Park, Jong-Pil;Hwang, Byoung-Il;Yoo, Byung-Hyun;Lee, Dong-gyu
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.610-616
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2020
Recently, the application of a photocatalyst to road structures is being attempted to solve environmental problems caused by fine particulate matter and automobile exhaust. The purpose of this study was to develop a release agent with GST (low-cost, high-performance photocatalyst produced from wastewater sludge). For this, the method of mixing and dispersing GST with the release agent was used first, and the removal performance of nitrogen oxide (NOx) was then checked. The best performance without a precipitation reaction was achieved using a stabilizing agent at 20 % in an outdoor exposure test for four weeks. The NO and NOx removal rate of the specimen demolded by applying the GST release agent developed in this study showed excellent effects of 200 to 400 % compared to the Plain material. To increase the performance of the GST release agent, it is necessary to improve the dispersibility of GST in the release agent and increase the amount of the nano-sized photocatalyst. In addition, the use of GST release agent in road structures and exposed concrete is expected to increase the NOx removal efficiency.
This study was carried out to investigate the plant growth of various ferns affected by the shading and fertilizer application and to recommend the appropriate levels of light intensity. Evergreen ferns like Dryopteris nipponensis Koidz., Cyrtomium falcatum (L. f.) Presl, Onychium japonicum (Thunb.) Kunze and deciduous ferns like Athyrium niponicum (Mett.) Hence, Thelypteris decursive-pinnata Ching, Athyrium brevifrons Kodama ex Nakai were used in this experiment. Evergreen ferns showed the best growth in the shading level of 30~60%. The plant growth and ornamental value (leaf color) of these plants were improved according to the fertilizer application in appropriate shading levels. The survival rate remained constantly in all treatments. Deciduous ferns showed the best growth in different shading levels from 0 to 60%. Some treatments showed improved growth according to fertilizer application, whereas survival rate was in the other treatments. There were differences in plant growth of evergreen and deciduous ferns according to fertilizer application, and additional researches must be executed to explain these reponses.
Lee, Ae-Kyoung;Yeo, Ji-Young;Jung, Sungwon;Byun, Sang Seok
The Journal of the Korea Contents Association
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v.13
no.12
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pp.299-308
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2013
Purpose The aim of this study was to identify the differences and relations among the communication competence, job stress and job satisfaction of clinical nurses. Method The participants included 209 nurses who worked at general hospitals in metropolitan Seoul and Gyenggi province. The instruments used for this study were the revised version of the Global Interpersonal Communication Competence Scale(GICC), the Job Stress Scale, and the Job Satisfaction Scale. Data were analyzed using frequencies, t-test, ANOVA, Spearman rank-order correlation coefficient with the SPSS 16.0 program. Result The results of this study were as follows: The mean score for communication competence was 3.30(${\pm}0.43$). For job stress and job satisfaction's mean score were 2.90(${\pm}0.33$) and 3.01(${\pm}0.30$). Significant negative correlation were found between the communication competence and job stress of clinical nurse(r=-.247, p<.001). Significant positive correlation between the communication competence and Job Satisfaction of clinical nurse(r=.248, p<.001) was also found. Conclusion The findings of this study support the importance of the communication competence of clinical nurses for efficient human resource management. Studies for developing programs to facilitate communication competence of clinical nurses are highly recommended.
Park, Ah-Reum;Koo, Bong-Seong;Kim, Jin-Sook;Kim, Eun-Jeong;Lee, Hyeon-Cheol
Microbiology and Biotechnology Letters
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v.44
no.4
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pp.504-511
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2016
Lactulose, a synthetic disaccharide, has received increasing interest because of its role as a prebiotic that can increase the proliferation of Bifidobacterium and Lactobacillus spp. and enhance the absorption of calcium and magnesium. While the industrial production of lactulose is still mainly achieved by the chemical isomerization of lactose in alkaline media, this process has drawbacks including the need to remove catalysts and by-products, as well as high energy requirements. Recently, the use of cellobiose 2-epimerase (CE) has been considered an interesting alternative for industrial lactulose production. In this study, to develop a process for enzymatic lactulose production using CE, we screened improved mutant enzymes ($CS-H^RC^E$) from a library generated by an error-prone PCR technique. The thermostability of one mutant was enhanced, conferring stability up to $75^{\circ}C$, and its lactulose conversion yield was increased by 1.3-fold compared with that of wild-type CE. Using a recombinant Escherichia coli strain harboring a CS35 $H^RC^E$-expressing plasmid, we prepared cell beads immobilized on a Ca-alginate substrate and optimized their reaction conditions. In a batch reaction with 200 g/l lactose solution and the immobilized cell beads, lactose was converted into lactulose with a conversion yield of 43% in 2 h. In a repeated 38-plex batch reaction, the immobilized cell beads were relatively stable, and 80% of the original enzyme activity was retained after 4 cycles. In conclusion, we developed a reasonable method for lactulose production by immobilizing cells expressing thermostable CE. Further development is required to apply this approach at an industrial scale.
The Main object of this research is directed to LG Oil company harbor in kwangyang-hang, where various ships ranging from 300 ton to 48000ton DWT use seven berths in the harbor. This harbor suffered from inefficient and unsafe management procedures since it is difficult to set guidelines for arrival and departure of ships according to the weather conditions and the current guidelines dose not offer clear basis of its implications. Therefore, it has long been suggested that these guidelines should be improved. This paper proposes a decision-support system, which can quantitatively decide the possibility of entry or departure on a harbor by analyzing the weather conditions (wind, current, and wave) and taking account of factors such as harbor characteristics, ship characteristics, weight condition, and operator characteristics. This system has been verified using 5$_{th}$ and 7$_{th}$ berth in Kwangyang-hang harbor. Machine learning technique using genetic programming(GP) is introduced to the system to quantitatively decide and produce results about the possibility of entry or arrival, and weighted linear associative memory (WLAM) method is also used to reduce the amount of calculation the GP has to perform. Group of additive genetic programming trees (GAGPT) is also used to improve learning performance by making it easy to find global optimum.mum.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.3
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pp.263-271
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2016
On account of population aging and increasing cardiovascular disorders, acute cardiac arrest cases are escalating each year. In order to increase the survival rate of the patients, rapid cardiopulmonary resuscitation is necessary. For this reason, the government is expanding the supply of Automated External Defibrillators(AED). However, the AEDs cannot be effectively deployed to the incident cases that occur outdoors, for the installed AEDs are mostly located indoors. After analyzing the distribution of incident cases within the study area, about 11% of cardiac arrest incidents occurred in open spaces including sidewalks and residential areas. This study was conducted to increase the survival rate of the patients by allocating 41 additional AEDs in the study area using a GIS based location-allocation method. To conduct a feasibility study, the density of a senior floating population covered by the same number of AEDs placed at random and the density covered by the experiment were compared. In conclusion, having excluded outliers caused by geological and social factors, results showed that AEDs placed through GIS based location-allocation covered 5% more of the senior floating population density.
Copper recovery from waste water of electronic industry has been conducted effectively in a fluidized bed reactor. Initial concentration of copper in the waste water, liquid flow rate in the reactor, reaction temperature and time and current density between the cathode and anode in the reactor have been selected as operating variables. The effects of operating variables on the recovery of copper have been studied. It has found that the copper resolved in the waste water can be recovered continuously by means of a fluidized bed reactor The recovery of copper decreased with an increase in the initial concentration of copper in the waste water, while it increased with increasing reaction time and current density, however, it exhibited its maximum value with the variations of liquid flow rate and reaction temperature. The optimum reaction condition to maintain the copper recovery around 85% is as follows ; $X_o=3wt%$, $U_L=0.5cm/s$, $T=25^{\circ}C$, $I=7A/dm^2$ and t=2hrs within this experimental condition.
Latent topic models are statistical models which automatically captures salient patterns or correlation among features underlying a data collection in a probabilistic way. They are gaining an increased popularity as an effective tool in the application of automatic semantic feature extraction from text corpus, multimedia data analysis including image data, and bioinformatics. Among the important issues for the effectiveness in the application of latent topic models to the massive data set is the efficient learning of the model. The paper proposes an accelerated learning technique for PLSA model, one of the popular latent topic models, by an incremental EM algorithm instead of conventional EM algorithm. The incremental EM algorithm can be characterized by the employment of a series of partial E-steps that are performed on the corresponding subsets of the entire data collection, unlike in the conventional EM algorithm where one batch E-step is done for the whole data set. By the replacement of a single batch E-M step with a series of partial E-steps and M-steps, the inference result for the previous data subset can be directly reflected to the next inference process, which can enhance the learning speed for the entire data set. The algorithm is advantageous also in that it is guaranteed to converge to a local maximum solution and can be easily implemented just with slight modification of the existing algorithm based on the conventional EM. We present the basic application of the incremental EM algorithm to the learning of PLSA and empirically evaluate the acceleration performance with several possible data partitioning methods for the practical application. The experimental results on a real-world news data set show that the proposed approach can accomplish a meaningful enhancement of the convergence rate in the learning of latent topic model. Additionally, we present an interesting result which supports a possible synergistic effect of the combination of incremental EM algorithm with parallel computing.
This paper presents the design of network vulnerability analysis system which can integrate various vulnerability assessment tools to improve the preciseness of the vulnerability scan result. Manual checking method performed by a security expert is the most precise and safe way. But this is not appropriate for the large-scale network which has a lot of systems and network devices. Therefore automatic scanning tool is recommended for fast and convenient use. The scanning targets may be different according to the kind of vulnerability scanners, or otherwise even for the same scanning target, the scanning items and the scanning results may be different by each vulnerability scanner, Accordingly, there are the cases in which various scanners, instead of a single scanner, are simultaneously utilized with the purpose of complementing each other. However, in the case of simultaneously utilizing various scanners on the large-scale network, the integrative analysis and relevance analysis on vulnerability information by a security manager becomes time-consumable or impossible. The network vulnerability analysis system suggested in this paper provides interface which allows various vulnerability assessment tools to easily be integrated, common policy which can be applied for various tools at the same time, and automated integrative process.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.8-15
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2018
This article investigates intelligent security integrated platform for real-time crime response and preventive crime prevention. This study analyzed intelligent crime prevention platform elements by analyzing crime prevention system/platform research, intelligent crime prevention research, and case study of municipality integrated operation center crime prevention system. Through this, we developed a practical intelligent security platform, and suggested a linkage with existing municipalities and smart city integrated platform system considering scalability. This enables CCTV monitoring, which is used only for existing post processing, to cope with real-time crime. It is expected that it will be able to solve the incidents in golden-time by grasping the precise position of the complainant not only in the outdoor but also indoors. It is also possible to provide citizen-centered crime-prevention social safety net information sharing service by enhancing citizen participation as well as improving control efficiency. The intelligent security platform has advantages that it is easy to spread the municipality because it is developed considering existing municipal system, smart city integration platform, and linkage and expansion with other security services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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