A method of estimating irrigation water need based on water balance and net water consumption concept is proposed, and applied to four watersheds in order to assess the regional and altitudinal characteristics of evapotranspiration and water need for upland crops in Jeju Island. Potential and actual evapotranspiration, and net water need were calculated during the period 1992 to 2013 using SWAT-K watershed model. The annual potential evapotranspiration decreased linearly with increasing elevation, while actual evapotranspiration showed increase with elevation to 400 m around and gradual decrease at higher elevation due to vegetation species, water availability, and cold limitation. Altitudinal pattern of net water need showed linear decrease with increasing elevation for three watersheds (Han-cheon, Cheonmi-cheon, and Oedo-cheon), and annual values of net water need for upland areas (below 200 m in elevation) were 559~680mm/yr. The comparison between actual pumping rate from wells and net water need for irrigation area showed that the amount of pumping water significantly increased during summer season (June to August), while net water need for crop cultivation relatively decreased during this period. To ensure these results, more water use data from pumping wells and additional watersheds should be investigated in the next study.
As social data become into the spotlight, mainstream web search engines provide data indicate how many people searched specific keyword: Web Search Traffic data. Web search traffic information is collection of each crowd that search for specific keyword. In a various area, web search traffic can be used as one of useful variables that represent the attention of common users on specific interests. A lot of studies uses web search traffic data to nowcast or forecast social phenomenon such as epidemic prediction, consumer pattern analysis, product life cycle, financial invest modeling and so on. Also web search traffic data have begun to be applied to predict tourist inbound. Proper demand prediction is needed because tourism is high value-added industry as increasing employment and foreign exchange. Among those tourists, especially Chinese tourists: Youke is continuously growing nowadays, Youke has been largest tourist inbound of Korea tourism for many years and tourism profits per one Youke as well. It is important that research into proper demand prediction approaches of Youke in both public and private sector. Accurate tourism demands prediction is important to efficient decision making in a limited resource. This study suggests improved model that reflects latest issue of society by presented the attention from group of individual. Trip abroad is generally high-involvement activity so that potential tourists likely deep into searching for information about their own trip. Web search traffic data presents tourists' attention in the process of preparation their journey instantaneous and dynamic way. So that this study attempted select key words that potential Chinese tourists likely searched out internet. Baidu-Chinese biggest web search engine that share over 80%- provides users with accessing to web search traffic data. Qualitative interview with potential tourists helps us to understand the information search behavior before a trip and identify the keywords for this study. Selected key words of web search traffic are categorized by how much directly related to "Korean Tourism" in a three levels. Classifying categories helps to find out which keyword can explain Youke inbound demands from close one to far one as distance of category. Web search traffic data of each key words gathered by web crawler developed to crawling web search data onto Baidu Index. Using automatically gathered variable data, linear model is designed by multiple regression analysis for suitable for operational application of decision and policy making because of easiness to explanation about variables' effective relationship. After regression linear models have composed, comparing with model composed traditional variables and model additional input web search traffic data variables to traditional model has conducted by significance and R squared. after comparing performance of models, final model is composed. Final regression model has improved explanation and advantage of real-time immediacy and convenience than traditional model. Furthermore, this study demonstrates system intuitively visualized to general use -Youke Mining solution has several functions of tourist decision making including embed final regression model. Youke Mining solution has algorithm based on data science and well-designed simple interface. In the end this research suggests three significant meanings on theoretical, practical and political aspects. Theoretically, Youke Mining system and the model in this research are the first step on the Youke inbound prediction using interactive and instant variable: web search traffic information represents tourists' attention while prepare their trip. Baidu web search traffic data has more than 80% of web search engine market. Practically, Baidu data could represent attention of the potential tourists who prepare their own tour as real-time. Finally, in political way, designed Chinese tourist demands prediction model based on web search traffic can be used to tourism decision making for efficient managing of resource and optimizing opportunity for successful policy.
This study viewed schools as a cause of students dropping out and posited that dropping out of high school would vary depending on the characteristics and influencing factors of the school from which students were dropping out. Therefore, focusing on schools, we longitudinally investigated the change patterns of school dropout across high schools in the country, and the types of changes in dropping out of high school. In addition, we predicted the general characteristics of schools according to the type of school students were dropping out from, looked at the changes in the major factors (i.e., school violence and school counseling) affecting school dropout, and reviewed schools' long-term efforts and outcomes in relation to school dropout. For this purpose, KERIS EDSS's "Secondary School Information Disclosure Data" were used. The final model included data collected five years20122016) from high schools across the country. The results were as follows. First, in order to examine the longitudinal change patterns of dropping out of high schools, a latent growth models analysis was conducted, and it revealed that, as time passed, the dropout rate decreased. Second, growth mixture modeling was used to explore types according to the change patterns of the school students were dropping out from. The results showed three types: the "remaining in school" type, the "gradually decreasing school dropout" type, and the "increasing school dropping out". Third, the multinomial logistic regression was conducted to predict the general characteristics of schools by type. The results showed that public schools, vocational schools, and schools with a large number of students who have below the basic levels in Korean, English and mathematics were more likely to belong to the "increasing school dropout" type. Further, the larger the total number of students, the higher the probability of belonging to the "remaining in school" type or the "gradually decreasing school dropout" type. Lastly, growth mixture modeling was used to analyze the trend of school violence and school counseling according to the three types. The focus was on the "gradually decreasing school dropout" type. In the case of the "gradually decreasing school dropout" type, it was found that as time passed, the number of school violence cases and the number of offenders gradually decreased. In addition, in terms of change in school counseling the results revealed that the number of placement of professional counselors in schools increased every year and peer counseling was continuously promoted, which may account for the "gradually decreasing school dropout" type.
This paper is a result from validation study for SPDA(A Screening Scale For Potential Drug-use Adolescents) created in 2003 and newly developed during 2004. SPDA aims to screen adolescents in their early stage of drug-use and to help practitioners make a preventive approach for the adolescents. 4307 junior and senior high school students were selected as primary research subjects by stratified and quota sampling methods. 305 adolescents on probation were also selected as a comparison group and asked to answer the same questionnaire. Reliability for SPDA recorded 0.914, which proved to be better than previous year's (0.898). Exploratory and confirmatory factor analyses to test construct validity proved that SPDA could be divided into 7 factors and that each factor structure of SPDA could be a proper measurement model with high level of fitness and factor loadings. Discriminant analysis to test predictive validity confirmed that SPDA could classify the adolescents excellently by the frequency of drug-use, with hit ratio of 86.6 percent(78.8% and 87.4% for junior and senior high school students respectively). For concurrent validity test, Hare Home Self-Esteem Scale, Hare School Self-Esteem, Zuckerman-Kuhlman Sensation-seeking Scale were employed to find correlation with SPDA and all the three scales had significant Pearson correlation coefficients with SPDA. Known-groups validity test indicated that SPDA had an adequate power to classify out adolescents on probation from those in schooling, with a hit ratio of 71.8 percent. Cut-off point to detect adolescents with high risk of substance use was 77, which indicated approximately T score, 55 (0.5 SD), satisfying sensitivity, specificity, and efficiency criteria.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.3
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pp.364-372
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2016
This study examined the multi-phrased effects and outcomes of adult female learners who participated in lifelong learning activities, as well as the proposed structural relationships among the five latent variables. Questions established to achieve the purpose of the study are as follow: What effects do the learner's characteristics, lifelong education institutions, learning flow, and learning satisfaction have on the learning come? The participants of the survey numbered 632, but 54 respondents who were unreliable or did not complete their survey were excluded. A total of 578 cases were analyzed for this research. The structural relationships among the five latent variables-learner's characteristics, lifelong education institutions, learning flow and learning satisfaction, and learning outcome of the adult female learners-AMOS 18.0 program were also used for structural analysis. The major findings of this research are as follows. First, the model fitness showed that the hypothetical model provided a reasonable fit to the data ${\chi}^2=224.267$ (df=69, p<.001), RMSEA=.062, TLI=.943, RFI=.920, CFI=.957, IFI=.957, NFI=.939. Second, the learner's characteristics ( =.218, p<.001) and lifelong education institutions ( =.301, p<.001) have a direct effect on the learning outcomes. The learning flow ( =-.149 p=.541) does not have a direct effect on the learning outcome. Learning satisfaction ( =.405 p<.001) have a direct effect on the learning outcome. To put findings above together, in respect to adult female learners' performances, the learning outcomes are influenced directly by the learner characteristics, conditions of the lifelong education institutions, and learning satisfaction, whereas satisfaction indirectly affects the learners' learning outcome.
Park, Moonsoo;Chong, Hogun;Koh, Daeyoung;Lee, Kyung-Hee
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.9
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pp.5564-5577
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2014
This study examined how the differences in household characteristics influence consumer expenditure patterns. The Price-Scaling AIDS model with household income and expenditure survey data were used for the analysis. The results showed that the income elasticity of the service items is greater than non-service items, indicating an increase in higher demand of service items with the same increase in household income. The household expenditure patterns vary according to the commodities, holding age and income level. The so-called traditional pattern, which emphasizes spending for non-service items, changed to the one with a higher expenditure ratio for service items. Such a change in household expenditure patterns naturally derives the expansion of the relevant service market; hence, the growth of the related service industry. This highlights the need to formulate an appropriate response from the supply side that deals with the changes in the service market.
There have been diverse discourses arguing that new design has been emerging in the 21 st century. However, there have been very few trials to identify systematically the characteristics_of new design paradigm and to develop new design educational program based on them. Thus, this paper aims at development of strategy of new design educational program according to the characteristics of new design paradigm. At first, design is viewed as part of 'culture'and the structure of culture is identified: 'Artifact', 'Value', and 'Basic Assumptions'. Similarly, design is found to comprise of three fundamental attributes: 'Function', 'Aesthetics','Symbolic'. These levels are shown to be in the relation of mutually recycling influences. These structural framework is used to understand the design methods and qualification of designers over the development of design paradigms: vernacular design, machine age, and information-knowledge age. The result leads the list of requirements of new educational design program: 'Human-Centered','Situation-Based','User-Participatory', and 'Intangible'. The model of strategy of new educational design program is developed and proposed.
본 연구는 전자무역을 혁신수용의 관점에서 기술하고 있다. 관련 문헌의 고찰을 통해 천자무역 특성요인과 수용자(무역업체) 특성요인을 도출하고, 이를 바탕으로 연구모형의 개발 및 연구가설을 설정하였다. 연구가설은 인터넷리서치를 통해 수집된 자료를 다중회귀분석기법을 이용하여 검정하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전자무역의 특성변수들(지각된 유용성/편의성/위험성)이 전자무역 수용도에 미치는 영향관계를 검증한 결과, 지각된 유용성과 지각된 편의성이 높을수록 전자무역 수용도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 혁신 수용자로서 무역업체의 특성변수들(혁신성향, 정보인프라 성숙도)이 전자무역 수용도에 미치는 영향관계를 검증한 결과, 혁신성향과 정보인프라 성축도 모두 전자무역 수용도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 혁신성향이 높을수록 그리고 정보인프라가 성숙된 업체일수록 전자무역 수용도가 높게 나타난다는 일반적인 견해와 일치되는 결과이다. 셋째, 두 특성변수들(전자무역 특성, 무역업체 특성)간의 상황적 관계에서는 혁신성향이 낮은 무역업체일수록 전자무역의 정보위험성을 높게 인식하여 천자무역 수용(현재 활용정도와 지속적 이용의도)을 거부할 가능성이 높게 나타났다. 또한 정보인프라 성숙도가 낮은 무역업체일수록 정보위험성을 높게 인식하여 전자무역 수용을 거부할 가능성이 높게 나타났다. 넷째, 전자무역을 통한 수출입 경험여부에 따른 전자무역의 향후 이용의도와의 관계를 분석한 결과 무경험업체의 경우는, 혁신성향이 높고 정보인프라가 성숙된 무역업체일수록 향후 이용의도가 높은 것으로 나타났다. 또한 정보인프라 성숙도가 낮은 무역업체일수록 전자무역의 편의성을 낮게 인식하여 전자무역 수용을 거부할 가능성이 높게 나타났다. 유경험업체의 경우는 전자무역에 대한 향후 이용의도가 높은 무역업체일수록 전자무역의 편의성을 오히려 부정적으로 평가하는 경향이 드러났는데, 이러한 현상은 유경험업체가 인식하는 편의성에 대한 기대수준이 무경험업체에 비해 높기 때문인 것으로 나타났다. 또한 혁신성향이 높은 무역 업체가 향후 전자무역을 지속적으로 이용하기 위해서는 전자무역의 편의성을 더 높게 요구하는 것으로 나타냈다. 전자무역의 수용도를 높이기 위해서는 전자무역의 특성요인들에 대한 잠재적 수용자의 태도변화를 파악하는 것도 중요하지만, 수용자 집단의 특성에 맞는 상황적 전략수립이 동시에 필요하다. 그러한 의미에서 본 논문은 전자무역 수용 촉진 전략을 수용자 집단의 특성별로 그리고 상황적으로 수립할 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
This study was conducted to understand the deposition characteristics of debris flow and to analyze the reduction effect of debris flow damage by installing a berm. Flume experiments were performed in consideration of various channel slope and volumetric sediment concontration. In order to analyze the reduction effect of debris flow damage by installing a berm, the cases of not installing a berm and the cases of installing a berm were compared. In this study, the runout distance, total travel distance, and mobility ratio were analyzed among the deposition characteristics of debris flow. First, the deposition characteristics of debris flow according to the change of the channel slope were analyzed, and the deposition characteristics of debris flow due to the change of volumetric sediment concentration were analyzed. In addition, the change rate of debris flow deposition characteristics when a berm was installed was calculated based on the case when a berm was not installed. As a result of the experiments, it was confirmed that the channel slope and volumetric sediment concentration had a significant effect on the deposition characteristics of debris flow. In addition, when a berm is installed on the slope, the runout distance and mobility ratio of debris flow are greatly decreased, and the total travel distance is increased. This means that installing a berm delays the movement of debris flow and reduces the potential mobility of debris flow. The results of this study will provide useful information for understanding the deposition characteristics of debris flow. Furthermore, it is expected to help in the design of a berm.
The purpose of this study is to estimate the concentrated distribution area of nutria (Myocastor coypus) and potential suitable habitat and to provide useful data for the effective management direction setting. Based on the nationwide distribution data of nutria, the cross-validation value was applied to analyze the distribution density. As a result, the concentrated distribution areas thatrequired preferential elimination is found in 14 administrative areas including Busan Metropolitan City, Daegu Metropolitan City, 11 cities and counties in Gyeongsangnam-do and 1 county in Gyeongsangbuk-do. In the potential suitable habitat estimation using a MaxEnt (Maximum Entropy) model, the possibility of emergency was found in the Nakdong River middle and lower stream area and the Seomjin riverlower stream area and Gahwacheon River area. As for the contribution by variables of a model, it showed DEM, precipitation of driest month, min temperature of coldest month and distance from river had contribution from the highest order. In terms of the relation with the probability of appearance, the probability of emergence was higher than the threshold value in areas with less than 34m of altitude, with $-5.7^{\circ}C{\sim}-0.6^{\circ}C$ of min temperature of the coldest month, with 15-30mm of precipitation of the driest month and with less than 1,373m away from the river. Variables that Altitude, existence of water and wintertemperature affected settlement and expansion of nutria, considering the research results and the physiological and ecological characteristics of nutria. Therefore, it is necessary to reflect them as important variables in the future habitable area detection and expansion estimation modeling. It must be essential to distinguish the concentrated distribution area and the management area of invasive alien species such as nutria and to establish and apply a suitable management strategy to the management site for the permanent control. The results in this study can be used as useful data for a strategic management such as rapid management on the preferential management area and preemptive and preventive management on the possible spreading area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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