Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.04a
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pp.477-480
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2008
With an increase of power consumption due to industrial development, the generation of coal ash has been growing tremendously and, accordingly, environmental concern over its disposal and insufficiency in disposal sites have been raised as other issues to be considered. In order to examine the usability of coal ash as an aggregate for concrete, such fundamental information as slump, air contents, mechanical properties and durability of concrete has been secured by way of setting 10, 20 or 30 wt. % of fine aggregate alternative rate of ash and identifying its basic properties at each pond-ash contents. The results of the study indicate that slump and air content heavily depend on the site of generation, and this might greatly influence on the content of fine particles of the ash. It is also shown that its freezing and thawing resistance tends to be relatively lower than that of Plain, which requires comprehensive examination over next few years on the absorptiveness and properties of mixed water of the ash collected from each disposal site.
Seo, Jun-Hyung;Baek, Chul-Seoung;Cho, Jin-Sang;Ahn, Ji-Whan;Cho, Kye-Hong
Resources Recycling
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v.26
no.6
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pp.10-19
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2017
It is studied the effect of crystal structure of domestic High-Ca limestones using absorbent for desulfurization on the grinding characteristics and dissolution rates in wet flue gas desulfurization process of domestic coal fired power plant. It compared the crystal structure, grinding work index and dissolution rates with 4 Limestones from Jecheon-Danyang with different crystal structure, and we found that grinding work index differ in crystal size and crystal structure of limestones : The lower the value of the grinding work index is, the higher the dissolution rates of limestones. Confirmed that we have important indicators of grinding characteristics for crystal structure with CaO content of limestones.
Deeper understandings of school library-assisted instruction from teachers are required to develop students' self-directed learning skills which can improve their learning capabilities, problem solving techniques and learning attitudes. The objective of this study was to examine whether there is difference in subject teachers' perception of the necessity and effectiveness of the group type, class model, and collaborative class of class utilizing the school library and to apply and activate class utilizing the school library constructively in the field of education. For this purpose, this study inquired into the concept, necessity, type and process of class utilizing the school library, etc. and conducted a questionnaire survey of 278 subject teachers sampled from 30 high schools in 10 areas of Gyeonggido.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.195-195
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2011
국가하천의 주변지역을 체계적이고 계획적으로 조성 이용하여 난개발을 방지하고 지속가능한 발전을 도모하며, 그에 따른 이익을 하천의 정비 및 관리 등에 활용함으로써 공공복리의 증진에 기여함을 목적으로 하는 친수구역활용에 관한 특별법이 곧 시행될 예정이다. 친수는 단순히 하천 보전과 상대되는 수변이용의 측면이 아니라 하천의 경관, 생태계, 물 등 전체적인 하천공간에서 이루어지는 인간의 활동과 심리적 만족감으로 해석할 수 있다. 이러한 친수활동 유형을 정립하기 위하여 전문가 및 실무자들의 도움으로 설문지를 작성하고, 조사하였다. 또한 평가 항목간의 중요도를 합리적으로 부여하고자 전문가 집단 활용을 통한 다기준의사결정 기법 중 계층분석과정 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 이의 일반적인 형태인 ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 비교 분석하여 보았다. AHP는 의사결정의 목표 또는 평가기준이 다수이며 복합적인 경우, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 최적 대안을 선정하는 기법으로 다수의 목표, 다수의 평가기준, 다수의 의사결정주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화하여 해결한다. 그러나 의사결정 문제는 대부분 요소들 간의 수평적 상호작용과 수직종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수 없는 경우가 있다. ANP는 AHP 분석을 확장한 개념으로 평가 요소가 계층구조를 가지고 있으면서 각 평가 요소간 네트워크 구조를 가지는 경우에 해당한다. 즉, 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소들 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정에 적용이 가능하다. ANP는 AHP의 기본 공리인 독립성이 유지되지 않을 때도 적용할 수 있는 의사결정 방법이기 때문이다. AHP와 ANP 분석을 위해 평가기준은 하천특성, 생태환경특성, 인문환경특성, 경관, 유지관리 등으로 분류하였으며, 세부평가항목은 하천의 물리 생태학적 특성, 개발여건과 관련된 특성, 경관의 이용가치, 유지관리 용이성 등 20여 개로 나누었다. AHP와 ANP를 이용하여 친수공간 이용지수 가중치를 산정한 결과, 두 기법은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 ANP를 이용하여 가중치를 결정하는 방법은 최종 결정의 공정성이나 신뢰성을 확보하는데 기여를 하는 것으로 나타났다.
Although a number of empirical studies found that political ideology plays a significant role in Korean elections, they entirely rely on cross-sectional data analysis. In contrast to previous research, this study investigates the effects of ideology in the 2012 Korean presidential election through standard panel data analysis. Specifically, using "EAI Panel Study, 2012", the effects of ideology on both candidate evaluation and vote choice were examined via fixed effects, random effects, and pooled regression analysis. And the results from applying the two most popular models of ideological voting, the proximity model and the directional change model were also compared. The results show that candidate evaluations and vote choice during the election (April, 2012- December, 2012) were significantly influenced by the ideological difference between voters and candidates, independent from partisanship and other standard socio-demographic factors. And this ideological voting during the election seems better captured by the directional change model than by the proximity model.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.4
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pp.271-276
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2019
This study is about the effectiveness of Jahwal consulting. We analyzed 275 self-supporting participants of 58 self-supporting companies in eight wide-area self-supporting centers nationwide. After consulting by conducting a questionnaire before consulting, we conducted a questionnaire to analyze the differences. The measurement variables consisted of 3 variables and 6 subparameters. The top variables are interpersonal relationships, organizational systems, and self-help business will. The sub-elements are interaction, communication between members, horizontal leadership, organizational stability, personal suitability and developability. The questionnaire was analyzed using SPSS 21.0, frequency analysis, and t-test. The purpose of this study is to verify the effectiveness of consulting conducted by Jahwal institutions. For this reason, we developed a measurement scale, and analyzed changes before and after consulting using that scale. As a result of the analysis, it was found that self-help consulting is effective. It was also analyzed that there was mode significance in the analysis by gender, age, region and educational background.
Han, Hyeong Jun;Lee, Chang Hun;Kang, Joon Gu;Kim, Jong Tae
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.423-423
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2019
RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
Green belts can help to set boundary for city growth, provide ecological protection system and enhance the resilience of Beijing. During the implementation period of the current overall city planning of Beijing, the proportion of green space varies much among the sub-districts, villages and towns involved in the two green belts in the research. With this as starting point, by researching the correlations of 'city system factors' and 'planning policy factors' with the change in the scale of green space, the paper discussed the influential factors of implementing the planning of green space of Beijing, and conducted quantitative research, with such possible influential factors classified into 'city system factors' and 'planning policy factors'. Through multiple linear regression model, the paper tested the correlations of city system factors and planning policy factors (independent variable) with the increment in the construction land in green belts (dependent variable). Through influence to population aggregation and the expansion force of construction land, city system factors such as mountain land and water, house rent of unit area, accessibility of public transport and the newly-defined state-owned construction land generate correlation with the change in the scale of construction land in green belts.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.1
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pp.21-27
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2022
As society develops and becomes more complex, new and diverse types of disasters such as fine dust and infectious diseases are occurring. However, in the past, there was no PA(Public Address) system that provided accurate information to prepare for such a disaster. In this paper, we propose a public address system that automatically broadcasts an alarm by analyzing polluted air quality data collected from public data and IoT sensors. The warning level varies depending on the air quality, and the information provided by public data may show a significantly different result from the guide area due to various factors such as the distance from the measuring station or the wind direction. To compensate for this, we are going to propose a method for broadcasting by comparing and analyzing data obtained from public data and data from on-site IoT sensors.
Deep learning shows differences in prediction performance depending on data quality and model. This study uses various input data and multiple deep learning models to build an optimal deep learning model for predicting solar radiation, which has the most influence on power generation prediction. did. As the input data, the weather data of the Korea Meteorological Administration and the clairvoyant meteorological image were used by segmenting the image of the Korea Meteorological Agency. , comparative evaluation, and predicting solar radiation by constructing multiple deep learning models connecting the models with the best error rate in each model. As an experimental result, the RMSE of model A, which is a multiple deep learning model, was 0.0637, the RMSE of model B was 0.07062, and the RMSE of model C was 0.06052, so the error rate of model A and model C was better than that of a single model. In this study, the model that connected two or more models through experiments showed improved prediction rates and stable learning results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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