Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.302-310
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2018
This study was conducted to develop a unified structural model that defines relationships among factors that affect Multi Cultural Acceptance (MCA) for adolescents. This study was performed using the dataset from the 2016 Korean Children and Youth Panel Survey (KCPS). We analyzed the survey result from the dataset at the 0.05 significance level using the SPSS and AMOS version 22 programs. Specifically, we investigated several demographic characteristics of the survey participants by a descriptive analysis method that adopted the maximum likelihood estimate method to verify the fitness of the hypothetical model and the hypotheses therein. In addition, we applied the ${\chi}^2$-test, GFI, AGFI, CFI, IFI, and RMSEA to show the fitness level of our structural model. The results showed that our proposed structural model demonstrated a fine fitness level. We found that key factors that affect MCA for adolescents were ego-resilience, peer relationships, and sense of community. Overall, the results of our study indicate that combinational intervention is needed to help adolescents lift their ego-resilience, as well as to develop peer relationships and a sense of community.
The soil in wildfire area Sacheon-myeon, Gangneung, Gangweon Province, Korea, were investigated to clarify pattern of the soils. The soils were classified into 5 types on the basis of vegetation, types of organic matter. thickness of soil horizons, and completeness of soil profile. Each type showed different erosion pattern and Landsat ETM image. Coverage of plant leaves, litter, root, ash and other organic matter was an important component that affected soil color and reflectance of Landsat image (digital number). Although the NDVI (Normalized Distribution Vegetation Index) method in the wildfire area did not show much difference in soil types, the applied supervised classification method showed characteristic pattern of Landsat ETM image of soil types. This study showed that the applied supervised Landsat TM image classification in wildfire area is an effective way to estimate the distribution of erosion pattern of soil in wildfire area.
Atmospheric correction as a preprocessing work should be performed to conduct accurately landcover/landuse classification using hyperspectral imagery. Atmospheric correction on airborne hyperspectral images was conducted and then the effect of atmospheric correction by comparing spectral reflectance characteristics before and after atmospheric correction for a few landuse classes was analyzed. In addition, land cover classification was first conducted respectively by the maximum likelihood method and the spectral angle mapper method after atmospheric correction and then the results were compared. Applying the spectral angle mapper method, the sea water area were able to be classified with the minimum of noise at the threshold angle of 4 arc degree. It is considered that object-based classification method, which take into account of scale, spectral information, shape, texture and so forth comprehensively, is more advantageous than pixel-based classification methods in conducting landcover classification of the coastal area with hyperspectral images in which even the same object represents various spectral characteristics.
The objective of this study is to suggest the possibility on land cover classification using hyperspectal imagery on area which includes lands and waters. After atmospheric correction as a preprocessing work was conducted on hyperspectral imagery acquired by airborne hyperspectral sensor CASI-1500, the effect of atmospheric correction to a few land cover class in before and after atmospheric correction was compared and analyzed. As the result of accuracy of land cover classification by highspectral imagery using reference data as airphoto and digital topographic map, maximum likelihood method represented overall accuracy as 67.0% and minimum distance method showed overall accuracy as 52.4%. Also product accuracy of land cover classification on road, dry field and green house, but that on river, forest, grassland showed low because the area of those was composed of complex object. Therefore, the study needs to select optimal band to classify specific object and to construct spectral library considering spectral characteristics of specific object.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.11
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pp.5785-5791
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2013
This study was carried out to investigate relations among knowledge, attitude, and nursing practice, and influencing factors on nursing practice of the nurses-towards the elderly in geriatric hospitals. Data were collected from March 17 to April 20, 2013 by questionnaires from 188 nurses who work at 12 geriatric hospital in D city and K city. The data were analyzed by the SPSS and AMOS programs. The subjects' knowledge score was 0.49 out of 1, attitude score of subjects 3.72 out of 7, and their nursing practice score was 3.54 out of 4. There were significant differences in nursing practice among the subjects due to age, duration of employment, current gerontological nursing education, and living with the elderly people. There were significant positive correlations among knowledge, attitude, and nursing practice. According to the research, influencing factors on nursing practice of the nurses-towards the elderly in geriatric hospitals included knowledge, attitude, and current geronological nursing education.
This study was to analyze the relationship between constraint, motive and degree of participation in sport for all. To attain the goal of this study described above paragraphs, the peoples dwelling in Chungnam, 2007 year were set as a collected group. Then, stratified cluster random sampling method, finally drew out and analyzed 400 people in total. The result of reliability check up was here below; over Chronbach's ${\alpha}=.687$. To analyze materials, reliability analysis, CFA and SEM were used as statistic analysis techniques. The conclusion based on above study method and the result of material analysis are here below. First, constraint influence on the motive of participation in sport for all. Second, motive influence on the degree of participation in sport for all. Third, constraint influence on the degree of participation in sport for all.
The purpose of this study is to provide the guidance necessary for making a selection of error distributions by analyzing influence of statistical distribution for a type of bioassay measurement error on the intake estimation. For this purpose, intakes were estimated using maximum likelihood method for cases that error distributions are normal and lognormal, and comparisons between two distributions for the estimated intakes were made. According to the results of this study, in case that measurement results for lung retention are somewhat greater than the limit of detection it appeared that distribution types have negligible influence on the results. Whereas in case of measurement results for the daily excretion rate, the results obtained from assumption of a lognormal distribution were 10 % higher than those obtained from assumption of a normal distribution. In view of these facts, in case where uncertainty component is governed by counting statistics it is considered that distribution type have no influence on intake estimation. Whereas in case where the others are predominant, it is concluded that it is clearly desirable to estimate the intake assuming a lognormal distribution.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.1
no.1
s.1
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pp.181-192
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1993
Image is composed of the digital numbers including information on natural phenomena, their condition and the kind of objects. Digital numbers change in geometric correction(that is preprocessing). This change of digital numbers gave an effect on results of land-cover classification. We intend to know the influence of resampling as classifying land-cover using the image reconstructed by geometric correction in this paper. Chun-cheon basin was selected the study area having most variable land-cover pattern in North-Han river valley and made on use of RESTEC data resampled in preprocessing. Land-cover is classified as six classes of LEVEL I using maximum likelyhood classification method. We classified land-cover using the image resampled by two methods in this study. Bilinear interpolation method was most accurate in five classes except bear-land in the result of comparing each class with topographic map. We should choose the method of resampling according to the class in which we put the importance in the image resampling of geometric correction. And if we use four-season's image, we may classify more accurately in case of the confusion in case of the confusion in borders of rice field and farm.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.1001-1012
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2016
It is well known that air pollutants exert a bad influence on human health. According to the United Nations Environment Program, 4.3 million people die from carbon monoxide and particulate matter annually from all over the world. Carbon monoxide is a toxic gas that is the most dangerous of the gas consisting of carbon and oxygen. In this paper, we used 1 hour, 6 hours, 12 hours, and 24 hours average carbon monoxide concentration data collected between 2004 and 2013 in Daegu Gyeongbuk area. Parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by maximum likelihood estimation and L-moments estimation. An evalution of goodness of fitness also was performed. Since the number of samples were small, L-moment estimation turned out to be suitable for parameter estimation. We also calculated 5 year, 10 year, 20 year, and 40 year return level.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.58-70
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2007
The purpose of this study is to predict future land use using Landsat images through assessing the effect of spatial scale and resolution in applying CA (Cellular Automata)-Markov technique. The scale for areas ranging from $31.26km^2$ to $84.48km^2$ showed about 11% difference of overall accuracies. Among the five spatial resolutions (10m, 30m, 50m, 100m, 150m), 30m resolution showed the best result in the prediction of area and spatial distribution of urban areas. Based on the results, the 2004 land use by CA-Markov was predicted using 1996 and 2001 land use data and compared with the 2004 land use by maximum likelihood classification. After that, future land uses of 2030, 2060 and 2090 were predicted and the results showed a tendency of gradual increase in urban area and high decrease in forest area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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