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벼 누른오갈병(Downey mildew of rice plant, Sclerophthora macrospora(Sacc.) Thirum., Shaw&Naras)
정봉조,이순형,이용선 한국응용곤충학회 1974 한국응용곤충학회지 Vol.13 No.4
벼 누른 오갈병은 Saccardo(1890)dp 의하여 최초로 Alopecurus sp.에서 분리 기록되었으며 Yamada(1911)에 의하여 수도에 병원성이 있는 것이 보고되었다. Sporangial stage가 Scerospora보다는 Phytophthora에 가깝기 때문에 Phytophthora oryzae 또는 Phytophthora macrospora Sacc.로 명명되었으며 현재 Sclerophthora macrospora Sacc.라고도 불리워지고 있다. 우리나라에서는 1927년에 발간된 조선작물병해목록에는 수록되어 있지 않으며, 1862년 향문사에서 발간된 식물병리학과 부민문화사의 식물병해충명감에 벼 누른 오갈병으로 수록되어 있다. 그 후 한국식물보호학회에서 오갈병으로 수록되어있다. 그후 한국식물보호학회에서 발간한 한국식물병해충잡초명감에도 벼 누른오갈병으로 되어 있다. 본병은 1965년 이전에는 거의 발병이 없었다. 1966년 7월 김포평야에서 이병주가 발견된 이래 전국 각 지방에1971년 대전에서 처음 통일품종에 발병되었고 일반품종에는 거의 발병이 없었으며 주로 통일푸장에 발병이 되어왔다. 특히 1974년에는 통일재배단지에서는 쉽게 발견할 수 있었다. 본 병은 병징이 바이러스와 흡사하여 1966년에는 신바이러스로 알고 계속 동정한 결과 1973년 병원균을 확인함으로서 재확인되었으므로 보고하는 바이다. 본 병은 저위지인 습답에 많이 발생하며 묘형본답에서 발생된다. Downey mildew was scarcely observed in the field until 1965. Now that downey mildew was found around Gimpo are3, Gyungi Province in 1966, the disease was found sporadically every where through the country. Since the disease was found on the recommended variety, Tongil, in 1971, it has been estabilished to be serious disease on Tongil, especially this year, 1974
Demand/Effort모형의 수준결정을 위한 수리적 방법 연구
정봉조,장명순,김정룡,박재완,Chung, Bong-Jo,Jang, Myung-Soon,Kim, Jung-Young,Park, Jae-Wan 대한인간공학회 2005 大韓人間工學會誌 Vol.24 No.1
81.1% of traffic accidents is attributed to the drivers. In this regard, D/E model is a practical and effective method in terms of the cost and time in evaluating the road hazardousness. To examine the validity of the threshold values by the levels of demand We selected 10 subjects and collected their physiological signals while they were driving on Honam Highway (Jeonju ${\leftrighttarro}$ Hoideog section). Based on the collected data, the hazardous road condition was evaluated using the new threshold values of the effort level determined by cluster analysis. In applying the D/E model, a decision method based on the demand level was suggested, using a traffic accident prediction model. Additionally, the limit value of the effort level was determined using the drivers' physiological signal data collected at the highway. A comparison analysis of the two D/E models revealed no significant difference: The existing method and the clustering method determined 9 and 7 hazardous road zones, respectively, while actual traffic accidents were reported in 6 and 4 zones, respectively among the predicted road hazardous zones. However, the latter method suggested a more scientific and rational basis in determining the limit value of the Effort level. In conclusion, although D/E model has a great merit as a pioneering method to reflect human factors in evaluating the road hazardousness, it is believed that this method could be improved by a more dynamic method that considers the traffic conditions and the individual physiological signal of the drivers simultaneously in determining a better limit.
정봉조,Jung Bong Jo 한국응용곤충학회 1964 한국식물보호학회지 Vol.3 No.-
1, 본 시험은 2개년에 걸쳐(1963-1964) 부산에서 양파로균병방제를 위하여 신살균제 6종을 공시하여 종래에 사용하여 오던 석회보르도와 비교시험하였다. 2. 약제처리구는 무처리에 비하여 방제효과를 인정할 수 있었으며 특히 Difolatan과 Dithane M 45는 그 효과가 우수하였으며 Dithane M22, Dithane Z 78, Orthocide도 석회보르도보다 효과가 좋았으며 산키농은 석회보르도와 함께 전자에 비해 약간 효과가 떨어지는 것을 알 수 있었다. This experiment was compared Bordeaux mixture, which used to as good fungicide up to date, with new 6 fungicides for control of powdery mildew on onion from 1963 to 1864 in Pusan. In resulting treated blocks was better effect than untreated block, and specially Difolatan and Dithane M 45 was best. Dithane M 22, Dithane Z 78 and Orthocide was moderate but Sankinon and Bordeaux mixture was lower effect than formers.
도로위험도를 평가하는 요구/노력모형의 신뢰도 향상을 위한 신경망 모형 개발
정봉조,강재수,장명순 대한교통학회 2009 대한교통학회지 Vol.27 No.2
Traffic accidents on highways are likely to happen when there is an imbalance in the complex relationships among key elements such as road geometries, driver related factors, and mechanical performances. The Demand-Effort Model (DEM), which evaluates highway safety, can be explained by the imbalance, which occurs when the level of demand of the driver’s attention to the road environment exceeds that of the response from the driver. This study suggests a new model that improves the reliability of the current DEM through the reinterpretation on the physiological signals with the help of the Neural Network Model (NNM). The data were collected from 149 subjects, who drove a test vehicle on the Yongdong, Honam, and Seohaean Expressways in Korea. Three important results could be drawn from the recursive tests as follows; ① Only 5 out of 10 parameters on the physiological signals which are currently used were proven to be meaningful through the Normality Test, Cluster Analysis, and Mann-Whitney Analysis. ② The revised DEM, which internally uses the NNM, showed more reliable results than existing DEM. Group 1, which is based on the new DEM showed 80.0% of accuracy in measuring the level of driver’s efforts, however, that of Group 2 based on the current DEM was 74.3%. ③ Field tests on the Honam Expressway showed lower ‘type II error’ with the new DEM (40.5%) than the old DEM (58.8%). The DEM is designed as a quick and easy way to determine highway safety prior to the minute road safety audit (RSA) by a professional audit team. Then a new DEM, which is based on the NNM, needs to be considered since it showed higher reliability and lower error. 도로환경요인과 운전자의 능력의 부조화상태에서 교통사고 위험성이 높아진다는 개념으로부터 도로위험수준을 평가를 하고자 하는 것이 요구-노력모형이다. 본 연구에서는 요구-노력모형의 노력수준을 결정하는 운전자 생체신호의 재분석을 통하여 요구-노력모형의 신뢰성을 높일 수 있는 새로운 신경망 모형구조를 제안하였다. 영동, 호남 및 서해안고속도로에서 149명의 피실험자를 대상으로 검증한 연구결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 생체신호 파라메타 값에 대하여 Normality Test, Cluster Analysis와 Mann-Whitney 분석에서 기존 요구-노력 모형에서 사용하던 10개의 생체신호 중 5개의 생체신호만이 통계적으로 유의함을 입증하였다. 둘째, 신경망모형은 운전자의 노력수준의 평가에 대한 정확도는 매우 높게 나타났다. 신경망구축을 위해 사용한 집단1의 피실험자별 전체 노력수준의 정확도는 80.0%, 집단 2의 피실험자별 전체 노력수준의 정확도가 74.3%로 나타났다. 셋째, 요구-노력모형에서 노력수준 경계값 결정방법에 따라 호남고속도로 전주IC→회덕JCT구간의 단위분석지점에 대하여 도로위험도를 판별한 결과, 2종 오류가 신경망모형 40.5%, 기존 모형 58.8%로 나타났다. 요구-노력모형에 의한 도로위험도 평가가 최종적이기 보다는 전문가 그룹에 의한 상세한 도로안전진단에 앞서 도로위험도를 대략적으로 판별하고자 하는 의도였다고 한다면 보다 많은 검토대상구간을 판별하고, 더 낮은 2종 오류비율을 보인 신경망을 이용한 방법이 요구-노력모형의 취지에 적합하다고 볼 수 있다.