In this study, a total of 350 households contained 700 individuals in Iganzo village were surveyed to study their literate and poverty levels and their impacts to conservation of the Mbeya Range Forest Reserve. The study included 350 women and 350 men. The majority of respondents were between the ages of 31-40 years old (53%), while the rest were between 41-50 years old (25%) and 21-30 years old (22%). The total income per day per household was calculated and averaged to 4,570 Tanzanian shillings that is equal to about 3 U.S. dollars. The average number of members per household was seven. It was reported that, there is a tremendous decrease in biodiversity composition of the reserve mainly due to poverty (80%) and ignorance (76%) of the people on the importance of the reserve. Other causes for this decrease were reported to be grazing of livestock in the reserve (23%), poor farming systems (68%), which resulted in soil erosion, encroachment (64%) through expansion of farms towards the reserve boundary and charcoal burning (34%). Respondents from Mbeya Urban Water Supply Authority and District Forest Office mentioned lack of funds (49%) and lack of experts (56%) as challenges that face the conservation of the reserve. It was revealed that 25% of respondents had never gone to school, 53% had primary level of education as their highest level of education, 20% had secondary education and 2% had first degree. The null hypothesis that poverty and illiteracy have a positive correlation to forest degradation was accepted based on these findings at a probability of p>0.85. Thus, it was concluded that poverty and illiteracy among Iganzo village residents are the main causes for the degradation of biodiversity in Mbeya Range Forest Reserve.
Moon Jae-in Care can be seen as a 2.0 version of Roh Moo-Hyun Care. Just as Roh Care failed to achieve its coverage rate goal and 30% share of public beds, Moon Care also failed to achieve its expected goal. The reason is that it followed Roh Care's failed strategy. Failure to control non-covered services has led to a long way to achieve a 70% coverage rate and induced the expansion of voluntary indemnity insurance, resulting in increased public burden. The universal coverage of non-covered services caused an immediate backlash from doctors. And Moon government also failed to control the private insurance market. The expansion of publicly owned beds has not become realized and has not obtained public support. Above all, it failed to overcome the resistance of doctors and failed to obtain consent from budget power groups in the cabinet for public investment. It was also insufficient to win the support of civic groups. Communication with interested groups failed and the role of private health care providers was neglected. The next government should also continue to strengthen health care coverage, but it should prioritize preventing medical poor and create a consensus with both medical providers and consumers for the control of non-covered services. Ahead of the super-aged society, the establishment of linkage between medical services and long-term care and visiting health care or welfare services is an important task. All public and private provisions and resources should be utilized in the view of a comprehensive public health perspective, and public investment should be input in sectors where public medical institutions can perform more effective functions. The next government, which will be launched in 2022, should design a new paradigm for health care in the face of a period of transformation, such as the coming super-aged society in 2026 and the Fourth Industrial Revolution, and recognize that the capabilities of the health care system represent the nation's overall capacity.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.288-296
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2021
Automated face recognition in a runtime environment is gaining more and more important in the fields of surveillance and urban security. This is a difficult task keeping in mind the constantly volatile image landscape with varying features and attributes. For a system to be beneficial in industrial settings, it is pertinent that its efficiency isn't compromised when running on roads, intersections, and busy streets. However, recognition in such uncontrolled circumstances is a major problem in real-life applications. In this paper, the main problem of face recognition in which full face is not visible (Occlusion). This is a common occurrence as any person can change his features by wearing a scarf, sunglass or by merely growing a mustache or beard. Such types of discrepancies in facial appearance are frequently stumbled upon in an uncontrolled circumstance and possibly will be a reason to the security systems which are based upon face recognition. These types of variations are very common in a real-life environment. It has been analyzed that it has been studied less in literature but now researchers have a major focus on this type of variation. Existing state-of-the-art techniques suffer from several limitations. Most significant amongst them are low level of usability and poor response time in case of any calamity. In this paper, an improved face recognition system is developed to solve the problem of occlusion known as FRS-OCC. To build the FRS-OCC system, the color and texture features are used and then an incremental learning algorithm (Learn++) to select more informative features. Afterward, the trained stack-based autoencoder (SAE) deep learning algorithm is used to recognize a human face. Overall, the FRS-OCC system is used to introduce such algorithms which enhance the response time to guarantee a benchmark quality of service in any situation. To test and evaluate the performance of the proposed FRS-OCC system, the AR face dataset is utilized. On average, the FRS-OCC system is outperformed and achieved SE of 98.82%, SP of 98.49%, AC of 98.76% and AUC of 0.9995 compared to other state-of-the-art methods. The obtained results indicate that the FRS-OCC system can be used in any surveillance application.
Choi, Hyo Yoon;Oh, Im Jung;Lee, Jung Ah;Lim, Jisun;Kim, Young Sik;Jeon, Tae-Hee;Cheong, Yoo-Seock;Kim, Dae-Hyun;Kim, Moon-Chan;Lee, Sang Yeoup
가정의학회지
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제39권6호
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pp.325-332
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2018
Background: Hypertension is a major contributor to the global disease burden of cardiovascular and cerebrovascular disease. The aim of this study was to determine demographic and clinical factors associated with adherence to antihypertensive medication. Methods: From August 2012 to February 2015, we recruited 1,523 Korean patients with hypertension who visited family physicians. The study was conducted in 24 facilities located in urban and metropolitan areas. Of these facilities, two were primary care clinics and 22 were level 2 or 3 hospitals. Adherence was assessed using the pill count method; a cut-off value of 80% was used as the criterion for good adherence. Sociodemographic and lifestyle factors were compared between the adherent and nonadherent groups using the chi-square test for categorical variables and t-test for continuous variables. Binary logistic regression analysis was performed with medication adherence as the outcome variable. Results: Of the 1,523 patients, 1,245 (81.7%) showed good adherence to antihypertensive medication. In the multivariate logistic analysis, age ${\geq}65$ years, exercise, treatment in a metropolitan-located hospital, being on ${\geq}2$ classes of antihypertensive medication and concomitant medication for diabetes, and a family history of hypertension or cardiovascular diseases were associated with good adherence. Patients who had a habit of high salt intake were less adherent to medication. Conclusion: Multiple classes of antihypertensive medications, concomitant medication, and exercise were associated with good adherence to antihypertensive medication, and high salt intake was associated with poor adherence to antihypertensive medication. These factors should be considered to improve hypertension control.
High-quality and high-resolution meteorological information is essential to reduce damages due to disastrous weather phenomena such as flash flood, strong wind, and heat/cold waves. There are many meteorological observation stations operated by Korea Meteorological Administration (KMA) in Seoul Metropolitan Area (SMA). Nonetheless, they are still not enough to represent small-scale weather phenomena like convective storm cells due to its poor resolution, especially over urban areas with high-rise buildings and complex land use. In this study, feasibilities to use additional pre-existing networks (e.g., operated by local government and private company) are tested by investigating the effects of network density on the gridded horizontal distribution of two meteorological variables (temperature and precipitation). Two heat wave event days and two precipitation events are chosen, respectively. And the automatic weather station (AWS) networks operated by KMA, local-government, and SKTechX in Incheon area are used. It is found that as network density increases, correlation coefficients between the interpolated values with a horizontal resolution of 350 m and observed data also become large. The range of correlation coefficients with respect to the network density shows large in nighttime rather than in daytime for temperature. While, the range does not depend on the time of day, but on the precipitation type and horizontal distribution of convection cells. This study suggests that temperature and precipitation sensors should be added at points with large horizontal inhomogeneity of land use or topography to represent the horizontal features with a resolution higher than 350 m.
본 논문에서는 사람을 대신하여 분류, 예측 하는 딥러닝 기술을 활용하여 목소리를 통해 남녀노소를 분류하는 연구를 수행한다. 연구과정은 기존 신경망 기반의 사운드 분류 연구를 살펴보고 목소리 분류를 위한 개선된 신경망을 제안한다. 기존 연구에서는 도시 데이터를 이용해 사운드를 분류하는 연구를 진행하였으나, 얕은 신경망으로 인한 성능 저하가 나타났으며 다른 소리 데이터에 대해서도 좋은 성능을 보이지 못했다. 이에 본 논문에서는 목소리 데이터를 전처리하여 특징값을 추출한 뒤 추출된 특징값을 기존 사운드 분류 신경망과 제안하는 신경망에 입력하여 목소리를 분류하고 두 신경망의 분류 성능을 비교 평가한다. 본 논문의 신경망은 망을 더 깊고 넓게 구성함으로써 보다 개선된 딥러닝 학습이 이루어지도록 하였다. 성능 결과로는 기존 연구와 본 연구의 신경망에서 각각 84.8%, 91.4%로 제안하는 신경망에서 약 6% 더 높은 정확도를 보였다.
The forest of the Huaphanh Province (HP) has continued to decrease at 0.6% (10,560 ha) per year from 1992 to 2010. In the past few decades, the government of Laos and the Huaphanh Provincial Authority have been trying to address the root causes of deforestation. This study attempts to examine the factors effecting the decrease of the forest cover in the HP by analyzing the influence of the local socio-economic development and implementation of forest management policies on changes in the forest cover. The social data of the province focused on population growth and distribution between urban and rural areas including the number of poor people and the economic growth of three sectors, namely agriculture and forestry, industry, and service, while the implementation of the state forest management policy focused on the state forest management plan, tree plantation, forest land use planning and allocation to households, and shifting cultivation including annual upland rice and maize cultivation. In addition, government reports on socio-economic and rural development including poverty eradication of other provinces, where an increase in the forest cover was observed, were also collected and analyzed using qualitative and comparative analysis. The results from this study indicate that the decrease in forest cover in the Huaphanh Province appears to depend on a very slow economic growth and reduction in rural poverty of the province. The increase in the rural population in the province led to an increase in farm households and are as for shifting cultivation. As a result, forests were cleared leading to a decrease in the forest cover.
최근 들어 대규모 및 대심도 지반굴착공사가 증가하고 있으며, 굴착으로 인한 인접구조물들의 붕괴사례는 건설수요와 더불어 꾸준히 증가하고 있고, 특히 도심지 개발 및 불량한 조건에서의 지하철 구조물과 인접하여 진행되는 굴착으로 인해 발생될 수 있는 문제점이 많아지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 서울시 내에서 수행된 16개 현장에 대한 사례연구를 통해 적용된 지하굴착공법과 보강공법의 현황을 고찰하였다. 또한 대표 현장을 선택하여 안정성 분석을 실시하였고, 적용된 굴착공법 및 보강방안에 대해 검토하고 이에 따른 공법의 적정성에 대해 검토하였다. 그 결과 16개 현장의 지층 분포상태는 모두 상부로부터 매립층, 그 하부는 퇴적층, 풍화토, 풍화암, 연암층의 순으로 분포하고 있었다. 또한 중요 구조물에 인접하여 굴착공사를 진행할 경우 구조물의 위치 및 지층조건에 매우 큰 영향이 있는 것으로 나타났다. 또한 도심지 특성상 일반 가시설 공법을 적용하여 지하철구조물과 인접하여 굴착이 진행될 경우는 별도의 보강공법의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
This study aims to establish the national strategy for biodiversity conservation by analyzing the current status of ecodiversity as the foundation of biodiversity conservation. Furthermore, this study has another purpose of preparing the measures for conservation and restoration of biodiversity. Ecodiversity was discussed as the basis for conserving biodiversity. Five climate zones and 14 climatic regions, eight plant geographic regions, three massifs and major geologic series, horizontal and vertical topographic conditions, 16 ecoregions, major ecosystems including forest, river and streams, wetlands, coast and marine, agriculture, and urban esosystems, and land use types were discussed as the element of the ecodiversity. In terms of biodiversity conservation, the actual conditions of each ecological unit were reviewed and measures were proposed to reduce biodiversity loss. Destruction and fragmentation of habitat, poor ecosystem management due to socioeconomic changes, the effects of exotic species and chemicals, and climate change were discussed as the major factors causing biodiversity loss. Systematic monitoring based on scientific principles and ecological restoration based on those monitoring results were recommended as measures for biodiversity conservation.
고전압 CV 케이블은 편의성과 도시적 미관으로 인해 지하에 널리 설치되고 있습니다. 그러나 케이블 사고는 조립불량과 자연 열화로 인해 자주 발생하고 있다. 본 논문에서는 고전압 케이블 접속부의 최적 진단을 위한 다변수 측정 방법을 제안하고 그 기술적 유용성을 검증한다. 다변수 측정은 부분방전과 함께 진동과 열화상을 동시에 사용하여 케이블 연결 부품의 성능 저하를 진단하기 위한 기술이다. 다변수 측정의 유용성을 확인하기 위해 차폐 실험실에서 가속열화 실험을 수행하였고, 실험은 케이블 접속부의 열화를 12가지 유형으로 정의하여 각 열화 샘플을 제작하였다. 실험 결과, 진동신호 방법은 열화 진행과의 상관관계가 있는 결함 종류를 확인할 수 있었다. 열화상 검사의 경우 일부 결함의 진행과 관련하여 일관성이 발견되었다. 본 논문에서 제안된 방법은 현장에서 유용할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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