• 통상정보연구
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• 제16권2호
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• pp.199-218
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• 2014

본 연구는 1995년부터 2010년까지 국가 에너지통계의 에너지소비, 생산, 수출 입 등 실적자료를 바탕으로 우리나라의 에너지경제효율을 분석하였다. 에너지 수출 입과 에너지 생산 자료를 통해 에너지원단위, 에너지순수입의존도, 에너지자립도 I, II 를 산출하고 국가경제규모와 비교분석을 통해 우리날 에너지경제 수준을 살펴보고 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 에너지원단위 지표를 통한 에너지효율수준 분석이 주로 이루어졌다면, 본 연구는 에너지순수입의존도와 에너지자립도를 통해 국가 에너지 수출 입구조와 에너지생산수준을 추가적으로 살펴볼 수 있는 장점이 있다고 하겠다. 연구 결론으로 우리나라는 에너지경제효율 수준이 상당히 낮은 수준으로 국가적 정책 차원의 에너지효율개선의 필요성을 제기한다.

• 한국노년학
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• 제36권4호
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• pp.1177-1189
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• 2016

나이가 듦에 따라 의존성이 문제가 되고 있어 요양병원 입원노인의 우울, 요실금, 수면양상 및 의존성의 정도를 파악하고, 의존성에 미치는 영향요인을 파악하고자 하였다. J시 소재 요양병원의 입원노인 209명을 대상으로 우울, 요실금, 수면양상 및 의존성 측정을 위해 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient 및 다중회귀분석기법으로 분석하였다. 주요연구결과는 다음과 같다. 대상자의 우울은 평균 $6.83{\pm}4.14$점, 요실금은 평균 $6.44{\pm}9.63$점, 수면의 양은 평균 $8.09{\pm}1.55$ 시간, 수면의 질은 평균 $39.37{\pm}6.55$ 점이었고, 의존성은 평균 $42.68{\pm}8.78$점이었다. 하위영역별 의존성은 경제적 의존성이 가장 높았다. 의존성은 우울(r=.26, p<.001), 요실금(r=.35, p<.001)과 양의 상관관계가 있었다. 의존성에 영향을 미치는 요인은 우울(${\beta}.23$, p=.001), 요실금(${\beta}=.26$, p<.001)이었고 11.5%의 설명력이 있었다. 이러한 연구결과는 요양병원 입원노인의 우울, 요실금을 개선하고 의존성을 감소시키기 위해 다학제적 접근과 효과적인 간호중재 개발의 필요성을 제시한다.

• 한국산림과학회지
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• 제94권2호통권159호
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• pp.90-95
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• 2005

Place bonding, defined as the extent to which a person values or identifies with a particular environment, has focused as a research topic recently. This paper investigates the dimensions of place bonding for Worak-san National Park campers to enhance managers' ability to address deeper landscape meanings. Worak-san National Park campers (n=416) were surveyed during summer and fall of 2004 to collect the data. Confirmatory factor analysis of the data demonstrated that place bonding was composed of four dimensions such as place identity, familiarity, place dependence and place belongingness. The results of this study can provide valuation information for developing management actions to enhance park visitors' quality of recreational experiences.

• Journal of Information Display
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• 제11권2호
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• pp.39-44
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• 2010

The time dependences of the luminance properties of 55-inch CCFL and LED backlights and 32-inch FFL backlights with LCD panels were investigated during the warm-up time from the cold start. The long-term luminance maintenance curve of a standard CCFL was examined in a time window up to 5000 hours. These two time dependences are important characteristics from the viewpoint of initial picture quality and lifetime reliability, respectively. Empirical equations were suggested for the analysis of the time dependence of these luminance data. These approaches are expected to be helpful in predicting the luminance properties of backlights based on the luminance data obtained in a limited time window.

• 한국응급구조학회지
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• 제28권1호
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• pp.21-34
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• 2024

Purpose: This study aimed to observe change in factors over time in the first cohort of the 2018 Children and Adolescent Panel Middle School. In addition, this study attempted to examine the causal relationship and influence between variables by setting a time gap between independent and dependent variables. Methods: Frequency and descriptive statistical analyses were conducted to determine the general characteristics of the study participants. Hierarchical regression analysis was conducted to analyze the effects of smartphone dependence on health, sleep quality, and depression. After inputting the control variables (Model 2), the influence of the variables was identified based on the input model. Results: Smartphone dependence positively impacted depression in both male and female students and negatively impacted sleep and health. Conclusion: Smartphones are closely associated with teenagers' lives. Additionally, as adolescents experience various psychological anxieties owing to rapid physical changes, there are concerns that psychological dependence may increase, considering that adolescence is the most emotionally unstable period. Therefore, the results of this study consistently prove that smartphone dependence has a causal relationship with emotion-related variables, such as emotional stress, depression, and anxiety.

• 아태비즈니스연구
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• 제15권1호
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• pp.335-352
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• 2024

Purpose - Low fertility rate is a serious problem, and this study analyzes factors affecting total fertility rate using panel data from 16 metropolitan cities and provinces in Korea from 2000 to 2022. Design/methodology/approach - Estimating the SAR model considering the weak cross-sectional dependence that exists in variables related to the regional total fertility rate, and using the DKSE estimation method considering the strong cross-sectional dependence. Findings - Estimation results considering weak and strong cross-sectional dependence were similar, confirming the robustness of the results. Female labor force participation rate has a positive effect on total fertility rate, and employment rate has no effect. However, the interaction term is a negative (-) sign. Crude marriage rate has a positive effect on total fertility rate, and apartment price has a slightly positive effect. Environmental factor has no effect, and policy factor has a negative effect. Research implications or Originality - In order for an increase in the female labor force participation rate to lead to an increase in the total fertility rate, qualitative improvements in female employment must be made. Financial investment policies for childbirth must increase their effectiveness. The problem of low fertility rate requires not only population policy but also social, economic, cultural, environmental, and policy conditions to be considered.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.571-575
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• 2010

Drought is a natural hazard with different properties that are usually dependent to each other. Therefore, a multivariate model is often used for drought frequency analysis. The Copula based bivariate drought severity and duration frequency analysis is applied in the current study in order to show the effect of tail behavior of drought severity and duration on the selection of a copula function for drought bivariate frequency analysis. Four copula functions, namely Clayton, Gumbel, Frank and Gaussian, were fitted to drought data of four stations in Iran and Canada in different climate regions. The drought data are calculated based on standardized precipitation index time series. The performance of different copula functions is evaluated by estimating drought bivariate return periods in two cases, [$D{\geq}d$ and $S{\geq}s$] and [$D{\geq}d$ or $S{\geq}s$]. The bivariate return period analysis indicates the behavior of the tail of the copula functions on the selection of the best bivariate model for drought analysis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.931-946
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• 2015

부부 또는 가족 등의 혈연관계는 생활환경 및 방식이 유사하기 때문에 그들의 생존기간 간에 상관관계가 존재한다는 것을 짐작할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 부부 데이터를 이용하여 상관 분석을 위해 피어슨의 상관계수, 스피어만의 상관계수, 그리고 켄달의 타우를 계산해 본다. 또한, 부부 중 한 명이 사망 후 최종생존자가 사망할 때까지의 사망시차를 분석하여 부부의 사망 시점 간에 종속관계에 대하여도 분석하도록 한다. 실제로 보험에 함께 가입한 부부나 가족은 생존기간 또는 사망시점 간에 상관성이 존재하기 때문에 그들의 생존기간이 독립이라 가정하는 보험 실무 방법 대신 상관성을 고려하여 보험 상품의 가치를 평가하는 것이 더 타당할 수 있다. 본 연구를 통해 부부 중 한 명의 배우자의 사망으로 인한 최종생존자의 잔존생존기간의 변화를 분석하여 연생보험의 보험료 및 준비금 산출 등에 활용할 수 있는 근거를 제시해 보고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.111-121
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• 2017

스마트폰의 사용은 청소년뿐만 아니라 장, 노년층에서도 일상의 한 부분이 되고 있는 것에 비해 이들을 대상으로 한 스마트폰 과의존 관련 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서, 본 연구는 전국의 장 노년층을 대상으로 스마트폰 과의존과 관련된 변인들을 탐색하기 위해 인구사회학적 변인, 스마트폰 사용 양, 스마트폰 사용 유형과 심리 정서적 변인이 장 노년층의 스마트폰 과의존에 미치는 영향을 확인하였다. 본 연구에서는 한국정보화진흥원의 2016년 인터넷 과의존 실태조사 자료 중 50대와 60대에 해당하는 5627명의 자료를 분석하였다. 위계적 다중회귀분석 결과, 스마트폰 주중사용횟수, 주말 사용횟수, 주중사용시간이 많을수록 그리고 정보추구와 게임을 위한 스마트폰 사용이 증가할수록 스마트폰 과의존이 높았다. 반면, 오락추구와 커뮤니케이션 유형은 스마트폰 과의존에 영향을 미치지 못했다. 또한, 외로움과 불안이 증가할수록 스마트폰 과의존이 증가한 반면, 사회적 자본이 클수록 스마트폰 과의존이 낮았다. 본 연구를 통해 장, 노년층의 스마트폰 과의존과 관련된 특성들을 이해하고, 이러한 지식을 장, 노년층의 스마트폰 과의존 문제를 해결하는데 활용할 필요가 있다. 향후 연구에서는 장, 노년층의 스마트폰 과의존에 영향을 미치는 예측변인들 간의 인과관계에 대한 가설검증도 필요해 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권4호
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• pp.369-388
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• 2023

In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.