본 연구는 PP의 시장 성과에 미치는 변인들을 분석하였다. 2014년부터 2019년까지 PP 데이터를 이용하여, PP의 성장에 영향을 미치는 시장 행위, 시장 구조, 자산기반 자원 변인들이, 일반 PP의 성과(방송매출 및 영업이익)에 미치는 영향을 패널 회귀분석을 통해 고찰했다. 분석 결과, 방송사업 수익 대비 프로그램 제공 매출 비중이 클수록 방송매출과 영업이익에 부정적 영향이 있었지만, 광고 매출 비중이 클수록 성과에 정적인 영향을 미쳤다. 이 결과는 PP의 성과 향상을 위해 프로그램 매출이 중요하나, 프로그램 매출 의존도가 너무 큰 PP는 우월한 성과를 달성하지 못했다는 것을 나타낸다. 이는 유료방송의 가입자당 매출(ARPU)이 낮아서 PP 사업자가 충분한 프로그램 제공 대가를 받기 어려운 상황임을 고려한다면, PP가 광고매출에 최우선으로 집중했을 때 성과가 향상된다는 점을 의미한다. 또한 본 연구결과는 PP의 보유채널이 다양하고 많을수록 성과가 향상된다는 점을 시사한다.
경제활동을 하는 1인가구 중 비정규직 및 20대 청년층의 경우 다른 고용형태 및 다른 연령층과 식생활 행태에 차이가 있는지를 비교하고자 1인가구를 고용형태(비정규직, 정규직, 사업자) 및 연령별(20-59세)로 층화 추출하여 월평균수입 및 외식비용, 식생활 등을 조사하여 분석하였다(총 566명). 20대 1인가구는 타 연령에 비하여 월평균수입(p<0.001) 및 외식비용이 낮고, 식생활에 신경쓰지 않는 비율이 높았다(p<0.01). 집에서 요리는 거의 하지 않고(p<0.05), 식품은 주로 편의점에서 구입하는 비율이 더 높게 나타났으며(p<0.001), 이러한 양상은 비정규직에서도 비슷하게 나타났다(p<0.001). 본 연구는 비정규직 및 20대 청년층의 비율이 높은 1인가구의 특성에 맞는 건강 식생활 환경을 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다.
본 연구에서는 가구의 월평균 전체 사교육비와 소프트웨어 및 인공지능 관련 사교육비, 그리고 학업성취 간 관계를 분석하여 소프트웨어 교육의 양극화 실태를 조명하였다. 이를 위해 전국의 초등학생 자녀를 둔 학부모 2,780명을 대상으로 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였으며 상관분석과 차이검증을 수행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 소프트웨어 교육 참여 여부에 따라 자녀의 학업성취도에는 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 자녀의 학업성취도가 높을수록 소프트웨어 사교육에 참여하는 비율도 현격히 증가하는 경향성을 확인하였다. 셋째, 총 사교육비와 소프트웨어 관련 사교육비는 유의미한 정적 상관이 있었다. 넷째, 소프트웨어 사교육비와 학업성취도 간에는 통계적으로 유의미하지는 않았으나 정적 상관이 존재하는 것으로 드러났다. 본 연구를 통하여 학부모는 공교육에서 제공하는 소프트웨어 교육이 충분하지 않은 탓에 사교육 참여와 그 지출 규모를 늘리고 있고, 가구소득에 따라 미래 인재로 성장하기 위한 주요 역량을 키우는 데에 격차가 존재한다는 문제가 있음을 확인하였다.
본 연구는 급속한 고령화 시대에서 우리나라의 고령층의 경제활동 수준을 다양한 머신러닝 기법으로 정확히 예측하고자 하였다. 고령층의 경제활동 수준과 기존 연구들은 고령층의 삶의 만족도, 사회보장제도 등과 연관된 인과성 검증을 중심으로 이루어진 데 반해, 본 연구는 다양한 머신러닝 기법으로 고령층의 경제활동 수준을 예측하였으며, 특히 예측조합법을 함께 사용함으로써 예측의 안정성을 도모하였다. 60세 이상의 경제활동참가율, 취업률 등을 종속변수로 하고 가구 특성, 소득, 평균임금 등을 설명변수로 설정하여 서로 다른 특성을 지닌 5가지의 머신러닝 기법과 2가지의 예측조합법을 적용하여 예측결과들을 비교하였다. 분석 결과, 종속변수별, 예측구간별로 예측성능이 높은 머신러닝 기법 및 예측조합법은 상이하였으나, 예측의 안정성 측면에서는 예측조합법이 상대적으로 우수한 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구는 고령층의 경제활동 수준을 정확히 예측하고 예측의 안정성을 도모하여 정책적 관점에서도 실용성을 제고한다고 볼 수 있다.
Jee-Seon Shim;Ki Nam Kim;Jung-Sug Lee;Mi Ock Yoon;Hyun Sook Lee
Nutrition Research and Practice
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제17권1호
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pp.48-61
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2023
BACKGROUND/OBJECTIVES: Magnesium is an essential nutrient for human health. However, inadequate intake is commonly reported worldwide. Along with reduced consumption of vegetables and fruits and increased consumption of refined or processed foods, inadequate magnesium intake is increasingly reported as a serious problem. This study aimed to assess magnesium intake, its dietary sources, and the adequacy of magnesium intake in Korean populations. SUBJECTS/METHODS: Data was obtained from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey 2016-2019 and included individuals aged ≥1 yr who had participated in a nutrition survey (n=28,418). Dietary intake was assessed by 24-h recall, and dietary magnesium intake was estimated using a newly established magnesium database. Diet adequacy was evaluated by comparing dietary intake with the estimated average requirement (EAR) suggested in the Korean Dietary Reference Intakes 2020. RESULTS: The mean dietary magnesium intake of Koreans aged ≥1 yr was 300.4 mg/d, which was equivalent to 119.8% of the EAR. The prevalence of individuals whose magnesium intake met the EAR was 56.8%. Inadequate intake was observed more in females, adolescents and young adults aged 12-29 yrs, elders aged ≥65 yrs, and individuals with low income. About four-fifths of the daily magnesium came from plant-based foods, and the major food groups contributing to magnesium intake were grains (28.3%), vegetables (17.6%), and meats (8.4%). The top 5 individual foods that contributed to magnesium intake were rice, Baechu (Korean cabbage) kimchi, tofu, pork, and milk. However, the contribution of plant foods and individual contributing food items differed slightly by sex and age groups. CONCLUSIONS: This study found that the mean dietary magnesium intake among Koreans was above the recommended intake, whereas nearly one in 2 Koreans had inadequate magnesium intake. To better understand the status of magnesium intake, further research is required, which includes the intake of dietary supplements.
Jong Nam Lee;Jong Taek Suh;Su Jeong Kim;Hwang Bae Sohn;Do Yeon Kim;Jung Hwan Nam
한국자원식물학회지
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제35권6호
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pp.825-830
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2022
"Doha" is a new strawberry (Fragaria x ananassa Duch.) variety, which was released by the Highland Agriculture Research Institute in 2021. The "Doha" variety originates from a 2014 cross between "Saebong No. 3" and "Yeolha," both of which exhibited excellent ever-bearing characteristics, including continuous flowering and large fruits under long-day and high temperature conditions. This new cultivar was initially named "Saebong No. 13" after examining its characteristics and productivity during summer cultivation between 2015 and 2018. After regional adaptability tests, "Doha" was selected from "Saebong No. 13" as an elite cultivar. The general characteristics of "Doha" include spreading, elliptic leaves, and strong growth. The fruits are long and conical and of a red color. The plant height of "Doha" was similar to that of "Goha," but the number of leaves was lower. The number of flower clusters of "Doha" was 8.6, which was 2.8 fewer than that of the control variety, "Goha," with 11.4. The average fruit weight of "Doha" was 13.9 g, which was 4.9 g heavier than that of "Goha." The fruit hardness of "Doha" was 35.5 g·mm-2, which was 9.4 g·mm-2 harder than that of "Goha." The marketable yield of "Doha" was 26,971 kg·ha-1, 125% more than that of "Goha" with 21,479 kg·ha-1. The findings of this study suggest that "Doha" is a hard fruit and high-yielding variety of ever-bearing strawberries that could increase farming income when distributing to farmers.
중국은 1979년부터 본격적으로 시장경제체제를 도입함으로써 급격한 경제성장을 이루었는데, 본고는 저임금과 중국정부의 적극적인 외자유치정책을 활용하기 위해 밀려들어온 외국인투자에 어떤 요인들이 영향을 미쳤는지를 검토하기 위해 1979년부터 2013년까지의 패널데이터를 이용해서 각 성·시의 고유한 특성까지 활용하는 실증분석을 시도한다. 실증분석을 위해 본고는 확률효과모형, 고정효과모형, Pooled OLS, 그리고 확률계수모형을 사용하는데, Pooled OLS와 확률계수모형의 결과는 본 연구의 분석결과와 비교를 위해서 제시된다. Hausman' test 결과 Random Effect Model보다는 Fixed Effect Model이 더 효율적인 분석결과를 제시하는 것으로 나타나 이를 근거로 중국정부에 대한 정책적 시사점을 제시한다. 분석결과는 FDI유입에 각 성·시의 지역소득수준, 자본량, 통신비는 긍정적인 영향을 미치고 고속도로는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다.
Objective : This study aims to investigate the incidence of vestibular schwannoma (VS) and demographic characteristics in Korea using population-based National Health Insurance Service data. Methods : This study analyzed Korean National Health Insurance Service data from 2005 to 2020, based on the International Classification of Diseases, 10th version, Clinical Modification codes D333 and D431. Only those patients who had undergone magnetic resonance imaging and audiologic tests were considered definitive cases. Demographic variables included age, sex, treatment modality, hypertension, diabetics, dyslipidemia, smoking history, alcohol history, and income status. Results : The total number of VS patients was 5751. The average incidence rate was 0.71 per 100000 from 2005 to 2020, and the annual incidence rate increased from 0.33 in 2005 to 1.32 in 2019 but decreased to 0.80 in 2020. Incidence was highest in those aged 60-69 years (1.791) and lowest in those younger than 20 years (0.041). Incidence was higher in females, and the number of patients who received radiosurgery (46.64%) was largest compared to the wait and scan group (37.96%), microsurgery group (12.85%), or the group who received both (2.56%). Diabetes, dyslipidemia, and alcohol consumption increased the risk of VS, while cigarette smoking reduced the risk of VS. Conclusion : The incidence of VS exhibited an increasing trend from 2005 to 2019. Radiosurgery (46.64%) was the most common treatment modality. Diabetes, dyslipidemia, and alcohol consumption increased the risk of VS, while cigarette smoking reduced the risk of VS.
Purpose - The primary purpose of this study is to employ effective marketing methods using market segmentation of coffee shops by determining how motivations to visit coffee shops have different impacts on demographic profile of visitors and characteristics of coffee shop visits, so as to draw out a better understanding of customers of coffee market. Research design, data, and methodology - Data were collected using surveys of self-administered questionnaires toward coffee shop users in Daejeon, Korea. A number of samples used in data analysis were 253 excluding unusable responses. The data were analyzed through frequency, reliability, and factor analysis using SPSS 20.0. Factor analysis was conducted through the principal component analysis and varimax rotation method to derive factors of one or more eigen values. In addition, the cluster analysis, multivariate ANOVA, and cross-tab analysis were used for the market segmentation based on the types of motivation for coffee shop visits. The process of the cluster analysis is as follows. Four clusters were derived through hierarchical clustering, and k-means cluster analysis was then carried out using mean value of the four clusters as the initial seed value. Result - The factor analysis delineated four dimensions of motivation to visit coffee shops: ostentation motivation, hedonic motivation, esthetic motivation, utility motivation. The cluster analysis yielded four clusters: utility and esthetic seekers, hedonic seekers, utility seekers, ostentation seekers. In order to further specify the profile of four clusters, each cluster was cross tabulated with socio-demographics and characteristics of coffee shop visits. Four clusters are significantly different from each other by four types of motivations for coffee shop visits. Conclusions - This study has empirically examined the difference in demographic profile of visitors and characteristics of coffee shop visits by motivation to visit coffee shops. There are significant differences according to age, education background, marital status, occupation and monthly income. In addition, coffee shops use pattern characterization in frequency of visits to coffee shops, relationships with companion, purpose of visit, information sources, brand type, average expense per visit, important elements of selection attribute were significantly different depending on motivations for coffee shop visits.
This study aimed to categorize consumers using super app functional characteristics to identify demographic differences, and analyze shopping orientations by consumer type. This data can be used by fashion and beauty companies for product planning and marketing strategies. To categorize super app consumers, data were analyzed with SPSS v.26.0 software using frequency, factor, reliability K-mean cluster, and distributed analyses, one-way-ANOVAs, and Scheffe verification. Cross-analysis was conducted to correlate super app consumer types with demographic characteristics. One-way-ANOVAs and Scheffe verification were used to analyze the differences in shopping preferences between super app consumer groups. As a result of our analyses, super app consumers were classified into four types: the ration type, the low-use type, the multifunction type, and the habit type. There were statistically significant differences between these types in age, occupation, marital status, average monthly household income, and shopping impact factors. Five super app user shopping orientations were identified: brand pursuit, pleasure pursuit, trend pursuit, risk perception, and economic orientation. The differences in the preferred orientation between super app consumer types were found to be statistically significant. The majority of respondents were multifunction type consumers. This group used the super app most frequently and effectively. They also demonstrated the highest scores for all five of the shopping orientations. The classification of consumer types in this study will allow the fashion and beauty industries to utilize super apps for more targeted product design and marketing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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