• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.437-450
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• 2024

본 연구의 목적은 고등학생의 자기주도학습에 영향을 주는 주요한 환경 변수로 수학교사 특성의 영향을 살펴보고, 수학교사 특성과 자기주도학습의 관계에서 수학 수업태도와 수학 수업만족도의 매개효과를 검증하는데 있다. 나아가 이러한 구조적관계가 남녀 학생 집단에 따라 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위해 서울교육종단연구(SELS: Seoul Education Longitudinal Study) 2010의 9차년도 데이터(고등학교 3학년) 2,325명을 대상으로 이론적 모형을 검증하였다(남학생: 1,187명, 여학생: 1,138명). 연구 결과, 수학교사 특성은 수학 수업태도와 수학 수업만족도에 긍정적인 영향을 미치며, 이러한 요인들은 자기주도학습에 완전매개효과를 나타냈다. 즉, 수학교사의 전문성, 피드백, 기대감의 특성은 학생들의 자기주도학습에 직접적인 영향을 미치지 않지만, 수학 수업태도와 수업만족도를 통해 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 수학교사의 전문성, 높은 기대감과 개별적 피드백은 학생들의 수학 수업에 대한 긍정적인 태도와 높은 만족도를 형성하게 하여 최종적으로 자기주도학습능력을 높이는 것으로 나타났다. 다집단 분석 결과, 남학생과 여학생 집단에서 경로계수에서의 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다. 이는 교사의 특성과 자기주도학습 간의 관계에서 성별에 따른 차이가 나타나지 않았음을 의미하며, 수학 교과에서 교사가 학생들과의 상호작용을 통해 형성한 수업태도와 수업만족도가 남녀 학생 모두에게 동일하게 중요한 영향을 미친다는 것을 시사한다. 연구결과를 바탕으로 고등학생의 자기주도학습 능력을 증진시키기 위해 수학 교사의 전문성과 피드백, 그리고 높은 기대감을 강조하는 교사 교육 프로그램의 필요성을 제안하였다. 또한, 교사들이 수학 수업에서 학생들과의 긍정적인 상호작용을 통해 학생들의 수업 태도와 수업 만족도를 높이는 전략을 개발할 필요가 있음을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-76
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• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

• 암석학회지
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• 제19권3호
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• pp.209-225
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• 2010

남서부 경기육괴 홍성의 동부 예당호 부근의 신리지역은 원생대 후기의 덕정리 화강섬록암-토날라이트, 압쇄 각섬석 정편마암 및 함석류석 변성염기성암을 포함하는 대리암이 분포한다. 이 논문에서는 신리지역의 대리암 내 원생대 후기 함석류석 변성염기성암의 광물화학 및 지화학 자료를 보고하고자 한다. 신리지역의 함석류석 변성염기성암을 $SiO_2$ 대 $Na_2O+K_2O$의 분별도에 도시하면 $SiO_2$의 함량은 46.98-51.17 wt% 그리고 $Na_2O+K_2O$의 함량은 1.95-2.85 wt%로 솔레아이트질 서브-알칼라인 현무암의 영역에 점시된다. Zr/Y 대 Zr의 분별도에서도 함석류석 변성염기성암은 서브-알칼라인 현무암의 영역에 점시된다. 신리 지역의 변성염기성암의 희토류 원소 농도를 콘드라이트 조성치에 표준화한 희토류 양상은 중앙해령과 유사한 현무암의 희토류원소 양상을 보여준다. 평균 초생맨틀값으로 미량원소 성분을 표준화하여 도시한 거미 성분도상에서는 신리변성염기성암는 경희토류가 부화되어 있고, 전반적으로 주원소 및 미량원소의 지화학적 특징은 판 내부 환경의 현무암과 유사한 경향을 보여준다. 이들 양상은 기 보고된 비봉과 백동지역의 변성초염기성암과 관련된 고압형 변성염기성암의 중앙해령 현무암과 유사한 호상열도 현무암 혹은 배호분지 현무암의 양상과 상이하다. 신리지역 대리암 내에 포함된 변성염기성암의 광물군과 광물화학을 근거로 계산된 변성 압력-온도 조건은 석류석 중심부에서 9.6-12.7 kb, $695-840^{\circ}C$, 석류석 가장자리에서 9.6-13.6 kb, $630-755^{\circ}C$로 온도가 감소하며 압력이 거의 일정한 변성진화과정을 보여준다. 이들 변성 압력-온도 진화경로는 비봉 및 백동 변성염기성암의 등온하강 후퇴변성작용 경로와는 다름을 알 수 있다. 이들 암체에서 보고된 트라이아스기 변형, 변성 시기와 더불어 원생대 후기의 변성작용과 생성 시기 등을 포함한 보다 상세한 연구가 수행되어져야 할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.83-93
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• 2002

조사비용이 비교적 소요되더라도 추정해의 정확도를 높이기 위해 링크교통량과 target OD 외에 추가정보를 확보하여 OD추정을 하는 연구들이 시도되고 있다. 그러나 추가정보를 이용한 기존 OD추정기법은 대부분 추가정보의 특성 또는 장점을 유지하는 목적함수 구성 및 분석을 수행하지 못하여, 확보된 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 관측교통량과 target OD외에 비용효율적인 추가정보를 이용하여 가능해의 범위를 좁힘으로써 추정OD의 정확도를 증진하는 것으로, 이를 위해 표본링크이용비(sample link use proportion)를 추가정보로 이용하였다. 즉 OD통행량과 링크교통량과의 관계를 target OD의 통행배분에서 구하지 않고, 도로변 면접조사에서 확보가능하며 신뢰성 높은 정보인 표본링크이용비를 이용하여 구하였다. 이에 따라 본 연구에서는 경로기반 비균형 통행배분개념 하에서 링크교통량 보존법칙을 고려할 필요가 없는 OD추정 해도출 알고리즘을 제시하였다. 시험네트워크에 대한 사례분석결과, 표본링크이용비는 추가정보의 정확도가 낮은 경우에도 효율적으로 OD 추정력을 향상시킬 수 있었다. 그리고 표본링크이용비를 이용한 OD 추정기법은 target OD 오차나 관측교통량 오차에 크게 영향을 받지 않아, 링크교통량이나 OD 행렬이 변화된 곳에서도 비교적 안정적인 OD 추정이 가능하였다. 또한 표본링크이용비를 추가정보로 이용할 경우에 이용정보간의 정밀도문제가 발생하기 때문에 다른 이용정보의 정밀도 수준을 고려하여 추가정보의 조사수준을 설정하여야 하며, 관측교통량을 기본정보로 하는 추정기법은 링크교통량을 일정수준까지는 관측하여야 추가정보의 자료활용성을 높일 수 있다는 점을 제시하였다. 마지막으로 링크상의 추가정보는 최적조사위치문제를 고려하여야 하며, 특히 정보의 정밀도 측면에서 볼 때 링크교통량의 최적관측위치문제보다 표본링크이용비의 최적조사위치문제가 추정력 향상에 더 중요한 영향을 미칠 수 있는 것으로 파악되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.115-127
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• 2018

본 연구는 경상남도 김해시를 사례지역으로 선정하여, 열환경을 지속적으로 개선하기 위한 바람길 관리 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, Landsat 8 위성영상자료 및 공간통계 분석을 통해 김해시 열섬의 Hot spot과 Cool spot 지역을 도출하고, 김해시의 열환경 취약지역을 파악하였다. 또한, 기상청에서 제공하는 풍력자원지도를 활용하여 김해시 바람길의 풍향 및 풍속을 분석을 하였다. 그 결과, Hot spot 지역인 진영읍, 진례면, 주촌면, 도심지 일대가 바람이 약한 지역과 유사한 것으로 나타났으며, 이는 도시의 기온과 바람 형성이 지형 및 토지이용의 변화에 따라 영향을 많이 받기 때문인 것으로 판단된다. 분석을 바탕으로 김해시의 바람길 관리 전략을 제시하면 다음과 같다. Hot spot 지역과 바람이 약한 지역에는 공통적으로 농업 및 공업단지가 분포하고 있었는데, 산업단지가 조성되어 있거나 조성중인 진영읍과 진례면에서 Hot spot 지역이 확대 강화될 우려가 있으므로, 바람길을 고려한 도시 및 건축계획이 요구된다. 산업단지 및 농공단지가 위치해 있는 주촌면은 고층 아파트 및 주촌선천지구 도시개발지구가 들어설 예정이므로, 현재에도 취약한 열환경이 향후 더 악화될 수 있으므로 이를 고려한 계획이 요구된다. 본 연구를 바탕으로 기후친화적 도시개발을 위한 바람길 계획을 수립하여 도시기본계획뿐만 아니라 도시재생 및 환경계획 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 김해시의 기후변화 적응계획 수립을 위한 기초자료 및 기후친화적인 도시개발을 위한 평가시스템을 구축하는데 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권1호
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• pp.15-24
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• 2015

$CH_4$는 $CO_2$ 및 $N_2O$와 더불어 중요한 온실가스로서 지속적이고도 체계적인 감시가 요구된다. 에디 공분산 기술 기반의 $CO_2$ 플럭스의 관측은 이미 세계적으로 관측망이 구축되어 관측부터 자료처리에 이르기까지 모든 과정이 표준화되어 있을 뿐 아니라 체계적으로 잘 문서화되어 있다. 그러나 미량 기체인 $CH_4$의 경우, 레이저 기반의 고속반응 분광계를 필요로 할 뿐 아니라, 이에 수반되는 플럭스 자료의 처리 과정이 표준화되어 있지 않다. 본 연구 노트에서는 최근에 상용화된 개회로 파장 변조 분광계를 사용하여 에디 공분산 방법으로 논에서 관측한 $CH_4$ 플럭스 결과를 보고하였다. 모내기 전과 직후의 각 5일간 연속 관측한 자료를 KoFlux 프로토콜에 따라 상용화된 $EddyPro^{TM}$ 프로그램을 사용하여 자료를 처리하였다. 이 후처리 과정에서 세 가지 주요 보정, (1) 주파수 반응 보정, (2) 공기 밀도 보정, (3) 분광 보정의 효과를 정량화 하였다. 보정 효과는 밤과 낮에 따라 차이를 보였고, 메탄플럭스가 작을수록 보정 효과가 컸다. 전반적으로 보정 후에 메탄 플럭스는 평균 20-25% 정도 증가하였다. 국가농림기상센터(www.ncam.kr)에서는 분광 보정과 빈 자료 메우기를 포함한 $CH_4$플럭스 자료 처리가 포함된 업데이트된 KoFlux 프로그램을 일반 사용자에게 제공할 예정이다.

• 한국조경학회지
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• 제38권3호
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• pp.41-52
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• 2010

이 연구는 '수변공원의 이용 만족도는 어떻게 결정되는가?'라는 연구의문에 해답을 제공하기 위해 과정 중심적 접근방법에 입각하여 자원, 시설, 주제구현, 단지구성, 정적 활동공간, 동적 활동공간이 이용 만족도에 미치는 영향을 평가함을 연구의 목적으로 한다. 수변공원과 우리나라의 수변공원 조성과정에 관한 이론적 고찰을 통해 개념적 틀을 구성하여 가설을 도출하였다. 연구가설의 실증적 검정을 위해 4개의 수변공원을 선정한 후, 할당추출방법을 사용하여 수집한 327매의 설문조사 자료를 이용하여 경로분석을 수행한 결과는 다음과 같다. 1) 자원과 시설이 이용 만족도에 미치는 직접효과의 크기는 각각 0.273, 0.306, 간접효과의 크기는 각각 0.114, 0.170으로 나타났다. 2) 단지구성과 주제구현이 이용 만족도에 미치는 직접효과는 각각 0.243, 0.000인 반면, 간접효과의 크기는 0.018, 0.059로 나타났다. 3) 정적 활동공간과 동적 활동공간이 이용 만족도에 미치는 직접효과는 각각 0.129, 0.000으로 나타났으며, 간접효과는 각각 0.002, 0.017로 나타났다. 4) 이용 만족도(100.00%)에 미치는 인과효과의 크기는 시설(35.76%), 자원(29.08%), 단지구성(19.61%), 정적 활동공간(9.84%), 주제구현(4.43%), 동적 활동공간(1.28%)의 순으로 나타났다. 5) 자원과 시설은 전체 인과효과의 64.84%, 계획과정인 주제구현과 단지구성은 24.04%, 정적, 동적 활동공간은 11.12%를 차지하는 것으로 나타났다. 이 연구를 통해 다음과 같은 시사점을 발견하였다. 1) 기존의 수변공원은 물자원과 관련된 주제가 구현되도록 정비되어야 하며, 정적 활동공간의 시설 개선과 동적 활동공간의 이용 프로그램이나 시설보완이 요구된다. 2) 주제구현, 단지구성, 정적 활동공간, 동적 활동공간들 간의 관련성을 제고시키기 위한 계획 설계의 노력이 있어야 수변공원의 이용 만족도는 현저히 향상될 것으로 판단된다. 3) 이 연구에 적용된 접근방법과 인과모형은 수변공원의 평가에 대단히 유용하였으며, 다른 여가활동장소의 평가에도 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 장차 더 많은 사례의 수변공원을 대상으로 하는 구조방정식모형의 정립이 요구된다.

• 정보관리학회지
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• 제38권3호
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• pp.141-174
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• 2021

이 연구에서는 COVID-19 발병 전후 대학도서관 홈페이지 실제 이용 데이터를 조사하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 바이러스 발병 이전과 이후의 데이터를 대조하여, 팬데믹 상황에서 대학도서관이 보다 효율적인 정보서비스를 할 수 있도록 개선방안을 제안하고자 한다. 이 연구는 C대학교 홈페이지에서 이루어진 이용자 트래픽을 '구글애널리틱스를 활용하여', COVID-19 바이러스가 발병하기 이전인 2018년 1월부터 2018년 12월까지와 바이러스 발병 이후인 2020년 1월부터 2020년 12월까지를 비교분석하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 '이용자 정보', '경로', '사이트 행동' 3가지 특성으로 구분하여 분석하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, COVID-19 발병 이전 1월 1일부터 1월 20일까지의 데이터와 대조했을 때, 2018년 이후 사용자, 신규방문자, 세션 모두 3년 동안 감소하였지만, 2020년은 2019년 대비 사용자, 신규 방문자, 세션 모두 증가하였으며, 2020년 바이러스 발병 이전 상승세를 보였던 사용자당 세션 수, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수가 크게 증가하였다. 둘째, 사회적 거리 두기 2단계로 격상함에 따라 대학도서관 홈페이지 이용 추이에도 변화가 나타났다. 재학생이 가장 적었던 2020년, 2018년 대비 2020년에 페이지뷰가 10만 뷰 더 증가했으며, 세션당 페이지 수 역시 2018년 대비 약 2페이지를 더 조회한 10.46을 기록했다. 이탈률 역시 2018년, 2019년 14.38을 기록한데 반해, 2020년 1% 포인트 가량 감소한 13.05를 기록하여 사회적 거리 두기 단계가 격상한 시점에, 더욱 활발한 홈페이지 이용이 이루어졌다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권2호
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• pp.239-252
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• 2022

국내에서 처음으로 도입한 기상 항공기에 탑재한 G-band 수증기 라디오미터(GVR) 관측으로 산출된 가강수량의 품질 관리 방법을 제안하였다. GVR 빔의 연직 최단 경로 자료만 사용하기 위해 기상 항공기의 자세 정보(pitch와 roll 각도)를 활용하였고, GVR 가강수량이 20 mm 이상의 자료를 제거하는 방법을 품질 관리에 적용하였다. GVR 가강수량이 20 mm 이상으로 증가할 때, 웜로드(Warm load) 평균 전력과 스카이로드(Sky load) 평균 전력의 차이가 0에 가까이 수렴하는 특성을 확인하였고, 이는 COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 운형, 운정고도, 운량자료와 구름통합관측기기(CCP), 강수입자 측정기(PIP)로 측정된 강수 및 구름 입자 크기로 확인한 하층운과 중층운에 의한 높은 밝기온도 때문으로 판단된다. 구름 많은 날의 품질 관리 적용 전후의 GVR 가강수량을 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 가강수량과 정량적으로 비교하였는데 RMSD (Root Mean Square Difference)는 2.9 mm에서 1.8 mm로 감소하였고, KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와의 RMSD는 5.4 mm에서 4.3 mm로 감소하여 향상된 정확도를 보였다. 또한 품질 관리를 적용한 GVR 가강수량과 드롭존데 가강수량 관측 자료을 활용하여 COMS 가강수량과도 정량적으로 비교평가함으로써 본 연구에서 제안한 GVR 가강수량의 품질 관리 방법의 유효성을 확인하였다.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• 제2권1호
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• pp.31-61
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• 2000

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.