The future water management needs decentralization of facilities, diversity of technology and integration of management to overcome the waste of financial resources and increase in scale of facilities that occurred from centralized water management. In addition, citizen's environmental awareness and participation is important because all infrastructure installed in the watershed where citizens live should have the function of water management. Therefore, the research was performed by investigating the citizen's recognition about urban environment와 LID application to analyze citizen's perceptions and analyze the feasibility and possibility of LID application. The LID awareness of citizens was about 59%, but only about 46% of citizens agreed on the extension of application. However, after contacting LID photographs and information, 90% of respondents agreed on the application of LID, and 94% of respondents were able to distinguish between grey infrastructure and LID infrastructure. Citizens appeared to have a tendency to recognize green spaces as multi-functional LID infrastructure or green infrastructure. If citizens recognize multi-functional LIDs only as landscapjng area, it will be very difficult to extend the LID on the city areas. Therefore, for the extended application of the LID facilities, it is necessary to use public relations strategy to utilize the results and visual data on the actual effect verification. In addition, as every social infrastructure is formed in watershed where citizens live, it is necessary to plan and manage the infrastructure through governance with citizen participation.
Kang, Jung Hoon;Nam, Taek Woo;Kwon, Kyung Ja;Jung, Sang Yong;Son, Jang Ik;Lee, Seung Hoon;Park, Young Mi;Han, Sung Yong
Korean Journal of Heritage: History & Science
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v.44
no.2
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pp.46-57
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2011
The aim of this study was to examine the current situation of otter inhabitation and conservation and to collect basic information for establishing appropriate policies. We conducted the study around the Bukhan river from April to October 2009, mostly focusing on otter distribution, feeding habits, threats, and conservation measures. We divided the study area into 2 sectors: the dam area and the stream. We found 39 spraint sites in the dam area and 70 in the stream area. A significant difference was observed in the number of spraint sites between the upper stream and the lower stream. To evaluate the feeding habit, we collected and analyzed the frequency and bulk occurrence of the spraints. Among the prey items, fish were the most numerous (36.99%) followed by amphibians (17.22%). Fish showed the highest bulk occurrence in the dam area, and the bulk occurrence of amphibians and insects seemed to increase in the stream area. However, the bulk occurrence in the dam area seemed to be lower than that in the stream area (ANOVA, F = 3.99, p < 0.05). Fyke nets and abandoned fishing nets were found to be the most threatening factors. Further research on the systematic management of otters and the use of stop grids is required for better conservation of otters.
Changes in a society and visual media has a tight relationship. Photography represented the last 20th century in the visual media; while the 21st century we live in is represented by moving image(video). The change of visual media also brought changes to the archaeological recordings. As information is gathered from the field work in archaeology, it seems that use of video recording, a reliable way of collecting and recording data, will increase. The process of archaeological excavations can be considered as a contents itself. Also, video recording has many advantages when recording environmental surrounding of the sites and artifacts, for the reservation of the scenery, and as recorded heritage of the humankind. Video recording can be a tool of conversion to public archaeology to devote to its social and academic roles. Considering all of the above, studying ways to record and preserve visual materials is essential in the field of archaeology and we should be prepared for it. We strongly propose reinstatement of the visual archaeology, which should be studied in archaeological perspective. The direction of the study of visual archaeology can be summarized into two. First is the study on the video recording during field work and the archive of video recordings. Second is the study on the media as the tool of communication. More detailed and organized research should be considered in depth in the archaeological theory and methods.
In the era of the 4th Industrial Revolution, artificial intelligence (AI) has become one of the core technologies in terms of the business strategy among information technology companies. Both international and domestic major portal companies are launching AI search services. These AI search services utilize voice, images, and other unstructured data to provide different experiences from existing text-based search services. An unfamiliar experience is a factor that can hinder the usability of the service. Therefore, the usability testing of the AI search services is necessary. This study examines the usability of the AI search service on the Naver App 8.9.3 beta version by comparing it with the search services of the current Naver App and targets 30 people in their 20s and 30s, who have experience using Naver apps. The usability of Smart Lens, Smart Voice, Smart Around, and AiRS, which are the Naver App beta versions of their artificial intelligence search service, is evaluated and statistically significant usability changes are revealed. Smart Lens, Smart Voice, and Smart Around exhibited positive changes, whereas AiRS exhibited negative changes in terms of usability. This study evaluates the change in usability according to the application of the artificial intelligence search services and investigates the correlation between the evaluation factors. The obtained data are expected to be useful for the usability evaluation of services that use AI.
The Journal of Korean Medicine Ophthalmology and Otolaryngology and Dermatology
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v.32
no.3
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pp.151-163
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2019
Objectives : The purpose of this study is to investigate the use of herbal medicine for the treatment of atopic dermatitis in cases and to find the general tendency of herbal medicine treatment and to establish the primary treatment direction of Atopic dermatitis. Methods : In the domestic databases, Oriental medicine Advanced Searching Integrated System(OASIS), Korean Traditional Knowledge Portal(KTKP), National Discovery for Science Leader(NDSL), Research Information Sharing Service(RISS), we selected among the papers published in the last 20 years using search terms related to "Atopic dermatitis & Cases". Reports based on Sasang constitutional medicine and Six meridian pattern identification were excluded and a total of 21 papers were finally selected. Results : 113 herbal medicines were retrieved from 21 papers. The most commonly used herbs are Scutellariae Radix(黃芩), Rehmanniae Radix(地黃), and Glycyrrhizae Radix et Rhizoma(甘草). Atractylodis Rhizoma(蒼朮), Akebiae Caulis(木通), Smilacis Rhizoma(土茯?), Paeoniae Radix(芍藥) used mostly when Oozing exists, Trichosanthis Radix (瓜蔞), Asparagi Radix(天門冬), Persicae Semen(桃仁), Carthami Flos(紅花) used mostly when Dryness, Lichenification, and Pigmentation exist. The average score of SCORAD index was improved after Herbal medicine treatment. Conclusion : Through this study, we could find out the tendency of herbal medicine to treat Atopic dermatitis along with Symptoms.
Objectives: This study surveyed the application of Comprehensive Dental Hygiene Care (CDHC), based on non-surgical periodontal therapy within the educational curricula of Korean universities and examined whether they recognized the need for CDHC. Methods: This study analyzed data from professors of dental hygiene practicum related subjects in 75 Korean universities. The collected data were analyzed using a Chi-square test, a Mann-Whitney U-test, and a Kruskal Wallis test via SPSS (Ver. 21.0). Results: First, the application scope of CDHC was higher in four-year universities than three-year ones with the scope of several characteristics increasing along with enrollment quota. The application scope of dental hygiene plans and actions increased with the number of patient practices in terms of periodontal evaluations. Second, the needs of the dental hygiene courses were more than 4 points in all characteristics. Although four-year universities exhibited higher points than three-year ones, there was no significant difference found except other test. Finally, all universities based their dental hygiene courses on case histories, oral and maxillofacial information, hard tissue modules, periodontal issues, and other tests, with needs also being high. Meanwhile, the application scope of the dental hygiene course evaluations was lowest in all characteristics. Conclusions: There were no significant differences in dental hygiene curricula among the universities. However, highly qualified and standardized educational courses and lectures should be developed by the Korean evaluation center for dental hygiene curricula using various studies as the basis of theory and practical classes, the total number of terms, number of case studies used, number of students per class, ratio of students to professor, and so on.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.863-871
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2018
Existing vulnerability analysis tools are prone to missed detections, incorrect detections, and over-detection, which reduces accuracy. In this paper, cross-checking based on a vulnerability detection method using static and dynamic analysis is proposed, which develops and manages safe applications and can resolve and analyze these problems. Risks due to vulnerabilities are computed, and an intelligent vulnerability detection technique is used to improve accuracy and evaluate risks under the final version of the application. This helps the development and execution of safe applications. Through incorporation of tools that use static analysis and dynamic analysis techniques, our proposed technique overcomes weak points at each stage, and improves the accuracy of vulnerability detection. Existing vulnerability risk-evaluation systems only evaluate self-risks, whereas our proposed vulnerability risk-evaluation system reflects the vulnerability of self-risk and the detection accuracy in a complex fashion to evaluate relative. Our proposed technique compares and analyzes existing analysis tools, such as lists for detections and detection accuracy based on the top 10 items of SANS at CWE. Quantitative evaluation systems for existing vulnerability risks and the proposed application's vulnerability risks are compared and analyzed. We developed a prototype analysis tool using our technique to test the application's vulnerability detection ability, and to show that our proposed technique is superior to existing ones.
This paper proposes a noise-tolerant image classification system using multiple autoencoders. The development of deep learning technology has dramatically improved the performance of image classifiers. However, if the images are contaminated by noise, the performance degrades rapidly. Noise added to the image is inevitably generated in the process of obtaining and transmitting the image. Therefore, in order to use the classifier in a real environment, we have to deal with the noise. On the other hand, the autoencoder is an artificial neural network model that is trained to have similar input and output values. If the input data is similar to the training data, the error between the input data and output data of the autoencoder will be small. However, if the input data is not similar to the training data, the error will be large. The proposed system uses the relationship between the input data and the output data of the autoencoder, and it has two phases to classify the images. In the first phase, the classes with the highest likelihood of classification are selected and subject to the procedure again in the second phase. For the performance analysis of the proposed system, classification accuracy was tested on a Gaussian noise-contaminated MNIST dataset. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed system in the noisy environment has higher accuracy than the CNN-based classification technique.
Noise in skull X-ray imaging is inevitable, which reduces imaging quality and diagnostic accuracy and increases errors due to the nature of digital imaging devices. Increasing the dose can attenuate noise, but that could lead to big problems with higher exposure dose received by patients. Thus, noise reduction algorithms are actively being studied at low doses to solve dose problems and reduce noise at the same time. Wiener filter and median filter have been widely used, with the disadvantages of poor noise reduction efficiency and loss of much information about imaging boundary. The purpose of this study is to apply total variation (TV) algorithm to skull X-ray imaging that can compensate for the problems of previous noise reduction efficiency to assess quantitatively and compare them. For this study, skull X-ray imaging is obtained using various kVp and mAs using the skull phantom using the X-ray device of Siemens. In addition, contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) are compared and measured when noisy image, median filter, Wiener filter and TV algorithm were applied to each phantom imaging. Experiments showed that when TV algorithms were applied, CNR and COV characteristics were excellent under all conditions. In conclusion, we've been able to see if we can use TV algorithm to improve image quality and CNR could be seen to increase due to the decrease in noise as the amount of increased mAs. On the other hand, COV decreased as the amount of increased mAs, and when kVp increased, noise was reduced and the transmittance was increased, so COV was reduced.
Choi, Seokkeun;Lee, Soungki;Kang, Yeonbin;Choi, Do Yeon;Choi, Juweon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.671-679
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2020
In order to increase the food self-sufficiency rate, monitoring and analysis of crop conditions in the cultivated area is important, and the existing measurement methods in which agricultural personnel perform measurement and sampling analysis in the field are time-consuming and labor-intensive for this reason inefficient. In order to overcome this limitation, it is necessary to develop an efficient method for monitoring crop information in a small area where many exist. In this study, RGB images acquired from unmanned aerial vehicles and vegetation index calculated using RGB image were applied as deep learning input data to classify complex upland crops in small farmland. As a result of each input data classification, the classification using RGB images showed an overall accuracy of 80.23% and a Kappa coefficient of 0.65, In the case of using the RGB image and vegetation index, the additional data of 3 vegetation indices (ExG, ExR, VDVI) were total accuracy 89.51%, Kappa coefficient was 0.80, and 6 vegetation indices (ExG, ExR, VDVI, RGRI, NRGDI, ExGR) showed 90.35% and Kappa coefficient of 0.82. As a result, the accuracy of the data to which the vegetation index was added was relatively high compared to the method using only RGB images, and the data to which the vegetation index was added showed a significant improvement in accuracy in classifying complex crops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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