보호동물사에 대한 서식지 분포정보는 개발압력이 심한 우리나라에서는 서식지 관리에 있어 매우 중요하다. 본 연구는 GIS와 로지스틱 회귀분석을 이용하여 멧돼지의 서식지 적합성모형을 개발하여 서식지 분포도를 작성하고 본 연구의 결과를 토대로 현재 우리나라의 멸종위기종과 야생동물보호종들의 서식지 관리를 위한 기초를 마련하고자한다. 서식지 모형을 구현하기 위한 연구내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 특성을 파악하기 위하여 GIS 자료를 구축하였다. 멧돼지의 위치파악을 위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다. 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기 위해 χ²검정(Chi-square test)을 실시하였다. 마지막으로, 최적 서식지의 분포를 예측하기위한 서식지 적합성모형 개발을 위해 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 이용특성 분석의 결과, 성별 그리고 활동유형별에서는 뚜렷한 차이를 볼 수 없으나, 계절별 그리고 서식지 유형별에서는 서식지 이용특성의 차이가 뚜렷한 것을 볼 수있었다. 둘째, 서식지 유용성 분석의 결과 멧돼지의 서식환경에 영향을 미치는 자연적인 환경요인으로 표고, 향, 임상 그리고 영급이 유의성이 있는 인자로 나타났다. 반면에, 경사, 능선/계곡 , 물 그리고 일사량의 경우 통계적 유의성이 적어 전반적으로 서식지를 결정하는 환경인자라고 볼 수 없었다. 마지막으로, 개발된 서식지 적합성모형의 결과 예측확률 0.5를 기준으로 전제서식지는 75.00%, 커버서식지는 84.26% 의 높은 분류정확도를 나타내었다. 모형검증의 결과 대상지 내부의 경우 전체서식지가 75.00%로 나타나 본 모형이 신뢰성이 있는 것으로 판단되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.1-11
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2021
Document page segmentation is an important step in building a quality optical character recognition module. The study examined already existing work on the topic of page segmentation and focused on the development of a segmentation model that has greater functional significance for application in an organization, as well as broad capabilities for managing the quality of the model. The main problems of document segmentation were highlighted, which include a complex background of intersecting objects. As classes for detection, not only classic text, table and figure were selected, but also additional types, such as signature, logo and table without borders (or with partially missing borders). This made it possible to pose a non-trivial task of detecting non-standard document elements. The authors compared existing neural network architectures for object detection based on published research data. The most suitable architecture was RetinaNet. To ensure the possibility of quality control of the model, a method based on neural network modeling using the RetinaNet architecture is proposed. During the study, several models were built, the quality of which was assessed on the test sample using the Mean average Precision metric. The best result among the constructed algorithms was shown by a model that includes four neural networks: the focus of the first neural network on detecting tables and tables without borders, the second - seals and signatures, the third - pictures and logos, and the fourth - text. As a result of the analysis, it was revealed that the approach based on four neural networks showed the best results in accordance with the objectives of the study on the test sample in the context of most classes of detection. The method proposed in the article can be used to recognize other objects. A promising direction in which the analysis can be continued is the segmentation of tables; the areas of the table that differ in function will act as classes: heading, cell with a name, cell with data, empty cell.
Objectives: Physical activity behavior begins to decline during adolescence and continues to decrease throughout young adulthood. This study aims to explain factors that influence physical activity behavior in a sample of female adolescents using a health promotion model framework. Methods: This cross-sectional survey was used to explore physical activity behavior among a sample of female adolescents. Participants completed measures of physical activity, perceived self-efficacy, self-esteem, social support, perceived barriers, and perceived affect. Interactions among the variables were examined using path analysis within a covariance modeling framework. Results: The final model accounted for an $R^2$ value of 0.52 for physical activity and offered a good model-data fit. The results indicated that physical activity was predicted by self-esteem (${\beta}$=0.46, p<0.001), perceived self-efficacy (${\beta}$=0.40, p<0.001), social support (${\beta}$=0.24, p<0.001), perceived barriers (${\beta}$=-0.19, p<0.001), and perceived affect (${\beta}$=0.17, p<0.001). Conclusions: The findings of this study showed that the health promotion model was useful to predict physical activity behavior among the Iranian female adolescents. Information related to the predictors of physical activity behavior will help researchers plan more tailored culturally relevant health promotion interventions for this population.
Objectives: The aim of this study is to seek an effective way to support smoking cessation by analyzing any change to the pattern of nicotine dependence according to the change in time. Methods: The study was conducted with 800 male smokers who had participated in smoking cessation programs at public health centers from July 16, 2005 to July 15, 2008. Latent growth curve modeling approach was used for data analysis. Results: From the developmental trajectory of individual nicotine dependence, while nicotine dependence of smokers with high nicotine dependence in the first year was slightly decreased in the third year, smokers with low nicotine dependence in the year showed dramatically lower nicotine dependence in the third year. Compared with those who did not successfully quit smoking, the initial value of nicotine dependence of those who successfully quit smoking in the first and the second year was low. Over the years, nicotine dependence was decreased. Conclusion: From this study it was demonstrated that nicotine dependence was reduced through the practice of smoking cessation and reduced nicotine dependence was a factor which affects successful smoking cessation. These results indicate that multiple attempts to quit smoking finally reduces nicotine dependence. Reduced nicotine dependence is likely to increase the possibility of successful smoking cessation.
Objectives : The aim of this study was to validated the effectiveness of the information gap in work and daliy life satisfaction. Additionally, this study attempted to verify the mediating effect of self-esteem. Methods : The study examined 327 students who participated in a study on the PSWCI 1st Wave by KCOMWEL. Data were analyzed through descriptive statistics using the reliability test in SPSS 22.0 Ver. Moreover, hypothesis testing was analyzed with covariance based on structure equation modeling (CB-SEM) using Amos 21.0 Ver. Results : The low information gap has a positive effect on satisfaction with work and daily life. Additionally, self-esteem also has a positive effect on each satisfaction measure. However, self-esteem does not have a mediating effect between information gap and each satisfaction measure. Conclusions : The results of the study found the factor of effect on effect factor on beneficiary's satisfaction of industrial accident compensation insurance. Therefore, new ways need to be found that reduce the information gap and increase self-esteem.
Objectives : Obesity is currently an epidemic in Korea, and sleep duration is thought to be one of the risk factors for obesity. The objective of this study was to test the hypothesis that short sleep duration is associated with obesity in Korean adults. Methods : The data from the 2001 Korean National Health and Nutrition Survey were used, and 6,174 subjects aged $18{\sim}80$ years were included in the analysis. Sleep duration was measured using information obtained from self-reported questionnaires. Obesity, the main outcome variable, was measured according to body mass index. Multiple regression modeling was used to adjust for potential confounding variables. Results : The study results revealed a negative association between sleep duration and body mass index among Korean adults. These associations persisted after controlling for the potential confounding variables. Conclusions : These findings support the hypothesis that sleep duration is associated with obesity in Korean adults. In addition, these observations support earlier experimental sleep studies and provide a basis for future studies on weight control intervention by increasing the amount of sleep.
Objectives: The purpose of this study was to identify the predictors of quality of life (QOL) for terminal cancer patients admitted into the community health center, and to establish a hypothetical model to explain and verify causative relationships among the variables. Methods: Data were collected from January 2015 to June 2016. Participants were 237 registered patients in Busan Metropolitan City hospice & palliative care center. The descriptive and correlation statistics were analyzed using the SPSS/WIN 24.0, and the structural equation modeling procedure was performed using the AMOS 24.0 program. Results: The results of this study showed that the physical symptoms of terminal cancer patients were the most direct factors affecting the QOL, and satisfaction with health care services has a direct effect on the QOL. Conclusions: The study contributes to drawing up measures to improve QOL for terminally ill cancer patients who are living in the end-of-life section of the community by revealing the causal relationship to the QOL for terminal cancer patients.
Objectives: Online grocery shopping has gained traction with the digital transformation of retail. This study constructs a behavioral model combining values, attitudes, and reasons for behavior-specifically, facilitators and resistance-to provide a more novel discussion and further understand the relative influences of the various factors affecting continuance intention in online grocery shopping. Methods: Data were collected through an online questionnaire from consumers who had engaged in online grocery shopping during the past month in Seoul, Korea. All collected data were analyzed using descriptive analysis, and model validation was performed using partial least squares structural equation modeling. Results: Continuance intention is primarily driven by facilitative factors (compatibility, relative advantage, and ubiquity). Attitude can also positively influence continuance intention. Although resistance factors (price, tradition, and risk) do not significantly affect continuance intention, they negatively affect attitude. Values significantly influence consumers' reasoning processes but not their attitude. Conclusions: These findings explain the key influences on consumers' online grocery shopping behavior in Seoul and provide additional discussion and literature on consumer behavior and market management. To expand the online grocery market, consumers should be made aware of the potential benefits of the online channel; the barriers they encounter should be reduced. This will help sustain online grocery shopping behavior. Furthermore, its positive impact on attitude will further strengthen consumers' continuance intention.
Objectives: This study developed a causal relationship model of herb use from observational data and analyzed the direct and indirect effects of herb use on health according to the model. Methods: A cross-sectional study was conducted with 400 participants aged 26-59 years, selected through multistage random sampling. The instruments used for data collection included demographic information, herb use, health literacy (HL), perceived social support, societal values, and attitudes toward herb use. The conceptual model, hypothesized based on prior evidence, was tested using confirmatory factor analysis through structural equation modeling. Path coefficients were estimated using the maximum likelihood method. Results: The final model utilized empirical data, which showed that perceived social support had the most significant impact on herb use. This was followed by HL, positive attitudes toward herbal remedies, and societal values, with coefficients of 0.31, 0.18, and 0.16, respectively. When analyzing variables that indirectly affected herb use, it was clear that positive attitudes, perceived social support, and societal values significantly influenced herb use through HL, with influence coefficients of 0.08, 0.16, and 0.04, respectively. Together, these variables accounted for 68% of the variance in herb use. Conclusions: The findings from this study can be utilized to develop and implement strategies that guide the use of herbal products, ultimately aiming to improve human health.
최근 지형공간정보의 활용분야가 증가하면서 건축물 내부 공간구축에 있어서 더욱 현실화된 다양한 정보의 필요성이 증대되고 있으며, 건축물 대장 및 설계도면은 효과적인 건축물의 공간 모델링에 활용되고 있다. 건축물의 실감적 3차원 시각화는 컴퓨터 그래픽 분야에 속하는 기술이지만, 시각화와 더불어 건축물의 외부 및 내부에 대한 정보생성과 공간분석을 위해서는 GIS의 다양한 기능이 요구된다. GIS에서 건축물 내부의 3차원 시각화 및 공간분석을 위해서 데이터베이스(database) 구축과정에 많은 작업이 요구되며, 건축물 설계 CAD 도면의 레이어(layer)를 편집하는 등의 전처리 과정과 CAD 도면의 좌표를 지상좌표로 변환하는 georeferencing 과정이 필요하다. 본 연구에서는 건축물 내부공간을 상세하게 구축하기 위하여 CAD 도면을 이용하였고, CAD 도면을 효율적으로 편집하기 위하여 AutoCAD VBA를 이용하여 자동화를 추구하였다. 또한, GIS의 주요기능인 공간분석을 위하여 topology를 생성하였으며, CAD 도면상의 건축물을 지상좌표로 변환하기 위하여 georeferencing을 수행하였다. 3차원 건축물 데이터베이스 구축공정을 제시하고, Georferencing 결과의 정확도를 분석하기 위하여 수치지도와 GPS 측량 자료를 이용하였다. 이와 같이 구축된 건축물 모델을 이용하여 3차원 시각화 모델을 생성하였으며, 수치지도를 기준으로 georeferencing 결과를 이용하여 건축물 내부와 건축물 간의 이동경로 설정을 위한 네트워크 모델을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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