Park, Sang-Hyeon;Kim, Jeong-Hui;Baek, Seung-Ho;Choi, Ho-Seung;Kim, Dae-Won;Ko, Eui-Jeong;Kim, Hyun-Woo
Korean Journal of Ecology and Environment
/
v.53
no.3
/
pp.229-240
/
2020
In this study, the results of fish assemblage survey for 16 reservoirs in the Yeongsan·Seomjin-River watershed were presented with fish assemblage characteristics analysis in relation to reservoir size. The survey method including number of sampling sites was followed the "Biomonitoring survey and assessment manual" of the Ministry of Environment/National Institute of Environmental Research (MOE/NIER), and the reservoirs were categorized as three size groups, small, medium or large reservoirs, based on the MOE/NIER as well. Total 13 family classified into 44 species were collected from 2018 (7 reservoirs) to 2019 (9 reservoirs), and the dominant and subdominant species were Hemiculter eigenmanni (Relative abundance, RA, 32.9%) and Lepomis macrochirus (RA, 31.4%), respectively. As a result of the analysis in relation to the reservoir size, the average (±standard deviation) number of species of the small, medium and large reservoirs were 11±2.9, 14.3±2.1, 22.7±0.6, respectively, which showed positive correlation with the reservoir size. Total 6 fish assemblage characteristics(number of species, number of individuals, richness index, herbivorous fish ratio, carnivorous fish ratio, exotic fish ratio) showed significant differences between the each reservoir size groups (P<0.05). As a result of cluster analysis, 16 reservoirs were clustered into 5 groups with 60% similarity, and the each reservoirs seems to be clustered depends on the distance from each other, watershed and their historical geology rather than size. These results are baseline information for the understanding of fish assemblage in Korean reservoirs, important for establishing management policy of reservoirs in the Yeongsan·Seomjin-River watershed.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
/
v.39
no.4
/
pp.251-261
/
2003
To measure the GPS position accuracy and its distribution according to the length of the baseline, 30 minutes to 24 hours observations at the fixed location were conducted with two GPS receivers (Ll, 12 channels) on May 29 to June 2, 2002. The GPS data received at the reference station, the rover station and the ordinary times GPS observation station operated by the National Geography Institute in Korea were processed in kinematic and static post-processing methods with a post -processing software. The results obtained are summarized as follows: 1. The number of the satellite that could be observed continuously more than six hours was 16 and most of these satellites were positioned at east-west direction on May 31, 2002. The number of the satellite observed and the geometric dilution of precision (GDOP) determined by the average of every 10 minute for the day were 8 and 3.89, respectively. 2. Both the average GPS positions before and after post-processing were shifted (standalone: 1.17 m, post -processing: 0.43m) to the south and west. The twice distance root mean square (2drms) measured with standalone was 6.65m. The 2drms could be reduced to 33.8% (standard deviation 0=17.2) and 5.3% (0=2.2) of standalone by the kinematic and the static post-processing methods, respectively. 3. The relationship between the length of the baseline x (km) and the 2drms y (m) obtained by the static post-processing method was y=0.00l6x+0.006 $(R^2=0.87)$. In the case of the positioning with the static post-processing method using the GPS receiver, it was found that a positioning within 20cm 2drms was possible when the length of the baseline was less than 100km and the receiving time of the GPS is more than 30 minutes.
Objectives: To evaluate the accuracy and consistency of two different apex locators at both the Apex and 0.5 marks. Materials and Methods: Twenty-six root canals was scheduled for extraction for periodontal or prosthodontic reasons. Thirteen canals were measured using Root ZX and the rest by i-ROOT. The root canal length was measured both the at 0.5 mark and the Apex mark. The file was then fixed to the toot, and the distance from the file tip to the major foramen of each canal was measured after removing the root dentin under the microscope so that the major foramen and the file tip were seen. Results: 1. When the Apex mark was used, 100% of both the Root ZX and i-ROOT groups were within 0.5 mm of the major foramen. 2. When 0.5 mark was used, 100% of the Root ZX group and 77% of the i-ROOT group were within 0.5 mm of the major foramen. 3. In terms of standard deviation and quartile value, the Apex mark was more consistent than 0.5 mark in the Root ZX group, and 0.5 mark was more consistent in the i-ROOT group, but there was no statistically significant difference when compared with t-test. 4. The root canal length difference between the Apex mark and 0.5 mark was 0.22 mm and 0.46 mm in the Root ZX and i-ROOT groups, respectively. Conclusions: In this study, the Apex mark was the more consistent mark. Therefore, it is recommended to subtract 0.5 mm, which is the average length between the apex and apical constriction, from the root canal length at the Apex mark to obtain the working length clinically.
Kim, Yon-Lae;Moon, Seong-Kong;Suh, Tae-Suk;Chung, Jin-Beom;Kim, Jin-Young;Lee, Jeong-Woo
Journal of radiological science and technology
/
v.37
no.4
/
pp.341-348
/
2014
Wedge filter could use to increase the dose distribution at the hot dose regions. We evaluated dose discrepancy at surface and build region in the infield and outfield that Metal Wedge (MW) and Enhance Dynamic Wedge (EDW) were interact with photon. In this paper, we used Gafchromic EBT3 film that had excellent spatial resolution, composed the water equivalent materials and changed the optical density without development. The set up conditions of linear accelerator were fixed 6 MV photon, 100 cm SSD, $10{\times}10cm^2$ field size and were irradiated 400 cGy at Dmax. The dose distribution and absorbed dose were evaluated when we compared the open field with $15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$ metal wedge and enhanced dynamic wedge. A $15^{\circ}$ metal wedge could increase the surface and build up region dose than using a $15^{\circ}$ enhanced dynamic wedge. A $30^{\circ}$ metal wedge could decrease the surface and build up region dose than using a $30^{\circ}$ enhanced dynamic wedge. A $45^{\circ}$ metal wedge could decrease by large deviation the surface and build up region dose than using a $15^{\circ}$ enhanced dynamic wedge. The dose of penumbra region at outfield were increased on the thick side but were decreased on the thin side. It could be decrease the surface dose and build up region dose, if the metal wedge filters were properly used to make a good dose distribution and not closed the distance of surface.
In this study, the characteristics of seasonal $PM_{2.5}$ behavior in South Korea and other Northeast Asian regions were analyzed by using the $PM_{2.5}$ ground measurement data, weather data, WRF and CMAQ models. Analysis of seasonal $PM_{2.5}$ behavior in Northeast Asia showed that $PM_{2.5}$ concentration at 6 IMS sites in South Korea was increased by long-distance transport and atmospheric congestion, or decreased by clean air inflow due to seasonal weather characteristics. As a result of analysis by applying BFM to air quality model, the contribution from foreign countries dominantly influenced the $PM_{2.5}$ concentrations of Baengnyeongdo due to the low self-emission and geographical location. In the case of urban areas with high self-emissions such as Seoul and Ulsan, the $PM_{2.5}$ contribution from overseas was relatively low compared to other regions, but the standard deviation of the season was relatively high. This study is expected to improve the understanding of the air pollutant phenomenon by analyzing the characteristics of $PM_{2.5}$ behavior in Northeast Asia according to the seasonal weather condition change. At the same time, this study can be used to establish the air quality policy in the future, knowing that the contribution of $PM_{2.5}$ concentration to the domestic and overseas can be different depending on the regional emission characteristics.
Kim, Kilho;Choi, Sangwoo;Chae, Moon-jung;Park, Heewoong;Lee, Jaehong;Park, Jonghun
Journal of Intelligence and Information Systems
/
v.25
no.1
/
pp.163-177
/
2019
As smartphones are getting widely used, human activity recognition (HAR) tasks for recognizing personal activities of smartphone users with multimodal data have been actively studied recently. The research area is expanding from the recognition of the simple body movement of an individual user to the recognition of low-level behavior and high-level behavior. However, HAR tasks for recognizing interaction behavior with other people, such as whether the user is accompanying or communicating with someone else, have gotten less attention so far. And previous research for recognizing interaction behavior has usually depended on audio, Bluetooth, and Wi-Fi sensors, which are vulnerable to privacy issues and require much time to collect enough data. Whereas physical sensors including accelerometer, magnetic field and gyroscope sensors are less vulnerable to privacy issues and can collect a large amount of data within a short time. In this paper, a method for detecting accompanying status based on deep learning model by only using multimodal physical sensor data, such as an accelerometer, magnetic field and gyroscope, was proposed. The accompanying status was defined as a redefinition of a part of the user interaction behavior, including whether the user is accompanying with an acquaintance at a close distance and the user is actively communicating with the acquaintance. A framework based on convolutional neural networks (CNN) and long short-term memory (LSTM) recurrent networks for classifying accompanying and conversation was proposed. First, a data preprocessing method which consists of time synchronization of multimodal data from different physical sensors, data normalization and sequence data generation was introduced. We applied the nearest interpolation to synchronize the time of collected data from different sensors. Normalization was performed for each x, y, z axis value of the sensor data, and the sequence data was generated according to the sliding window method. Then, the sequence data became the input for CNN, where feature maps representing local dependencies of the original sequence are extracted. The CNN consisted of 3 convolutional layers and did not have a pooling layer to maintain the temporal information of the sequence data. Next, LSTM recurrent networks received the feature maps, learned long-term dependencies from them and extracted features. The LSTM recurrent networks consisted of two layers, each with 128 cells. Finally, the extracted features were used for classification by softmax classifier. The loss function of the model was cross entropy function and the weights of the model were randomly initialized on a normal distribution with an average of 0 and a standard deviation of 0.1. The model was trained using adaptive moment estimation (ADAM) optimization algorithm and the mini batch size was set to 128. We applied dropout to input values of the LSTM recurrent networks to prevent overfitting. The initial learning rate was set to 0.001, and it decreased exponentially by 0.99 at the end of each epoch training. An Android smartphone application was developed and released to collect data. We collected smartphone data for a total of 18 subjects. Using the data, the model classified accompanying and conversation by 98.74% and 98.83% accuracy each. Both the F1 score and accuracy of the model were higher than the F1 score and accuracy of the majority vote classifier, support vector machine, and deep recurrent neural network. In the future research, we will focus on more rigorous multimodal sensor data synchronization methods that minimize the time stamp differences. In addition, we will further study transfer learning method that enables transfer of trained models tailored to the training data to the evaluation data that follows a different distribution. It is expected that a model capable of exhibiting robust recognition performance against changes in data that is not considered in the model learning stage will be obtained.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.