Owing to the increase of FTA, food trade, and versatile preferences of consumers, food import has increased at tremendous rate every year. While the inspection check of imported food accounts for about 20% of the total food import, the budget and manpower necessary for the government's import inspection control is reaching its limit. The sudden import food accidents can cause enormous social and economic losses. Therefore, predictive system to forecast the compliance of food import with its preemptive measures will greatly improve the efficiency and effectiveness of import safety control management. There has already been a huge data accumulated from the past. The processed foods account for 75% of the total food import in the import food sector. The analysis of big data and the application of analytical techniques are also used to extract meaningful information from a large amount of data. Unfortunately, not many studies have been done regarding analyzing the import food and its implication with understanding the big data of food import. In this context, this study applied a variety of classification algorithms in the field of machine learning and suggested a data preprocessing method through the generation of new derivative variables to improve the accuracy of the model. In addition, the present study compared the performance of the predictive classification algorithms with the general base classifier. The Gaussian Naïve Bayes prediction model among various base classifiers showed the best performance to detect and predict the nonconformity of imported food. In the future, it is expected that the application of the abnormality detection model using the Gaussian Naïve Bayes. The predictive model will reduce the burdens of the inspection of import food and increase the non-conformity rate, which will have a great effect on the efficiency of the food import safety control and the speed of import customs clearance.
The purpose of this study was to determined the conceptual structure used by earth science teachers to classify metamorphic rocks as well as the criteria applied in the process of classifying metamorphic rocks. To this end, the researchers collected verbal data uttered in the process of classifying metamorphic rock using think-aloud from 21 earth science teachers in middle and high schools in Jeollabuk-do, Republic of Korea. The collected verbal data were analyzed using the semantic network analysis method, and the following results were obtained. First, in the process of classifying metamorphic rocks, earth science teachers classified them based on characteristics such as color, compositional minerals, and particle size, which can be generally observed in rocks, and foliation that appears in metamorphic rocks. Second, earth science teachers recognize the classification criteria for metamorphic rocks and focus on metamorphism such as contact metamorphism or regional metamorphism. However, there were cases where rocks were mistakenly classified through incorrect identification. Therefore, it is necessary to provide sufficient observational information about, and experience of, metamorphic rocks to enable earth science teachers to recognize and relate to the scientific process of identifying metamorphic rocks through the phenomena observed.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.4
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pp.417-428
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2022
This study analyzed the frequency and level of scientific practices presented in secondary science textbooks. A total of 1,378 student activities presented in 14 middle school science textbooks and 5 high school integrated science textbooks were analyzed, using the definition and level of scientific practice suggested in the NGSS. Findings show that most student activities focus on three practices. Compared to the textbooks for the previous science curriculum, the practice of 'obtaining, evaluating, and communicating information' was more emphasized, reflecting societal changes due to ICT development. However, the practice of 'asking a question', which can be an important element of student-led science learning, was still rarely found in textbooks, and 'developing and using models', 'using math and computational thinking' and 'arguing based on evidence' were not addressed much. The practices were mostly elementary school level except for the practice of 'constructing explanations'. Such repeated exposures to a few and low level of practices mean that many future citizens would be led to a naïve understanding of science. The findings imply that it is necessary to emphasize various practices tailored to the level of students. In the upcoming revision of the science curriculum, it is necessary to provide the definition of practices that are not currently specified and the expected level of each practice so that the curriculum can provide sufficient guidance for textbook writing. These efforts should be supported by benchmarking of overseas science curriculum and research that explore students' ability and teachers' understanding of scientific practices.
Proceedings of The Korean Society of Health Promotion Conference
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2004.10a
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pp.89-109
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2004
The Korean Government has produced the Health Plan 2010 aimed at setting up healthy Korea objectives, policies on preventing chronic diseases, reshaping the country's health and medical infrastructure. The policy goal targets the people's healthy life expectancy at 75 by 2010, and includes healthy life practice measures including health education, health improvement services, and disease management measures, in achieving the objectives. Also, the plan provides life cycle-based health improvement and disease prevention services, as well as pushes ahead with projects with greater ripple effects in each area. To this end, the government is simultaneously pushing to operate an experts-centered health promotion committee and establishing the infrastructure including the augmentation of national health improvement funds. Through its Health Plan 20 I 0, the Korean Government will exert efforts to achieve its policy objectives as addressed in the measures by enhancing the national potential health and providing systematic disease prevention services.
As the number and weight of imported food are steadily increasing, safety management of imported food to prevent food safety accidents is becoming more important. The Ministry of Food and Drug Safety conducts on-site inspections of foreign food facilities before customs clearance as well as import inspection at the customs clearance stage. However, a data-based safety management plan for imported food is needed due to time, cost, and limited resources. In this study, we tried to increase the efficiency of the on-site inspection by preparing a machine learning prediction model that pre-selects the companies that are expected to fail before the on-site inspection. Basic information of 303,272 foreign food facilities and processing businesses collected in the Integrated Food Safety Information Network and 1,689 cases of on-site inspection information data collected from 2019 to April 2022 were collected. After preprocessing the data of foreign food facilities, only the data subject to on-site inspection were extracted using the foreign food facility_code. As a result, it consisted of a total of 1,689 data and 103 variables. For 103 variables, variables that were '0' were removed based on the Theil-U index, and after reducing by applying Multiple Correspondence Analysis, 49 characteristic variables were finally derived. We build eight different models and perform hyperparameter tuning through 5-fold cross validation. Then, the performance of the generated models are evaluated. The research purpose of selecting companies subject to on-site inspection is to maximize the recall, which is the probability of judging nonconforming companies as nonconforming. As a result of applying various algorithms of machine learning, the Random Forest model with the highest Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, and Balanced Accuracy was evaluated as the best model. Finally, we apply Kernal SHAP (SHapley Additive exPlanations) to present the selection reason for nonconforming facilities of individual instances, and discuss applicability to the on-site inspection facility selection system. Based on the results of this study, it is expected that it will contribute to the efficient operation of limited resources such as manpower and budget by establishing an imported food management system through a data-based scientific risk management model.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.12
no.4
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pp.241-263
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2010
KoFlux is a Korean network of micrometeorological tower sites that use eddy covariance methods to monitor the cycles of energy, water, and carbon dioxide between the atmosphere and the key terrestrial ecosystems in Korea. KoFlux embraces the mission of AsiaFlux, i.e. to bring Asia's key ecosystems under observation to ensure quality and sustainability of life on earth. The main purposes of KoFlux are to provide (1) an infrastructure to monitor, compile, archive and distribute data for the science community and (2) a forum and short courses for the application and distribution of knowledge and data between scientists including practitioners. The KoFlux community pursues the vision of AsiaFlux, i.e., "thinking community, learning frontiers" by creating information and knowledge of ecosystem science on carbon, water and energy exchanges in key terrestrial ecosystems in Asia, by promoting multidisciplinary cooperations and integration of scientific researches and practices, and by providing the local communities with sustainable ecosystem services. Currently, KoFlux has seven sites in key terrestrial ecosystems (i.e., five sites in Korea and two sites in the Arctic and Antarctic). KoFlux has systemized a standardized data processing based on scrutiny of the data observed from these ecosystems and synthesized the processed data for constructing database for further uses with open access. Through publications, workshops, and training courses on a regular basis, KoFlux has provided an agora for building networks, exchanging information among flux measurement and modelling experts, and educating scientists in flux measurement and data analysis. Despite such persistent initiatives, the collaborative networking is still limited within the KoFlux community. In order to break the walls between different disciplines and boost up partnership and ownership of the network, KoFlux will be housed in the National Center for Agro-Meteorology (NCAM) at Seoul National University in 2011 and provide several core services of NCAM. Such concerted efforts will facilitate the augmentation of the current monitoring network, the education of the next-generation scientists, and the provision of sustainable ecosystem services to our society.
This research paper is to examine James Watt who led the 1st industrial revolution successfully. His great work was called monumental achievement in the human history of civilization. Here, we looked over the Watts' educational environment during his infant, juvenile, and adolescence period and also, his learning attitude about his own field through literature review. The basic infra of soft and hard wares for the industrial revolution through the process of R & D on new developing steam engine resulted from the very industrial revolution and its R & D environment were to be investigated. The useful information and knowledge from this process of the research are able to give an appropriate educational guidance to bring up the development of creativity in schooling systems. And also a lesson from the past could be used to provide the desirable direction for the 4th industrial revolution which is just begun to start now. The main results from this study are as follows; First, Watts' parents positively guided him onto the technology of manual field because they recognized their son was interested in technology field. The parents' attitude stimulated and guided his sons' self-development, had been equal to the aims of education. Second, Watt made a chance of making friendships with professors of Glasgow University. He spontaneously had done self-directed learning for getting knowledge and technology, and thus he became an expert of practical engineer and theorist. Third, the Lunar society, which was jumping over one's social position in their society of the 18th century through new thinking way, leading new ages had been very good R & D social infra for Watt to open and connect new advanced level of science and technology in his age. This society provided a study environment fields for their members to exchange their ideas of scientific curiosity and freely inquiry, technology informations. They had discussed and understood the issues to be occurred in their own fields and accumulated necessary knowledge for problem-solving, respectively. Such as this R & D system environment will be also considered in the modern research group. Fourth, the entrepreneur such as Boulton, who understand technology and grasp its value in future, is needed. The system of 'grue of management' will support the researcher with financial support, which is necessary in R & D. And the researcher like Watt who takes pleasure in technology itself and study eagerly in his field without financial problems, that is, 'grue of technical expert' is essential when leading to success in the industrial revolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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