• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.135-147
• /
• 2017

본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.

• 한국전문물리치료학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.76-91
• /
• 2017

Background: Agricultural work is physically demanding and is associated with a high frequency of musculoskeletal disorders. It is challenging to comprehensively understand the present status of work-related diseases and injuries among farmers in underdeveloped countries. Objects: This study aimed to elucidate the current status of work-related musculoskeletal disorders in local farmers in Tigray, Ethiopia, and identify the agricultural factors associated work-related musculoskeletal pain (AFWMP) and healthy living and healthy behavior factors associated work-related musculoskeletal pain (HFWMP). Methods: The Institute for Poverty Alleviation and International Development at Yonsei University conducted a survey of 126 households in Tigray, Ethiopia in 2014. A total of 116 individuals (73 men, 43 women) representing each household answered the questionnaires. Results: 1) Work-related musculoskeletal pain (WMSP) most commonly occurred when performing heavy lifting and most frequently occurred in the lower back. 2) Age, self-perceived labor intensity, and months of farming work were significantly higher in the pain group than those in the non-pain group. 3) Overall work-related musculoskeletal pain intensity (WPI) showed positive and negative correlations with years of farming experience and self-perceived health status, respectively. 4) In binary logistic regression, the occurrence of WMSP showed significant associations with self-perceived labor intensity. 5) On multiple linear regression analysis, age, months of farming work, and self-perceived health status had a significant impact on overall WPI. Conclusion: The WMSP of farmers in Tigray, Ethiopia was related to the characteristics of farm working and health status. Furthermore, HFWMP and AFWMP were the chief factors affecting the occurrence of WMSP in farmers in Tigray. Therefore, both HFWMP and AFWMP should be considered for clinical health assessments of farmers with WMSP in underdeveloped African countries.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.591-601
• /
• 2017

본 연구는 지역 단위에서 생활만족도를 측정하고 이에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 생활만족도에 영향을 미치는 9개 영역별로 만족도를 측정하고 회귀분석을 통해 어떤 요인이 주민의 주관적으로 느끼는 생활만족도에 중요한 영향을 미치는 가를 규명하였다. 자료 수집은 7점 척도로 구성된 설문지를 통한 대면 설문조사방식을 적용하였으며 유효 설문부수는 1,619부이다. 분석 결과, 1) 전체 생활만족도는 7점 척도에서 4.433점으로 나타났다. 주거환경의 만족도가 4.911로 가장 높게 나타났으며 여가문화의 만족도가 4.155로 가장 낮게 조사되었다. 2) 영역별 회귀분석을 보면 9개 영역 중에서 '소득소비' 영역이 가장 큰 영향을 주는 것으로 분석되었고 '노동'과 '생활 및 사회서비스' 부문도 생활만족도를 형성하는데 중요요인으로 추정되었다. 3) 9개 영역별로도 회귀분석을 실시하였는데 '소득소비'에서는 '가계의 재정상태', '노동'에서는 '근로시간', '생활 및 사회서비스'에서는 '지역의 정치 및 행정', '여가문화'에서는 '문화생활', '보건복지'는 '의료시설', '교육'은 '교육성과', '교통'은 '도로망', '주거환경'은 '주택', '재난안전'은 '재난 횟수'가 가장 중요한 요인인 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 주민 삶의 질을 제고하기 위한 국가 및 지방정부의 정책시행에서 많은 시사점을 줄 수 있으리라 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.206-216
• /
• 2020

국내의 노후 철도교량이 증가함에 따라 노후화로 인한 유지관리비가 점점 증가하고 있으며, 지속적인 관리가 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 관리해야하는 노후 시설물은 증가하지만, 노후 시설물을 점검 및 진단을 할 수 있는 전문 인력은 부족해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 정적 변형률 응답 데이터를 적용하여 AI 기술의 머신러닝 기법으로 구조물의 국부적인 손상을 탐지하는 개선된 학습모델을 제시하고자 한다. 손상탐지 머신러닝 학습 모델을 구성하기 위해 우선 무도상 철도 판형교의 설계도면을 참고하여 교량의 해석모델을 설정하였으며, 설정된 해석모델로 손상시나리오에 따른 정적변형률 데이터를 추출하여 통계적 기법을 이용해 교량의 신뢰도 기반의 Local 손상 지수를 제시하였다. 손상 탐지는 손상 유무 탐지, 크기 탐지, 위치 탐지 3단계의 과정을 수행하여 손상 크기 탐지에서 선형 회귀 모델을 추가로 고려해 임의의 손상을 탐지하였으며, 최종적으로 손상 탐지 머신러닝 분류 학습 모델과 회귀 모델을 이용한 임의의 손상 위치를 추정 및 검증하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권6호
• /
• pp.209-220
• /
• 2020

This research examines the affect of destination image factors on revisit intention of domestic tourists at Ba Ria Vung-Tau (BRVT), by questioning directly 510 domestic tourists. The convenient sampling method is used in dividing the crowds into four groups; the four main surveyed areas in BRVT are: Vung Tau, Long Hai-Phuoc Hai, Xuyen Moc and Con Dao. A combination of qualitative and quantitative methodologies were utilized.A focus group of 10 domestic tourists wasset up to review and explore the variousfactors as well as the conceptual model. An in-depth interview with 12 participants was developed to fine-tune measurement items. The questionnaire applied a 5-point Likert scale. Checking the reliability by Cronbach's Alpha, exploratory factor analyzing and linear multiple regression were used with the SPSS program. The results show that there are eight main destination image factors affecting domestic tourists revisit intention to BRVT using linear regression and arranged by decreasing importance: Infrastructure, Variety Seeking, Accessibility, Local food, Atmosphere, Environment, Price Value, Leisure and Entertainment. From that, the research offers some suggestions and policy recommendations for the tourism business and provincial policy-makers to identify the main issues and develop better customer services to increase domestic tourists'revisit intention.

• 한국학교보건학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.22-32
• /
• 2016

Purpose: This study is intended to analyze factors of metabolic syndrome and vitamin D deficiency with resources obtained from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) V conducted in 2010. Methods: The subjects were 870 adolescents aged from 10 to 18 who participated in the first KNHANES V. Secondary data analysis was done by Chi-square, ANOVA, correlation analysis and simple linear regression. Results: The influencing factors of metabolic syndrome were vitamin D, systolic blood pressure and diastolic blood pressure, which were statistically significant. Simple linear regression was conducted to identify the influence of vitamin D on the factors related to metabolic syndrome, which showed that waist size (t=-1.97, p<.05), systolic blood pressure (t=-2.88, p<.01), and diastolic blood pressure (t=-5.72, p<.001) were influenced by vitamin D. In addition, each factor decreased by .131, .209, and .355, respectively, when vitamin D increased by one unit. Conclusion: Metabolic syndrome is a factor to be considered in order to improve adolescent health and form adolescent health behaviors. Schools, families, and local communities should cooperate with each other on the foundation of a regular health screening process and systematic health education programs. In addition, it is expected enhanced physical activities and sports club participation can prevent metabolic syndrome and increase vitamin D among adolescent.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제35권4호
• /
• pp.84-94
• /
• 2023

재현기간에 따른 설계주기 추정에는 일반적으로 파고-주기 관계곡선을 이용한다. 본 연구에서는 설계주기 추정을 위한 파고-주기 관계곡선의 매개변수를 선형, 로버스트 선형, 비선형 함수를 이용하여 추정하고 그 계수를 비교-평가하였다. 매개변수 추정에 사용한 자료는 해양수산부(2019) 설계파고 추정에 사용한 연 최대 파고-주기 자료이며, 태풍, 비태풍 조건으로 구분하여 매개변수 추정에 이용하였다. 추정 매개변수는 해역의 지점에 따라 뚜렷한 차이를 보였으며, 추정기법의 경우에는 태풍 조건의 자료의 경우 비선형과 선형 기법이 큰 차이를 보이고 있는 것으로 파악되었다. 또한 SPM 공식과 GODA 공식을 평균하여 추정하는 Suh et al.(2008, 2010) 제안 방법은 절편 매개변수는 과소추정, 경사 매개변수는 과대 추정하는 것으로 파악되었으며, 해역의 국지적인 특성 반영에는 한계가 있는 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.92-111
• /
• 2021

미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제31권4B호
• /
• pp.353-360
• /
• 2011

본 연구는 수리 실험을 통하여 보 형상 변화에 따른 보 하류부 세굴의 시간적 변화를 분석하였다. 보 하류부 세굴에 대한 기존의 연구는 최대세굴심의 예측에 대한 연구가 대부분이었으나 현장에서 발생 가능한 실제 세굴심의 예측을 위해서는 시간 변화에 따른 세굴심의 변화에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 예연보, 경사형보와 같은 보 형상 변화에 따른 하류부 세굴의 시간적 변화를 수리실험을 통하여 분석하였다. 보 형상별 시간 변화에 따른 세굴심 예측식은 유사의 연속방정식을 기본으로 실험을 통하여 측정된 시간변화에 따른 보 하류부 세굴공의 체적 변화량과 보 하류부 세굴심 변화량 자료들의 회귀분석을 통하여 평형세굴시간, 평형세굴심, 월류고, 보 높이를 이용한 세굴심 예측공식을 제안하였다. 제안된 식은 기존의 보 하류부 평형 세굴심 예측식들이 반영하지 못한 설계홍수지속기간을 반영할 수 있어서 보 하류부 세굴보호공의 설계 시 경제적이고 합리적인 설계가 가능할 것으로 판단된다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
• /
• 제33권2호
• /
• pp.613-619
• /
• 2012

We applied several machine learning methods for developing QSAR models for prediction of acute toxicity to fathead minnow. The multiple linear regression (MLR) and artificial neural network (ANN) method were applied to predict 96 h $LC_{50}$ (median lethal concentration) of 555 chemical compounds. Molecular descriptors based on 2D chemical structure were calculated by PreADMET program. The recursive partitioning (RP) model was used for grouping of mode of actions as reactive or narcosis, followed by MLR method of chemicals within the same mode of action. The MLR, ANN, and two RP-MLR models possessed correlation coefficients ($R^2$) as 0.553, 0.618, 0.632, and 0.605 on test set, respectively. The consensus model of ANN and two RP-MLR models was used as the best model on training set and showed good predictivity ($R^2$=0.663) on the test set.