Soil quality assessment is an important tool for environmental management in an agricultural field. It can be used to evaluate the health of the soils and to establish the basis for sustainable urban agriculture and soil management. For this study, the chemical properties of the soils used for urban agriculture were examined. Results of the soil analysis for chemical properties were applied to soil quality assessment system, which is composed of principal component analysis, application to scoring function and derivation of soil quality index (SQI). Soil pH, electrical conductivity (EC), organic matter (OM), total nitrogen (T-N) were determined for minimum data set (MDS) according to principal component analysis. Based on the results of scoring for four indicators (pH, EC, OM, T-N), soil pH was the indicator that needs the most urgent management. Results of SQI derivation showed that many of the urban farms appeared to be insufficient score in comprehensive soil quality assessment. In conclusion, soil management practices based on scores derived from soil chemical indicators need to be carried out to maintain sustainable urban agricultural soil environment and to provide easy-to-understand information to urban farmers.
Gi-Hyeon Nam;Dong-Yeon Yoo;Yang-Gon Kim;Joo-Sung Sun;Jung-Won Lee
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.6
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pp.243-250
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2023
Chest X-ray is radiological examination for xeamining the lungs and haert, and is particularly widely used for diagnosing lung disease. Since the quality of these chest X-rays can affect the doctor's diagnosis, the process of evaluating the quality must necessarily go through. This process can involve the subjectivity of radiologists and is manual, so it takes a lot of time and csot. Therefore, in this paper, based on the chest X-ray quality assessment guidelines used in clinical settings, we propose a tool that automates the five quality assessments of artificial shadow, coverage, patient posture, inspiratory level, and permeability. The proposed tool reduces the time and cost required for quality judgment, and can be further utilized in the pre-processing process of selecting high-quality learning data for the development of a learning model for diagnosing chest lesions.
Recently, high ozone episode occurred frequently in Korea. Moreover ozone episode occurred not only in the city but also in background area where local anthropogenic sources are not important. It analyzed frequency exceeding 100ppb ozone at air quality monitoring stations in Seoul and rural area during 1995-2004. This paper reports on the use of the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modelling system to predict hourly ozone levels. Domain resolutions of 30km, 10km, 3.333km (innermost) have been employed for this study. Summer periods in June 2004 have been simulated and the predicted results have been compared to data for metropolitan and rural air quality monitoring stations. The model performance has been evaluated with measured data through a range of statistical measures. Although, the CMAQ model reproduces the ozone temporal spatial trends it was not able to simulate the peak magnitudes consistently.
Meteorological Joint Frequency Function required indispensably in long-term air quality prediction models were discussed for practical application in Korea. The algorithm, proposed by Turner(l964), is processed with daily solar insolation and cloudiness and height basically using Pasquill's atmospheric stability classification method. In spite of its necessity and applicability, the computer program, called STAR(STability ARray), had some significant difficulties caused from the difference in meteorological data format between that of original U.S. version and Korean's. To cope with the problems, revised STAR program for Korean users were composed of followings; applicability in any site of Korea with regard to local solar angle modification; feasibility with both of data which observed by two classes of weather service centers; and examination on output format associated with prediction models which should be used.
Hyun, Shinwoo;Seo, Bo Hun;Lee, Sukin;Kim, Kwang Soo
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.22
no.3
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pp.194-204
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2020
Cultivar parameters, which are key inputs to a crop growth model, have been estimated using observation data in good quality. Observation data with high quality often require considerable labor and cost, which makes it challenging to gather a large quantity of data for calibration of cultivar parameters. Alternatively, data in sufficient quantity can be collected from the reports on the evaluation of cultivars by region although these data are of questionable quality. The objective of our study was to assess the quality of crop and management data available from the reports on the regional adaptation trials for rice cultivars. We also aimed to propose the measures for improvement of the data quality, which would aid reliable estimation of cultivar parameters. DatasetRanker, which is the tool designed for quantitative assessment of the data for parameter calibration, was used to evaluate the quality of the data available from the regional adaptation trials. It was found that these data for rice cultivars were classified into the Silver class, which could be used for validation or calibration of key cultivar parameters. However, those regional adaptation trial data would fall short of the quality for model improvement. Additional information on management, e.g., harvest and irrigation management, can increase the quantitative quality by 10% with the minimum effort and cost. The quality of the data can also be improved through measurements of initial conditions for crop growth simulations such as soil moisture and nutrients. In addition, crop model improvement can be facilitated using crop growth data in time series, which merits further studies on development of approaches for non-destructive methods to monitor the crop growth.
Background : There have been many studies and efforts about quality management in health services, but there were not founded quality assessment on social services. This study was designed for understood level of quality on social service, identified for correlation factors of quality assessment on social services in general and teaching hospitals in Korea. Methods : The subjects of this survey were 80 leaders of social service units. The survey data from each subjects were measured to evaluate level of quality that service provider perceived of sample hospitals. Social worker's attitude of quality assurance activities, perception of quality assurance system in that hospitals were measured. Under the method of one-way ANOVA, t-test and correlation, associated factors of quality assessment in social work service was analyzed. Results : The major findings were as following ; First, the level of quality perceived showed less score, especially the lowest was the score of quality of outcome. Second, social worker's attitude of quality assurance activities showed high score, but quality assurance system of hospitals showed less score. Third, the level of quality assurance system of hospitals, social worker's attitudes of quality assurance activities. Conclusion : The quality of social work service correlated positive hospitals's quality assurance system, social worker's attitudes of quality assurance activities. Therefore, to assure the proper level of quality, qualified for hospitals system of quality assurance, and needed to a educational program for enhanced social workers's attitudes in quality assurance activities.
The purpose of this study is to develop a Water Quality Management System(WQMS), which calculates pollutant discharge and forecasts water quality with a water pollution model. Operational water quality management requires not only controlling pollutants but acquiring and managing exact information. A GIS software, ArcView 3.1 was used to enter or edit geographic data and attribute data, and Avenue Script was used to customize the user interface. PCI, a remote sensing software, was used to derive land cover classification from 20 m resolution SPOT data by image processing. WQMS has two subsystems, database subsystem and modelling subsystem. The database subsystem consisted of watershed data from digital maps, remote sensing data, government reports, census data and so on. The modelling subsystem consisted of NSPLM(NonStorm Pollutant Load Model) and SPLM(Storm Pollutant Load Model). It calculates the amount of pollutant and predicts water quality. These two subsystems were connected through a graphic display module. This system has been calibrated for and applied to Mokhyun Stream watershed.
Kim, So Ri;Lee, Yong Chul;Sung, Myung Ju;Bae, Hye Won
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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v.80
no.3
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pp.221-225
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2017
Since 2015, the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) has performed annual qualitative assessments of asthma management provided by all medical institutions that care for asthma patients in Korea. According to the third report of qualitative assessment of asthma management in 2017, the assessment appears to have contributed to improving the quality of asthma care provided by medical institutions, especially primary clinics. However, there is still a gap between the ideal goals of asthma management and actual health care policies/regulations in real clinical settings, which leads to the state of standstill with respect to the quality of asthma management despite considerable efforts such as the qualitative assessment of asthma management by national agencies such as the HIRA. At this point, a harmonized approach is needed to raise the level of asthma management among several components including medical policies, efforts of academic associations such as education and distribution of the guideline for management, and reliable financial support by the government.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.1-8
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2022
This work provides a reliable and classified stocks dataset merged with Saudi stock news. This dataset allows researchers to analyze and better understand the realities, impacts, and relationships between stock news and stock fluctuations. The data were collected from the Saudi stock market via the Corporate News (CN) and Historical Data Stocks (HDS) datasets. As their names suggest, CN contains news, and HDS provides information concerning how stock values change over time. Both datasets cover the period from 2011 to 2019, have 30,098 rows, and have 16 variables-four of which they share and 12 of which differ. Therefore, the combined dataset presented here includes 30,098 published news pieces and information about stock fluctuations across nine years. Stock news polarity has been interpreted in various ways by native Arabic speakers associated with the stock domain. Therefore, this polarity was categorized manually based on Arabic semantics. As the Saudi stock market massively contributes to the international economy, this dataset is essential for stock investors and analyzers. The dataset has been prepared for educational and scientific purposes, motivated by the scarcity of data describing the impact of Saudi stock news on stock activities. It will, therefore, be useful across many sectors, including stock market analytics, data mining, statistics, machine learning, and deep learning. The data evaluation is applied by testing the data distribution of the categories and the sentiment prediction-the data distribution over classes and sentiment prediction accuracy. The results show that the data distribution of the polarity over sectors is considered a balanced distribution. The NB model is developed to evaluate the data quality based on sentiment classification, proving the data reliability by achieving 68% accuracy. So, the data evaluation results ensure dataset reliability, readiness, and high quality for any usage.
In order to use fundamental data for conservation of species diversity and stream health with dam development, fish investigation in up- and downstream of Pyeonglim Dam was seasonally conducted in 2007~2008. In addition, data of water qualities, investigated for environmental impact assessment, were used to determine a water quality standard level in Pyeonglim Stream, and it revealed that water environment condition was good in the stream. During the study period, a total number of fish caught from the 4 study sites was 5,449 representing 9 families 25 species, and there were 8 Korean endemic species (32.0%) including Rhodeus uyekii, Squalidus gracilis majimae, and Microphysogobio yaluensis. Two species of Zacco temminckii (37.5%) and Zacco platypus (26.3%) were dominant and subdominant in all sites. There were few individuals of the $2^{nd}$-class endangered species (Sand lamprey, Lampetra reissneri) and the introduced species (Bluegill, Lepomis macrochirus), found in the upstream of the dam. and further investigation for conservation of the endangered species and for prevention of the introduced species is needed in future. With fish fauna and multi-metric health assessment model in each sampling attempt, index of biotic integrity(IBI) was evaluated and it resulted mostly in good(26~35) and excellent(36~40) condition in all sites. The results indicate that it is very important to study not only environmental impact assessment with fish composition but also stream health assessment in order to conserve healthy aquatic ecosystem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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