Children are particularly vulnerable to adverse health effects associated with heavy metal exposure. The goal of this study was to investigate the relationship between proximity to an industry complex and blood lead and urinary cadmium levels for children aged 7-13 who lived in Ulsan where a big petrochemical complex is located. We conducted a questionnaire survey to collect data including sociodemographics, daily habits, residential environment, etc. We also analyzed blood lead and urinary cadmium levels using Atomic Absorption Spectrometry (AAS). Data were analyzed using regression analysis. All statistical analyses were conducted with SAS software version 9.2. We calculated distance by using a Geographic Information System (ArcGIS version 10.0). The geometric mean blood lead level was 1.55 ${\mu}g/dL$ (boys: 1.59 ${\mu}g/dL$, girls: 1.51 ${\mu}g/dL$), and the geometric mean urinary cadmium level was 0.51 ${\mu}g/g$ creatinine (boys: 0.45 ${\mu}g/g$ creatinine, girls: 0.58 ${\mu}g/g$ creatinine). In the results of regression analyses, we found that urinary cadmium levels significantly decreased as distance between residence and industrial complex increased after adjusting for age, gender, income, passive smoking and the length of residence. This result was opposite to that for lead levels. Our observations support the hypothesis that urinary cadmium levels in children are related to their proximity to an industrial complex.
Journal of Wellbeing Management and Applied Psychology
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v.4
no.3
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pp.45-51
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2021
Purpose: This aims to find a strategic plan for the feasibility study of a medical center extension project in order for local public medical institutions to obtain public interest and profitability through a survey of residents. Research design, data and methodology: The structured questionnaire was distributed at random, and a total of 219 people responded as users or patients responded to the questionnaire in a self-filling manner. Through this questionnaire, the feasibility and necessity of the extension of Gangneung Medical Center(GMC) was measured. All data processing was analyzed by applying version 26.0 of IBM SPSS statistical package program. The main contents of the questionnaire included reasons for using GMC, inconveniences, overall level of medical care, satisfaction, intention to revisit, the necessity of GMC's complex ward extension project, and GMC consisted of 8 questionnaires, including the desired service for the extension of the complex ward. Results: As for the necessity of the GMC complex ward extension project, 95.9% of residents said they wanted the complex ward extension project, 2.3% said it was not necessary, and the remaining 1.8% had other opinions. Conclusions: GMC complex ward extension project is necessary.
As the networks (i.e., intranet and internet) proliferate all over the world, it is inevitable to move some (or all) of the enterprise activities into virtual spaces. Differently from business data, product data have complex semantics and thus are not properly exchanged among different application programs. Even though some neutral formats of product data have been developed by standard organizations, translating them among various application programs still needs the comprehensive understanding of the complex semantics. Recently, it is widely recognized that capturing more knowledge is the next step In overcome the current difficulties on sharing product data. In this paper, we present Web-based knowledge management that facilitates seamless sharing of product data among various application programs in virtual enterprises. Three types of knowledge are managed by the knowledge management system - metadata, ontology, and mapping. In this environment, we consider both business applications (e.g., ERP, SCM, and EDI System) and engineering applications (e.g., CAD and CAM system).
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.6
no.4
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pp.229-235
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2001
As the networks (i.e., intranet and internet) proliferate all over the world, it is inevitable to move some (or all) of the enterprise activities into virtual spaces. Differently from business data, product data have complex semantics and thus are not properly exchanged among different application programs. Even though some neutral formats of product data have been developed by standard organizations, exchanging them among various application programs still needs the comprehensive understanding of the complex semantics. Recently, it is widely recognized that capturing more knowledge is the next step to overcome the current difficulties on sharing product data. In this paper, we utilize the ontology concept in order to facilitate information search far product data in the internet environment. A prototype of search system implemented using the ontology for automobile product data is presented.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.17
no.3
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pp.427-433
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2005
The study of Web GUI(Graphic User Information) system for Virtual Reality System is mainly performed on effective methodology which transform real world data to computing world data. MGIS(Marine Geographic Information System) has its own target on reliable data service by acquisition of geometric information using accurate measurement and graphical visualization. This type of raw data visualization can be built without software tools, yet is incredibly useful for interpreting and communicating data. Even simple visualizations can aid in the interpretation of complex 3D relationships that are frequently encountered in the geosciences. The Virtual Reality Modeling Language provides an easy way for geoscientists to construct complex visualizations that can be viewed with free software. This study propose a three dimensional Web GUI system using MGIS-based three dimensional data models and virtual imaging system. Finally, we design a Web GUI system integrating above data models.
We will calculate concentration of air pollutants using ISCST3, FDM and AERMOD of models recommended in U. S. EPA which are able to predict concentration of short term for point source, complex like industrial complex, power plant and burn-up institution. Before executing model, as analyzing computational result of many cases according to selecting of input data, we will increasing predictable ability of model in limit range of model. Especially, we analyzed three cases-case of considering various emission rate according to time scale and not, case considering effect of atmospheric pollution materials removed by physical process. In our study, after comparing and analyzing results of three model, we choose the atmospheric dispersion model reflected well the characteristic of the area. And we will investigate how large the complex pollutant sources such as industrial complex contribute to atmospheric environment and air quality of the surrounding the area as predicting and estimating chosen model.
The removal efficiency of cadmium by chitosan complex isolated from Aspersillus oryzae was investigated through laboratory experiments. The results of the study are as follows. The adsorption kinetics of cadmium was reached the adsorption equilibrium in approximately 20 minutes and the removal efficiency was showed 95.8%. The effect of temperature on cadmium adsorption by chitosan complex shows that as the temperature increased, the amount of cadmium adsorption per unit weight of chitosan complex increased. The correlation between amount of cadmium adsorption per unit weight of chitosan complex and temperature was obtained through the coefficient of determination($R^2$). $R^2$ values was 0.854(p<0.05). A linearized Freundlich equation was used to fit the acquired experimental data. As a result, Freundlich constant, the adsorption intensity(1/n) was 0.550, and the measure of adsorption(k) was 2.181. So, it was concluded that adsorption of cadmium by chitosan complex is effective.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.13
no.9
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pp.868-877
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2001
This study is to present the typical energy consumption criteria and $CO_2$ exhaust rate in multi-family housing complex by analyzing the energy consumption characteristics. The contents and methodology of this study are as follows; -Examining the documents of maintenance accounts, investigate the cost and its items expended by the annual maintenance in multi-family housing complex. -Survey each consumption of energy sources, maintenance area, location of multi-family housing complex, heating type, and so forth. -After classifying with heating type of multi-family housing complex investigated, Scrutinize the energy consumption by each source. -Analyze the characteristics of energy consumption and $CO_2$ exhaust through multiple regression analyses of maintenance property. -Suggest the typical energy consumption criteria (Mcal/$m^2$.year, Mcal/house.year) and $CO_2$ exhaust rate (kg-c/$m^2$.year, Kg-c/house.year) in multi-family housing complex. the results will come into basic data for estimating energy consumption in multi-family housing complex according to maintenance characteristics.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2002.11a
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pp.215-221
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2002
The purpose of this study is to accumulate basic data to establish planning direction and planning factors for the environment-friendly apartment complex by clarifying general concept and mark of it. For this purpose, the field study has been conducted to the environment-friendly apartment complex in Korea and Japan. The major findings of this study are as follows; 1) The basic concept of planning factors for environment-friendly apartment complex are natural harmony, improvement of residents' health & amenity, energy & resources saving and response to the social change. 2) For Japan, the planning factors and technical elements for the environment-friendly apartment complex were applied in the whole range of apartment complex with various and positive methods. For Korea, on the other hand, application of the planning factors of energy saving, resources saving and minimizing environment pollution was insufficient.
This work investigates the performance of fully complex- valued radial basis function network(FC-RBF) and complex extreme learning machine (CELM) based neural approaches for classification of power quality disturbances. This work engages the use of S-Transform to extract the features relating to single and combined power quality disturbances. The performance of the classifiers are compared with their real valued counterparts namely extreme learning machine(ELM) and support vector machine(SVM) in terms of convergence and classification ability. The results signify the suitability of complex valued classifiers for power quality disturbance classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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