Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.451-451
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2021
인간활동으로 인해 서식처의 변화, 서식처의 파편화를 비롯하여 기후변화, 토지이용의 변화 등으로 생태계 생물 다양성은 빠르게 손실되고있는 상황이다. 특히 생물 다양성은 생태계 복원력에 중요한 인자로서 유역의 건전성 회복을 위해 생물 다양성을 중요한 인자로 고려하려는 경향이 커지고 있다. 유역 건전성은 주로 큰 하천에서의 친수성, 서식처, 유량 및 수질 등에 적용되어왔고 국내에서는 최근 들어 유역 건전성을 확보하기 위해 수량 및 수질관리, 환경문제 등의 해결을 위해 유역관리 차원에서 접근하려는 시도가 시작되었으나 어떠한 수단을 통해 생물다양성과 서식처 관리를 접근할 수 있는지에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 최근 20년 동안 도시화, 댐 건설 등 토지이용변화가 크게 발생한 금강유역(9,865 km2)을 대상으로 InVest 모델 중 서식처 가치평가 모델 (Habitat Quality Model)을 이용하여 유역의 서식처 가치를 평가하고 이를 수생태계 건강성 모니터링 자료와 비교하여 모형의 적용성을 평가하고자 한다.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.29
no.2
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pp.115-123
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2023
Purpose: This study aimed to identify the factors affecting the chemotherapy medication errors made by new nurses and to use the results as basic data for the development of a chemotherapy medication nursing education program for new nurses. Methods: This cross-sectional study was conducted with 189 new nurses working at a general hospital and a tertiary general hospital in Korea. The data collection period was from January 11 to February 7, 2021. The data collected during this study were analyzed using the IBM SPSS statistics version 25.0 program. Data analysis included descriptive statistics, independent t-test, ANOVA, and logistic regression analysis. Results: One factor influencing chemotherapy medication errors was new nurses' educational needs (odds ratio=.18, p=.005). As educational needs increased, the probability of making errors in medication was reduced by .18. Conclusion: It is necessary to develop a chemotherapy medication education program tailored to the educational needs of new nurses by considering the education period, method, and content, with a focus on the content with high demand from new nurses.
Kim, Jinuk;Lee, Jiwan;Park, Jongyoon;Woo, Soyoung;Kim, Seongjoon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.412-412
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2022
지속가능한 물관리를 위해서는 강우, 수문학적 반응의 동적 순환과 생공업 및 농업 기반시설과 같은 관리 조치에 사용되는 물을 포함한 가용수(Available Water)의 시공간적 영향을 파악할 수 있어야 한다. 가용수의 구성요소를 파악하기 위해 블루워터와 그린워터의 개념이 제안되었다. 블루워터는 강수로 인해 형성된 지표수, 지하수 및 호수·저수지의 저류량을 포함하며, 그린워터는 강수로부터 불포화 토양층에 저장된 토양수분과 수역, 초목에서 대기 중으로 방출되는 증발산을 말한다. 블루워터와 그린워터를 산정하기 위해서는 동적 수자원과 인적 요소에 의존되는 수자원을 정확하게 구별해야 하며 물 가용성 평가를 용이하게 하는 통합 기반 개념의 수문학적 모델이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 5대강을 대상으로 각 유역의 가용수량의 변화를 파악하기 위해 각 유역별 블루워터와 그린워터를 평가하고자 하였다. 5대강 유역의 장기간 변화와 광범위한 분석을 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 수문모델링 결과를 활용하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 수문 검보정을 위해 전체 기간(2005~2020) 중 모형의 보정(2005~2009) 및 검증(2010~2017)기간을 설정하였으며, 각 유역의 다목적댐과 다기능 보의 실측방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였다. 검보정된 SWAT 결과를 활용하여 블루워터와 그린워터를 분류하였으며 가용수량을 평가하는 방법을 제시하였다.
In this paper we explore the two analyses to know the urbanization effect on trade. First, the granger causality test to examine the relationship between trade and urbanization. The Granger causality test is a statistical hypothesis test for determining whether one time series is useful for forecasting another. The results indicated that the existence of a bidirectional causality running from trade to urbanization when six lags were applied. When eight lags were applied, we found unidirectional causality running from urbanization to trade. Second, gravity models were used to investigate the urbanization effect on trade. The production cost and specification are affected by the economies of scale, and the economies of scale increased as the greater geographically agglomeration. However, the gravity model to explain the bilateral trade flows ignores the urbanization variables. Therefore we added the urbanization variable represented as the geographically agglomeration into gravity model. The results show that the degree of urbanization of both countries has statistically positive effect on trade (export and import) and the bigger coefficients of trade partner's urbanization. The reason is that the trade share of industrial supplies, intermediate goods and capital goods is much higher than finished consumer goods. The urbanization is more important the improved the efficiency of production than demand market.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.4
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pp.45-52
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2023
With the advent of deep learning, Artificial Intelligence (AI) technology has experienced rapid advancements, extending its application across various industrial sectors. However, the focus has shifted from the independent use of AI technology to its dispersion and proliferation through the open AI ecosystem. This shift signifies the transition from a phase of research and development to an era where AI technology is becoming widely accessible to the general public. However, as this dispersion continues, there is an increasing demand for the verification of outcomes derived from AI technologies. Causal AI applies the traditional concept of causal inference to AI, allowing not only the analysis of data correlations but also the derivation of the causes of the results, thereby obtaining the optimal output values. Causal AI technology addresses these limitations by applying the theory of causal inference to machine learning and deep learning to derive the basis of the analysis results. This paper analyzes recent cases of causal AI technology and presents the major tasks and directions of causal AI, extracting patterns between data using the correlation between them and presenting the results of the analysis.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.30
no.1
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pp.39-48
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2024
Purpose: This study aimed to examine nurses' healthy behaviors during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and related factors. Methods: A cross-sectional study was adapted, and data were collected from 300 hospital nurses between August and November 2021. The nurses' characteristics, healthy behaviors, COVID-19 stress levels, health self-efficacy, and nursing professional pride were self-reported using structured questionnaires. Multivariable linear regressions were conducted to identify factors related to nurses' healthy behaviors. Results: Healthy lifestyle was the lowest among the subscales of healthy behaviors. Nurses' healthy behaviors were related to age (B=0.15, p=.021), COVID-19 stress level (B=-0.08, p=.007), nursing professional pride (B=0.19, p<.001), and health self-efficacy (B=0.38, p<.001). Conclusion: To enhance nurses' healthy lifestyles during the pandemic, organizational support is needed, such as ensuring facilities for rest or physical activities accessible from the hospital and supplying healthy food in hospitals. Younger nurses, nurses with high levels of COVID-19 stress, and nurses with lower health self-efficacy may benefit from hospital organizations that provide more support and guidance in promoting health behaviors. Furthermore, hospital organizations should promote professional pride by empowering nurses' efforts and reinforcing their values.
LIM, Young Shin;KIM, Jong Wook;KIM, Jin Kwan;PARK, Byong Ik
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.19
no.2
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pp.133-143
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2012
To evaluate the kinetic energy of the raindrops, the drop size distribution and the terminal velocity of the raindrops had been measured from January to September 2010 using the laser-optical disdrometer in KIGAM, Daejeon, Korea. The relationship between kinetic energy (KE) and rainfall intensity (I) was computed as logarithmic and exponential model, respectively, under the rainfall intensity of about 142mm/h. The exponential model is more suitable for the relationship of KE-I than the logarithmic model, because the exponential model presented better fit for KE over 50mm/h of rainfall intensity. Meanwhile, the differences of the total kinetic energy existed in rainfall events with almost same total rainfall depth, and KE values of Daejeon at high rainfall intensity underestimated rather than the others under temperate climate. Therefore, these differences of KE in rainfall events and geographical regions imply the result from the variations of rainfall intensity within a rainfall event.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.23
no.1
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pp.13-26
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2021
This study was conducted to identify various types of activities of payment contract for ecosystem services. As supporting services, 12 types of activities were derived: fallow, eco-friendly crop cultivation, shelter creation management, etc. As regulating services, 5 types of activities were derived: stream environment purification, creation and management of riparian vegetation, creation and management of forests for responding to climate change, etc. As cultural services, five types of activities were derived: creation and management of landscape forests, creation and management of ecological trails, managing ecosystem conservation, etc.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.3
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pp.337-352
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2023
In general, Rainfall-Runoff model parameter set is optimized using the entire data to calculate unique parameter set. However, Korea has a large precipitation deviation according to the season, and it is expected to even worsen due to climate change. Therefore, the need for hydrological data considering seasonal characteristics. In this study, we conducted regional sensitivity analysis(RSA) using the conceptual Rainfall-Runoff model, GR4J aimed at the Soyanggang dam basin, and clustered combining the RSA results with hydrometeorological data using Self-Organizing map(SOM). In order to consider the climate characteristics in parameter estimation, the data was divided based on clustering, and a calibration approach of the Rainfall-Runoff model was developed by comparing the objective functions of the Global Optimization method. The performance of calibration was evaluated by statistical techniques. As a result, it was confirmed that the model performance during the Cold period(November~April) with a relatively low flow rate was improved. This is expected to improve the performance and predictability of the hydrological model for areas that have a large precipitation deviation such as Monsoon climate.
In this research, a methodology was developed for constructing an appropriate rainfall image database for estimating rainfall intensity based on CCTV video. The database was constructed in the Large-Scale Climate Environment Chamber of the Korea Conformity Laboratories, which can control variables with high irregularity and variability in real environments. 1,728 scenarios were designed under five different experimental conditions. 36 scenarios and a total of 97,200 frames were selected. Rain streaks were extracted using the k-nearest neighbor algorithm by calculating the difference between each image and the background. To prevent overfitting, data with pixel values greater than set threshold, compared to the average pixel value for each image, were selected. The area with maximum pixel variability was determined by shifting with every 10 pixels and set as a representative area (180×180) for the original image. After re-transforming to 120×120 size as an input data for convolutional neural networks model, image augmentation was progressed under unified shooting conditions. 92% of the data showed within the 10% absolute range of PBIAS. It is clear that the final results in this study have the potential to enhance the accuracy and efficacy of existing real-world CCTV systems with transfer learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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