The purpose of this study was to investigate middle and high school mathematics teachers' levels and multiple approaches in United States practicing their abstraction levels and, different strategies and method of solutions towards given number theory problems. The mathematics teachers taking part in this study are consisted of 25 members of online graduate and undergraduate course (MAE 5641 and MAE 4813) delivered through Online Learning System called as the Blackboard (http://www.blackboard.com). Data collection methods include journal entries, written solutions to problems, the teachers' reflections on said problems, and post interviews. Data analysis was done based on [Hazzan, O. & Zazkis, R. (2005). Reducing abstraction: The case of school mathematics. Educ. Stud. Math. 58(1), 101-119]. Analysis of students' written solutions revealed that transitions among the solution methods have major effect on abstraction levels. Elevation and reducing abstraction is a dynamic process.
Background: Recently, there has been increasing worldwide concern about outdoor air pollution, especially particulate matter (PM), which has been extensively researched for its harmful effects on the respiratory system. However, sufficient research on its effects on cardiovascular diseases, such as hypertension, remains lacking. In this study, we examine the associations between PM levels and hypertension and hypothesize that higher PM concentrations are associated with elevated blood pressure. Methods: A total of 133,935 adults aged ≥ 40 years who participated in the Korean Genome and Epidemiology Study were analyzed. Multiple linear regression analyses were conducted to investigate the short- (1-14 days), medium- (1 and 3 months), and long-term (1 and 2 years) impacts of PM on blood pressure. Logistic regression analyses were conducted to evaluate the medium- and long-term effects of PM on blood pressure elevation after adjusting for sex, age, body mass index, health-related lifestyle behaviors, and geographic areas. Results: Using multiple linear regression analyses, both crude and adjusted models generated positive estimates, indicating an association with increased blood pressure, with all results being statistically significant, with the exception of PM levels over the long-term period (1 and 2 years) in non-hypertensive participants. In the logistic regression analyses on non-hypertensive participants, moderate PM10 (particulate matter with diameters < 10 ㎛) and PM2.5 (particulate matter with diameters < 2.5 ㎛) levels over the long-term period and all high PM10 and PM2.5 levels were statistically significant after adjusting for various covariates. Notably, high PM2.5 levels of the 1 year exhibited the highest odds ratio of 1.23 (95% confidence interval: 1.19-1.28) after adjustment. Conclusions: These findings suggest that both short- and long-term exposure to PM is associated with blood pressure elevation.
본 논문은 가시권 분석에서의 지형 요소의 효율성과 활용성에 대한 내용으로써 지형 요소별로 가시권 분석 결과를 비교하여 각 지형 요소와 가시권 분석간의 관련성을 분석한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 peak, pass, pit, ridge, valley를 지형 요소로 선정하고 조망 지점에서 최대 가시 면적을 확보하는 문제를 가시권 문제로 정의하였다. 또한 다양한 지형적 요인을 고려하기 위해 산악 지역에서부터 평야 지역까지를 대상으로 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해발고도와 가시 면적과의 상관 관계는 낮게 나타났다. 이는 넓은 가시권 확보를 위해 고도가 높은 지점들을 우선적으로 선정하는 방법은 효과적이지 않다는 의미이다. 둘째, 넓은 가시 범위를 보이는 상위 지점들은 해발 고도의 편차가 적다는 점이다. 이는 넓은 가시 범위를 확보하기 위해서는 어느 정도의 해발 고도 지점을 대상으로 해야 한다는 의미이다. 셋째, 가시권 상위 지점들과의 가시권 비교 결과, 모든 연구 지역에 걸쳐 다섯 유형의 지형 요소가 최대 가시권 확보 면적과 유사한 결과를 나타내었다. 이 결과는 가시권 분석에서 지형적 요인의 중요성과 지형 요소의 기여방안에 대한 논의 토대가 될 수 있음을 의미한다. 또한 본 연구의 결과는 향후 최대 가시권 분석에 있어 가시권에 영향을 주는 요인 및 변수 선정에 기여할 것으로 기대할 수 있다.
본 논문에서는 재밍 신호가 존재할 경우에 모노펄스 기법을 이용하여 표적신호의 입사각을 추정하기 위한 모노펄스 빔형성기를 제안한다. 제안한 모노펄스 빔형성기는 평면 어레이 안테나를 이용하여 방위각과 고도각으로 별도의 빔형성을 수행한다. 즉, 방위각 방향으로의 빔형성을 통하여 표적 고도각을 추정하고, 고도각 방향으로의 빔형성을 통하여 표적 방위각을 추정한다. 기존의 모노펄스 빔형성기에 비하여 적응된 가중치의 값에 상관없이 모노펄스 비를 얻으므로 구현이 간단하고 빔형성에 의한 편향이 발생하지 않는다 또한 주엽 제한조건을 사용하지 않으므로 다수의 주엽재밍이 존재할 경우에도 표적의 입사각을 정확하게 추정할 수 있다.
본 연구에서는 STOP 위성의 CCT(Computer Compatible Tape) 데이타를 이용하여 수치표고모델을 생성하는 기술을 개발하므로써, 광역에 대한 수치표고모델을 경제적이고 효율적으로 작성하는 방안을 제시하였다. 경사관측된 한 쌍의 SPOT 수치데이타를 이용하여 표고를 추출하기 위해서는 먼저 관측당시의 위성의 외부표정요소(위성의 위치 및 자세)를 결정하여야 하며, 이것을 위하여 번들조정법을 적용하였다. SPOT 데이타는 항공사진과는 달리 다중 중심투영이므로 외부표정요소에 대하여 라인의 함수형태로 모델링을 하였다. 입체 수치데이타에서 동일점을 찾기 위하여 표준상관계수매칭 기법을 적용하였으며, SPOT 위성데이타에 적합한 기준영역의 크기(매칭사이즈)를 결정하기 위한 실험 결과 13$\times$13의 크기가 적절하였다. 동일점을 자동매칭 기법으로 찾은 후, 외부표정요소를 이용한 공간교차(space intersection) 이론으로 각 점마다의 지상좌표를 결정하였다. 이와 함께 이상표고들을 소거하는 알고리즘을 개발 적용한 결과 상당히 효과적이었으며 수치표고모델의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
본 연구는 분포형 수문 모형인 TOPMODEL의 기본 입력자료인 지형지수, 1n(a/tan {{{{{B}_{}}}}}) 산정을 위한 알고리즘과 수로형성면적(CIT)과 구배멱급수(H)를 고려한 개선된 지형지수 산정 알고리즘의 국내 지형에 대한 적용성을 검토하였다. 대상 유역은 청도천 유역의 한제천 소유역 (18.6km2)과 위천 대표 시험유역의 동곡 소유역(33.6km2)으로, 이 두 유역에 대한 10m, 20m, 30m, 50m, 100m의 수치고도자료(Digital elevation model ; DEM)을 구축하였다. 기존 알고리즘에 대해 수로형성면적의 적용 결과, 수로 격자에 대한 지형지수의 적절한 처리를 통해 개선된 계산 결과를 얻을 수 있었고, 구배멱급수(H)의 적용을 통해 기존의 다방향 흐름(MFD) 알고리즘에 비해 유역 내 협곡 지점에 대한 흐름의 수렴 효과를 얻을 수 있었다. 개선된 알고리즘에 의해 계산된 지형지수 분포는 최대값의 감소로 유출 모의시 과도한 초기 유출 계산 문제를 완화시킬 수 있었다. 기존 알고리즘을 사용한 유출 모의와 비교하여 개선된 알고리즘을 활용한 전체적인 모의 효율은 유사하나 수문정보의 공간 분포 산정은 보다 합리적인 결과를 도출하였다,
Purpose: This study was to investigate the relationship among the symptom recognition, health behavior compliance, and the hospital arrival time to identify factors influencing the hospital arrival time in patient with acute myocardial infarction (AMI). Methods: The subjects of this study were 200 patients with AMI in C hospital in D city. Data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, One way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and stepwise multiple liner regression tests. Results: Level of symptom recognition and health behavior compliance was low. The median value of hospital arrival time was 4.48 hours (ST-segment Elevation Ml was 2.43 hours and Non ST-segment Elevation MI was 7.83 hours). Among the studied factors, only symptom recognition had a statistically significant positive correlation with health behavior compliance (r=0.38, p<.001). Factors influencing the hospital arrival time were MI classification, diabetes mellitus (DM) and transport vehicle to the 1st hospital, and they accounted for 13% of the variance for hospital arrival time in AMI patients. Conclusion: To prevent the delay of hospital arrival time in MI patients, a more robust nursing strategic intervention according to MI classification and DM is necessary; further education on the importance of transportation utilization is also mandated.
ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) and chronic total occlusion (CTO) of coronary artery are well-known atherosclerotic vascular diseases. However, the difference of intima-media thickness and plaque characteristics of carotid arteries between STEMI and CTO patients were not directly compared in previous studies. Medical records of a total of 158 (101 STEMI, 57 CTO) patients, who underwent carotid artery ultrasonography, were selected for the analysis. The baseline characteristics, ultrasonography findings, and clinical outcomes of the two groups were compared. The prevalence of hypertension, diabetes mellitus, and dyslipidemia was significantly higher in CTO patients. Carotid intima-media thickness ($0.97{\pm}0.13$ vs. $0.78{\pm}0.17cm$, P < 0.0001) and number of plaques ($2.2{\pm}1.0$ vs. $1.7{\pm}1.2$, P < 0.0001) were greater in CTO than STEMI patients. Multiple (${\geq}3$) or echogenic plaques were more frequently observed in CTO patients. During the median follow-up duration of 27 months, major adverse cardiovascular events occurred in 31% of CTO and 14% of STEMI patients (P = 0.008). We found that, compared with STEMI, CTO patients have higher burden of carotid artery atherosclerosis associated with more comorbid diseases and poor clinical outcomes.
The purpose of this research was to investigate the relationships among clothing benefits sought, brand attachment, and brand loyalty. The subjects were 559 male and female consumers who were residents in Seoul. The data were analyzed by factor analysis, multiple regression, and path analysis. The results showed that there were seven clothing benefits sought: ideal figure/impression improvement, individuality, brand, fashion, comfort, conformity, and sex appeal. Brand attachment motives had two factors of brand personality/individuality expression and conformity/status elevation. Brand attachment consisted of love/friendliness and passion. Statistical analyses showed that there were significant relationships among clothing benefits sought, brand attachment, and brand loyalty. There were significant effects of clothing benefits sought factors on brand attachment motives. The consumers who sought benefits of ideal figure/impression improvement, individuality, and sex appeal had a brand personality/individuality expression motive. In the meanwhile the consumers who sought benefits of brand, fashion, comfort, conformity, and sex appeal had a conformity/status elevation motive. There were also significant effects of brand attachment motives on brand attachment. The consumers who had a brand personality/individuality expression motive felt love/friendliness and passion for their brands.
Explicitly spatially distributed and reliable data on industrial water demand is very much important for both policy makers and researchers in order to carry a region-specific analysis of water resources management. However, such type of data remains scarce particularly in underdeveloped and developing countries. Current research is limited in using different spatially available socio-economic, climate data and geographical data from different sources in accordance to predict industrial water demand at finer resolution. This study proposes a random forest regression (RFR) model to predict the industrial water demand at 0.50× 0.50 spatial resolution by combining various features extracted from multiple data sources. The dataset used here include National Polar-orbiting Partnership (NPP)/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) night-time light (NTL), Global Power Plant database, AQUASTAT country-wise industrial water use data, Elevation data, Gross Domestic Product (GDP), Road density, Crop land, Population, Precipitation, Temperature, and Aridity. Compared with traditional regression algorithms, RF shows the advantages of high prediction accuracy, not requiring assumptions of a prior probability distribution, and the capacity to analyses variable importance. The final RF model was fitted using the parameter settings of ntree = 300 and mtry = 2. As a result, determinate coefficients value of 0.547 is achieved. The variable importance of the independent variables e.g. night light data, elevation data, GDP and population data used in the training purpose of RF model plays the major role in predicting the industrial water demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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