• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.4
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• pp.271-281
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• 2015

The purpose of this study was to explore convergence on the theory of unpleasant symptom, and factors affecting quality of life of liver cirrhosis patients. A total of 198 liver cirrhosis patients were recruited symptom experiences, physiologic factors, psychological factors, situational factors, and quality of life. Data were collected from March, to May, 2014 and analyzed using one-way ANOVA, Pearson correlations, multiple regressions analysis with PASW (SPSS) 21.0. Variables such as duration of liver cirrhosis(${\beta}=.19$, p<.001), symptom experiences(${\beta}=.19$, p=.032), physical(${\beta}=.15$, p=.008), psychological(${\beta}=.39$, p<.001) and situational factors(${\beta}=.32$, p<.001) explained 51.8% of variance in quality of life(F=15.57, p<.001). The symptom experiences, physiological, psychological and situational factors should be considered for caring liver cirrhosis patients. Symptoms of postmyocardial infarction (post-MI) patients at risk for progression to heart.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.2
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• pp.189-201
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• 2022

In this study, we propose factor augmentation to improve forecasting power of cryptocurrency return. We consider financial and economic variables as well as psychological aspect for possible factors. To be more specific, financial and economic factors are obtained by applying principal factor analysis. Psychological factor is summarized by news sentiment analysis. We also visualize such factors through impulse response analysis. In the modeling perspective, we consider ARIMAX as the classical model, and random forest and deep learning to accommodate nonlinear features. As a result, we show that factor augmentation reduces prediction error and the GRU performed the best amongst all models considered.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.1
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• pp.65-76
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• 2014

Housing prices are influenced by external shock factors such as real estate policy or economy. Thus, the intervention effect is important for the development of forecasting model for housing price index. In this paper, we examined the degree of effective power of external shock factors for forecasting housing price index and analyzed time series models for efficient forecasting of housing price index. It is shown that intervention models are better than other models in forecasting results using real data based on the accuracy criteria.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.51 no.4
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• pp.525-539
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• 2016

This study attempts to predict the changes in the spatial distribution of occupational employment in Korea by applying Markov Chain Model. For the purpose we analyze the job-related migration pattern and estimate the transition probability with the last six years job-related migration data. By applying the Chapman-Kolmogorov equation based on the transition probability, we predict the changes in the spatial distribution of occupational employment for the next ten years. The result reveals that the employment of professional jobs is predicted to increase at every city and region except Seoul, while the employment of elementary labor jobs is predicted to increase slightly in Seoul. In particular, Gangwon-do and Chuncheongdo are predicted to increase in the employment of all occupational jobs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.283-285
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• 2000

본 논문에서는 계량경제학적인 유가예측 모형과 전문가시스템을 결합한 중장기 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모형을 구성하고, 산유국 동향과 OPEC 정책 등과 같은 비계량적인 요인에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모형으로는 수급과 대표 유종의 유가예측을 위한 동태적 선형연립 모형과 유종간 가격차를 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모형을 구성하였으며, 유가예측 모형에서 반영하기 어려운 산유국 동향, OPEC 정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영되도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템은 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 관련 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공한다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.5 no.1
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• pp.213-236
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• 1999

최근 우리 나라는 금융환경의 변화가 진전됨에 따라 보험산업에도 변화가 일어나기 시작했다. 이에 따라 보험산업은 지급능력 및 수익성에 관심을 갖게 되었다. 이에 본 연구에서는 국내 생명보험회사의 투자수익율이 재무제표에 나타난 요인에 의해 어떻게 결정되는가를 살펴봄으로써 수익률 결정요인을 찾는데 있다. 본 연구에서 사용한 자료는 생명보험회사 33개사 중에서 외국사를 제외한 29개사를 선택하여 수집하였다. 분석 기간은 1989년부터 1996년까지이며, 생명보험회사는 기존사, 지방사, 내국사, 합작사로 구분하였다. 분석결과, 시차별 분석에서는 결정계수가 기간이 짧을수록 높게 나타났고 예측된 부호는 잉여금, 사업비율이 반대로 나타났다. 그룹별 분석에서는 기존사, 내국사, 지방사, 합작사의 모델이 각각 유의수준 5%에서 유의하였고 결정계수는 높게 나타났다. 예측부호는 자산증가율과 사업비율, 수입보험료 증가율(기존사 제외), 부채/자본비율(기존사 제외)이 일치하지 않았다. 경영평가제도에 의한 분석에서는 결정계수가 높은 편이며, 유의수준 5%에서 유의하였다. 자본증가율은 예측된 부호와 일치하나 영향력이 거의 없는 것으로 나타났다. 유동성 비율은 신설사(내국사, 지방사, 합작사)가 예측부호와 반대의 경우로 나타났다. 또한 총자산은 투자수익율과 규모에 의해 결정되지 않은 것으로 나타났다. 모집인은 투자수익율에 유의적이나 직접적인 투자요인이 아닌 것으로 분석되었다. 기존연구와 비교해 볼 때, 한국 생명보험회사의 잉여금과 효력상실 해약율은 기존연구 모형과 예측부호가 일치하나 나머지 변수는 그룹간 다소 상이하게 나타났다. 결론적으로 본 연구의 분석 결과, 예측부호는 다소 차이가 있는 것으로 나타났고, 유의적인 변수는 없는 것으로 분석된다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.20 no.2
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• pp.153-158
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• 2006

The purpose of this study was to provide basic data for developing the effective park management. For this, satisfaction factors and estimated model by satisfaction variables of visitors analyzed through a questionnaire survey in Weolchulsan National Park, Korea. In the evaluation of the satisfaction, variables of 'lack of visit program' was most unsatisfied, and 'lack of facility', 'charge of fee', 'lack of pamphlet & information facility' were more unsatisfied than any other variables. Satisfaction factors by Factor Analysis were loaded with 'facility management', 'usual management'. In estimated model of satisfaction by Multiple Regression Analysis showed in order of 'negative impacts of trail', 'lack of safety facility'.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.227-234
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• 2000

지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.11
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• pp.547-558
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• 2020

This is a convergence study to investigate the factors affecting the job stress of new nurses. The subjects of this study were 170 nurses and collected data by self-reported questionnaire. Data were analyzed by descriptive statistics, indepentent t-test, ANOVA, correlation and stepwise multiple regression analysis. The results of this research were the explanatory power was 57.2% with emotional labor, interpersonal relationship and turnover intention on job stress. As a result, it was confirmed that strengthening emotional labor management ability, interpersonal relationship ability and turnover intention was important to reduce job stress. It is necessary to study repeatedly the predictors of job stress through objective measurement.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.5
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• pp.69-77
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• 2016

This purpose of this study was to identify predictors and rate of food addiction among nursing students by using YFAS (Yale Food Addiction Scale) which is proven to be reliable and valid as an instrument for evaluating food addiction. In this study, data collection was from Nov. 19, 2015 to Nov. 25, 2015 in K and C university located in Changwon. We enrolled 145 nursing students. Our findings showed that the food addiction in nursing students is likely to occur when they are depressed 6.03 times more than when they are not depressed. Therefore, to maintain and enhance the physical and mental health of nursing students who are preliminary nurses, their awareness of food addiction should be promoted and it also seems to be necessary to develop food addiction prevention programs including depression, which turned out to be the predictor of food addiction as well as foods.