The purpose of this study is to analyze the effects of abolishing the low-pesticide agricultural product certification on environmentally friendly farming. A survey was conducted to quantitatively analyze farming practices and factors that change farming practice. It was found that only 17.0% of low-pesticide fruit farmers said that they will change their farming practice into organic or pesticide-free farming. With regard to the factors of farming practice change, binomial logistic regression model was applied for the analysis. In the analysis, it was found that farmers who grow the low-pesticide agricultural product are more likely to change their farming practice into organic or pesticide-free farming, as their expected price of organic or pesticide-free products is high, their area size is small, price premium of low-pesticide agricultural product is low, the frequency of their training is high. It is necessary to enhance the direct payment system to enlarge organic and nonpesticide acreage, and pest management techniques for fruits should be developed for low-pesticide fruit farmers to change their practice into organic and nonpesticide practice. Dissemination of cultivation manual, introduction of insurance to farmers, improvement of certificate system, and advertising and marketing of environment-friendly agricultural products are useful to develop environment-friendly agriculture.
In this study, a segmented model with Upside-Down bathtub shaped failure intensity for a repairable system are proposed under the assumption that the occurrences of the failures of a repairable system follow the Non-Homogeneous Poisson Process. The proposed segmented model is the compound model of S-PLP and LIP (Segmented Power Law Process and Logistic Intensity Process), that fits the separate failure intensity functions on each segment of time interval. The maximum likelihood estimation is used for estimating the parameters of the S-PLP and LIP model. The case study of system A shows that the S-PLP and LIP model fits better than the other models when compared by AICc (Akaike Information Criterion corrected) and MSE (Mean Squared Error). And it also implies that the S-PLP and LIP model can be useful for explaining the failure intensities of similar systems.
As the demand for quality sleep increases in modern society, the importance of sleep technology has increased. Recently, development of sleep environment improvement products and research on the user's sleep improvement have been activated. Representatively, user sleep pattern analysis research is being conducted through the existing polysomnography, but it is difficult to use it in the sleep environment of daily life. Therefore, in this paper, we propose a system design that can provide a customized deep sleep service to users by detecting sleep disturbance factors in a motion bed environment. In order to improve the user's sleep satisfaction, a logistic regression-based sleep pattern analysis model is proposed and accuracy and significance are verified through experiments. And to improve user's sleep satisfaction, we propose a logistic regression-based sleep pattern analysis model and verify accuracy and significance through experiments. The proposed system is expected to improve the user's sleep quality and effectively prevent and manage sleep disorders.
현재 활용되고 있는 OSI(Open System Interconnection) 체재하의 무역 관련 물류정보화 시스템으로는 항공관제시스템, 항만운영정보시스템, 해운 선원정보시스템, 수출입일괄처리시스템 등이 있는데 이들 시스템들은 우리나라 물류 관련 산업의 운영체계를보다 편리하고 효율적으로 개선시키는데 많은 부문에 기여하고 있다. 그렇지만 운영 측면에서는 전자문서의 폭발적인 송수신 폭주로 네트워크의 기술적인 문제점들이 적잖게 노출되어 있다. 우리나라가 물류의 정보중심지로 성장하기 위해서는 글로벌 체재속의 IT기술 중 네트워크를 이용한 제어기법들을 충분히 활용하여야 할 때이며 수출입 물류체계를 한층 더 신속 및 정밀화시켜 고도화 단계로 성장시켜야 할 때이다. 따라서 본 논문의 핵심은 OSI 체재하의 전자무역 네트워크의 효율적인 운영을 위하여 부문별 종합 네트워크와 데이터 단위전송의 침입탐지시스템 등의 관리방법 등을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 네트워크 기능 배분에 따른 조직과 인력의 조정, 사무의 위임전결 등 내부조직의 합리화 방안과 관련법규의 정비 등은 연구범위에 포함하지 않았다. 그러므로 본 논문은 OSI 체재하의 무역 관련 네트워크를 실무적 관점에서 살펴보고, 향후 해석적 기초를 제시하는데 그 목적을 두었다.
Objectives : This study is aimed at developing and discussing the prediction model of blood stasis pattern of traditional Korean medicine(TKM) using machine learning algorithms: multiple logistic regression and decision tree model. Methods : First, we reviewed the blood stasis(BS) questionnaires of Korean, Chinese, and Japanese version to make a integrated BS questionnaire of patient-reported outcomes. Through a human subject research, patients-reported BS symptoms data were acquired. Next, experts decisions of 5 Korean medicine doctor were also acquired, and supervised learning models were developed using multiple logistic regression and decision tree. Results : Integrated BS questionnaire with 24 items was developed. Multiple logistic regression models with accuracy of 0.92(male) and 0.95(female) validated by 10-folds cross-validation were constructed. By decision tree modeling methods, male model with 8 decision node and female model with 6 decision node were made. In the both models, symptoms of 'recent physical trauma', 'chest pain', 'numbness', and 'menstrual disorder(female only)' were considered as important factors. Conclusions : Because machine learning, especially supervised learning, can reveal and suggest important or essential factors among the very various symptoms making up a pattern identification, it can be a very useful tool in researching diagnostics of TKM. With a proper patient-reported outcomes or well-structured database, it can also be applied to a pre-screening solutions of healthcare system in Mibyoung stage.
현재 국내에서는 물류시설의 부족, 물류시설의 비효율적 운영, 복잡한 유통구조, 물류산업의 낙후, 폐쇄적 정보 이용 등으로 인하여 필요 이상의 물류비용이 발생하고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해서는 물류구조의 전반적인 개선 및 물류시설의 확충 등이 필요하다. 하지만, 이러한 노력들이 기존의 원단위식 규모예측으로 이루어진다면 차량의 하역특성을 세밀히 고려하지 못하게 되고, 또한 향후 하역작업의 기계화 및 자동화 등으로 인한 작업능률의 향상을 반영하지 못 할 우려가 있다. 따라서 본 연구는 화물터미널에서의 화물차량의 이용현황을 기초로 대기행렬이론(queueing theory)을 적용함으로써 화물차량의 하역특성이 고려된 화물터미널의 최적규모산정법을 제시하였다. 또한, 현재의 하역시스템에서 이루어지는 작업들이 기계화 및 자동화, 정보화되었을 경우에는 화물터미널의 최적규모에 어떠한 영향을 미치는가에 대해 분석하였다. 분석결과, 하역시간의 규칙성 증가가 화물터미널의 규모변화에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 나타났으며, 하역속도 및 서비스율의 향상은 화물터미널의 규모변화에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이 연구는 저관리 경량형 옥상녹화시스템을 위한 내한성 식물 선발을 목적으로 6종 식물을 대상으로 저온 처리시간과 온도에 따라 전해질 용출 평가와 재생 검사를 연구하였다. Logistic 비선형 회귀분석을 이용하여 전해질 용출 평가를 통하여 치사 온도는 $-16.1{\sim}-24.4^{\circ}C$ 범위로 예측되었으며, 저온에 대한 저항성은 Sedum reflexum > S. spurium > Ophiopogon japonicus > S. album > S. takevimense > Dianthus chinensis의 순으로 나타났다. 2012년 2월 최저 온도인 $-13.4^{\circ}C$에 모든 식물의 전해질 용출은 50% 이하로 나타났으며, 겨울철 최적기온 $-13.5^{\circ}C$ 이상의 지역에서 식물들을 옥상에서 안정적으로 생육될 수 있을 것으로 예측되었다.
Objectives: This study used the characteristics of the knowledge discovery and data mining algorithms to develop hypertension predictive model for hypertension management using the Korea National Health Insurance Corporation database(the insureds' screening and health care benefit data). Methods: This study validated the predictive power of data mining algorithms by comparing the performance of logistic regression, decision tree, and ensemble technique. On the basis of internal and external validation, it was found that the model performance of logistic regression method was the best among the above three techniques. Results: Major results of logistic regression analysis suggested that the probability of hypertension was: - lower for the female(compared with the male)(OR=0.834) - higher for the persons whose ages were 60 or above(compared with below 40)(OR=4.628) - higher for obese persons(compared with normal persons)(OR= 2.103) - higher for the persons with high level of glucose(compared with normal persons)(OR=1.086) - higher for the persons who had family history of hypertension(compared with the persons who had not)(OR=1.512) - higher for the persons who periodically drank alcohol(compared with the persons who did not)$(OR=1.037{\sim}1.291)$ Conclusions: This study produced several factors affecting the outbreak of hypertension using screening. It is considered to be a contributing factor towards the nation's building of a Hypertension Management System in the near future by bringing forth representative results on the rise and care of hypertension.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한 고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 수명분포는 단위당 고장발생률이 증가하다가 감소하는 속성을 가진 로그-로지스틱 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 제시하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장간격 시간자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
Purpose: The purpose of this study was to develop predictive models for pressure ulcer incidence using electronic health record (EHR) data and to compare their predictive validity performance indicators with that of the Braden Scale used in the study hospital. Methods: A retrospective case-control study was conducted in a tertiary teaching hospital in Korea. Data of 202 pressure ulcer patients and 14,705 non-pressure ulcer patients admitted between January 2015 and May 2016 were extracted from the EHRs. Three predictive models for pressure ulcer incidence were developed using logistic regression, Cox proportional hazards regression, and decision tree modeling. The predictive validity performance indicators of the three models were compared with those of the Braden Scale. Results: The logistic regression model was most efficient with a high area under the receiver operating characteristics curve (AUC) estimate of 0.97, followed by the decision tree model (AUC 0.95), Cox proportional hazards regression model (AUC 0.95), and the Braden Scale (AUC 0.82). Decreased mobility was the most significant factor in the logistic regression and Cox proportional hazards models, and the endotracheal tube was the most important factor in the decision tree model. Conclusion: Predictive validity performance indicators of the Braden Scale were lower than those of the logistic regression, Cox proportional hazards regression, and decision tree models. The models developed in this study can be used to develop a clinical decision support system that automatically assesses risk for pressure ulcers to aid nurses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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