호소의 경우, 장기간 수류의 체류현상이 발생하는데, 특히, 수심방향의 수층에 따른 호소 내 수류와 수질 문제는 하천에서의 수질 문제와 다르다고 할 수 있다. 따라서 호소 수체 내의 수류와 수질을 시간에 따라 모의할 수 있는 3차원 비정상 상태의 수질모형을 적용하는 것이 유리하다고 할 수 있다. 3차원 모형은 댐이나 호소에서 수심방향으로 수층을 구분하여 수질모의가 가능하고 보다 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 이에 본 연구에서는 3차원 모형인 EFDC를 이용하여 섬진강 댐의 운암호에 대한 수질 모의를 실시하였다. GIS기반의 강우-유출 모형인 HEC-GeoHMS와 HEC-HMS를 이용하여 장기유출량을 산정하고, 관측된 수위, 기상, 수온, 총 질소, 총 인에 대하여 입력 자료를 구축하였으며, EFDC 모형 적용을 위해 수심을 3개의 층으로 구분하고 5,634개의 격자를 추출하여 격자망을 구성한 후 운암호 내의 수질 변화를 시공간적으로 모의하였다. 장기유출 모의 결과 전체적으로 실제 유출량을 잘 반영한 것으로 나타났으며, 수질 모의를 통해 오염원 인자들에 따른 거동특성을 확인할 수 있었고 모의 수질은 관측 수질을 적절히 반영하는 것으로 판단된다. EFDC는 적절한 수질모의가 가능할 것으로 판단되며 향후 상수원의 취수 및 관리 대책 수립 등을 위한 지원을 기초도구로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Purpose: This study was designed to construct a predictive model to explain quality of life of stomach cancer patients with gastrectomy. Methods: Data were collected from July 10 to August 30, 2013 through survey using self-reported questionnaires. A total of 218 patients with gastrectomy was recruited from three different hospitals. Outcome variables were exogenous ones (self efficacy and social support) and endogenous ones (depression, perceived health status, self care behavior, and quality of life). Results: Goodness-of-fit of the hypothetical model was $x^2=143.37$, RMSEA=.07 CFI=.95, TLI=.93 SRMR=.05. Self care behavior, depression and perceived health status had significant direct effects on quality of life. Self efficacy and social support were affected quality of life indirectly. These variables explained 67.9% of total variance of quality of life, and self-care behavior was the most influential factor for quality of life. Conclusion: The findings of this study suggested that self care behavior must be considered as an intervention strategy to improve quality of life. Also a development of a specific intervention program to promote self efficacy and control depression for patients with gastrectomy is essential to facilitate their self care behaviors.
Purpose: This study is to develop a hypothetical structural model of the quality of life of single aged women and to explain the compatibilities between the models and actual data. Methods: Ten theoretical variables were used to evaluate of the quality of life of single aged women. 300 of single aged women were selected as the subjects. A hypothetical prediction model of quality of life was tested by the covariance structure analysis with PC-LISREL 8.12. Results: Economy, religion activity, leisure activity, social support, self-esteem, depression and health prompting behavior were the significant variables which affected to the quality of life directly in the single aged women. But social support, self-esteem affected to them indirectly. Knowing perceived health status directly but it affected indirectly to the quality of life in single aged women. Conclusion: In this study, it was discovered that self-esteem was the most important factor to affect to the quality of life in single aged women and the next was the depression and health promoting behavior. As a result, it was discovered that age, economic status, self-esteem and depression were the significant factors to affect to the quality of life in single aged women.
The current industrial development and the Increase of population along Nakdong River have produced a rapid Increase of wastewater discharge. This has resulted in problem of water quality control and management. Although many efforts have been carried out, water quality has not significantly improved. The goal of this study is to design a NGIS-based water quality management system for the scientific water quality control and management in the Nakdong River. For general water quality analysis, QULA2E model was applied to the Nakdong River. A sensitivity analysis was made to determine significant parameters and an optimization was made to estimate optimal values. The calibration and verification were performed by using observed water quality data for Nakdong River. A water qualify management system for Nakdong River was made by connecting the QUAL2E model to ArcView. It allows a Windows-based Graphic User Interface(GUI) to implement all operation with regard to water quality analysis. The modeling system in this study will be an efficient NGIS for planning of water quality management.
The purpose of this study was to measure the mediating effects of sacrifice, value and satisfaction on the relationship between restaurant service quality and loyalty. A total of 273 questionnaires were completed. Structural equation model was used to measure the causal effects of service quality, perceived sacrifice, value, satisfaction and loyalty. Results of the study demonstrated that the structural analysis result for the data also indicated excellent model fit. The influences of service quality and perceived sacrifice on value were statistically significant. The influences of service quality and value on satisfaction were statistically significant. The influences of value and satisfaction on loyalty were statistically significant. As expected, the service quality had a significant effect on loyalty. The results indicated that the effect of service quality on loyally was mediated by value. Moreover, the effect of service quality on loyalty w3s mediated by satisfaction.
Purpose: The recent major recalls of hazardous products caused consumer product safety acts to be strengthen worldwide. Although the recall system of hazardous products in Korea has been operating based on Framework Act on Product Safety since 2011, the evaluation of product risk has been relied on not the results of objective incident data but the results of illegal product investigations. The purpose of this paper is to propose a product risk assessment model for Korea using injury data. Methods: The authors derived Korea's risk assessment method by analysing the advantages and disadvantages of the most widely used models in advanced countries such as EU's RAPEX RAG and Janpan's R-MAP. In this study, the level of relative frequency and severity of injury are determined based on the objective incident data and the length of hospitalization respectively. In addition, the injury data occurred during 2011 is applied to the proposed risk assessment model for case study. Results: The data analysed in this paper can be classified as high risk, medium risk, low risk, acceptable risk, and safe products through the matrix f rom the combination of the relative frequency and the severity derived. Conclusion: The proposed risk assessment model in this study has advantage obtaining reliable objective results because it uses actual injury data and redeems the drawbacks of the existing models used in advanced countries. Furthermore, because the proposed model shows the high risk products among many, it is expected to be useful especially for customs whose main job is inspecting the imported goods and the government when selecting the target product groups for safety investigation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권2호
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pp.119-133
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2023
With the rapid growth of the economy and fossil fuel consumption, the concentration of air pollutants has increased significantly and the air pollution problem is no longer limited to small areas. We conduct statistical analysis with the actual data related to air quality that covers the entire of South Korea using R and Python. Some factors such as SO2, CO, O3, NO2, PM10, precipitation, wind speed, wind direction, vapor pressure, local pressure, sea level pressure, temperature, humidity, and others are used as covariates. The main goal of this paper is to predict air quality index (AQI) spatio-temporal data. The observations of spatio-temporal big datasets like AQI data are correlated both spatially and temporally, and computation of the prediction or forecasting with dependence structure is often infeasible. As such, the likelihood function based on the spatio-temporal model may be complicated and some special modelings are useful for statistically reliable predictions. In this paper, we propose several methods for this big spatio-temporal AQI data. First, random effects with spatio-temporal basis functions model, a classical statistical analysis, is proposed. Next, neural networks model, a deep learning method based on artificial neural networks, is applied. Finally, random forest model, a machine learning method that is closer to computational science, will be introduced. Then we compare the forecasting performance of each other in terms of predictive diagnostics. As a result of the analysis, all three methods predicted the normal level of PM2.5 well, but the performance seems to be poor at the extreme value.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.549-555
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2021
Machine Learning(ML) splits data into 3 parts, which are usually 60% for training, 20% for validation, and 20% for testing. It just splits quantitatively instead of selecting each set of data by a criterion, which is very important concept for the adequacy of test data. ML measures a model's accuracy by applying a set of validation data, and revises the model until the validation accuracy reaches on a certain level. After the validation process, the complete model is tested with the set of test data, which are not seen by the model yet. If the set of test data covers the model's attributes well, the test accuracy will be close to the validation accuracy of the model. To make sure that ML's set of test data works adequately, we design an experiment and see if the test accuracy of model is always close to its validation adequacy as expected. The experiment builds 100 different SVM models for each of six data sets published in UCI ML repository. From the test accuracy and its validation accuracy of 600 cases, we find some unexpected cases, where the test accuracy is very different from its validation accuracy. Consequently, it is not always true that ML's set of test data is adequate to assure a model's quality.
본 연구에서는 통계를 이용한 경안천유역의 최적 수질 측정망 구성이 제안된다. 분석을 위해서 필요한 수질 데이터는 QUAL2E 모형을 이용하여 모의하였으며, 경안천 유역의 2000년도 3월부터 11월까지의 월 평균자료를 이용하였다. QUAL2E 모형을 구축하는데 필요한 수리 매개변수는HEC-RAS모형을 이용하여 추정하였다. 수질매개변수의 경우 월평균 실측자료를 바탕으로 1차 신뢰성 분석(FORA)를 이용하여 민감도 분석을 실시하여 수질항목별로 민감하지 않은 매개변수를 제외한 후 보정이 이루어진다. QUAL2E 모형의 모의 결과를 바탕으로 크리깅 기법과 Branch and Boundary Method를 이용하여 평수량 일때와 갈수량 일때로 구분하여 관측지점의 개수와 위치가 결정된다. 또한 선정된 지점을 기준으로 proportional sampling method(비례표본추출법)를 이용하여 각각의 지점별 측정 빈도가 제시된다.
본 연구는 공개된 수질측정 자료를 이용하여 담수호의 수질변화추이를 분석하고 수질항목의 이상여부의 판단기준을 마련하며, 자료로부터 부영양화의 지표인 Chlorophyll-a를 예측할 수 있는 회귀모형을 구성하여 담수호 관리에 이용할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 이에 따라 서해안 담수호 3개소를 선정하여 약 20년간의 수질항목자료를 회귀분석 방법으로 분석하고, 각 수질항목의 연중 주기적인 변화를 나타내는 회귀식과 신뢰도 95%에서의 표준편차를 산정함으로서 이상 여부의 판단방법을 제시하였다. 또한 불규칙한 관측일로부터 Chlorophyll-a의 시간적 변화율을 산정하고, 다른 수질항목간의 상관관계 분석 및 회귀모형을 구성하여 분석함으로서 수질측정 자료만을 이용하여 Chlorophyll-a의 변화를 예상할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구결과는 통계학적 모형에 의한 근사적인 수질예측방법으로서 향후 수질측정 자료의 양적·질적 개선이 이루어진다면 담수호 수질관리에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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