Analyzing the aftermath of events at domestic nuclear power plants brings in the question: "Why do workers not comply with the prescribed procedures?" The current investigation of nuclear power plant events identifies their reasons considering the factors affecting the workers' behaviors. However, there are some complications to it: in addition to confirming the action such as an error or a violation, there is a limit to identifying the intention of the actor. To overcome this limitation, the study analyzed and examined the reasons for non-compliance identified in nuclear power plant events by Reason's rule-related behavior classification. For behavior analysis, I selected unit behaviors for events that are related to human and organizational factors and occurred at domestic nuclear power plants since 2017, and then I applied the rule-related behavior classification introduced by Reason (2008). This allowed me to identify the intentions by classifying unit behaviors according to quality and compliance with the rules. I also identified the factors that influenced unit behaviors. The analysis showed that most often, non-compliance only pursued personal goals and was based on inadequate risk appraisal. On the other hand, the analysis identified cases where it was caused by such factors as poorly written procedures or human system interfaces. Therefore, the probability of non-compliance can be reduced if these factors are properly addressed. Unlike event investigation techniques that struggle to identify the reasons for employee behavior, this study provides a new interpretation of non-compliance in nuclear power plant events by examining workers' intentions based on the concept of rule-related behavior classification.
The formation of the lava dam of the paleo lake blocked the entrance to the Chatancheon River on the Jeongok lava plateau and it suddenly transformed the terrestrial ecosystem into the aquatic one by the overflow. The spiders in the lava dam adapted in the wetland and evolved into water spiders that could survive by forming bubble houses. Since then, the lava dam was connected to the present Hantangang River due to the dissection and the lake became a terrestrial environment, a small area of marsh composed of primarily clay soil layer. Change in water level of the habitat and thus the extension of the terrestrial area made the species a endangered now. This study carried out frequency of occurrence, degree of wetness and plant habitats of the vascular plant in the water spider habitat. As a result of this study, total 180taxa are of 55 (30.6%) wetland plant groups and of 113 (62.8%) upland plant groups except facultative plant groups. Among the wetland plant groups, the Isachne globosa community occupied the largest area, where the water spiders were most observed. The result of this study, the classification and the types of vascular plant species, would provide useful information for the sustaining healthy wetland ecosystem and the restoration of the habitat for the water spiders.
To evaluate the efficiency of anther floating culture according to the maturing group, the varietal difference and classification of fifty varieties was conducted in N6 liquid medium containing 1mg $l^{-1}$ NAA, 0.25 mg $l^{-1}$ kinetin. The efficiency of callus induction was widely ranged from 0 to 113.4%, but the mean callus induction was not significantly different among maturing groups. The efficiency of anther floating culture showed the highest variation in early-maturing group among three maturing groups. The varieties with the best callus induction were Sambaegbyeo and Jinbuolbyeo, while the recalcitrant variety was Obongbyeo in early-maturing group. The efficiency of plant regeneration showed the highest trends in late-maturing group among three maturing groups. The fifty varieties were classified into three groups (distance=0.78) by cluster analysis based on the callus formation and plant regeneration. Group including only two varieties, Shinunbongbyeo and Sambaegbyeo had the excellent androgenic efficiency, and the medium efficiency of Group was included thirty-six varieties. Whereas twelve varieties, including three Tongil varieties were fell into the bad efficiency of Group. Especially, Tongil varieties containing Japonica rice, Obongbyeo were the recalcitrant genotypes for the anther floating culture.
Receptor-like proteins (RLPs) are involved in plant development and disease resistance. Only some of the RLPs in tomato (Solanum lycopersicum L.) have been functionally characterized though 176 genes encoding RLPs, which have been identified in the tomato genome. To further understand the role of RLPs in tomato, we performed genome-guided classification and transcriptome analysis of these genes. Phylogenic comparisons revealed that the tomato RLP members could be divided into eight subgroups and that the genes evolved independently compared to similar genes in Arabidopsis. Based on location and physical clustering analyses, we conclude that tomato RLPs likely expanded primarily through tandem duplication events. According to tissue specific RNA-seq data, 71 RLPs were expressed in at least one of the following tissues: root, leaf, bud, flower, or fruit. Several genes had expression patterns that were tissue specific. In addition, tomato RLP expression profiles after infection with different pathogens showed distinguish gene regulations according to disease induction and resistance response as well as infection by bacteria and virus. Notably, Some RLPs were highly and/or unique expressed in susceptible tomato to pathogen, suggesting that the RLP could be involved in disease response, possibly as a host-susceptibility factor. Our study could provide an important clues for further investigations into the function of tomato RLPs involved in developmental and response to pathogens.
Ruel R. Cabahug;Ruth Guinita-Cabahug;David J. Edwards
국제학술발표논문집
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The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.662-666
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2005
Using data gathered from expert opinion of plant and equipment professionals; this paper presents the key variables that may constitute a maintenance proficient plant operator. The Multivariate Discriminant Analysis (MDA) was applied to generate data and was tested for sensitivity analysis. Results showed that the MDA model was able to classify plant operators' proficiency at 94.10 percent accuracy and determined nine (9) key variables of a maintenance proficient plant operator. The key variables included: i) number of years of experience as equipment operator (PQ1); ii) eye-hand coordination (PQ9); iii) eye-hand-foot coordination (PQ10); iv) planning skills (TE16); v) pay/wage (MQ1); vi) work satisfaction (MQ4); vii) operator responsibilities as defined by management (MF1); viii) clear management policies (MF4); and ix) management pay scheme (MF5). The classification procedure of nine variables formed the general model with the equation viz: OMP (general) = 0.516PQ1 + 0.309PQ9 + 0.557PQ10 + 0.831TE16 + 0.8MQ1 + 0.0216MQ4 + 0.136MF1 + 0.28MF4 + 0.332MF5 - 4.387
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.709-714
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2002
This paper discussed and analyzed results of different classification algorithms for land use classification in arid and semiarid areas using CBERS-1 image, which in case of our study is Shihezi Municipality, Xinjiang Province. Three types of classifiers are included in our experiment, including the Maximum Likelihood classifier, BP neural network classifier and Fuzzy-ARTMAP neural network classifier. The classification results showed that the classification accuracy of Fuzzy-ARTMAP was the best among three classifiers, increased by 10.69% and 6.84% than Maximum likelihood and BP neural network, respectively. Meanwhile, the result also confirmed the practicability of CBERS-1 image in land use survey.
환경의 변화에 따라 급속도로 변화하는 생태계에 대한 체계적인 연구를 위해 식물의 정보를 수집 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트 기기의 카메라를 이용하여 언제 어디서나 사용자가 원하는 식물의 종류를 검색할 수 있는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 식물 인식 및 생태계 분석을 위해 다양한 식물의 잎을 종류별로 분석할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해, 카메라부터 입력된 식물 잎 사진의 관심 영역을 GrabCut을 통해 배경과 분리한 후, 형태 기술자 추출 방법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 이용하여 형태 기술자를 추출하고, 이것을 부호화 기법 및 공간 피라미드 방법을 이용한 분류 특징 벡터를 만든다. SVM(Support Vector Machine)을 통한 식물 잎 분류 및 인식한다. 다양한 식물 잎에 대한 실험 결과를 통해 비슷한 색상이나 형태를 가지고 있더라도 방향성 특징 기술자를 활용한 식물 잎 분류 방법이 매우 효율적임을 알 수 있다.
본 연구에서는 다양한 정수처리공법과 시설을 분류하여 정수장의 시설물 정보분할코드체계를 구축하였으며, 이것은 정수장 시설의 생애주기 동안 소요되는 유지관리비용, 에너지 사용비용 산정 및 배출된 환경오염원의 규명과 환경영향평가의 정량적 분석 등을 위한 정보를 통합하기 위한 전산시스템의 코드체계로 활용하게 된다. 건설공사의 정보는 많은 이질정보를 포함하고 있기 때문에 이를 통합해서 관리하기 위한 코드체계가 매우 중요하다. 또한 정수장 시설은 많은 프로세스를 포함한 시설물 설치공사가 주를 이루기 때문에 좀 더 세분화된 분활코드가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 시도되지 않은 정수장 관련 분류체계를 건설공사 분류체계인 파셋 분류체계 표현방식을 활용하여 구축하였다.
본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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