Sustainable wheat production is of paramount importance for attaining/maintaining the food self-sufficiency status of the rapidly growing nation of Pakistan. However, the average wheat yield per unit area has been dwindling in recent years and the climate-induced variations in rainfall patterns and temperature regimes, during the wheat growth period, are believed to be the reason behind this decline. Crop growth simulation models are powerful tools capable of playing pivotal role in evaluating the climate change impacts on crop yield or productivity. This study was aimed to predict the plausible variations in the wheat yield for future climatic trends so that possible mitigation strategies could be explored. For this purpose, Aquacrop model v. 4.0 was employed to simulate the wheat yield under present and future climatology of the largest agricultural province of Punjab in Pakistan. The data related to crop phenology, management and yield were collected from the experimental plots to calibrate and validate the model. The future climate projections were statistically downscaled from five general circulation models (GCMs) and compared with the base line climate from 1980 to 2010. The model was fed with the projected climate to simulate the wheat yield based on the RCP (representative concentration pathways) 4.5 and 8.5. Under the worst, most likely future scenario of temperature rise and rainfall reduction, the crop yield decreased and water footprint, especially blue, increased, owing to the elevated irrigation demands due to accelerated evapotranspiration rates. The modeling results provided in this study are expected to provide a basic framework for devising policy responses to minimize the climate change impacts on wheat production in the area.
Kim, Juyoung;Pyo, Jee-Hee;Choi, Eun-Young;Lee, Won;Jang, Seung-Gyeong;Ock, Min-Su;Lee, Sang-Il
한국의료질향상학회지
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제28권1호
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pp.34-44
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2022
Purpose:We investigated physicians' responses to a series of clinical vignettes consisting of patient safety incidents, with and without disclosure of patient safety incidents (DPSI). Methods: An anonymous survey was conducted to investigate physicians' responses to the DPSI via online communities of physicians, and additional participants were recruited using a snowballing sampling method. We evaluated physicians' responses to the DPSI using eight hypothetical scenarios (HS) from the following perspectives: thoughts regarding medical errors, revisiting the physician, recommendation, lawsuit, criminal prosecution, trust score, and compensation amounts. We used the chi-square test to evaluate the overall differences in response rates among the scenarios. Statistical analyses were performed using the Student's t-test to compare the trust scores and compensation amounts. Results: A total of 910 physicians participated in this survey. An overall comparison of trust scores among HS showed that HS 1 (unclear medical errors, minor harm, and DPSI) had the highest trust score. In contrast, in the opposite scenario, HS 8 (clear medical errors, major harm, and DPSI not conducted) received the lowest scores. Cases with minor harm to patients (HS 1, 2, 5, and 6) showed lower compensation amounts than the others (HS 3, 4, 7, and 8). Physicians were more likely to think of situations with DPSI as not having medical errors (53.1% vs. 55.2%). In addition, the scenarios with DPSI were evaluated favorably in terms of intention to revisit, recommend, suit, and engage in criminal proceedings. Physicians showed higher trust scores (6.2 vs 5.4) and gave lower compensation amounts ($27.7 million vs $28.1 million), although there was no significant difference in terms of compensation amounts to the physician conducting DPSI. Conclusion: Our study showed overall positive perceptions regarding DPSI among Korean physicians.
Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.
현대사회가 고도화되고, 후쿠시마 원전사고 역시 자연재난의 연쇄적인 영향으로 인해 발생함에 따라 복합재난을 고려한 방재계획의 중요성이 나날이 커지고 있다. 그러나 현재 국내의 방사능방재 분야에서 복합재난을 고려한 구체적인 방재계획은 제시되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 복합재난의 유형을 분석하여 국내 환경에서 비교적 발생 가능성이 높은 유형을 선정하고, 자연재난 유형별 피해확산이 방사능방재에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 복합재난을 고려한 방사능방재 시나리오를 통해 방재계획 수립에 필요한 기준들을 제시하였고, 이러한 기준은 최악의 상황 대비에 활용한다. 이는 실효적인 주민보호조치를 결정하고 이행하는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
Tomasz Kwiatkowski;Michal Jedrzejczyk;Afaque Shams
Nuclear Engineering and Technology
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제56권4호
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pp.1310-1319
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2024
The reactor cavity cooling system (RCCS) is a passive reactor safety system commonly present in the designs of High-Temperature Gas-cooled Reactors (HTGR) that removes heat from the reactor pressure vessel by means of natural convection and radiation. It is one of the factors responsible for ensuring that the reactor does not melt down under any plausible accident scenario. For the simulation of accident scenarios, which are transient phenomena unfolding over a span of up to several days, intermediate fidelity methods and system codes must be employed to limit the models' execution time. These models can quantify radiation heat transfer well, but heat transfer caused by natural convection must be quantified with the use of correlations for the heat transfer coefficient. It is difficult to obtain reliable correlations for HTGR RCCS heat transfer coefficients experimentally due to such a system's size. They could, however, be obtained from high-fidelity steady-state simulations of RCCSs. The Rayleigh number in RCCSs is too high for using a Direct Numerical Simulation (DNS) technique; thus, a Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) approach must be employed. There are many RANS models, each performing best under different geometry and fluid flow conditions. To find the most suitable one for simulating an RCCS, the RANS models need to be validated. This work benchmarks various RANS models against three experiments performed on the HTTR RCCS Mockup by the Japanese Atomic Energy Agency (JAEA) in 1993. This facility is a 1/6 scale model of a vessel cooling system (VCS) for the High Temperature Engineering Test Reactor (HTTR), which is operated by JAEA. Multiple RANS models were evaluated on a simplified 2d-axisymmetric geometry. They were found to reproduce the experimental temperature profiles with errors of up to 22% for the lowest temperature benchmark and 15% for the higher temperature benchmarks. The results highlight that the pragmatic turbulence models need to be validated for high Rayleigh natural convection-driven flows and improved accordingly, more publicly available experimental data of RCCS resembling experiments is needed and indicate that a 2d-axisymmetric geometry approximation is likely insufficient to capture all the relevant phenomena in RCCS simulations.
본 논문은 운항사 시각에서 접근한 저밀도 도심항공교통(UAM) 운항통제 운영 개념 연구를 다루고 있다. 인구수 천만 이상의 메가시티의 증가와 이로 인한 지상교통 혼잡, 환경 오염, 미래 도시 인프라의 공급과 수요 문제 등 사회적인 문제가 이슈됨에 따라, 도시 내 교통 혼잡의 중요한 해결책으로 UAM이 전세계적으로 큰 관심을 받고 있다. UAM은 친환경적인 전기 수직 이착륙(eVTOL) 기술을 탑재하며, 도심 내외 주요 지점 간의 이동 서비스를 제공하는 차세대 교통 시스템으로 정의된다. UAM 시장은 초기 실용화 단계에서부터 성장기를 거쳐, 성숙기 자동화 단계까지 저밀도에서 고밀도 환경으로 점차 성숙해감에따라, 안전한 UAM 운영을 위해서는 성장 단계별 UAM 운항 통제에 대한 새로운 개념과 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 UAM 시장 초기인 저밀도 운영환경 에서의 운영 제어 개념, 중요 인프라, 운영 시나리오 등을 운항사 시각에서 살펴보며, UAM 운항 초기 단계인 저밀도 환경내에서 UAM 운항통제 운용개념을 분석하여 UAM의 안전하고 효율적인 운항에 기여하고자 한다.
본 연구는 국민영양관리를 위한 전문 인력 중장기 수급전망을 통하여 영양사 인력수급정책에 필요한 기초 자료와 정책방향을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 영양사의 면허등록인력, 사망자, 해외이주자, 취업직종 등 공급실태를 조사 분석하였다. 이 분석결과를 토대로 영양사 인력의 중장기 수급추계와 정책방향을 제시하였다. 영양사의 실태분석을 위해서 보건복지가족부의 영양사 면허등록인력, 행정안전부의 주민등록자료 및 건강보험공단의 건강보험 자격 자료를 수집하여 분석하였고, 영양사 인력 공급 추계방법으로는 기초추계유형 하에서 유입유출방법과 인구학적인 방법을 사용하였고, 수요추계방법으로는 인구, 국민총생산액 (GDP) 그리고 외국의 기준을 적용하는 비 (ratio)의 방법을 적용하였다. 본 연구결과에 따르면, 2025년까지 영양사 수급불균형정도와 방향은 영양사 수요추계방법에 따라 다소 다르게 전망된다. 먼저 인구 비 (ratio)를 적용한 수요추계에서 단순인구를 적용한 수요 추계치는 우리나라와 같이 저출산 현상이 지속되는 국가에서는 향후 국민건강영양수요의 변화를 반영하지 못하기 때문에 적절하지 않다고 판단된다. 따라서 인구 비를 적용해야 하는 경우 연령별 가중치가 적용된 보정된 인구수를 적용하는 것이 타당하다. 이 방법에 의한 수요추계치와 공급추계치를 비교하면 수요에 비해서 공급이 다소 많아서 2010년에 1,634명에서 2025년에 2,076명으로 영양사가 공급과잉 될 것으로 전망되지만, 수급 불균형 규모가 10%내외에 있기 때문에 큰 문제가 되지 않을 것으로 전망된다. 뿐만 아니라 향후 소득증가에 따른 건강수준 향상에 대한 요구와 만성질환자 증가 등에 따른 식이영양의 중요성으로 영양사 수요는 증가하리라 판단되기 때문에 수급불균형은 큰 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 국내총생산 (GDP)의 비 (ratio)를 적용한 방법과 관련하여, 국내총생산이 원화 (₩)와 달러화 ($)로 표시된 것에 따라 수급불균형의 규모가 다소 달라지는 것으로 나타났다. 원화로 표시된 국내총생산의 비를 적용하여 추계한 수요와 비교하면 10% 내외의 수급불균형이 발생하고, 달러화로 표시된 국내총생산의 비를 적용한 수요추계치와 비교하면 영양사 공급과잉규모가 증가하다가 2020년 이후 부터 공급과잉의 규모가 감소한다. 국내총생산 (GDP)을 적용한 수요추계치와 공급추계치를 비교하면 전반적으로 공급과잉현상이 나타날 것으로 전망되지만, 노령화 및 만성질환자의 증가에 따른 식이영양의 수요의 증가로 영양사의 수요가 증가할 것으로 판단되어 국내총생산의 비를 적용한 시나리오 하에서도 영양사의 수급불균형은 크게 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 외국의 영양사 비를 적용한 시나리오와 관련하여, 공급추계치를 미국의 영양사 기준을 적용하여 추계한 우리나라 영양사 수요추계치와 비교하면, 시나리오에 상관없이 우리나라 영양사 수요는 2025년까지 공급과잉으로 전망된다. 그러나 유럽의 영양사 기준을 적용했을 때는 시나리오에 따라 수급전망이 달라진다. 유럽의 '시나리오 1'을 기준으로 하면 공급과잉 현상이 발생하지만 '시나리오 2'를 기준으로 하면 공급부족현상이 발생한다. 외국의 기준을 적용한 수급추계결과에 대해서는 국가 간 영양사의 역할 및 기능 등이 다소 다를 수 있기 때문에 신중하게 접근해야 한다. 우리나라 영양사인력은 다소 과잉공급이 전망되지만 노령화 및 만성질환자의 증가에 따른 식이영양 수요의 증가와 병원 분야의 임상영양사의 수요의 증가로 영양사의 수요가 증가할 것으로 판단되어 영양사 공급과잉은 큰 문제가 될 것으로 보이지는 않는다. 그러나 우리나라의 영양사 자격요건은 지나치게 열려있으며 이는 영양사인력의 자질에도 영향을 미치고 있는 실정이다. 따라서 향후 영양사 면허자격과 합격요건을 강화하여 영양사 배출 인력의 자질 향상과 적정수급을 유지하는 방향의 정책이 요구된다.
The purpose of the study is to evaluate the pollution level (gaseous and particle phase) in the public facilities for the PAHs, non-regulated materials, forecast the risk level by the health risk assessment (HRA) and propose the guideline level. PAH assessments through sampling of particulate matter of diameter < 2.5 ${\mu}m$ ($PM_{2.5}$). The user and worker exposure scenario for the PAHs consists of 24-hour exposure scenario (WIES) assuming the worst case and the normal exposure scenario (MIES) based on the survey. This study investigated 20 PAH substances selected out of 32 substances known to be carcinogenic or potentially carcinogenic. The risk assessment applies major toxic equivalency factor (TEF) proposed from existing studies and estaimates individual Excess Cancer Risk (ECR). The study assesses the fine dusts ($PM_{2.5}$) and the exposure levels of the gaseous and particle PAH materials for 6 spots in each 8 facility, e.g. underground subway stations, child-care facilities, elderly care facilities, super market, indoor parking lot, terminal waiting room, internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms), movie theater. For internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms) in particular, that marks the highest $PM_{2.5}$ concentration and the average concentration of 10 spots (2 spots for each cafe) is 73.3 ${\mu}g/m^3$ (range: 6.8-185.2 ${\mu}g/m^3$). The high level of $PM_{2.5}$ seen in internet cafes was likely due to indoor smoking in most cases. For the gaseous PAHs, the detection frequency for 4-5 rings shows high and the elements with 6 rings shows low frequency. For the particle PAHs, the detection frequency for 2-3 rings shows low and the elements with 6 rings show high frequency. As a result, it is investigated that the most important PAHs are the naphthalene, acenaphthene and phenanthrene from the study of Kim et al. (2013) and this annual study. The health risk assessment demonstrates that each facility shows the level of $10^{-6}-10^{-4}$. Considering standards and local source of pollution levels, it is judged that the management standard of the benzo (a)pyrene, one of the PAHs, shall be managed with the range of 0.5-1.2 $ng/m^3$. Smoking and ventilation were considered as the most important PAHs exposure associated with public facility $PM_{2.5}$. This study only estimated for inhalation health risk of PAHs and focused on the associated cancer risk, while multiple measurements would be necessary for public health and policy.
본고는 기후변화가 우리나라 산림 구성에 미치는 영향을 파악하기 위해 분할자료 회귀분석을 이용하여 임상모형을 구축하였으며, 기후 및 지형과 같은 자연적 요인 외에도 사회 정책적 요인들이 산림 구성에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 또한 구축한 임상모형을 이용하여 기후변화가 미래 우리나라 산림을 어떻게 변화시킬지를 IPCC 시나리오를 바탕으로 예측해보았다. 분석결과 우리나라의 산림 구성은 자연적 요인 못지않게 사회 정책적 요인들의 영향을 크게 받는 것으로 나타났으며, 미래의 모든 기후변화 시나리오하에서 현재보다 침엽수림 비중이 줄어드는 것으로 나타났다. 특히 IPCC의 RCP 8.5에 해당하는 기후변화가 실현될 경우 2090년대까지 전체 산림면적의 약 10% 정도가 침엽수림에서 활엽수림으로 전환될 것으로 예측되었다. 기후변화로 인한 임상변화는 지역별로 상당히 이질적인 결과를 가져올 것으로 보이며, 현재 침엽수림 비중이 상대적으로 낮은 내륙지역의 침엽수림 면적을 더욱 크게 감소시키는 것으로 나타났다.
국토의 70%가 산지인 우리나라는 산악지 거동으로 인한 시설물 피해가 많이 발생한다. 그런데 최근에 모노레일 등 산악활동을 위한 시설물에 대한 건설수요가 증가하면서, 시설물 피해 가능성이 점점 더 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 유선기반 산악지 모니터링 시스템을 개선하여, IoT기술이 적용된 산악지 실시간 모니터링시스템을 구축하고, 현장 적용성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기존 산악지 시설물 현황과 모니터링 현황을 조사 분석하고, 기존 유선 모니터링 기술을 분석하였다. 둘째, IoT기반 모니터링을 위한 시나리오를 개발하고, 이에 적합한 RF통신모듈과 RF통신모듈 인터페이스, 전원부, 태양전지 등 센서노드를 개발하였다. 셋째, K대 현장에 테스트베드를 구축하고, 이에 대해서 현장적용성 실험을 수행하였다. 그 결과 초기 무선통신의 오류를 보완한 이후에는 유선시스템과 동일하게 데이터가 수집되는 것으로 나타났다. 넷째, 개발된 시스템을 활용하면, 약 25%(4시간)의 공기단축과 약 3~52%(8~119만원) 수준의 비용절감이 가능할 것으로 예상된다. 다섯째, 피복케이블 운반과 같이 위험한 작업환경인 사면현장에서 수행해야 하는 작업들 중 일부를 제거함으로써, 작업원의 안전도를 크게 향상시킬 수 있다. 본 연구의 한계로는, IoT환경에 최적화된 센서를 사용하지 못하였고, 센서노드의 수가 적다는 점을 들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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