Limited information is available on the acceptability of Korean MRLs(maximum residue limits) and the health risk based on the pesticide exposure by food intake. The aim of this study was to evaluate TMDI(theoretical maximum daily intake) and EDI(estimated daily intake) for Korean by using MRLs, food intake, residue data, and correction factors, and compare with ADI(acceptable daily intake) in order to estimate the health risk based on the pesticide exposure. The study was performed in three steps. In the frist step, the residual pesticides in each category of food were investigated using the pesticide residue analytical data(1995-96) from officially approved organizations and the analytical data for poultry was adopted from Korean food code method. In the second step, TMDI was estimated from MRLs and food factors, and was compared with ADI. In the third step, the effectiveness of each culinary treatment (washing, peeling, steaming, boiling, and salting) was evaluated and EDI was calculated using pesticide residue data, food factor, and correction factor by treatment. TMDI obtained from MRLs and food intake, and food intake was summed as 1,100.99 g, which was 79.1% of total consumption. The percent ratio of TMDI to ADI for 156 pesticides was mostly below 80% and only 30 pesticides exceeded the ADI. In particular, non-treated EDI from pesticide residue data and food intake was summed up to about 43 $\mu\textrm{g}$/day/capita, and the rank was procymidone(8.6 $\mu\textrm{g}$) > maleic hydrazide(8.2 $\mu\textrm{g}$) > EPN(3.7 $\mu\textrm{g}$) > deltamethrin(3.5 $\mu\textrm{g}$) > cypermethrin(3.0 $\mu\textrm{g}$). The treated EDI calculated from pesticide residue data, food intake, and correction factor by culinary treatment was summed up to 13.7 $\mu\textrm{g}$/day/captia. The percentage of ADI was TMDI(79.74%) > non-treated EDI (0.17%) > treated EDI (0.04%), and the exposure level of Korean population to whole pesticides was below the level to produce health risk. Oncogenic risk of five pesticides used in Korea whose oncogenic potency(Q*) was known were assessed from TMDI and treated EDI. Dietary oncogenic risk for Korean was estimated to be 2.0$\times$10-3 on the basis of TMDI, 8.3$\times$10-7 on the basis of treated EDI. The oncogenic risk from TMDI exceeded the risk level(1$\times$10-6) of EPA, whereas the oncogenic risk from treated EDI and real exposure level lower than that of EPA.
Purpose: The purpose of this study was to determine the effects of 5 weeks self-help management program developed by Kim et al. (2000-b) and reinforced with music therapy for post stroke patients. Method: This was pre-experimental study and the subjects were 14 post stroke hemiplegic patients at home who were registered at the Gunsan Health Center. The program was applied for five weeks and two hours for each session composed of the preparation step, the main step and the finishing step. The contents of the program were ROM exercise, daily activity training, risk factors and aftereffects, nutrition management and stress management. To collect data, all subjects were questioned before and after the application of the program. Collected data were analyzed through frequencies, percentages, Wilcoxen signed rank test and Cronbach's alpha using SPSS-WIN program. Result: After the application of the self-help management program, a statistically significant increase was observed in the subjects' ability to perform activities of daily living (p=.039), ability to perform instrumental activities of daily living (p=.005), self-efficacy (p=.001), self-care behavior (p=.001) and quality of life (p=.001), and a statistically significant decrease was observed in depression (p=.012). Conclusion: The present self-help management program was found to be helpful in improving the subjects' physical and psychological functions after they were attacked by stroke, so to be an effective nursing intervention strategy for post stoke patients. Future researches need to reinforce and materialize music therapy and to develop and apply a self-help management program that includes not only post stroke patients but also their families. In addition, it is necessary to expand the scope of subjects and apply follow-up management in order to continue self-help meetings.
Distributed hydrologic models typically require spatial estimates of precipitation interpolated from sparsely located observational points to the specific grid points. However, widely used estimation schemes fail to describe the realistic variability of daily precipitation field. We compare and contrast the performance of statistical methods for the spatial estimation of precipitation in two hydrologically different basins, and propose a two-step process for effective daily precipitation estimation. The methods assessed are: (1) Inverse Distance Weighted Average (IDW); (2) Multiple Linear Regression (MLR); (3) Climatological MLR; and (4) Locally Weighted Polynomial Regression (LWP). In the suggested simple two-step estimation process, precipitation occurrence is first generated via a logistic regression model before applying IDW scheme (one of the local scheme) to estimate the amount of precipitation separately on wet days. As the results, the suggested method shows the better performance of daily rainfall interpolation which has spatial differences compared with conventional methods. And this technique can be used for streamflow forecasting and downscaling of atmospheric circulation model effectively.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.4
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pp.247-252
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2013
Korea gas corporation (KOGAS) is responsible for the whole sale of natural gas in the domestic market. It is important to forecast the daily demand of city gas for supply and demand control, and delivery management. Since there is the autoregressive characteristic in the daily gas demand, we introduce a modified autoregressive model as the first step. The daily gas demand also has a close connection with the outdoor temperature. Accordingly, our second proposed model is a temperature-based model. Those two models, however, do not meet the requirement for forecasting performances. To produce acceptable forecasting performances, we develop a weighted average model which compounds the autoregressive model and the temperature model. To examine our proposed methods, the forecasting results are provided. We confirm that our method can forecast the daily city gas demand accurately with reasonable performances.
Park, Jong-Kil;Jung, Woo-Sik;Song, Jeong-Hui;Kim, Eun-Byul
한국방재학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.89-92
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2008
The extreme heat watch warning system(EHWWS) that Korea Meterological Administration carried out a preliminary from July 1, 2007, considered both daily maximum temperature and daily maximum heat index simultaneously. It was requested revision of the standard level of EHWWS to solve the difficulty of forecasting occurred when we were considering two parameters simultaneously and we did not considering heat index according to areas. For this, we established three type standard, such as type 1 that considered both daily maximum temperature and daily maximum heat index, Under the extreme heat day that daily minimum temperature was more than $25^{\circ}C$, type 2 that considered daily maximum temperature and type 3 that considered only daily maximum heat index and then analyzed whether these 3 types satisfies the excess mortality of the extreme heat warning or not. As a results, type 1 and 2 were more explain away excess mortality each warning step than type 3. type 2 could also apply case of not to consider heat index according to areas and had a merit for extreme heat forecasting easily because the standard was simple. Therefore we think type 2 is more suitable and reasonable standard for Korea extreme heat watch warning system(KEHWWS) than type 1. In addition, we need to develop model that exactly predicts the excess mortality will be take place during the extreme heat warning and construct KEHWWS.
Early warning services for crop diseases are valuable when they provide timely forecasts that farmers can utilize to inform their disease management decisions. In South Korea, collaborative disease controls that utilize unmanned aerial vehicles are commonly performed for most rice paddies. However, such controls could benefit from seasonal disease early warnings with a lead time of a few months. As a first step to establish a seasonal disease early warning service using seasonal climate forecasts, we developed the EPIRICE Daily Risk Model for rice blast by extracting and modifying the core infection algorithms of the EPIRICE model. The daily risk scores generated by the EPIRICE Daily Risk Model were successfully converted into a realistic and measurable disease value through statistical analyses with 13 rice blast incidence datasets, and subsequently validated using the data from another rice blast experiment conducted in Icheon, South Korea, from 1974 to 2000. The sensitivity of the model to air temperature, relative humidity, and precipitation input variables was examined, and the relative humidity resulted in the most sensitive response from the model. Overall, our results indicate that the EPIRICE Daily Risk Model can be used to produce potential disease risk predictions for the seasonal disease early warning service.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.4
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pp.11-23
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2011
The objective of this paper is to develop a daily pattern clustering algorithm using historical traffic data that can reliably detect under various traffic flow conditions in urban streets. The developed algorithm in this paper is categorized into two major parts, that is to say a macroscopic and a microscopic points of view. First of all, a macroscopic analysis process deduces a daily peak/non-peak hour and emphasis analysis time zones based on the speed time-series. A microscopic analysis process clusters a daily pattern compared with a similarity between individuals or between individual and group. The name of the developed algorithm in microscopic analysis process is called "Two-step speed clustering (TSC) algorithm". TSC algorithm improves the accuracy of a daily pattern clustering based on the time-series speed variation data. The experiments of the algorithm have been conducted with point detector data, installed at a Ansan city, and verified through comparison with a clustering techniques using SPSS. Our efforts in this study are expected to contribute to developing pattern-based information processing, operations management of daily recurrent congestion, improvement of daily signal optimization based on TOD plans.
Three protein feeding systems for egg-type pullets involving conventional step-down protein 18-15-12%), step-up protein(12-15-18%) and single-stage low protein (13-13-13%) with an iso-energy level of 2,900 ME kcal /kg were compared to examine the effect on pullet growth and subsequent laying performance. During the growing period, pullets subjected to the step-up and single-stage low protein feeding systems were lighter in body weight and consumed less feed and netabolizable energy than those on the conventional step-down protein feeding system(P<0.05). 3ut the pullets on the step-up protein diet consumed more protein, and those on the single-stage low protein diet consumed less protein than those on the step-down protein diet(P<0.05). Also, he feed cost was less in pullets on the single-stage low protein diet than in those on the other systems(P<0.05). During the laying period, sexual maturity was later in hens reared on the step-up and single-stage low protein diets than in those on the step-down protein diet(P<0.05), however, average hen-day egg production and egg weight were not significantly affected by the protein feeding systems in the growing period. Daily feed intake and feed required per egg were significantly reduced in hens on the single-stage low protein diet compared to those on conventional protein feeding system(P<0.05). It was concluded that the 13% single-stage low protein feeding system produced smaller pullets with less feed, energy, protein, and feed cost during the growing period, and hens reared on that system consumed less feed during the laying period without any impairment of production compared to the conventional rearing system.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2001.10a
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pp.286-289
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2001
This paper deals with the procedures of effective mid-term Operation Planning establishment for painting shop in shipbuilding. and develop prototype system. In general, the block painting process consists of two stages such as blasting operation for surface preparation and painting operation for paint application for blocks. Weather condition is a potent Influence on those operations. The procedures consists of four steps, Load analysis, Generate alternative simulation plan. Implementation of Allocation automation module and Compare result of each simulation plan. Explain of each step. as follows, 1.step, Load analysis measure amount of assigned workload and manhour. 2.step, simulation scheme include alterable control variable such as overtime, weather. Auto allocating module carry out feasibility of simulation plan. 3.step, Allocation automation module are composed of three algorithms, as followings: - the block allocation algorithm that determines the number of blocks to be processed each day, - the team allocation algorithm that allocates blocks to worker groups. - the block arrangement algorithm that arrange blocks in blasting and painting cells. Since the block arrangement algorithm is conducted simultaneously with the team allocation algorithm, the total structure of the operating algorithms is considered to have two phases: first, daily load balancing with capacity limit and second, team allocation considering arrangement each day 4 step, Comparing result of each simulation plan. and select best simulation plan.
This paper reviews the categories and properties of risk measures, analyzes the classes and structural equations of volatility forecasting models, and presents the practical methodologies and their expansion methods of estimating and forecasting the volatilities of exchange rates using Excel spreadsheet modeling. We apply the GARCH(1,1) model to the Korean won(KRW) denominated daily and monthly exchange rates of USD, JPY, EUR, GBP, CAD and CNY during the periods from January 4, 1998 to December 31, 2009, make the estimates of long-run variances in the returns of exchange rate calculated as the step-by-step change rate, and test the adequacy of estimated GARCH(1,1) model using the Box-Pierce-Ljung statistics Q and chi-square test-statistics. We demonstrate the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the monthly series except the semi-variance GARCH(1,1) applied to KRW/JPY100 rate. But we reject the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the daily series because of the very high Box-Pierce-Ljung statistics in the respective time lags resulting to the self-autocorrelation. In conclusion, the GARCH(1,1) model provides for the easy and helpful tools to forecast the exchange rate volatilities and may become the powerful methodology to overcome the application difficulties with the spreadsheet modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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