계절적 비수기에도 불구하고 그 동안 하락세를 보이던 재건축 시장이 5월 말을 기점으로 꿈틀거리고 있다. 최근 강남 집값 변화가 호화 중심인 만큼 대세 상승으로 이어질지는 거래가 한산해 가늠하기 어려운 상태지만 강남 집값의 불안요인은 여전히 잠재하고 있다. 연말 대선을 앞두고 재건축 규제완화 등 부동산정책 관련 공약이 이어질 경우 강남 집값은 또 한번 출렁거릴 수 있다.
충주대학교-청주과학대학 간의 통합에 의한 구조개혁은, 대학경쟁력 강화, 교육 여건 개선에 의한 교육의 질 제고, 안정적인 자원 확보와 고등교육의 형평성 제고, 지역산업과의 클러스터 구축에 의한 지역혁신이는 목적으로 추진되었으며, 이에 따른 성과를 거두었다. 그러나 현재 학과 통합과 캠퍼스 간 학과 이전에 따른 공간조정 문제, 형식적인 학부제의 운영, 대학 내의인사, 직원의 인력 조정 및 배치 등이 많은 부분 해소되지 않고 잠재적인 갈등의 상태로 남아 있다.
This research was carried out to find the suitable improvement ways of the potential acid sulfate soil(PASS) for rice cultivation through the physical applications such as surface drainage. drainage. soil dressing with common paddy soil, and burial of PASS. In reclamation of PASS the practices of surface drainage and drainage were not effective, but soil dressing with common paddy soil with same ratio and covering with common paddy soil in 30cm deep were effective for rice cultivation without growth injury. Daily drainage practice was most effective for physical reclamation of PASS.
불완전한 계획 영역 이론은 오류 영역(noisy domain)에서 하나의 상태에 상반된 연산자들이 적용되는 불일치성 문제를 야기할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 상태를 기술하기 위해 다치 논리를 도입하여 제어지식으로서의 부정적 선행조건을 학습하는 새로운 방법을 제안한다. 기계에는 알려지지 않은 이러한 제어지식이 인간에게는 반대개념으로 잠재적으로 사용되고 있다. 이러한 잠재된 개념을 학습하기 위해 본 논문은 반대 연산자들로 구성된 사이클을 영역이론으로부터 기계적으로 생성하고, 이 연산자들에 대한 실험을 통해 반대 리터럴(literal)들을 추출한다. 학습된 규칙은 불일치성을 방지하면서 동시에 중복된 선행조건을 제거하여 연산자를 단순화시킬 수 있다.Abstract An incomplete planning domain theory can cause an inconsistency problem in a noisy domain, allowing two opposite operators to be applied to a state. To solve the problem, we present a novel method to learn a negative precondition as control knowledge by introducing a three-valued logic for state description. However, even though the control knowledge is unknown to a machine, it is implicitly known as opposite concept to a human. To learn the implicit concept, we mechanically generate a cycle composed of opposite operators from a domain theory and extract opposite literals through experimenting the operators. A learned rule can simplify the operator by removing a redundant precondition while preventing inconsistency.
Proceedings of The Korean Society of Health Promotion Conference
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2010.05a
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pp.148-148
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2010
본 연구는 서울시 지역주민을 대상으로 스트레스, 우울, 문제음주 간의 인과관계를 검증하고자 시도되었다. 본 연구는 서울시 S구이며, 전체 17개동에서 만 19세 이상인 남녀 주민을 층화집락추출법을 통해 표집된 1234명을 대상으로 하는 면접식 단면조사연구를 수행하였다. 구조방정식 모형을 사용하였으며, 측정모형에서 우울, 알코올장애의 내생잠재변수와 외생잠재변수인 스트레스 및 인구학적 변수(성, 연령, 결혼상태)를 이론변수로 설정하여 이들 간의 상관관계를 추정하였다. 또한 문제음주를 최종내생변인으로 우울을 매개변인으로 설정한 상태에서 경로분석을 실시하여 각 변인들의 상대적 중요성에 대한 평가를 시도하였다. 문제음주에 영향을 미치는 변수는 여성보다는 남성이($\beta=-6.64$, p < .001), 연령이 낮을수록($\beta=-.08$, p < .001), 스트레스가 높을수록($\beta=-.08$, p < .001), 미혼이 기혼($\beta=-1.15$, p < .05)의 순으로 경로계수가 유의하였다. 우울에 미치는 영향력은 스트레스($\beta=-.56$, p < .001)와 문제음주정도($\beta=-.15$, p < .001)의 순으로 경로계수가 유의하였다. 이상과 같이 우울이 직접적으로 문제음주에 영향을 주기보다는 스트레스로 인하여 문제음주가 유발될 수 있고 문제음주를 경유하여 우울에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 이상의 연구결과를 종합해 볼 때 문제음주는 스트레스와 우울과 관련성이 크므로 우선적으로 스트레스를 적극적으로 관리하는 것이 중요하다. 또한 알코올과 관련한 통제정책으로 절대적인 음주량을 감소시키는 것이 필요하며, 문제음주자를 조기 발견하여 정신건강에 문제로 발전하지 않도록 하는 예방프로그램의 개발이 시급하다 하겠다.
We classify topics on fall incidents occurring in construction sites using topic modeling among machine learning techniques and analyze the causes of the accidents according to each topic. In order to apply topic modeling based on latent dirichlet allocation, text data was preprocessed and evaluated with Perplexity score to improve the reliability of the model. The most common falling accidents happened to the daily workers belonging to small construction site. Most of the causes were not operated properly due to lack of safety equipment, inadequacy of arrangement and wearing, and low performance of safety equipment. In order to prevent and reduce the falling accidents, it is important to educate the daily workers of small construction site, arrange the workplace, and check the wearing of personal safety equipment and device.
The present study was to explore what makes adolescents think of themselves as troublemakers even without conduct problems. It was expected that the failure to attain socio-developmental milestones(e.g., healthy relationships with others, academic achievement) would lead to form trait aspect of deviant self-concept. A latent state-trait autoregressive modeling was used to analyze five annual waves of data from 3,449 adolescents taken from the Korean Youth Panel Study. We decomposed trait and state aspect of deviant self-concept and identified significant predictors of trait-like deviant self-concept, while additionally testing for gender differences. Our results showed that conduct problems had greater effect on deviant self-concept among girls compared with boys. Conduct problem was most predictive of deviant self-concept, and yet both poor peer-relations and school failures predisposed adolescents to have deviant self-concept. Low academic achievement conferred risk for trait aspects of deviant self-concept with no gender difference, whereas poor peer relation was more predictive among girls. It highlights the cultural value system underlying self-concept and how and why adolescents think of themselves as troublemakers.
The purpose of this study is to explore the transitional relationship between high school students' latent classes of academic factors and their latent classes of physical health factors. We used data taken from high school students in the Korea Child-Youth Happiness Index survey for 2017. The relationship between the two types of latent classes were analyzed by means of transition probabilities. In the latent class analysis on academic factors, three latent classes were drawn out as a best-fit model. Stress, academic achievement and private education factors appeared on a straight line. They were classified into 'low academic stress, academic achievement, and private education groups,', 'middle academic stress, academic achievement, and private education group', and 'high academic stress, academic achievement, and private education groups', respectively. In the latent class analysis of physical health factors, three latent classes were drawn as a best-fit model. They were classified into a 'frequent treatment group' that had a middle level of subjective health satisfaction, a high body mass index, and experiences of outpatient and hospitalization treatments, a 'low subjective health satisfaction group' that had remarkably lower subjective health satisfaction, and a 'health group' that had a high level of health satisfaction and condition. The relationship between the two types of latent classes were analyzed on the basis of transitional probabilities. As a result, it was found that the 'high academic stress, academic achievement, and private education group' had the highest probability of being involved in the 'frequent treatment group' or the 'low subjective health satisfaction group'. Based on a person-centered approach, it was found that the latent group with high risk in terms of their academic factors was likely to belong to a relatively unhealthy latent group. This study confirmed the transitional relationship between academic factors and physical health factors. This implies that it is necessary to select physical health risk groups according to academic factors and to consider effective intervention and tailored approaches which are most appropriate to the subjects.
In general, remote monitoring systems monitor the status of distributed hosts and/or applications in real-time for diverse managerial purposes. However, most of the extant systems have a few undesirable problems. First of all, they are platform-dependent and are not resilient to network and/or host failures. Moreover, they normally focus on the resource usage trends in monitored hosts, rather than on the status change of the applications running on them. We strongly believe that the latter has more direct and profound effect on the resource usage patterns on each host. In this paper, we present the design and implementation of the Remote Applications Monitoring System (RAMS) that enables us to effectively manage distributed applications through a real-time monitoring of their respective resource usages. The RAMS is a centralized system that consists of many distributed agents and a single centralized manager. An agent on each host is in charge of collecting and reporting the status of local applications. The manager handles agent registration and provides a central access point to the selection and monitoring of distributed applications. The salient features of the system include robustness and portability The adoption of JINI greatly facilitates an automatic recovery from partial network failure and host failure.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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1997.11a
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pp.103-108
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1997
가연성 분진이 존재하는 곳에서는 업종과 취급상태를 불구하고 분진에 의한 화재 및 폭발의 가능성이 존재하며, 폭발이 발생하면 작업자 뿐만 아니라 주위에 큰 피해를 입힐 수 있는 잠재적 위험성을 가지고 있다. 분진에 의한 화재ㆍ폭발사고 사례를 보면 탱크, 혼합기, 사일로, 집진기 둥의 시설에서 알루미늄, 마그네슘 등의 금속류와 플라스틱, 프탈산 등의 화학제품류 및 합성수지류, 고무ㆍ천연수지류, 농산물 섬유류, 목분류 등의 가연성 분진에 의한 다종다양한 중대 재해가 발생하였다1). 따라서 이들 분진을 취급하고 있는 산업현장에서의 화재ㆍ폭발사고를 방지하기 위해서는 분진폭발에 대한 잠재적 위험성을 파악하는 것이 대단히 중요하다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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