환경오염의 조기 경보 시스템으로 생체지표를 이용한 생태독성 모니터링이 최근 널리 연구되고 있다. 환경내의 생물종에서 측정한 생체지표를 이용한 환경 모니터링은 생태계 수준의 영향에 대한 예측 정보를 제공해 줄 수도 있다. 이를 위해서는 생체지표와 개체군 수준에서의 반응과의 인과관계가 밝혀져야 한다. 오염물질에 대한 생체의 반응은 분자, 세포, 생화학, 생리적, 개체, 개체군, 군집 수준에서 나타나게 되며, 이러한 각 단계별 반응은 반응 시간의 규모와 독성학적, 생태적 관련성에 따라 구분 지어 볼 수 있다. 각 개별 수준에서의 반응을 종합하면 오염물질에 노출된 생체의 전제적인 영향을 이해할 수 있으며, 이러한 이해를 바탕으로 개체군에서 나타나는 영향에 대한 인과관계를 추론할 수 있다. 생체지표와 개체군 수준의 반응과의 인과관계 정립은 효율적인 환경오염 예방기능 수행에 필수적인 과정이며, 다단계 생체 지표는 각 단계별 반응의 인과관계를 밝히기 위해 가장 적절한 접근 방법이다. 수서 무척추 생물인 Chironomus의 유충은 이러한 다단계 바이오마커 연구에 매우 적절한 생물학적 모델이다. 이 논문의 첫 번째 부분은 생체지표를 이용한 환경 모니터링을, 두 번째 부분은 Chironomus의 유충에서 생체지표의 적용에 대해서 다룬다.
Based on a complex event processing technique, an event analysis method for Business Activity Monitoring(BAM) is developed to provide an early warning for on-going events so that process managers effectively detect and monitor potential risks prior to the completion of the events. In this study, process-based event monitoring procedures to extract events with significant risks are presented; Complex event patterns are defined from historical event log data and risks of events are evaluated based on the patterns. A process-based event monitoring architecture for BAM is also presented. The proposed method has been applied to a service process of a home shopping company.
Purpose: Stroke is a time-sensitive disease that could have reduced complications and mortality with timely diagnosis and treatment. This study aimed to analyze the causes of delay in detecting the clinical signs and symptoms of stroke. Methods: This retrospective observational study analyzed the emergency medical services reports of suspected stroke patients with positive predictive values on the Cincinnati Prehospital Stroke Scale. The study was conducted in Daejeon, Republic of Korea from January 1, 2016 through December 31, 2017. Results: Prolonged prehospital time was associated with high blood pressure, history of cerebrovascular disease, and incidences during daily activities, and sleep. High blood pressure and complications from a previous stroke strongly associated with the prolonged stroke-detection phase (p<.05). Total prehospital time was shortened when patients had evident stroke symptoms, such as decreased level of consciousness, dysarthria, and hemiplegia (p<.05). There was no significant difference in gender or age as a factor that delayed the total prehospital time of the suspected stroke patients. Conclusion: Many patients did not recognize the early clinical symptoms and signs of a stroke. Furthermore, risk factors, such as high blood pressure and history of stroke, prolonged the total prehospital time. Therefore, we need targeted interventions that educate about warning symptoms of stroke, along with emphasis on the importance of emergency calls to substantially reduce the prehospital delays.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.53
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pp.45-54
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1999
Manufacturing today is becoming increasingly competitive. If a company is to exist and successfully compete, it must pay very careful attention to production management, total quality assurance and total proactive maintenance issues. Overall machine performance, repair efficiency, system level utilization, productivity and quality of output need to be optimized as possible. To accomplish that objective, the behavior of manufacturing equipment and systems need to be monitored and measured continuously if it is possible. Then early warning of possible failure should be generated and proacted on that type of the situation to improve overall operation performance of manufacturing environment. In this paper, Proactive maintenance framework using performance-based reliability structure as enabler technology is proposed. Its paradigm enables one to maximize system through-put and product quality as well as resources in the performance domain. In the case of inadequate knowledge of the failure mechanics, this empirical modeling concept along with performance degradation knowledge can serve as an important product and process improvement tool. The real-time framework extension to proposed framework uses on-line performance information and is capable of projecting the remaining useful period.
This study was designed as a part of efforts to investigate the biochemical pollutant markers for diagnosis of marine pollutions by changes in cholinesterase activity of the mussel (Mytilus coruscus) in South Sea of Korea. Acetylcholinesterase (AChE) activities in muscle of cultured mussels in South Sea were remarkably lower (20∼41%, respectively) than those of wild mussel in Pohang(control) of East Sea. Acetylcholine (Ach) activities in muscle of cultured mussels in South Sea were remarkably lower (15∼30%, respectively) than those of wild mussel in Pohang of East Sea. Monoamineoxidase (MAO-B) activities in muscle of cultured mussels in South Sea were significantly 2∼19% higher than those of wild mussel in Pohang of East Sea. It suggests that AChE, ACh and MAO-B activities in muscle of cultured mussels of South Sea may be used as the most effective mean in a biochemical markers for early warning of environmental damages caused by organophosphorus pesticides.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.2
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pp.147-157
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2018
There are increasing demands to provide early warning against intruding drones and cope with potential threats. Commercial anti-drone systems are mostly based on simple target detection by radar reflections. In real scenario, however, it becomes essential to obtain drone radar signatures so that hostile targets are recognized in advance. We present experimental test results that micro-Doppler radar signature delivers partial information on multi-rotor platforms and exhibits limited performance in drone recognition and classification. Afterward, we attempt to generate high resolution profile of flying drone targets. To this purpose, wide bands radar signals are employed to carry out inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging against moving drones. Following theoretical analysis, experimental field tests are carried out to acquire real target signals. Our preliminary tests demonstrate that high resolution ISAR imaging provides effective measures to detect and classify multiple drone targets in air.
Park, Mi Yun;Park, Wan Soon;Lee, Jeonghun;Kwon, and Se Gon
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.10
no.2
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pp.1-6
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2017
In the previous research, the research on the development of subway disaster detection system that discovers the disaster early warning of the subway station disaster and the evacuation to the passengers based on the Internet of things. This paper as a follow-up study analyzes the sensor data installed in the station in real time to quickly detect the disaster. In particular, we developed a statistical methodology based on the Mahalanobis distance in consideration of the environment that varies depending on the installation location of the sensor during initial system construction.
Oligochaetes distribute widely in freshwater ecosystem, and some species are used as bioindicators for water quality assessment because they are tolerant to organic enrichment. They are acknowledged for potential for environmental health recovery of organic polluted environment. There are a lot of studies on ecology and toxicity assessment using oligochaetes in aquatic environment. In this study, we reviewed literature on ecotoxicology of aquatic oligochaetes. We searched literature from a database 'google scholar' by using keywords such as aquatic, oligochaete, and toxicity. The literature were summarized according to publication years, species, test methods, and chemicals. We obtained 133 articles published from 1953 to 2015 from the database. Among them, 58 papers(43.6% of total) have been published in 1990s. Three species(Lumnbriculus variegatus, Tubifex tubifex, and Limnodrilus hoffmeisteri) have been used most frequently in the study. Different species displayed different toxicological responses to different toxic chemicals. The results on the ecotoxicological study with aquatic oligochaetes revealed the possibility of the development for early warning system using aquatic oligochaetes to monitor aquatic ecosystem disturbance.
In order to effectively evaluate the urban water security, the study investigates a novel system to assess factors that impact urban water security and builds an urban water poverty evaluation index system. Based on the contribution rates of Resource, Access, Capacity, Use, and Environment, the study adopts the Water Poverty Index (WPI) model to evaluate the water poverty levels of 14 cities in Gansu during 2011-2018 and uses the least variance method to evaluate water poverty space drive types. The case study results show that the water poverty space drive types of 14 cites fall into four categories. The first category is the dual factor dominant type driven by environment and resources, which includes Lanzhou, Qingyang, Jiuquan, and Jiayuguan. The second category is the three-factor dominant type driven by Access, Use, and Capability, which includes Longnan, Linxia, and Gannan. The third category is the four-factor dominant type driven by Resource, Access, Capability, and Environment, which includes Jinchang, Pingliang, Wuwei, Baiyin, and Zhangye. The fourth category is the five-factor dominant type, which includes Tianshui and Dingxi. The driven types impacting the urban water security factors reflected by the WPI and its model are clear and accurate. The divisions of the urban water security level supply a reliable theoretical and numerical basis for an urban water security early warning mechanism.
Wildfires have become increasingly common and intense in South Korea because of climate change, but few have recognized the catastrophic level of the problem. Given the significant impact of wildfires, emergency management stakeholders must have effective risk communication structures for rapidly responding to such phenomena and overcoming geographical difficulties. Despite the country spending billions of dollars to build a big databased early warning system, risk communication flow during the 2017 Gangneung wildfire was ineffective, thereby causing substantial economic, social, and environmental losses. To examine the patterns of information exchange in South Korea's risk communication networks and their structural characteristics during the wildfire, we conducted semantic and network analyses of real-time data collected from social media. The results showed that the inefficient flow of risk information prevented emergency responders from adequately assessing the emergency and protecting the population. This study provides new insights into effective risk communication responses to catastrophic events and methods of research on webometric approaches to emergency management.
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