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이경보,김용웅,김광식,Lee, Kyung-Bo,Kim, Yong-Woong,Kim, Kwang-Sik 한국토양비료학회 1988 한국토양비료학회지 Vol.21 No.2
담수토양(湛水土壤)에서의 농약(農藥)의 처리(處理)가 질산화성균(窒酸化成菌), 질산환원균(窒酸還元菌), 탈질균(脫窒菌), 질산화작용(窒酸化作用), 질소고정미생물(窒素固定微生物) 및 질소고정력(窒素固定力)에 미치는 영향(影響)을 조사분석(調査分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 암모니움산화균(酸化菌)은 농약처리구(農藥處理區)에 있어서 균수(菌數)가 감소하였으며, 아질산산화균(亞窒酸酸化菌)은 cabamate계(系) 살충제(殺蟲劑)인 carbofuran과 MIPC 처리구(處理區)에서 균수(菌數)가 감소하였고 질산환원균(窒酸還元菌)과 탈질균(脫窒菌)은 농약처리구(農藥處理區)가 대조구(對照區)에 비해 균수(菌數)가 감소하였으나 simetryne 처리구(處理區)에 있어서는 배양(培養) 60일(日)경에 탈질균(脫窒菌)이 증가(增加)하는 경향(傾向)이었다. $NO_2{^-}$와 $NO_3{^-}$ 생성량(生成量)은 농약처리(農藥處理)에 의해 경시적(經時的)으로 감소하는 경향(傾向)이었다. azotobacter 속균(屬菌)과 clostridia 속균(屬菌)은 농약(農藥)에 의해 크게 저해받지 않았으며 홍색무황세균(紅色無黃細菌)과 홍색황세균(紅色黃細菌)은 제초제인 simetryne 처리구(處理區)에서 균수(菌數)가 감소하였고 blue-green algae는 acephate 처리구(處理區)에서 균수(菌數)가 증가(增加)하는 경향(傾向)이었다. acetylene 환원력(還元力)은 acephate 처리구(處理區)에서 높은 경향(傾向)을 보였으며 일반적으로 살충제(殺蟲劑)나 제초제(除草劑)의 살포가 토양(土壤)의 질소고정력(窒素固定力)에 크게 영향을 주지는 않는 것 같다. This study was made to investigate the effect of pesticides on microflora to nitrogen metabolism, nitrification and nitrogen fixing activity in the submerged soil. The results are summarized as follows; Pesticides treatment leaded to the inhibition of $NH_4{^-}$-oxdizers, $NO_3{^-}$-reducer, and denitrifying bacteria population. $NO_2{^-}$-oxdizers were inhibited by cabamate compounds, carbofuran and MIPC. Simetryne seemed to stimulate the denitrifying bacteria at 60 days after incubation. Generally, formation of $NO_2{^-}$ and $NO_3{^-}$ tended to decrease by pesticides application. Pesticides application stimulated Azotobacter and Clostridia populations, while simetryne inhibited Athiorhodaceae and Thiorhodaceae. However acephate seemed to be stimulatory to blue-geen algae. $C_2H_2$-reducing activity by acephate was clearly appeared. The change of $C_2H_2$-reducing activity did not seems to be affected by pesticides application.
실외 UWB NLOS 판별을 위한 멀티 헤드 어텐션 신경망 설계
이경보(Kyung-Bo Lee),이지예(JiYe Lee),박종호(Jongho Park),고영배(Young-Bae Ko) 한국통신학회 2024 韓國通信學會論文誌 Vol.49 No.3
In this paper, we introduce a method of classifying UWB CIR data into LOS and NLOS environments by applying the multi-head attention algorithm. The 1016 UWB CIR values sampled at 100 ms intervals are divided into 100 segments. By comparing the classification time and accuracy of the LSTM-CNN algorithm and the multi-head attention algorithm, it is shown that the latter achieved a classification accuracy of 94.41% for LOS/NLOS environments, outperforming the LSTM-CNN model.