In this study, a land-based marine closed mesocosm (LMCM) experiment was performed to objectively assess the initial stability of an artificial ecosystem experiment against biological and non-biological factors when evaluating ecosystem risk assessment. Changes in the CV (coefficient of value) amplitude were used as data to analyze the stability of the experimental system. The CV of the experimental variables in the LMCM groups (200, 400, 600, and 1,000 L) was maintained within the range of 20-30% for the abiotic variables in this study. However, the difference in CV amplitude in biological factors such as chlorophyll-a, phytoplankton, and zooplankton was high in the 600 L and 1,000 L LMCM groups. This result was interpreted as occurring due to the lack of control over biological variables at the beginning of the experiment. In addition, according to the ANOVA results, significant differences were found in biological contents such as COD (chemical oxygen demand), chlorophyll-a, phosphate, and zooplankton in the CV values between the LMCM groups(p<0.05). In this study, the stabilization of biological variables was necessary to to control and maintain the rate of changes in initial biological variables except for controllable water quality and nutrients. However, given the complexity of the eco-physiological activities of large-scale LMCMs and organisms in the experimental group, it was difficult to do. In conclusion, artificial ecosystem experiments as a scientific tool can distinguish biological and non-biological factors and compare and analyze clear endpoints. Therefore, it is deemed necessary to establish research objectives, select content that can maintain stability, and introduce standardized analysis techniques that can objectively interpret the experimental results.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.15
no.4
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pp.129-147
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2011
The purpose of this study was to explore the mechanism involved in predicting the Quality of Life (QOL) of middle.aged Koreans. The QOL was measured by integrating life satisfaction indicators. To accomplish this, a survey data set was drawn from a convenient sample of 670 individuals during the period of January and February 2011. To differentiate the influences from the different life domains, stepwise multiple regressions were attempted. In our results, the SES indicators, personal mental health, physical health, social capital resources from family as well as job places, perceived local government services, and the current living conditions to determine QOL, explained 55% of the total variance. In conclusion, the results of this study demonstrated the complex mechanisms that explain QOL in terms of ecological predictors.
Kim, Keonhee;Park, Chaehong;Kim, Seung-hee;Won, Doo-Hee;Lee, Kyung-Lak;Jeon, Jiyoung
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.55
no.1
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pp.60-75
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2022
The Bayesian algorithm model is a model algorithm that calculates probabilities based on input data and is mainly used for complex disasters, water quality management, the ecological structure between living things or living-non-living factors. In this study, we analyzed the main factors affected Korean Estuary Trophic Diatom Index (KETDI) change based on the Bayesian network analysis using the diatom community and physicochemical factors in the domestic estuarine aquatic ecosystem. For Bayesian analysis, estuarine diatom habitat data and estuarine aquatic diatom health (2008~2019) data were used. Data were classified into habitat, physical, chemical, and biological factors. Each data was input to the Bayesian network model (GeNIE model) and performed estuary aquatic network analysis along with the nationwide and each coast. From 2008 to 2019, a total of 625 taxa of diatoms were identified, consisting of 2 orders, 5 suborders, 18 families, 141 genera, 595 species, 29 varieties, and 1 species. Nitzschia inconspicua had the highest cumulative cell density, followed by Nitzschia palea, Pseudostaurosira elliptica and Achnanthidium minutissimum. As a result of analyzing the ecological network of diatom health assessment in the estuary ecosystem using the Bayesian network model, the biological factor was the most sensitive factor influencing the health assessment score was. In contrast, the habitat and physicochemical factors had relatively low sensitivity. The most sensitive taxa of diatoms to the assessment of estuarine aquatic health were Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, and Pseudostaurosira elliptica. In addition, the ratio of industrial area and cattle shed near the habitat was sensitively linked to the health assessment. The major taxa sensitive to diatom health evaluation differed according to coast. Bayesian network analysis was useful to identify major variables including diatom taxa affecting aquatic health even in complex ecological structures such as estuary ecosystems. In addition, it is possible to identify the restoration target accurately when restoring the consequently damaged estuary aquatic ecosystem.
Microbiological parameters such as bacterial biovolume and biomass in Soyang Reservoir was statistically analyzed with the physico-chemical enviromental factors. Analysis of correlation and multiple regression showed that temperature affects most of microbiological parameters. Variations of total bacterial number, total bacterial biovolume and saprophyte number were highly correlatd with the concentrations of chlorophyll a and pheophytin a. Bacterial production by the $^{3}H$-thymidine incorporation rate was largely affected by Seston. It suggests that microbiological factors such as bacterial biovolume and bacterial biomass were controled by the concentration of seston and distribution of phytoplankton which acts as carbon and energy source for the bacterial community in the water column of Soyang Reservoir.
Purpose: The study was undertaken to determine the socio-ecological convergence factors affecting on attempts to quit smoking in out-of-school youths. Methods: The study participants were 187 out-of-school youths enrolled Youth support Centers, collected from November 2018 to February 2019, analyzed through x2test and independent sample t-test, logistic regression analysis. Results: There was a significant differences and associated within daily smoking amounts, age of start smoking, intense physical activity, intake breakfast, smoking cessation self-efficiency, and smoking attitude among socio-ecological characteristics according to attempts of quit-smoking. Conclusion: The results of this study will be provided a basic data for developing The Quit-Smoking Intervention Program for out-of-school youth's health activities.
This study was to investigate the effect of socio-ecological factors on school violence attitude on middle school students. The subjects were 100 students in J metropolitan city and 100 students in S city. Data were analyzed using frequency, mean, standard deviation and hierarchical regression analysis using SPSS WIN 24.0 program. Factors affecting an attitude of school violence were the level of aggressiveness of student, parenting attitude, and teachers' attitude to violence. Therefore, in order to reduce school violence. For this purpose, it will be necessary to develop a program to manage the aggressiveness of middle school students and to have a proper awareness of the students' school violence attitude in connection with parents and teachers.
Drought caused by meteorological factors negatively affects vegetation in terrestrial ecosystems. In this study, the state in which meteorological drought affects vegetation was defined as the ecological drought of vegetation, and the ecological drought condition index of vegetation (EDCI-veg) was proposed to quantitatively monitor the degree of impact. EDCI-veg is derived from a copula-based bi-variate joint probability model between vegetation and meteorological drought information, and can be expressed numerically how affected the current vegetation condition was by the drought when the drought occurred. Comparing past meteorological drought events with their corresponding vegetation condition, the proposed index was examined, and it was confirmed that EDCI-veg could properly monitor the ecological drought of vegetation. In addition, it was possible to spatially identify ecological drought conditions by creating a high-resolution drought map using remote sensing data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.1
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pp.239-250
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2018
This study classified the predictors affecting the life satisfaction level of married immigrant women into socio-demographic factors (age, education, personal system factors (Korean proficiency, self-rated health, depressed mood, multicultural attitude), family system factors (spouse relationship satisfaction, child relationship satisfaction, couple conversation time, decision-making status), and social factors (social support, social capital, experience of social discrimination, multicultural family support center use) based on ecosystem perspectives and comprehensively examined their effects. The data for 14,464 married immigrant women from the National Survey on Multicultural Families 2015 were analyzed through hierarchical multiple regression. The findings of this study are as follow. First, the results indicated that all ecosystem factors- that is personal, family, and social system factors-significantly affected life satisfaction level of married immigrant women and especially personal and family system factors increased the predictability on their satisfaction. Second, among all predictors, spouse relationship satisfaction was the factor most strongly associated with life satisfaction. Finally, the income variable among socio-demographic factors, depression among personal system factors, spouse relationship satisfaction among family system factors, and experience of social discrimination among social system factors all showed the strongest significant effects on the life satisfaction level of married immigrant women. These results suggest that comprehensive factors based on the ecosystem perspectives to intervene and promote the life satisfaction of married immigrant women should be considered.
Daejeon Metropolitan City has the best innovation capability infrastructure (ICT) required for the 4th industry. Nevertheless, there are scattered factors that hinder the industrial ecosystem. In this study, the factor of job creation was approached from the viewpoint of organizational ecology in consideration of regional characteristics during the 4th Industrial Revolution.That is, the case of job creation through overseas ICT-based clusters (or cities) was examined. Then, the factors of organizational ecology, 'niche', 'variation', 'selection', and 'retention' were derived. Through this process, we explored the environment surrounding Daejeon Metropolitan City and benchmarked lessons from existing overseas cluster cases. As a result, we discover the 'niche' of ICT-based job creation and suggest strategies for the 'variation' process to survive in the ecosystem and how to be 'retention' in the ecosystem. n conclusion, the strategy of the organizational ecological approach to establish itself as a metropolitan city as the strength of Daejeon city and the 'innovation hub' that is evident, such as '4th Industrial Revolution City', 'Innovation City Designation', and 'Secure Excellent Capability of SW' Insist on need. Through this study, we hope that there will be a theoretical contribution to the prior research lacking from original research such as the scarcity of ICT-based job creation research in response to the era of the fourth industrial revolution, recognition of the importance of the region in job creation, and presentation of an organizational ecological approach of sustainable clusters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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