This study is a basic research to analyze and estimate the light environment of the classroom by serial correlation of time. Its purpose lies in the comparison by time period in order In select floor for laboratory and to calculate the uniformity factor. The proving ground is T building in W university, Which is five floor of central hall type. The subject of investigating is eight classrooms, four rooms in South and North, from the second floor that is net influenced by the shelter. The results that compared and estimated them in the illumination of daylight, Uniformity factor, Daylight factor, are as follows1. The illumination of classroom in South and North is over 10001x, but the classroom in North is good and the classroom in South excellent.2. The uniformity factor of classroom in South is good and that of classroom in North is normal.3. The daylight factor of each classroom is over 5% but the classroom in South is above that in North. The classroom in South surpasses the classroom in North in the general light environment and the classroom in third and fourth floor is so better than that in second and fifth floor in the condition of laboratory In the uniformity factor, the classroom in fourth can be better than any classroom.
The objective of this study is to evaluate and analyze Osu stream watershed water environment system. The data were collected from January 2009 to December 2011 including water temperature, pH, DO, EC, BOD, COD, TOC, SS, T-N, T-P and discharge. The data were used for principle component analysis and factor analysis. The results are as followes. The primary factors obtained from both the principal component analysis and the factor analysis were BOD, COD, TOC, SS and T-P. Once principal component analysis and factor analysis have been performed with the collected data and then the results will be applied to both simple regression model and multiple regression model. The regression model was developed into case 1 using concentrations of water quality parameters and case 2 using delivery loads. The value of the coefficient of determination on case 1 fell between 0.629 and 0.866; this was lower than case 2 value which fell between 0.946 and 0.998. Therefore, case 2 model would be a reliable choice.The coefficient of determination between the estimated figure using data which was developed to the regression model in 2012 and the actual measurement value was over 0.6, overall. It can be safely deduced that the correlation value between the two findings was high. The same model can be applied to get TOC concentrations in future.
This study was conducted to characterize the discharge feature of pollutant load from the upper and lower watershed influencing on the water quality of South Han River using the empirical equation and Factor Analysis. The results of regression analysis between flow rate and pollutant load were as follows. In the streams of the upper watershed of South Han river, $BOD_5$ and $COD_{Mn}$ were increased as the flow rate was increased. Also, steep increases in SS and TP were observed with positive correlation with the flow rate while change in TN was slightly shown. On the other hand, in the streams of the lower watershed of South Han river, $BOD_5$ was negatively correlated with the flow rate, being decreased with the increase in the flow rate. However, changes in $COD_{Mn}$, TN, SS, and TP showed a similar trend with those observed in the upper watershed. With Factor Analysis of the water quality and various components, it was appeared that the flow rate, SS, and TP were significantly correlated each other and they were indicated as the principal component influencing on water quality in the streams of the upper watershed. In contrast, $BOD_5$, $COD_{Mn}$ and TOC were significantly correlated each other and they were included as the principal pollution component of the streams in the lower watershed. From these results, it was conclusive that the upper watershed of South Han River was mainly affected by non point source pollutants while the lower watershed was influenced by point source pollutants from the developed areas.
This study examined the characteristics of the relationship of home environment variables and preschool children's intelligence, learning readiness and socio-emotional developments. The subjects of this study were 63 children at age five and their mothers. Instruments included the children's intelligence test, preschool inventory for learning readiness, the socio-emtional rating scale and the inventory of HOME. The data of the present study were analyzed by the statistical methods of Pearson's product-moment correlation coefficient and step-wise multiple regression analysis. The kinds of HOME variables that significantly predict children's intelligence were "need gratification and avoidance of restriction" "quality of language environment" "play materials" "aspects of physical environment" "organization of stable and predictable environment". The variables that significantly predict children's socio-emotional developments were "breath of experience" "fostering maturity and independence" "developmental stimulation". All of the HOME variables were not significantly predict children's learning readiness. The kinds of HOME factors that significantly predict children's intelligence were factor II and factor III. Factor I predicted children's socio-emotional developments significantly. All of the HOME factors were not significantly predicted children's learning readiness.
이동통신에 있어서 안테나 높이에 대한 이득은 6 dB / octave로 잘 알려져 있다. 그러나 이동통신의 전파환경은 단순하지 않고 지형지물에 따라서 변하기 때문에 안테나 높이에 대한 이득도 전파환경에 따라서 달라칠 수 있다. 이 논문은 도심지 마이크로셀 환경에서의 기지국 안테나 높이 변화에 따른 수선전력의 변화를 평탄지형과 경 사지형을 모텔로하여 이론적으로 해석한 것이다. 또한 안테나 높이 이득이 나타나기 시작하는 거리인 이득점을 사률레이션에 의해 설험적으로 구하였다.
과학자들의 진로선택과정에서 드러난 부각요인을 분석한 결과 개인적 특성에서 면담자의 83%는 자신의 적성이나 능력을 파악하는 능력이 부각되었다. 이러한 과학자들은 진로선택과정에서 자신의 흥미와 관심을 중요시하였으며 동시에 왜 흥미를 느끼는지에 대한 이유를 명확히 진술하였다. 학교 성적은 87%의 과학자가 초 중 고등학교 전체 성적이 상위 10%이내에 들었다. 가정환경에서는 부모의 영향이 가장 부각되었는데, 특히 진로에 대해 조언을 한 아버지의 영향이 지배적이었다. 학교환경에서 가장 부각된 요인은 교사였다. 특히 과학교사의 수업과 대학 교수의 영향이 중요하게 언급되었다. 고등학교 3학년에 진로를 결정한 경우는 고등학교 과학 교사의 영향이, 대학교 1학년 이후에 진로를 결정한 경우는 대학교 교수의 영향이 부각되었다. 사회문화적 환경에서는 미래 직업 기회와 관련된 사회적인 전망이 가장 중요하게 부각되었다. 연령이 젊을수록 자신의 적성과 능력을 파악하는 능력과 사회적인 전망을 중요시하는 것으로 드러났으며, 물리학자들은 자신의 적성과 능력을 파악하는 능력이, 화학자들은 자신의 적성과 능력을 파악하는 능력과 사회적인 전망이, 생물학자들은 사회문화적 환경의 다양한 요인들이, 공학자는 아버지의 조언과 사회적인 전망이 부각되었다. 그리고 과학자들의 진로선택과정을 분석해 본 결과 대부분 제도적으로 진로를 결정해야하는 고등학교 3학년과 대학교 1학년말에 진로를 결정하였다. 결론적으로 과학자들은 현재의 진로를 선택하면서 자신의 내부적 요인과 외부적 요인을 모두 고려하였다. 내부적 요인으로 자신의 적성과 능력을 중요하게 고려하도록 한 것에는 중고등학교 과학 교사와 대학교수의 역할이 관련되었으며, 외부적 요인인 사회적인 전망은 아버지가 진로에 대해 조언한 것과 관련되었다. 따라서 이러한 연구 결과는 우수한 과학인력을 양성하기 위해서 자신의 적성과 능력을 파악할 기회, 과학자와 과학적 연구 활동에 대한 부모의 긍정적인 인식과 전망의 제시, 우수한 능력을 지닌 교사와 교수의 확보, 과학에 대한 긍정적인 인식 등이 이뤄질 수 있는 과학교육적 환경이 필요함을 시사한다.
A study on multivariate statistical classification of ground water hydrographs was conducted. The vast data of national ground water monitoring network (78 sites of alluvium) were used. 6 factors were selected to classify the ground water level change. Factor analysis was proved to be useful tool for classifying vast hydrogeological data.
This study analyzed the Importance-Performance Analysis of selective attributes of Ethnic Food Restaurant. A total of 369 questionnaires were analyzed. Five factors were obtained from factor analysis of Importance variance of selective attributes of Ethnic food restaurant: Factor 1 "Quality", Factor 2 "Service", Factor 3 "Physical environment", Factor 4 "Uniqueness", Factor 5 "Health". Also, "Quality", "Physical environment", "Uniqueness" factors influenced overall satisfaction. In addition, according to the IPA results, selective attributes with low satisfaction and high importance in the second quadrant were 'Sanitation that comfort hospitality', 'Level of service' and 'Price'. These results suggest that when customers select Ethnic food restaurant, they consider 'food price' and 'food quality'. Therefore, manager of ethnic food restaurant should take these improvement factors into consideration in order to meet consumer's expectations.
During the period from Mar. 1985 to Feb. 1988, airborne particulate matters were collected and size fractionated by the ANdersen high volume air sampler in Seoul. The concentrations of several heavy metals (Pb, Cu, Zn, Fe, Mn) and benzo(a)pyrene were determined to investigate the size distributions and seasonal variations. And with respect to seven components in the total suspended particulate (TSP), the factor analysis was performed for three groups such as the coarse particles (> 2 $\mu$m), fine particles (< $\mu$m) and TSP. As a result of factor analysis by using the varimax method, the chemical components in the TSP were able to characterize with two principal factors. The first factor, F1 was considered to be a factor indicating the contribution of natural sources and the second factor, F2 was a factor indicating the degree of artificial sources. Each components in the TSP was divided into two main groups of components originated from soil and/or road dust and pollutants originated from automobiles and/or human work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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