Kim, Jong-Shik;Kwon, Soon-Wo;Ryu, Jin-Chang;Yahng, Chang-Sool
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.33
no.4
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pp.266-274
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2000
Understanding of microbial community structure in soil-root system is necessary to use beneficial soil and rhizosphere microbes for improvement of crop production and biocontrol. The knowledge of behavior and function of microbes in soil-root system plays a key role for the application of beneficial inocula. Because the majority of the intact bacteria in soil are unable to grow on nutrient media, both culturable and nonculturable bacteria have to be studied together. In our study, culture-independent survey of bacterial community in the soil-root system of red pepper fields was conducted by the sequence analysis of three universal clone libraries of genes which code for small-subunit rRNA (rDNA). Universal small subunit rRNA primers were used to amplify DNA extracted from each sample and PCR products were cloned into pGEM-T. Out of 27 clones sequenced, 25 clones were from domain bacteria. Two of the rDNA sequences were derived from eukaryotic organelles. Within the domain bacteria, several kingdoms were represented : the Proteobacteria (16 clones). Cytophyga-Flexibacter-Bacteroides group (2 clones). the high G+C content gram-positive group(1 clone) and 4 unknown clones.
The purpose of this study was to develop and apply activity-centered STEM education program of electricity and electronics technology are in middle schools. The program was developed on the emphasis of problem solving in real world in relation to knowledge, attitude, and skill of Science, Technology, Engineering, and Mathematics. Basically the activity-centered STEM education program was developed through three steps of preparation, development and improvement. In the preparation stage the fellowing was included: (1) need analysis of student, educator, society (2) selection of integration type (3) analyzing subject matter of electricity, electronics area (4) establishing criteria for selecting activity tasks. In the development stage the fellowing was conducted: (1) selection of activity tasks (2) setting up educational goals (3) analyzing activity and clarifing the detailed activity (4) selecting program content, (5) organization of instructional content (6) statement of instructional objectives (7) structuring STEM education program In the improvement stage the fellowing was consisted of: (1) verification of validity by experts (2) execution of pilot test and field test by students and correction of program. The results of the applied the Activity-Based STEM Education Program to 'Afterschool' activities of S middle school were as follow: First, student' satisfaction level was high. Second, student' achievement in the cognitive domain, and affective domain was positive change. Third, student' problem solving ability was positive effect.
Time expressions are a very important form of information in different types of data. Thus, the recognition of a time expression is an important factor in the field of information extraction. However, most previously designed systems consider only a specific domain, because time expressions do not have a regular form and frequently include different ellipsis phenomena. We present a two-level recognition method consisting of extraction and transformation phases to achieve generality and portability. In the extraction phase, time expressions are extracted by atomic time units for extensibility. Then, in the transformation phase, omitted information is restored using basis time and prior knowledge. Finally, every complete atomic time unit is transformed into a normalized form. The proposed system can be used as a general-purpose system, because it has a language- and domain-independent architecture. In addition, this system performs robustly in noisy data like SMS data, which include various errors. For SMS data, the accuracies of time-expression extraction and time-expression normalization by using the proposed system are 93.8% and 93.2%, respectively. On the basis of these experimental results, we conclude that the proposed system shows high performance in noisy data.
The domain of LED is analyzed for describing the current status of Korea's R&D in the domain comparing with those of others quantitatively. Fourteen sub-domains of LED manufacturing technology are selected and the time span for analysis is ten-year: 2001-2010. Bibiliometric analysis is performed by the unit of publication, core researcher, institution and country. Strategical diagram is also produced with devised two indicators: NGI and NPI. As a result, Korea is competitive in the area of Chip Scale Package, but R&D supports in another promising areas, such as large-caliber sapphire wafer, are necessary. It is also revealed that research activities are expanded dominantly in academia, but practical technologies are developed in industrial circle. It is suggested that to support core corporate and to encourage industrial-academic collaboration is essential for systematical technology development and high achievement in prominent areas.
Modeling and Simulation(M&S) technology gets an attention from various parts such as industry and military. Especially, military uses the technology to cope with a different situation from the one in the Cold War and maximize the effect of training against the cost in the new environment. In order for the training based on M&S technology to be effective, the situations of a battlefield and a combat must be more realistically simulated. For this, a technique development on Computer-Generated Forces(CGF) which represents a unit's simulation logic and a human's simulated behaviors is focused. The CGF simulating a human's behaviors can be used in representing an enemy force, experimenting behaviors in a future war, and developing a new combat idea. This paper describes a methodology to accomplish Computer-Generated Forces' autonomous intelligence. It explains the process of applying a task behavior list based on the METT+T element onto CGFs. On the other hand, in the domain knowledge of military field manual, fuzzy facts such as "fast" and "sufficient" whose real values should be decided by domain experts can be easily found. In order to efficiently implement military simulation logics involved with such subjectivity, using a fuzzy inference methodology can be effective. In this study, a fuzzy inference methodology is also applied.
This study examined the characteristics of the National Assessment of Educational Achievement (NAEA) in Science according to gender. It investigated gender achievement differences in the science section of the 2010 NAEA, the ratio of gender difference in achievement, the ratio of correct answers within each content domain and behavioral domain, and the items which showed high differences between males and females. The results indicate first, that, for 9th graders, females outperformed males in academic achievement in science. Second, with respect to the ratio of correct answers, males outperformed females in the advanced and below basic level groups, but females outperformed males in intermediate level groups. Third, females outperformed males in knowledge and inquiry in the behavior domains, and in chemistry and biology in the content domains. Fourth, an analysis of the items showing the largest gender gap indicated that males outperformed females in interpreting data, while females outperformed males in the items concerned with daily life and items related to the memorization of rules. This research on gender differences in science will allow teachers to complement the weaknesses of students when they study science, and support improved instructional methods in science.
The purpose of this study is to analyze current recruiting examination and to categorize and construct test item that assess a variety of Mechanic Metal teachers in technical high school for appointing new Mechanic Metal teacher. The future developmental directions in this study are as follows: First, the examination for appointing secondary school new Mechanic Metal Teacher reflects the curriculum of the teacher education and technical high school, must be nomalize. Second, the rational readjustment of the basic necessary subjects for Machinery Metal recruiting examination is required. Third, the Mechanic Metal recruiting examination must prepare the criteria for the domain ratio of presenting problems and improve with level of presenting the question items which demands a knowledge, application and critical thinking. Fourth, in order to avoid the bias of the some subject tendency with committee making questions of different domain, more participation of a committee making questions is required. Fifth, the practical evaluation must be executed by the effective method to be able to make up for the limit of paper and pencil tests Sixth, as the long-term prospect to secure the professionalism of teacher, the recruiting examination of teachers must be carried out with the Machinery and Metal subject, respectively.
The prediction model is the main factor affecting the performance of a knowledge-based system for bankruptcy prediction. Earlier studies on prediction modeling have focused on the building of a single best model using statistical and artificial intelligence techniques. However, since the mid-1980s, integration of multiple techniques (hybrid techniques) and, by extension, combinations of the outputs of several models (ensemble techniques) have, according to the experimental results, generally outperformed individual models. An ensemble is a technique that constructs a set of multiple models, combines their outputs, and produces one final prediction. The way in which the outputs of ensemble members are combined is one of the important issues affecting prediction accuracy. A variety of combination schemes have been proposed in order to improve prediction performance in ensembles. Each combination scheme has advantages and limitations, and can be influenced by domain and circumstance. Accordingly, decisions on the most appropriate combination scheme in a given domain and contingency are very difficult. This paper proposes a confidence-based selection approach as part of an ensemble bankruptcy-prediction scheme that can measure unified confidence, even if ensemble members produce different types of continuous-valued outputs. The present experimental results show that when varying the number of models to combine, according to the creation type of ensemble members, the proposed combination method offers the best performance in the ensemble having the largest number of models, even when compared with the methods most often employed in bankruptcy prediction.
As the recent development of the IT services, there is a urgent need of effective diagnosis system to present appropriate solution for the complicated problems of breakdown control, a cause analysis of breakdown and others. So we propose an intelligent diagnosis system that integrates the case-based reasoning and the artificial neural network to improve the system performance and to achieve optimal diagnosis. The case-based reasoning is a reasoning method that resolves the problems presented in current time through the past cases (experience). And it enables to make efficient reasoning by means of less complicated knowledge acquisition process, especially in the domain where it is difficult to extract formal rules. However, reasoning by using the case-based reasoning alone in diagnosis problem domain causes a problem of suggesting multiple causes on a given symptom. Since the suggested multiple causes of given symptom has the same weight, the unnecessary causes are also examined as well. In order to resolve such problems, the back-propagation learning algorithm of the artificial neural network is used to train the pairs of the causes and associated symptoms and find out the cause with the highest weight for occurrence to make more clarified and reliable diagnosis.
The purpose of this research was to compare the leadership characteristics and emotional intelligence between scientifically gifted middle school students and general students and to investigate the emotional intelligence's effects on leadership characteristics. For this study, 150 scientifically gifted middle school students and 130 general students were participated. The results obtained from this study were as follows. First, the total score of leadership characteristic and sub-domains of leadership characteristic showed significant difference. The leadership characteristic of the gifted students turned out to be significantly higher than that of general students. Investigating gender difference, it showed that the score of girls significantly higher than that of boys in some sub-domain both gifted and general students. Second, the total score of emotional intelligence and sub-domains of emotional intelligence showed significant difference. There were significant differences between the two groups in 'thinking-acceleration ability by emotion' and 'ability of utilizing emotional knowledge'. Investigating gender difference, it showed that the score of girls significantly higher than that of boys in some sub-domain both gifted and general students. Third, it proved to be significantly positive correlation between leadership characteristic and emotional intelligence of gifted middle school students. Forth, the gifted students' emotional intelligence affected leadership characteristic significantly by multiple regression analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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