• Clinics in Shoulder and Elbow
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• v.16 no.1
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• pp.63-72
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• 2013

In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as the basic assumption of regression analysis. The multiple regression model is expressed as the coefficient of determination, $R^2$ and the influence of independent variables on result as a regression coefficient, ${\beta}$. Multiple regression analysis can be divided into multiple linear regression analysis, multiple logistic regression analysis, and Cox regression analysis according to the type of dependent variables (continuous variable, categorical variable (binary logit), and state variable, respectively), and the influence of variables on the result is evaluated by regression coefficient${\beta}$, odds ratio, and hazard ratio, respectively. The knowledge of multivariate analysis enables clinicians to analyze the result accurately and to design the further research efficiently.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.26 no.3
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• pp.17-34
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• 2014

This study aimed to examine the research trends and to suggest future research directions in teaching-learning methods for Home Economics education, by analyzing articles published in three major academic journals in the field. From each of the research studies, the teaching-learning method, the related content area, and the learning effect measures were quantitatively codified. The data were analyzed using frequency analysis and cross-tabulations. According to the results, the number of teaching-learning method studies steadily increased since 1998 and peaked in 2010 and 2011. The most frequently studied content areas were combinations of more than two content areas, and the most frequently studied teaching-learning method was the Content-Based methods, followed by Practical Thinking/Problem Solving, and IT-Based methods. The most frequently used measures of learning effect were Knowledge/Understanding, Attitudes toward Home Economics subject, General Attitudes/Competencies, and the Attitudes toward the Instructional Method, in the order of frequencies. The results of this study are expected to contribute to the teaching-learning method research and also provide implications to the documentation of Home Economics curriculum for secondary education.

• Korean Security Journal
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• no.15
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• pp.147-171
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• 2008

This study examines the degrees of criminal investigators' job satisfaction and organizational commitment and investigates which factors determine the variations in them. In the first step of analysis, independent variables of criminal investigators' job satisfaction consist of work itself, achievement, responsibility, safety, stability, interpersonal relations, recognition, supervision, and opportunity of growth. In the second step, job satisfaction is a mediating variable and organizational commitment is a defendant variable. Organizational commitment is classified into three types - "affective", "continuance" and "normative". According to the structural equation model analysis, responsibility has a great influence on job satisfaction, and job satisfaction affects affective commitment and continuance commitment. This study suggests that job satisfaction should be increased to improve criminal investigators' organizational commitment. And responsibility is necessary for the improvement of job satisfaction. Despite the professional detective system operating in Korea since January 1, 2005, the level of criminal investigators' recognitions of safety, stability and opportunity of growth turn out to be low. Based on these findings, this study presents four ways to reform measures which are listed below. First, to improve a! n economical circumstance of criminal investigators, any expense associated with criminal investigation should be paid by organizations. Second, to improve safety of criminal investigators, it is necessary to develop and supply enough police equipments. Third, criminal investigators' working hours should be shorten. Fourth, to improve criminal investigators' responsibilities, criminal investigators should be allowed to conduct criminal investigation independently from the prosecution.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.12
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• pp.1-9
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• 2016

Computational Fluid Dynamics(CFD) is a branch of fluid mechanics that solves partial differential equations which represent fluid flows by a set of algebraic equations using computers. Even though it requires multifarious variables, only selected ones are stored because of the lack of storage capacity. It causes the requirement of secondary variable calculations at analyzing time. In this paper, we suggest an efficient method to estimate optimal calculation paths for secondary variables. First, we suggest a converting technique from a dependency graph to a ordinary directed graph. We also suggest a technique to find the shortest path from any initial variables to target variables. We applied our method to a tool for data analysis and visualization to evaluate the efficiency of the proposed method.

• Management & Information Systems Review
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• v.36 no.3
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• pp.113-130
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• 2017

This study examines the effect of direct investment in Asia on firm value for nonfinancial firms listed on KRX between 2006 and 2015. We also explore whether the mediating effects of cashholdings the relationship between direct investment in Asian markets and corporate value. Recently, companies are increasing their cash holdings for risk management. Cashholdings are causing agent problems, which has a negative impact on corporate value. In this case, when the company conducts active investment activities such as foreign direct investment, it is possible to supply the appropriate funds in a timely manner, thereby cashholdings increase the possibility of success of foreign direct investment and alleviate the agent problem of cash holdings. For the analysis, the number of directly invested firms in Korean listed firms is used as the explanatory variables for the Chinese and Vietnamese markets where foreign direct investment is the most active, and cash holding is set as the moderating variable. As a result, direct investment in China and Vietnam showed a positive (+) relationship with firm value, and cashholdings have a positive the relationship between foreign direct investment and firma value. The implications of this paper are as follows. First, it is suggested that the direct value of direct investment can be enhanced the relationship between direct investment and firm value in Asia. In addition, it can be suggested that cash holdings play a role of effective investment supply in firms that implement foreign direct investment, positively affecting corporate value.

• Archives of design research
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• v.17 no.1
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• pp.361-372
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• 2004

This study would focus on two section of comparison about creative : one is on between advertisement in magazines as an old media and banner advertisements in websites, the other is on between woman target-oriented advertisement and man target-oriented one. This study commenced on the basis on the viewpoint of gender-design assuming prevalence of masculine ideology in advertisement in the context of men-built society. How delicate the expressions toward woman in woman target-oriented adverts\ulcorner The objectives of this study is as followed. The stereotype could be seen in magazine adverts and web-banner. We can conclude that changed media environment seldom affects in the old media and new media. Especially color stereotype is appeal.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.1209-1212
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• 2010

본 연구는 제주지역 일부 초, 중학생들의 간접흡연 실태와 그로 인한 현재 흡연 여부 관계를 분석하여 초, 중학생들의 흡연 예방 교육 계획 및 수립에 기초 자료를 제공하고자 본 연구를 시도하였다. 자료 수집 기간은 2009년 6월 29일부터 7월 11일까지 제주특별자치도내 초등학교 5, 6학년 아동 464명과 중학생 475명을 대상으로 설문지를 이용하여 조사하였다. 연구 대상자들의 간접흡연 노출 관련성은 가정불화, 성적, 친구관계스트레스가 있는 대상자에게서 높게 조사되었고, 가족 및 주변인의 흡연유무에 따른 간접흡연 실태는 부모 및 친구의 흡연으로 간접흡연에 노출되었으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 간접흡연의 주제공자는 아버지며, 주 간접흡연 피해 장소는 집으로 나타났다. 간접흡연 노출 유무를 종속변수로 한 로지스틱 회귀분석 결과는 흡연하는 아버지를 둔 대상자가 그렇지 않은 대상자에 비해 간접흡연 노출이 높았으며, 흡연하는 친구를 둔 대상자는 그렇지 않은 대상자에 비해 간접흡연 노출이 높게 나타났다. 현재흡연 여부를 종속변수로 한 로지스틱 회귀분석의 결과는 남학생이 여학생에 비해, 중학생이 초등학생에 비해 현재흡연율이 높았고, 엄한 가정 분위기 속에서 생활하고 있는 대상자와 흡연하는 친구를 둔 대상자는 그렇지 않은 대상자에 비해 현재흡연율이 높았으며, 간접흡연에 노출 되었던 대상자에게서 현재흡연율이 높게 나타났다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 초, 중학생의 간접흡연 실태는 심각한 사회문제이다. 또한 대상자들의 현재 흡연은 간접흡연 노출과 관련이 있는 것으로 볼 수 있었다. 이러한 간접흡연의 노출 및 그로 인한 흡연율을 줄이기 위해서는 가정 및 학교와 공공장소 등에서 간접흡연에 노출되지 않는 제도적 및 환경적인 조치들이 우선되어야 할 것이며, 학생들을 대상으로 간접흡연에 대한 간접흡연 예방 교육 및 대처방안 교육이 조기에 지속적으로 실시되어야 하겠다. 또한 유치원에서부터 고등학교에 이르기까지 모든 학생들에게 필수적으로 흡연예방 교육을 수강하게 하고, 교사들을 위한 연수교육 실시, 학교 흡연예방사업에 부모나 가족을 참여, 흡연예방 사업의 정기적인 평가 실시 등 국가적인 정책이 동반되어야 할 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.9
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• pp.167-172
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• 2020

The purpose of this study was to suggest implications that the level of sound financial management ability of university students could be raised, starting with the awareness that not only college students but also all financial consumers need high levels of financial management ability, such as knowledge and attitudes toward financial management, as economic conditions are in trouble in the aftermath of the ongoing Corona19. A survey was conducted on college students to achieve the purpose of the study. In relation to the research model set in this study based on the survey, financial management ability and financial self-efficacy as the independent variable, and financial management behavior as the dependent variable were selected to analyze the structural relationship according to the study model. The analysis shows that financial management ability had an effect on financial self-efficacy and financial management behavior. Based on these results, theoretical and policy implications were presented. Finally, the limitations of this study and future research directions were suggested.