Kim, Yeonsu;Jung, Ji Young;Noh, Joonwoo;Kim, Sung Hoon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.211-211
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2017
장기유출해석 모델은 수자원의 안정적인 확보와 이용, 유역단위 기초자료 조사관리 등을 위하여 수자원 장기종합계획 및 전국유역조사사업 등에 활용되고 있다. 주로 국외에서 개발된 모형이 활용되고 있어, 국내의 여건에 맞추어 편의성이 개선된 모형을 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 또한, 유출해석을 수행하기에 앞서 지속적으로 업데이트된 모델에 대한 객관적인 평가를 수행한 사례는 드물다. 따라서, 본 연구에서는 국내에서 주로 활용되고 있는 장기유출해석모델(TANK, SWAT, SSARR, PRMS 등)에 대한 비교검토를 토대로 각종 사업과의 연계성, 계산의 효율성, 정확도 등을 고려하여 USGS에서 개발한 PRMS v.4.0.2를 기반으로 국내유역에 활용이 가능하도록 개선한 $K-BASIN^{RR}$ 및 입력자료 전처리기를 개발하였다. PRMS 모형은 융설 및 지하수 흐름 등 다양한 기능을 포함하여 강우유출 분석에 활용성 높은 모형으로 평가받고 있으나, 국내 OS환경 및 활용 단위계에서 활용성이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 소스코드 개선 및 GUI구축을 통하여 PC 환경에서 구동이 쉽도록 재구성하였고, 사용자 편의성 확보를 위한 입력자료 전처리기를 개발함으로써 수자원단위지도 3.0, 임상도 재분류 테이블, 토양도 재분류 테이블의 DB화 및 모형의 구동을 위한 HRU분할, 입력자료 생성이 가능하도록 하였다. 매개변수 최적화를 위하여 하천 유량뿐만 아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션 기반의 매개변수를 최적화 기능을 탑재하였다. 개발된 모형의 적용성 평가를 위하여 용담댐 시험유역을 대상으로 11년 간(2005-2015)의 강우 및 온도자료를 입력자료로 활용하여 모의한 결과 샘플의 개수에 따라 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 0.9까지 추정이 가능함을 파악하였다. 또한, 유출량과 기저유출에 대하여 동시에 최적화를 수행하는 경우 NSE를 유출량에 대하여 0.8, 기저유출량에 대하여 0.6까지 추정이 가능하였다. 최적화된 모의 결과에 대한 검토를 위하여 계산증발산량을 측정증발산량과 비교한 결과, 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 $K-BASIN^{RR}$을 활용하는 경우 장기유출해석 업무에 효율성 및 정확도를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
As the research for analyzing the awareness and the performance level for infection control of radiological technologists working at the clinic located in Gyoungsangnam province, this study was conducted to provide the basic education data of infection control for radiological technologist who works in the clinic. During July 14, 2014 to March 31, 2015, after we sent out a total of 150 questionnaires for the survey to radiological technologists working at the clinic located in Gyoungsangnam province, 131 questionnaires suitable for research were analysis by using SPSS 18.0 statistical analysis software. As the infection control factors, a total of 60 items about the awareness and the performance level for infection control (12 items for infection control characteristics included) were analyzed. Descriptive statistics, t-test, ANOVA, correlation, and regression analysis were performed based on the general characteristics of the study subjects. Regarding the awareness factor for infection control, the total awareness level was high as $4.15{\pm}.05$ and the total performance level was also high as $4.05{\pm}.05$. Through these results, although the performance level was slightly lower than awareness level, the level of infection control of the radiological technologists working at the clinics located in Gyeongnam was analyzed to be relatively high. The infection control of the clinic's radiological technologist should be carried out through the continuous infection education and prevention activities of the hospital staff, and radiological technologist working in clinics should also be positioned as specialists in infection control.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.29-35
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2020
In this paper, we propose a new structured entity recognition DeNERT model. Recently, the field of natural language processing has been actively researched using pre-trained language representation models with a large amount of corpus. In particular, the named entity recognition, which is one of the fields of natural language processing, uses a supervised learning method, which requires a large amount of training dataset and computation. Reinforcement learning is a method that learns through trial and error experience without initial data and is closer to the process of human learning than other machine learning methodologies and is not much applied to the field of natural language processing yet. It is often used in simulation environments such as Atari games and AlphaGo. BERT is a general-purpose language model developed by Google that is pre-trained on large corpus and computational quantities. Recently, it is a language model that shows high performance in the field of natural language processing research and shows high accuracy in many downstream tasks of natural language processing. In this paper, we propose a new named entity recognition DeNERT model using two deep learning models, DQN and BERT. The proposed model is trained by creating a learning environment of reinforcement learning model based on language expression which is the advantage of the general language model. The DeNERT model trained in this way is a faster inference time and higher performance model with a small amount of training dataset. Also, we validate the performance of our model's named entity recognition performance through experiments.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.4
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pp.5-22
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2019
The purpose of this study is to analyze the factors that hinder the role recognition and role performance of teacher librarians and suggest some improvement methods. For this purpose, a questionnaire was conducted among 41 persons who participated in the first-level qualification training for teachers librarians at K University Secondary Teacher Training Institute in 2019.The results showed that there was a difference between the expected role and the execution role of the teacher librarians. In other words, teacher librarians recognize that they should teach information literacy as instructors and operate library-based instruction and cooperative classes as teaching partners. However, the most frequently played roles are reading education and library use education. They recognizes the cause as institutional limitations, such as the absence of a national level curriculum and the ambiguity of the role of specialists in school libraries. And it is perceived as a real problem such as the lack of partnership and recognition of their peers. Among the variables of teacher librarians, the higher their educational level, the more they perceived their peers as teachers. Based on this, some suggestions for strengthening the role of the teacher librarians' instructor and teaching partner were proposed in terms of including cross-curricular subjects of information literacy education, analyzing jobs and establishing scholarship system for school libraries.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.41
no.4
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pp.311-324
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2021
In this study, we analyzed the process of pre-service science teachers' designing and implementation of lessons in teaching practice from the perspective of CHAT. Five pre-service teachers attending the Department of Chemistry Education at the College of Education in Seoul participated in this study. We observed their teaching practice, collected documentary data, and conducted in-depth interviews. The data were analyzed using the constant comparative method based on grounded theory. The analyses of the results reveal that, due to the lack of authority to make decisions for lesson design, pre-service teachers faced difficulties and had direct conflict with teachers. In addition, it was difficult for them to obtain sufficient contextual information for lesson design even through subject orientation and classroom observation, which made it difficult for them to design lessons. When consecutive lessons were taken by several pre-service teachers, there were many problems such as poor continuity of lessons. Given limited authority to assess students, they conducted additional assessments. They showed a lack of professionalism when conducting assessments. The cause of this could be found in the curriculum of the College of Education. Some ways to provide better teaching practice based on the results are discussed.
A software system is required to change during its life cycle due to various requirements such as adding functionalities, fixing bugs, and adjusting to new computing environments. Such program code modification should be considered as carefully as a new system development becase unexpected software errors could be introduced. In addition, when reusing open source programs, we can expect higher quality software if code changes of the open source program are predicted in advance. This paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning model to predict source code changes. In this paper, the prediction of code changes is considered as a kind of a binary classification problem in deep learning and labeled datasets are used for supervised learning. Java projects and code change logs are collected from GitHub for training and testing datasets. Software metrics are computed from the collected Java source code and they are used as input data for the proposed model to detect code changes. The performance of the proposed model has been measured by using evaluation metrics such as precision, recall, F1-score, and accuracy. The experimental results show the proposed CNN model has achieved 95% in terms of F1-Score and outperformed the multilayer percept-based DNN model whose F1-Score is 92%.
Moon, Soyeon;Song, Je Seon;Shin, Teo Jeon;Choi, Sungchul;Yang, Yeonmi
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.48
no.3
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pp.333-343
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2021
The purpose of this study was to investigate current status of sedation training for the residents in pediatric dentistry training institutions and opinions about continuing education after the residency program. Surveys were sent to 18 pediatric dentistry training institutions by e-mail, and the responses were collected and analyzed. Most of the sedation education period for the residents were the 1st-year education (61.1%) and 1 - 3 years of integrated education (55.6%). In terms of an externship, 5 institutions (27.8%) sent their residents to the department of anesthesiology. Second half of the 1st year (50%) was the highest for a resident to use sedation for the first time. The period of supervisor participation varied from not participating at all to whole time throughout the residency program. The sedation training is conducted at all training institutions, but there were variations in the experience that a resident can gain. All training institutions agreed on the necessity of continuing education of the sedation, but there were various opinions regarding time, method, and the period of review course. Overall, this study suggested that continuing education should be consisted of 1 - 2 hours of didactic education every year and clinical skills and simulation training in every 2 - 3 years.
Materials used for education include SM20C, Al6061, and acrylic. SM20C materials are used a lot in certification tests and functional competitions as carbon steel, but they are also used in industrial sites. Al6061 is said to be a material that produces a lot of tools because it has lower hardness than carbon steel and is highly flexible. When practical guidance is given to students using acrylic materials, it is a material that causes vibration and tool damage due to excessive cutting. In this process, we examine how impact on the 5-axis equipment 2NC head can affect precision control. The weakest part of a five-axis equipment is the head that controls the AC axis. In the event of precision and cumulative tolerances in this area, the precision of all products is reduced. Thus, a key part of the 2NC head, the spindle housing was carried out using Al7075 T6 (U.S. Alcoasa) material and the entire body using FCD450 (spherical graphite cast iron). In the vibration and cutting process acting on these two materials, the analysis was carried out to determine the value of applying the force as a finite element analysis under extreme conditions. We hope that using these analytical data will help students see and understand the structure of 5-axis machining rather than 5-axis cutting.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.386-395
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2021
The purpose of this study was to confirm the relationship between positive psychological capital, professor support, and the career preparation behavior of college students, and to identify the factors influencing the career preparation behavior. The convenience sampling method was used on 180 students from August 30 to October 30, 2020, Data was collected using a structured questionnaire and analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, t-test, ANOVA, Scheff test, Pearson's Correlation Coefficients, and multiple regression. The research results showed that there were significant differences in positive psychological capital and professor support according to gender, majors, and economic levels. There were significant differences in career preparation behavior according to gender (t=3.52, p<.001), major (F=10.85, p<.001), and career decision (t=4.98, p<.001). There were significant differences in career preparation behavior according to gender, majors, and career decisions. Positive psychological capital (r=.45, p<.001) and professor support (r=.40, p<.001) showed a positive correlation with career preparation behavior. Factors influencing career preparation behavior were majors, career decisions, positive psychological capital, and the explanatory power of these factors was 32.5%. Therefore, effective career and counseling guidance should be planned to increase positive psychological capital according to the major. It is necessary to provide opportunities for exploration of various career options to enable students to select suitable careers or jobs and to set goals, and provide an environment with positive motivation.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.39-50
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2019
Since the "Special Law on Cadastral Resurvey" was enforced in 2012, the Cadastral Resurvey Project in South Korea has been promoted in earnest. However, it has been difficult to obtain the following items: a budget for the project, the establishment of land boundaries by increasing/decreasing the area of the parcels of land in the downtown area, the calculation of the adjustment fee, and the analysis of the relationship between the business owner and the landowner in regards to conflicts of opinion. The analysis of Japan's private-public boundary system, which is promoting the Cadastral Resurvey ahead of South Korea, should not attempt to determine complex interests, especially when they are pursuing consensus of the boundary setting portion of the Cadastral Resurvey Project. Therefore, this study shows that there is a need to reduce the number of stakeholders and promote them by using a step-by-step process. The introduction of cost-saving measures for the Cadastral Resurvey through a private-public boundary preliminary investigation is needed. This study suggested the following: link the precision road map construction business using MMS, introduce the preliminary research projects for the Cadastral Resurvey, and gather the important land survey information for the private-public boundary basic survey. In order to establish the utilization base, the researcher proposed linking the downtown area regeneration with the downtown area planning business.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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