Journal of Information Technology Applications and Management
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v.25
no.2
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pp.41-52
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2018
This paper presents a method for accurate camera self-calibration based on SIFT Feature Detection and image quality assessment. We performed image quality assessment to select high quality images for the camera self-calibration process. We defined high quality images as those that contain little or no blur, and have maximum contrast among images captured within a short period. The image quality assessment includes blur detection and contrast assessment. Blur detection is based on the statistical analysis of energy and standard deviation of high frequency components of the images using Discrete Cosine Transform. Contrast assessment is based on contrast measurement and selection of the high contrast images among some images captured in a short period. Experimental results show little or no distortion in the perspective view of the images. Thus, the suggested method achieves camera self-calibration accuracy of approximately 93%.
Environmental Impact Assessment (EIA) is composed of various procedures, such as screening, scoping, inventory survey, prediction, assessment, alternative assessment, mitigation measures, and post management. Environmental monitoring data for air quality or water quality, etc. is applied in the EIA process, especially in prediction and post management. As an effective tool of environmental monitoring, the remote sensing method, introduced recently, was used in collecting nationwide data concerning ecosystem and land use. This article explains the current monitoring status in Korea. Monitoring factors include air quality, water quality, soil, ocean, odor, noise, and ecosystems. This report explains the organization of the environmental monitoring system managed by the Ministry of Environment in Korea. Furthermore, it shows the environmental criteria and environmental policies applied to EIA in Korea.
The objective of this study was to use remotely sensed data, combined with in situ data, for the assessment of trophic state for Daecheong reservoir. Three Landsat TM(Thematic Mapper) imagery data were processed to portray trophic state conditions. The remotely sensed data and the measured data were obtained on 20 June 1995. Regression models have been developed between the chlorophyll-a concentration and reflectance which was converted to Landsat TM digital data. The regression model was determined based on the correlation coefficient which was higher than 0.7 and was applied to the entire study area to generate a distribution map of chlorophyll-a and trophic state. The equation, providing estimates of chlorophyll-a concentration, represented the year-to-year spatial variation of trophic zones in the reservoir. Satellite remote sensing data derived from Landsat TM had been successfully used for trophic slate mapping in Daecheong reservoir.
The diagnostic and prognostic methods for generating 3 dimensional wind field were comparatively analyzed and 4 dimensional data assimilation (FDDA) technique by incorporating Automatic Weather System (AWS) into the prognostic methods was discussed for the urban scale air quality model. The A WS covered the urban scale grid distance of 10.6 km and 4.3 km in South Korea and Kyong-in region, respectively. This is representing that AWS for FDDA could be fairly well accommodated in prognostic model with the meso${\gamma}$~ microa scale (~5 km), indicating that the 3 dimensional wind field by FDDA technique could be a useful interpretative tool in urban area for the atmospheric environmental impact assessment.
Current water quality standard (WQS) in Korea is based on the protection of human health, not considering the protection of aquatic organisms. Most of chemicals can be toxic to ecological biota as well as human. Health of aquatic biota is closely related to the human health via food chain, therefore ecological risk based-WQS needs to be developed to protect the aquatic ecosystem. In this study, we selected the 31 chemicals in the Project entitled 'Development of integrated methodology for evaluation of water environment'. The methodology for calculating water quality criteria was derived from the Australian and New Zealand processes for deriving guideline trigger value for aquatic ecosystem. The available ecotoxicity data were collected from US EPA's ECOTOXicology Database (ECOTOX), TOX-2000 Database, European Chemicals Bureau (ECB)'s International Uniform Chemical Information Database (IUCLID) and Environmental Protection Agency (US EPA)'s report 'Ambient Water Quality Criteria (AWQC)'. The aquatic toxicity data for the Korean species were selected for risk assessment to reflect the Korean water environment. The monitoring values were calculated from the water quality monitoring data four main Korean rivers. We suggested the order of priorities of chemicals based on ecological risk assessment. We expect that these results can be useful information for establishing the WQS for the protection of aquatic ecosystem.
Park J.W.;Kim C.L.;Park J.B.;Lee E.Y.;Lee Y.M.;Kang C.H.;Zhou W.;Kozak M.W.
Nuclear Engineering and Technology
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v.35
no.6
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pp.556-565
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2003
A quality assurance safety assessment database, called QUARK (QUality Assurance Program for Radioactive Waste Management in Korea), has been developed to manage both analysis information and parameter database for safety assessment of low- and intermediate-level radioactive waste (LILW) disposal facility in Korea. QUARK is such a tool that serves QA purposes for managing safety assessment information properly and securely. In QUARK, the information is organized and linked to maximize the integrity of information and traceability. QUARK provides guidance to conduct safety assessment analysis, from scenario generation to result analysis, and provides a window to inspect and trace previous safety assessment analysis and parameter values. QUARK also provides default database for safety assessment staff who construct input data files using SAGE(Safety Assessment Groundwater Evaluation), a safety assessment computer code.
Purpose - To understand the assessment basis of customers' coffee shop experience and give more practical advices to the franchised coffee shops which are poorly managed in the competitive market, this study identified factors to measure the quality of customer experience and explored the relationship between these factors and customer satisfaction and loyalty. Further, this study analyzed which role self-efficacy played in the structural relationship between the quality assessment factors, satisfaction and loyalty of franchised coffee shops. Research design, data, methodology - The data were collected from respondents who had visited franchised coffee shops within the previous month through online survey. The questionnaires were surveyed from February 11 to February 14, 2019. A total of 318 responses were collected after excluding four of incomplete or uncandid responses. A structural equation modeling approach was used to examine the proposed hypothesis and a confirmatory factor analysis was employed to verify the four dimensions of quality assessment. Results - The findings of this study are as follows. First, the three of quality assessment variables significantly influenced on satisfaction except environmental quality. Second, economic and service quality significantly influenced on self-efficacy but environmental and menu quality didn't. Third, satisfaction significantly influenced on loyalty but not on self-efficacy. Fourth, self-efficacy significantly influenced on Loyalty. Conclusions - This study identified the four dimensions to assess the franchised coffee shop service - menu, environment, service and economic quality and verified these four dimensions are valid as indicators to measure the quality of customers' coffee shop experience. Further, by empirically testing the structural relationships among these quality assessment dimensions, satisfaction, self-efficacy and loyalty, this study provided theoretical foundations to explore the relationship between customer and the franchised stores in restaurant businesses. For the industry, the study findings showed that customers highly appreciated menu and economic quality of the service rather than the stores' interior. This indicate that the franchised coffee shops need to focus more on the basics of coffee such as taste and menu variety and economic value than the decoration of the store, which are often over-invested nowadays.
The need for improvement is raised due to limitations with environmental impact assessment, and the importance for data-based environmental impact assessment is increasing. In this study, data demand was derived by analyzing Agreed Terms and Conditions in the Water Environment field (Water Quality, Hydraulic & Hydrologic Conditions, and Marine Environment) of environmental impact assessment. Agreed Terms and Conditions on environmental impact assessment in the water environment field were classified and categorized by environmental impact assessment stage (addition to status survey, impact prediction and evaluation, establishment of reduction measures, post-environmental impact survey), and data demand for each type of consultation opinion was linked. As a result of the categorization of Agreed Terms and Conditions, it was classified into 18 types in the water quality, 15 types in the hydraulic & hydrologic conditions, and 17 types in the marine environment. As a result of linking data demand, the total number of data demand was 236 in the water quality, 98 in the hydraulic & hydrologic conditions, and 73 in the marine environment. The highest number of Agreed Terms and Conditions and data demands were found in the water quality for the evaluation item and establishment of reduction measures, specifically establishment of non-point source pollution reduction measures, for the stage. The numbers were judged to be linked to the relative importance of the items and the primary purpose of environmental impact assessment. The derivation of data demand through the analysis of Agreed Terms and Conditions in the environmental impact assessment can contribute to the advancement of the preparation of environmental impact assessment reports and is expected to increase data utilization by various decision-makers by establishing a systematic database.
National Institute of Environmental Research (NIER) has developed the Korean Reach File (KRF) for scientific and systematic analysis of variables related to water quality, pollutant sources and aquatic ecosystems in consideration of steam reach networks. The KRF provides a new framework for data production, storage, management and analysis for water related variables in relation to spatial characteristics, connections, and topologies of stream reaches. However, the current version of KRF (ver.2) has limited applicability because its nodes include not only the stream points based on topological characteristics but also those based on water quality monitoring stations, which may undermine its generality. In this study, a new version of KRF (ver.3) was designed and established to overcome the weak point of version 2. The version 3 is a generalization of the old KRF graphic data and it integrates the attribute data while separating it from the graphic data to minimize additional work that is needed for data association and search. We tested the KRF (ver.3) on actual cases and convenience and adaptability for each application was verified. Further research should focus on developing a database link model and real-world applications that are targeted to process event data.
Purpose: In this research multi-level analysis was done to identify factors related to quality of services. Patient characteristics and organizational factors were considered. Methods: The data were collected from the Health Insurance Review and Assessment Service(HIRA) data base. The sample was selected from 17,234 patients who had been admitted between January 2007 and May 2008 to one of 253 long-term care hospitals located in Seoul, six other metropolitan cities or nine provinces The data were analyzed with SAS 9.1 using multi-level analysis. Results: The results indicated that individual level variables related to quality of service were age, cognitive ability, patient classification, and initial quality scores. The organizational level variables related to quality of service were ownership, number of beds, and turnover rate. The explanatory power of variables related to organizational level variances in quality of service was 23.72%. Conclusion: The results of this study indicate that differences in the quality of services were related to organizational factors. It is necessary to consider not only individual factors but also higher-level organizational factors such as nurse' welfare and facility standards if quality of service in long term care hospitals is to be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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