environment and human health, for preventing and reducing significant health risks, and for improving human health impact assessment by means of risk assessment. Risk assessment consists of 4 components; hazard identification, dose-response assessment, exposure assessment and risk characterization. Since most people spent their times in indoor, indoor air quality modelling can be used in exposure assessment and risk assessment. In this study, indoor $NO_2$ concentration and personal $NO_2$ exposure were estimated by Box Model using mass balance equation and time weighted average, respectively. The estimated indoor $NO_2$ concentration and the personal $NO_2$ exposure were compared by those measured, respectively. Subsequntly, health effect was assessed with these results. Consequently, exposure assessment and risk assessment using indoor air quality model may be considered to be applicable to EIA.
The purpose of this study is to review the various valuation techniques of intangible assets. The value of intangible asset by the income approach can be measured as the present value of the economic benefit over the intangible asset's remaining useful life. The typical methods used in intangible asset economic income projections include extrapolation method, life cycle analyses, sensitivity analyses, simulation analyses, judgment method, and tabula rasa method. There are several methods available for estimating capitalization rates and discount rates for intangible asset, in which we have discussed market extraction method, capital asset pricing model, built-up method, discounted cash flow model, and weighted average cost of capital method. As the capitalization methods for intangible asset, relief-from-royalty method, excess earnings capitalization method, profit split method, residual from business enterprise method, postulated loss of income method and so on have been reviewed.
Passive samplers have been used for many years for the sampling of organic vapors in work environment atmospheres. Currently, all passive samplers used in domestic occupational monitoring are foreign products. This study was performed to evaluate variable parameters for the development of passive organic samplers, which include the geometry of the device and diffusive length for the sampler design. Four prototype diffusive lengths; A-1(4.5 mm), A-2(7.0 mm), A-3(9.5 mm), A-4(12.0 mm) were tested for adsorption performances to a chemical mixture (benzene, toluene, trichloroethylene, and n-hexane) according to the US-OSHA's evaluation protocol. A dynamic vapor exposure chamber developed and verified by related research was used for this study. The results of study are as follows. The results in terms of sampling rate and recommended sampling time test indicate that the most suitable model was A-3 (9.5 mm diffusive lengths on both sides) for passive sampler design in time weighted average (TWA) assessment. Sampling rates of this A-3 model were 45.8, 41.5, 41.4, and 40.3 ml/min for benzene, toluene, trichloroethylene, and n-hexane, respectively. The A-3 models were tested on reverse diffusion and conditions of low humidity air (35% RH) and low concentrations (0.2 times of TLV). These conditions had no affect on the diffusion capacity of samplers. In conclusion, the most suitable design parameters of passive sampler are: 1) Geometry and structure - 25 mm diameter and 490 $mm^2$ cross sectional area of diffusion face with cylindrical form of two-sided opposite diffusion direction; 2) Diffusive length - 9.5 mm in both faces; 3) Amount of adsorbent - 300 mg of coconut shell charcoal; 4) Wind screen - using nylon net filters (11 ${\mu}m$ pore size).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.5
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pp.57-65
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2010
In this paper, we propose a new real-time algorithm detecting the flame and smoke in digital CCTV images. Because the forest fire causes the enormous human life and damage of property, the early management according to the early sensing is very important. The proposed algorithm for monitoring forest fire is classified into the flame sensing and detection of smoke. The flame sensing algorithm detects a flame through the conditional test at YCbCr color model from the single frame. For the detection of smoke, firstly the background range is set by using differences between current picture and the average picture among the adjacent frames in the weighted value, and the pixels which get out of this range and have a gray-scale are detected in the smoke area. Because the proposed flame sensing algorithm is stronger than the existing algorithms in the change of the illuminance according to the quantity of sunshine, and the smoke detection algorithm senses the pixel of a gray-scale with the smoke considering the amount of change for unit time, the effective early forest fire detection is possible. The experimental results indicate that the proposed algorithm provides better performance than existing algorithms.
This paper presents a novel geometric modeling technique to predict the mechanical properties of an aircraft wing's skin-stringer integrated panel. Due to mechanical and adhesive fastening, this panel is vulnerable to stress concentration and debonding, so we designed it to integrate the skin and stringer using three-dimensional woven composites. Geometric modeling was conducted by measuring the geometric parameters of the specimen and defining the pattern of the yarns as functions. We used a weighted average model with iso-strain and iso-stress assumptions to predict the mechanical properties of the panel parts. We then compared the results of a finite element analysis with a compression test to verify the accuracy of our model. Our proposed technique proved to be more efficient than the traditional experimental method for predicting the mechanical properties of skin-stringer integrated panels.
The purpose of this study was to establish an association between the consumption of ready-to-eat cereal (RTEC), milk, and calcium within the context of the most current population dietary practice in Korea. Inadequate calcium intake among Korean children and adults is one of the important public health concern. Milk is one of the best calcium sources because or its bioavailability, and RTEC is one or the foods commonly consumed with milk. The most recent Korean National Health and Nutrition Survey, 2001 dataset was used as the source of data for this research. Subjects excluding pregnant women, were categorized according to gender and age ($1{\sim}5,\;6{\sim}11,\;12{\sim}19,\;20{\sim}49,\;50+$ years) and then by consumption of RTEC and milk. SAS and SUDAAN were used for statistical analyses. Sample weighted means, standard errors, and population percentages were calculated, and multiple regression model with adjustment for covariates were used to determine the predictability of total daily calcium intake from inclusion of RTEC and milk compared to the meal without RTEC and milk. RTEC was consumed by 2.4% or Korean people. Average calcium intake was 17 times greater when RTEC was consumed with milk than when RTEC was consumed without milk. Respondents who consumed RTEC with milk had significantly higher mean daily calcium and other nutrient intakes than respondents who consumed neither. in the multiple regression analysis, milk consumption with or without RTEC predicted total daily calcium intake after adjusting for age, income, and alcohol consumption (p<0.0001). The percentage of respondents below the estimated average requirement (EAR) level for calcium was lower for RTEC consumers than for RTEC non-consumers in all age-gender groups, especially significant differences were in children aged $1{\sim}5$, boys and girls aged $12{\sim}19$, men aged $20{\sim}49$, and women older than 50 years of age. RTEC consumption was not associated with intake in excess of the tolerable upper intake level (UL) for calcium. In conclusion, RTEC consumption was positively associated with both milk and calcium intakes in all age and gender groups in Korean population.
The convenient techniques for predicting the bus arrival time have used the data obtained from the buses belong to the same company only. Consequently, the conventional techniques have often failed to predict the bus arrival time at the downstream bus stops due to the lack of the data during congestion time period. The primary objective of this study is to overcome the weakness of the conventional techniques. The estimation model developed based on the data obtained from Bus Information System(BIS) and Bus management System(BMS). The proposed model predicts the bus arrival time at bus stops by using the data of all buses travelling same roadway section during the same time period. In the tests, the proposed model had a good accuracy of predicting the bus arrival time at the bus stops in terms of statistical measurements (e.g., root mean square error). Overall, the empirical results were very encouraging: the model maintains a prediction job during the morning and evening peak periods and delivers excellent results for the severely congested roadways that are of the most practical interest.
Since the publication of Markowitz's (1952) mean-variance portfolio model, research on portfolio optimization has been conducted in many fields. The existing mean-variance portfolio model forms a nonlinear convex problem. Applying Dantzig's linear programming method, it was converted to a linear form, which can effectively reduce the algorithm computation time. In this paper, we proposed a Dantzig perturbation portfolio model that can reduce management costs and transaction costs by constructing a portfolio with stable and small (sparse) assets. The average return and risk were adjusted according to the purpose by applying a perturbation method in which a certain part is invested in the existing benchmark and the rest is invested in the assets proposed as a portfolio optimization model. For a covariance estimation, we proposed a Gaussian kernel weight covariance that considers time-dependent weights by reflecting time-series data characteristics. The performance of the proposed model was evaluated by comparing it with the benchmark portfolio with 5 real data sets. Empirical results show that the proposed portfolios provide higher expected returns or lower risks than the benchmark. Further, sparse and stable asset selection was obtained in the proposed portfolios.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.15
no.2
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pp.77-84
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2012
This study suggested the planting model of Zelkova serrata communities in the areas with the warmth index of both 80~100 and $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$. Warmth index was calculated with 449 weather points using inverse distance weighted interpolation method. The planting species were selected by correlation analysis between Z. serrata and each species of four or more frequency among the 36 relev$\acute{e}$ surveyed for this study. The result of this study is summarized as follows : Warmth index of Z. serrata communities was among $74{\sim}118^{\circ}C{\cdot}month$. Results of the correlation analysis between Z. serrata and each species observed that the Z. serrata belongs to the tree layer with warmth index of 80~100 and $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$. On the other hand, the species of Carpinus laxiflora, Quercus serrata, Prunus sargentii and Platycarya strobilacea appeared only in the tree layer with warmth index of $80{\sim}100^{\circ}C{\cdot}month$. Z. serrata and Styrax japonica appeared in the subtree layer with the warmth index of 80~100 and $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$, while Acer pseudosieboldianum, Lindera erythrocarpa, Acer mono, Quercus serrata, etc. appeared in the subtree layer with the warmth index of $80{\sim}100^{\circ}C{\cdot}month$. Z. serrata, Ligustrum obtusifolium, Lindera obtusiloba, Callicarpa japonica and Zanthoxylum schinifolium all appeared in the shrub layer with the warmth index of 80~100 and $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$. Lindera erythrocarpa, Orixa japonica, Staphylea bumalda, Akebia quinata and Sorbus alnifolia appeared in the shrub layer with the warmth index of $80{\sim}100^{\circ}C{\cdot}month$ and Styrax japonica and Stephanandra incisa appeared in the shrub layer with the warmth index of $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$, The numbers of each species planted in a $100m^2$ area of the Z. serrata community were suggested as follows : five in tree layer, five in subtree layer and nine in shrub layer. The average area of canopy are suggested to be about $86m^2$ for tree layer, $34m^2$ for subtree layer and $34m^2$ for shrub layer.
As Synthetic Aperture Radar (SAR) image can be acquired regardless of the weather and day or night, it is highly recommended to be used for Automatic Target Recognition (ATR) in the fields of surveillance, reconnaissance, and national security. However, there are some limitations in terms of cost and operation to build various and vast amounts of target images for the SAR-ATR system. Recently, interest in the development of an ATR system based on simulated SAR images using a target model is increasing. Attributed Scattering Center (ASC) matching and template matching mainly used in SAR-ATR are applied to target classification. The method based on ASC matching was developed by World View Vector (WVV) feature reconstruction and Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM). The template matching was carried out by calculating the correlation coefficient between two simulated images reconstructed with adjacent points to each other. For the performance analysis of the two proposed methods, the Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) dataset was used, which has been recently published by the U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). We conducted experiments under standard operating conditions, partial target occlusion, and random occlusion. The performance of the ASC matching is generally superior to that of the template matching. Under the standard operating condition, the average recognition rate of the ASC matching is 85.1%, and the rate of the template matching is 74.4%. Also, the ASC matching has less performance variation across 10 targets. The ASC matching performed about 10% higher than the template matching according to the amount of target partial occlusion, and even with 60% random occlusion, the recognition rate was 73.4%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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