Introduction. Despite the fact that half of premature deaths are caused by unhealthy lifestyles such as smoking tobacco, sedentary lifestyle, alcohol and drug abuse and poor nutrition, there are no theoretical models which accurately explain these health promotion related behaviors. This study tests a new model of health behavior called the Model of Health Promotion Behavior. This model draws on elements and frameworks suggested by the Health Belief Model, Social Cognitive Theory, the Theory of Planned Action and the Health Promotion Model. This model is intended as a general model of behavior but this first test of the model uses amount of exercise as the outcome behavior. Design. This study utilized a cross sectional mail-out, mail-back survey design to determine the elements within the model that best explained intentions to exercise and those that best explained amount of exercise. A follow-up questionnaire was mailed to all respondents to the first questionnaire about 10 months after the initial survey. A pretest was conducted to refine the questionnaire and a pilot study to test the protocols and assumptions used to calculate the required sample size. Sample. The sample was drawn from 2000 eligible participants at two blue collar (utility company and part of a hospital) and two white collar (bank and pharmaceutical) companies located in Southeastern Michigan. Both white collar site had employee fitness centers and all four sites offered health promotion programs. In the first survey, 982 responses were received (49.1%) after two mailings to non-respondents and one additional mailing to secure answers to missing data, with 845 usable cases for the analyzing current intentions and 918 usable cases for the explaining of amount of current exercise analysis. In the follow-up survey, questionnaires were mailed to the 982 employees who responded to the initial survey. After one follow-up mailing to non-respondents, and one mailing to secure answers to missing data, 697 (71.0%) responses were received, with 627 (63.8%) usable cases to predict intentions and 673 (68.5%) usable cases to predict amount of exercise. Measures. The questionnaire in the initial survey had 15 scales and 134 items; these scales measured each of the variables in the model. Thirteen of the scales were drawn from the literature, all had Cronbach's alpha scores above .74 and all but three had scores above .80. The questionnaire in the second mailing had only 10 items, and measured only outcome variables. Analysis. The analysis included calculation of scale scores, Cronbach's alpha, zero order correlations, and factor analysis, ordinary least square analysis, hierarchical tests of interaction terms and path analysis, and comparisons of results based on a random split of the data and splits based on gender and employer site. The power of the regression analysis was .99 at the .01 significance level for the model as a whole. Results. Self efficacy and Non-Health Benefits emerged as the most powerful predictors of Intentions to exercise, together explaining approximately 19% of the variance in future Intentions. Intentions, and the interaction of Intentions with Barriers, with Support of Friends, and with Self Efficacy were the most consistent predictors of amount of future exercise, together explaining 38% of the variance. With the inclusion of Prior Exercise History the model explained 52% of the variance in amount of exercise 10 months later. There were very few differences in the variables that emerged as important predictors of intentions or exercise in the different employer sites or between males and females. Discussion. This new model is viable in predicting intentions to exercise and amount of exercise, both in absolute terms and when compared to existing models.
다양한 지구관측위성은 발사 후 정확한 고품질의 자료를 제공하는 것이 중요하다. 위성 자료 품질을 유지 및 보완하기 위해서는 서로 다른 센서 차이를 고려하는 spectral band adjustment factor (SBAF)를 활용한 교차 검보정 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 pseudo-invariant calibration sites 중 Libya4, Algeria3, Mauritania2 에서 수집한 Landsat-8, Sentinel-2A 위성 영상을 활용하여 SBAF 산출 및 적용을 통해 밴드 대역 폭 차이로 인해 발생하는 불확실성을 조정하였다. 두 위성 모두 Blue, Green, Red를 포함하고 Sentinel-2A의 경우 near-infrared (NIR) narrow와 NIR 두 가지 밴드 모두에 SBAF를 적용하여 밴드대역폭 유사도에 따른 반사도 차이를 정량적으로 비교하였다. SBAF 적용 후, NIR을 제외한 모든 밴드(Blue, Green, Red, NIR narrow)에서 1% 내외의 반사도 차이로 유의미한 결과가 나타났다. Sentinel-2A NIR 밴드의 경우 밴드대역폭 차이가 NIR narrow에 비해 크게 나타났지만, SBAF 적용 후에 반사도 차이가 허용 오차범위인 5%와 1-2% 차이로 SBAF 적용이 가능한 것으로 나타났다. 따라서, 위성 활용이 제한적인 상황에서 두 센서의 밴드대역폭 차이가 큰 경우에도 SBAF를 적용할 수 있다고 판단하였고 위성 자료의 품질 및 연속성을 활용하는 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
지층구성이 복잡하고 저투수성의 토양이 분포하는 경우 정화효율은 급격히 저하되고 실질적인 정화가 이루어지지 않거나 정화기간이 증가하는 등의 문제가 발생한다. 효율적인 정화를 위해서는 투수성이 개선되어 오염된 구간으로 정화제 주입하여 오염물질과 충분한 접촉이 이루어져야 한다. 본 연구는 균열형성과 효과적인 정화제 유도를 위해 플라즈마 블라스팅, 공압파쇄, 진공추출을 복합적으로 활용하는 PPV 공법의 유체 전달특성을 분석하고 기존공법과의 비교를 통해 개선효과를 평가하였다. 연구는 TPH(Total petroleum hydrocarbons)로 오염된 실제 오염부지에 대한 정화제 전달효과를 확인하기 위한 실증시험을 수행하였으며 정화제의 전달특성과 영향범위 등을 산정하기 위해 주입량과 주입시간을 모니터링하고, 정성적인 지중환경 변화요인을 확인하고자 전기비저항탐사를 수행하였다. 또한, 투수시험을 수행하여 각 공법에 대한 투수성 변화를 평가하였다. 정화제의 주입량 모니터링 결과, 주입량은 대조군 대비 실험군의 주입량이 약 4.74~7.48배 증가하였고, 단위 시간 당 주입 유량(L/min)은 약 5.00~7.54배 실험군의 전달률이 빠른 것으로 분석되었다. 전기비저항탐사 결과, 실험군의 비저항변화비는 대조군과는 달리 지표까지 영향을 주어 비저항값이 전체적으로 감소하는 경향을 보인다. 따라서 실험군은 지표 상부에 분포하는 토사층까지 과산화수소 등의 유체 확산이 이루어져 저비저항 변화비가 감소하는 것을 볼 수 있으며 주입정과 추출정 사이의 수평적 변화비는 약 1.12~2.38배 비저항값이 감소되었다. 투수성의 경우, 대조군과 실험군 모두 유사한 초기 투수성을 보였으나 과산화수소의 정화기작 영향으로 투수성이 감소하는 특성을 나타내는 것으로 확인되었다. 수리전도도의 변화를 정량적으로 평가하면, 대조군은 시험 종료 후 초기 수리전도도 대비 21.1%의 수리전도도를 나타내어 투수성이 급격히 저하되는 양상을 보였으나 실험군은 실험종료 후 초기치 대비 81.3%로 초기 수리전도도와 근접한 값을 나타내는 것으로 파악되었다. 현장조사로 확인된 수리전도도와 정화재 주입실험을 통한 정화제 주입용량(m3/hr), 토양특성분석(함수비, 밀도)을 통한 공극률(%)의 분석을 통해 영향반경(ROI)을 산정산 결과, PPV 공법의 영향반경(ROI)은 대조군에 비해 평균 220% 개선되는 것으로 확인되었다. 이와 같은 성과는 PPV 공법 적용으로 인하여 기존공법 대비 보다 넓은 범위에 걸쳐 효율적인 정화제 전달이 가능하고 정화기작에서 나타나는 투수성 저해요인을 상당부분 극복할 수 있으며, 약 2배 이상의 영향반경 증대를 통해 정화효율을 높일 수 있음을 지시하는 중요한 지표로 볼 수 있다.
최저임금 인상 관련 논의가 고용인원 수와 같이 양적 측면에 국한되면서 부정적 효과가 주로 부각되어 왔지만, 최저임금 인상은 기업 또는 산업 특성에 따라 생산성 제고, 저생산성 한계기업 퇴출 등 질적 측면에서 긍정적 효과를 가져올 수도 있다. 본 연구는 이러한 관점에서 최저임금 인상이 기업의 생산성에 미친 영향을 실증적으로 분석하였다. 실증분석을 위해 제조업 부문의 사업체 단위 패널데이터를 이용하여 제조업 내 업종별·고용규모별 최저임금 영향률을 추정하고 이를 기업의 생산성과 연계함으로써 최저임금 변화가 생산성에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 생산함수 추정에서 기존 연구의 문제점인 요소투입의 내생성을 보정함으로써 자본계수 과소추정 및 노동계수 과대추정의 문제를 보완하였다. 분석 결과, 최저임금 인상이 임금, 고용, 생산성에 미치는 영향은 업종별·고용규모별로 다르게 나타났다. 특히, 최저임금 인상은 제조업 전반의 생산성 제고에 긍정적인 것으로 추정되었지만 생산성 변화의 방향과 폭은 업종별로 상이했다. 최저임금 인상이 고용규모별 생산성에 미친 영향을 보면 전반적으로 고용규모가 작을수록 생산성에 부정적이지만 업종에 따라서는 긍정적인 효과가 있는 것으로 분석되었다. 또한 최저임금 인상으로 유발된 임금 상승은 제조업 내 모든 업종에 걸쳐 생산성을 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 최저임금 인상으로 상당수 업종에서 생산성이 개선되는 것으로 추정된 만큼, 이를 최저 임금 상승이 초래하는 노동비용 증가 및 고용 감소 효과와 함께 종합적으로 평가하는 게 바람직하다. 아울러 동일한 최저임금 적용에도 불구하고 최저임금영향률의 차이로 인해 최저임금이 고용, 임금, 생산성에 미치는 영향은 업종·규모에 따라 상이할 수 있음에 유념할 필요가 있다.
우리나라 서남권역의 거점 항만으로서 역할을 해온 목포항은 황해경제권의 중심에 위치하여 대중국 교역 및 TCR과의 연결에 유리한 지리적 이점을 갖고 있다. 또한 세계경제의 성장축이 환태평지역으로 이동할 것으로 예상되고, 황해경제권의 부상에 따라 이 지역의 역내교역 컨테이너 물동량의 증가가 예상되며, 주변 공단의 조성과 활성화가 가시화될 때 목포항의 역할과 기능이 크게 부각될 것으로 전망된다. 이러한 목포항 주변 환경의 변화에 따라 정부에서는 목포신외항 1단계 사업으로 2001년까지 30,000 DWT급 선박이 접안할 수 있는 컨테이너부두 1선석과 다목적부두 1선석을 건설하고 있다. 컨테이너 터미널 개장 초기에는 1선석만을 컨테이너 터미널로 사용하나 장기적으로는 2선석 모두 컨테이너 물동량을 처리할 예정이다. 본 연구는 2001년에 개장되는 목포신외항의 컨테이너 터미널 운영시스템에 따른 적정한 CY 소요면적을 산정하는 데 그 목적이 있다. 컨테이너 터미널의 계획 및 설계 단계에서 고려하여야 할 중요한 항목 중의 하나는 터미널 운영시스템의 선정에 따라서 터미널의 소요면적이 크게 달라진다는 점이다. 컨테이너 터미널의 CY 소요면적은 예상되는 컨테이너의 장치수요량과 장치기간에 의하여 크게 영향을 받게 되며, 또한 CY에서 사용되는 컨테이너 취급장비에 따라서 적재단수가 다르기 때문에 어떠한 운영시스템을 선정하는가에 따라서 CY 소요면적은 크게 다르게 된다. 따라서, 본 연구에서는 CY 소요면적 산정에 영향을 미치는 주요한 요소들을 고려하여 2001년에 개장되는 목표신외항 컨테이너 터미널에 있어서 2001-2016년까지의 기간동안 각 컨테이너 터미널 운영시스템에 따른 CY 소요면적을 산정하였다. 그리고 목포신항만의 터미널 운영시스템별 CY 소요면적을 결론 부분에 요약하였다.되므로, 조사료(粗飼料)의 사료가치(飼料價値)를 평가(評價)함에 있어서는 급여수준(給與水準)과 소화율(消化率)과의 관계를 주의깊게 고려해야 할 것이다. 생산(生産)할 수 있다고 사료(思料)된다.향이 없었으나 골목 $m^3$당 접종량(接種量) 4.0kg구가 1.63g로 가장 큰 것으로 나타났다.과(結果)를 종합(綜合)해 보면 전호(前胡)의 용도별(用途別) 적정(適正) 재식거리(栽植距離)는 채소형(菜蔬型) $30\times20cm$, 약재형(藥材型) $60\times30cm$, 채소(菜蔬) 약재(藥材) 복합형(複合型) $45\times20cm$에서 지하부(地下部) 생육(生育)이 양호(良好)하면서 생엽(生葉) 및 건근(乾根) 수량(收量)이 증수(增收)되는 경향(傾向)을 보였다.퇴비(堆肥) 등(等) 유기질(有機質) 비료(肥料) 시용(施用)이 효고적(效果的)이었다.DS-PAGE법(法)으로 단백질(蛋白質) 양상을 등숙시기별(等熟時期別)로 조사(調査)한 결과(結果) 두 계통간(系統間) 질적(質的)인 차이(差異)는 보이지 않았으나 시기별(時期別)로는 양적차이(量的差異)를 나타냈다.間)에는 부(負)(-)의 상관(相關)이 있다.($P{\leq}0.01%$). 5. NEL 및 starch value 환경온도(環境溫度)가 상승(上昇)됨에 따라 감소(減少)된다. 4 엽기(葉期) sorghum식물(植物)의 환경온도(環境溫度)를 달리 하였을 때 NEL가치(價値)는 각각(各各) 4.87MJ($30/25^{\circ}C$), 5.46MJ($25/20^{\circ}C$) 및 5.81MJ/kg($18/8^{\circ}C$)로 변(變)하여 고온(高溫)에서
댐은 일상생활에 필요한 용수를 안정적으로 공급해주고 홍수피해를 저감하는 효과가 있지만 많은 토지와 가옥이 수몰되는 문제가 있다. 따라서 이러한 댐주변지역의 생활환경 개선과 지원을 위해 많은 사업들이 시행중에 있다. 본 연구에서는 GIS 공간중첩 기능을 이용하여 댐주변지역 지원사업비를 산정하는 기법과 함께 수치지형도의 해상도에 따른 영향을 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 1/3,000 수치지형도를 기준으로 각 해상도별 수몰지역 면적오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치 지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 면적오차의 합의 비율이 9.5배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 둘째, 댐주변지역 면적오차의 합을 분석한 결과 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 면적오차의 합의 비율이 7.4배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 셋째, 수몰지역 면적에 대한 지원사업비 오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 수몰지역 총사업비에 대한 지원 사업비 오차의 합의 비율에서 각각 15.9배, 14.7배, 15.9배로 매우 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댐주변지역 면적에 대한 지원사업비 오차 분석 결과에서도 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 댐주변지역 총사업비에 대한 지원사업비 오차의 합의 비율에서 각각 10.7배, 9.6, 10.6배로 정확도 측면에서 매우 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로 댐주변지역 전체사업비 오차를 분석한 결과, 1/5,000 수치지형도가 1/25,000 수치지형도에 비해 전체 지원사업비 오차의 합과 표준오차 그리고 전체사업비에 대한 전체사업비 오차의 합의 비율에서 각각 1.4배, 1.3배, 1.4배로 정확도 측면에서 효과적이나 인구항목이 면적개념을 고려하고 있지 않아 수몰지역이나 댐주변지역 면적 오차산정 결과보다는 비교적 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.
현재 한국의 자동차세는 자동차의 배기량에 일정 세율을 곱해 부과된다. 그러나 현행 제도는 온실가스 감축이라는 당면 과제를 반영하지 못하고 있다는 지적을 받으며 개정의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 배기량과 CO2 배출량 간 확인되는 양의 관계에 주목하여, 평균 CO2 배출량을 고려한 자동차세의 적정 세율을 산출하고자 한다. 이를 위해 우선, 2020년 기준으로 자동차 배기량별 평균 CO2 배출량을 이용해 배기량별 연간 평균 CO2 배출량(kg/대) 을 추정하였다. 여기에 IMF(2019)가 제안한 CO2 배출량 1톤당 75달러를 기준세율로 고려해 복수의 시나리오를 분석했다. 특히, 균일한 75달러의 탄소세를 부과했을 때와 배기량별 CO2 배출량에 기반해 누진세를 부과했을 때를 비교했다. 분석 결과에 의하면, IMF가 제안한 기준세율을 한국에 그대로 적용하는 것은 세수 감소 등의 영향으로 쉽지 않으며, 현행 자동차세에 따른 세수 규모 유지, 온실가스 감축효과, 선진국의 자동차세 개편 동향 등을 고려해 정교하게 설계해야 한다는 점을 확인했다. 예를 들어, 한국에서 판매되는 대표적인 소형차량인 기아자동차의 K3(1,598cc)를 기준으로 현행 제도와 비교해보면, 현행 제도에서는 약 22만 원, IMF에 따른 동일세율과 누진세 부과 시에는 각각 약 7.9만 원과 약 8.3만 원, 영국 자동차세를 참고한 누진세 부과 시에는 약 24만 원 정도의 세금을 납부하게 된다. 이처럼 본 연구는 한국의 자동차 등록 현황 및 자동차세 현황, 주요 선진국의 자동차세 개편 동향을 파악해 차량 배기량과 CO2 배출량을 고려한 자동차 세제 개편의 영향을 국민의 조세부담을 중심으로 분석하였다.
탄소의 관리는 지구온난화 억제를 위한 중요한 요인으로서 대두되고 있으며, 토지이용 변화는 그 원인 중 하나로 손꼽히고 있다. 본 연구에서는 개발에 따른 탄소 저장량의 변화를 정량화하기 위하여 InVEST Carbon Storage and Sequestration Model(InVEST 모델)의 계산식을 차용한 탄소 저장량 산정을 시도하였다. 탄소 저장량 분석에 앞서 국내 문헌자료를 기반으로 탄소 풀을 구성하였으며, 이를 통해 오송 ◯◯국가산업단지(Osong National Industrial Park, ONIP) 개발 및 대안 적용에 따른 탄소 저장량 변화를 추 정하였다. 분석 결과 '대안 1'을 적용할 경우 총 16,789.5MgC, '대안 2'를 적용할 경우 16,305.3MgC의 탄소가 방출 될 것으로 예상된다. 이는 사업 전 탄소 저장량의 각각 44.4%, 43.1%를 차지하며, '대안 2'를 선택하는 것이 탄소 배출 저감에 유리한 것으로 나타났다. 이러한 차이는 대안 1과 2의 초지 면적 차이에서 기인한 것으로 판단된다. 대안 2를 택할지라도 초지 내 적정 수준의 녹피율 관리와 다층구조 식생 조성 및 에너지 사용량이 낮은 시설의 설치 등 그 효과를 높이기 위한 노력이 필요하다. 이와 더불어 하천 정비 과정에서 사라지는 습지를 보존, 혹은 인공습지를 조성함으로써 탄소 저장량을 증대할 수 있을 것으로 사료된다. 위와 같은 토지피복별 탄소 계수를 활용한 탄소 저장량의 평가는 환경영향평가 및 전략환경영향평가 시 토지이용 계획에 대한 비교·평가 분석 결과의 객관성을 높이는 데 기여할 수 있다. 더불어 본 연구에서 구축한 탄소 풀은 분석의 정확도를 높이기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 우리나라 주요 침엽수종인 일본잎갈나무와 리기다소나무의 생중량과 건중량 도출을 위한 최적 추정식 도출과 최적 중량식에 의한 중량표를 개발하기 위해 수행되었다. 중량표를 개발하기 위하여 전국에 분포하고 있는 일본잎갈나무 150본, 리기다소나무 90본, 전체 240본을 샘플링하여 현장에서 생중량을 측정하고, 각 부위별 시료를 채취하여 실험실에서 건중량을 측정하였다. 원목의 생중량과 건중량을 추정하기 위하여 이용한 식은 흉고직경의 1변수식, 그리고 흉고직경과 수고를 이용하는 2변수식으로 구분하였다. 또한 생중량 및 건중량 추정식들에 대해 적합성 검증을 위하여 적합도지수(FI), 평균제곱근오차(RMSE), 추정표준오차(SEE), 잔차도 등의 통계량을 이용하였으며, 도출된 최적식에 의해 중량을 계산하여 적용성을 검토하였다. 이 결과 흉고직경만을 이용할 때 W = bD+cD2 그리고 흉고직경과 수고를 이용할 때 W = aDbHc가 선정되었다. 선택된 1변수 중량추정식 W = bD+cD2의 적합도지수는 0.91였으며, 2변수 중량추정식 식 W = aDbHc의 적합도지수는 0.95로 모두 높게 나타났다. 이들 추정식으로 일본잎갈나무와 리기다소나무에 대한 생중량 및 건중량표를 새롭게 작성하였으며, 20년전의 중량표와 비교할 때 두 수종 모두 생중량 및 건중량이 기존 중량표가 큰 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
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