Responsible tourism has become an established area of the tourism industry. This study aims to identify the factors that influence re-participation in responsible tourism in rural Korea. On-site survey was conducted on 436 tourists by seven responsible tourism agencies in Korea. The motivation for responsible tourists was categorized into seven types: family togetherness, escape and relaxation, personal growth, social interaction, various experiences, learning, and natural experience. The estimation of a binary logistic regression model determined the characteristics of responsible tourists who are most likely to opt for re-participation in responsible tourism. Results indicated that important factors for re-participation in responsible tourism were 'age', 'educational level', 'accompany', 'length of stay', and 'motivation'. The results implied that tourists' internal and external factors are important for re-participation in responsible tourism. It is expected that this study will contribute to the market expansion of responsible tourism.
This study identified the health, academic attainment, violence and abuse factors on predicting the conduct development and emotional symptoms in 'looked after children' placement. A sample of 1,543 children was interviewed regarding emotional and behavioral symptoms and risk factors. Logistic regression was used to assess whether selected variables predicted emotional and behavioral symptoms in 'looked after children'. All placement, health, academic, violence, and abuse factors differentiated behavioral and emotional symptom differences according to selected variables. Binary logistic regression indictors of conduct behavior symptom among 'looked after children', included gender, age, placement, health, violence, and abuse. Placement, health, reading ability, violence, and witnessing domestic violence further predicted emotional and behavioral symptoms. These findings highlight multidimensional approaches to address various vulnerability indicators that have a direct application to prevention and intervention efforts to designed for emotional and behavioral problems among children in public care.
This study explores whether there are differences in financial structure and governmental support between social service organizations and other nonprofit organizations. In addition, it analyzes what factors are related to governmental supports for both types of nonprofit organizations. Guided by the argument that specific areas where nonprofits primarily operate can explain a difference of relations between nonprofit organizations and funders, this study compares revenue sources and expenditures of social service organizations and other nonprofit organizations in the United States. Also, based on resource dependence theory and taking some important indexes from financial ratio analysis, this study also identifies factors that affect governmental supports for nonprofit organizations. The study sample consists of 10,690 organizations that reported tax form 990 in 1996. Binary logistic regression analysis was conducted for the study. The results show that social service organizations obtained more revenue from government than other nonprofit organizations. Also, logistic regression analysis suggests that revenue diversification and financial characteristics were significantly associated with governmental supports for nonprofit organizations in the United States.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.18
no.33
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pp.93-102
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1995
In this study we are concerned with the diagnostics method of cross-classified categorical data using logistic regression model of binary response models for cell proportions. under this model, we could examine the goodness-of-fit of the models using Pearson's $x^2$test statistic and likelihood ratio statistic. Under this model, these statistics are assumed that sample survey schemes are with replacement sampling model. But these statistics are often inappropriate for analysing contingency tables consists of complex sampling schemes obtained sample survey data. In this study we are examined diagnostics procedures detecting any outlying cell proportions and influential observations on design space in logistic regression modeltake account of the survey design effects.
Objectives: The objective of this study was to investigate the relationship between smoking history and periodontal disease among the elderly in South Korea. Methods: The study subjects comprised 2,703 elderly people who underwent oral health examination as part of the 7th South Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES; 2016-2018). Data were analyzed using frequency analysis, Rao-Scott chi-square test, t-test, and binary logistic regression analysis. Results: A complex sample logistic regression analysis showed that the odds for periodontal disease development were higher in past smokers (odds ratio [OR]=1.461; 95% CI=1.070-1.994) and current smokers (OR=1.601; 95% CI=1.011-2.536) than in lifetime non-smokers. Conclusions: Smokers must actively participate in smoking cessation programs and interventions starting from middle age.
Kim, Jae Ik;Jeong, Jeong Kyo;Kim, Myung Kwan;Jeon, Ju Hyun;Kim, Eun Seok;Kim, Young Il
Journal of Acupuncture Research
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v.35
no.4
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pp.226-237
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2018
Background: This study examined the characteristics and prognosis of patients admitted to the Dunsan Korean medicine hospital for treatment of herniated intervertebral disc (HIVD) or spinal stenosis with Miniscalpel needle therapy (MSN). Methods: Patients were admitted to the Dunsan Korean medicine hospital from January 01, 2016 to September 30, 2017 for the treatment of HIVD or spinal stenosis with MSN. Crossover analysis, Independent sample t test, one-way ANOVA, multiple linear regression analysis, and binary logistic regression analysis were performed. Results: Crossover analysis showed statistically significant differences in treatment methods according to gender, current pain according to the disease duration, satisfaction of MSN according to disease duration, treatment methods, and intention of re-treatment with MSN according to treatment methods. Independent t test and one-way ANOVA showed that there was a difference in current Numeric Rating Scale (NRS) according to disease duration, and difference between discharge and current NRS, and number of MSN according to disease. Multiple linear regression analysis showed that age, disease duration, and number of MSN affect discharge NRS, disease duration, and number of MSN affect current NRS, and Western medical treatment after MSN, discharge NRS, and current NRS affect satisfaction of MSN. Binary logistic regression analysis showed that discharge NRS affects current pain, and gender, discharge NRS, and treatment methods affect intention of re-treatment with MSN. Conclusion: Characteristics, prognosis, satisfaction and variables affecting prognosis of MSN were statistically significant, indicating that more systematic studies are required to further examine the effects of MSN on HIVD or spinal stenosis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.911-923
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2016
Machine learning becomes increasingly important in the big data era. Logistic regression is a type of classification in machine leaning, and has been widely used in various fields, including medicine, economics, marketing, and social sciences. Rhipe that integrates R and Hadoop environment, has not been discussed by many researchers owing to the difficulty of its installation and MapReduce implementation. In this paper, we present the MapReduce implementation of Gradient Descent algorithm and Newton-Raphson algorithm for logistic regression using Rhipe. The Newton-Raphson algorithm does not require a learning rate, while Gradient Descent algorithm needs to manually pick a learning rate. We choose the learning rate by performing the mixed procedure of grid search and binary search for processing big data efficiently. In the performance study, our Newton-Raphson algorithm outpeforms Gradient Descent algorithm in all the tested data.
Objectives : This study is for discovering the clinical Features of the sleep in ordinary symptoms based on the Sasang Constitution. The result of this study could be helpful to understand and to identify the patients as Soeumin in contrast with the other constitutions-Soyangin, Taeumin and Taeyangin. Methods : There were 1,229 patients(700 female), who answered the questionnaire about their ordinary sleeping patterns. They had been diagnosed, including their clinical Sasang Constitution, by the Sasang Constitution specialist at Bundang Oriental Hospital of Dongguk University. By applying the binary logistic regression analysis, we can measure the characteristics and the influence of ordinary sleeping patterns to the dependent variable(Sasang Constitution). Results : As a result of the binary logistic analysis on the observed questionnaire, we found the characteristics of the ordinary sleeping patterns on Soeumin in contrast the other constitutions. Firstly, Soeumin has a tendency that he wouldn't snore well in comparison with the others. Secondly, Soeumin has a tendency that he will dreams more, when he sleeps in contrast with the others. Thirthly, Soeumin has a tendency that he will sleep longer than 6-7hours. Fourthly, Soeumin has a tendency that he will struggle during sleeping in contrast with the others. Conclustion : This study will be used to identify patients as Soeumin in contrast with the others-Soyangin, Taeumin and Taeyangin.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.5
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pp.1-13
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2020
The empty houses' problem is important in the local revitalization and local sustainability, and these phenomenon caused by various factors of the region. The population and housing census data are the most effective data available to study this phenomenon by small regions. In this study, logistic regression and multiple regression analysis were performed to understand the effects of population, household, and housing characteristics on empty houses using population and housing census data. Also, the scale and direction of the effect of each characteristic in large cities, small cities, and rural areas were compared. As results, there was a slight difference between cities and province regions in the district and housing characteristic variables. In the comparison of Eup-Myeon-Dong, the affected variables were different in the Dong and Myeon areas. The significance of this study is to examine the effect of the characteristics of population and housing on the vacant houses and to confirm that the factors affecting different regions.
In this study our main focus is to verify the relationship between social value of transportation system and its perceived features. To achieve this objective, we investigated the value of public bike system (PBS) through willingness to pay (WTP) analysis using contingent valuation method (CVM) and the survey was conducted for 1726 respondents who live in Suwon, Korea. Moreover the determinants related to features related to bicycle use were also gathered. The estimated binary logistic regression and censored regression reveal that the value of PBS is influenced by perceived features towards bicycle use incorporating non-congestion, transportation mode like auto and bus, and high mobility system as well as other variables such as income, bicycle ownership etc. Furthermore the results show that the perceiving of positive features to bicycle use leads to higher social value of PBS. Based on the findings, we discuss the importance of pre-review for transport policy implementation, and also explore the possibilities for application to PBS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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