This paper deals with the traffic factors related to the collisions of circular intersections. The purpose of this study is to develop traffic accident models by type of collision based on land use. In pursuing the above, the traffic accident data from 2010 to 2014 were collected from the "Traffic Accident Analysis System (TAAS)" data set of the Road Traffic Authority. A multiple regression model was utilized in this study to develop the traffic accident models by type of collision. 17 explanatory variables such as geometry and traffic volume factors were used. The main results are as follows. First, the null hypothesis that the type of land use does not affect the number of accidents by type of collision is rejected. Second, 10 accident models by type of collision based on land use are developed, which are all statistically significant. Finally, the ADT, inscribed circle diameter, bicycle lane, area of central island, number of speed hump, circulatory roadway width, splitter island, area of circulatory roadway, mean number of entry lane and mean width of entry lane are analyzed to see how they affect accident by type of accident based on land use.
The fatalities of pedestrian accounted for about 40.0% of all fatalities in Korea (2005 year). In pedestrian involved accident, the most important data to inspect accident is throw distance of pedestrian. The throw distance of pedestrian can be influenced by many variables, such as vehicular frontal shape, vehicular impact speed, the offset of impact point, the height of pedestrian, and road condition. The trajectory of pedestrian after collision can be influenced by vehicular frontal shape classified into sedan type, box type, SUV type and van type. Many studies have been done about pedestrian accident with passenger car model and bus model for simple factors. But the study of pedestrian accident by van type vehicle was much insufficient, and even that the influence of multiple factors such as the offset of impact point was neglected. In this paper, a series of pedestrian kinetic simulation were conducted to inspect relationship between throw distance and multiple factors with using PC-CRASH s/w, a kinetic analysis program for a traffic accident for van type. By based on the simulation results, multi-variate regression was conducted, and regression equation was presented.
This study conducted to predict the stock market prices based on the assumption that internet news articles might have an impact and effect on the rise and fall of stock market prices. The internet news articles were tested to evaluate the accuracy by comparing predicted values of the actual stock index and the forecasting models of the companies. This paper collected stock news from the internet, and analyzed and identified the relationship with the stock price index. Since the internet news contents consist mainly of unstructured texts, this study used text mining technique and multiple regression analysis technique to analyze news articles. A company H as a representative automobile manufacturing company was selected, and prediction models for the stock price index of company H was presented. Thus two prediction models for forecasting the upturn and decline of H stock index is derived and presented. Among the two prediction models, the error value of the prediction model (1) is low, and so the prediction performance of the model (1) is relatively better than that of the prediction model (2). As the further research, if the contents of this study are supplemented by real artificial intelligent investment decision system and applied to real investment, more practical research results will be able to be developed.
Objectives: This study aimed to examine the effects of dietary protein intake and quality on periodontal disease in Korean adults. Methods: The data used for analysis were obtained from the 7th Korean National Health and Nutrition Examination Survey (2016-2018). Data were analyzed using chi-square and t-test. Additionally, multiple logistic regression analysis was performed to assess the association between dietary protein intake and quality and periodontal disease. Statistical significance level was set at <0.05. Results: Multiple logistic regression analysis of dietary protein intake and periodontal disease in the model adjusted for socioeconomic factors showed that were significantly related to the Q1 (odds ratio [OR]: 1.18, 95% confidence interval [CI]: 1.01-1.39). However, this correlation was not significant in the model in which all variables were corrected. Moreover, analysis of the dietary protein quality and periodontal disease in model 4, which was adjusted for socioeconomic variables, showed that were significantly related to the low score (OR: 1.13, 95% CI: 1.00-1.27). Conclusions: The results showed a significant association between periodontal disease and poor intake and quality of dietary protein in the Korean adult population.
본 연구에서는 고립지역의 과거 AADT 자료와 사회 경제지표를 활용하여 장래 AADT를 추정하였다. 과거 교통량 추이 활용 시와 사회 경제지표 활용 시 장래 AADT를 추정했으며, 사회 경제지표를 활용하여 다중회귀 분석방식을 통한 장래 AADT 추정 시 높은 설명력과 낮은 오차율을 보였다. 지리적 특성별 AADT에 미치는 사회 경제지표 분석 결과 고립일반지역은 다양한 사회 경제지표가 AADT에 영향을 미쳤으며, 고립해안지역은 유류가격과 연관성을 보이는 것으로 나타났다. 고립지역의 장래 AADT 추정 모형은 $R^2$, MAPE 분석 시 우수한 것으로 나타났다. 이는 고립지역에서는 통과 교통량이 적고 교통량 변동이 적기 때문에 사회 경제지표를 활용한 장래 AADT 추정방식이 정확하다고 볼 수 있다.
To propose an effective ensemble methods in predicting $PM_{10}$ concentration, six experiments were designed by different ensemble average methods (e.g., non-weighted, single weighted, and cluster weighted methods). The single weighted method was calculated the weighted value using both multiple regression analysis and singular value decomposition and the cluster weighted method was estimated the weighted value based on temperature, relative humidity, and wind component using multiple regression analysis. The effects of ensemble average methods were significantly better in weighted average than non-weight. The results of ensemble experiments using weighted average methods were distinguished according to methods calculating the weighted value. The single weighted average method using multiple regression analysis showed the highest accuracy for hourly $PM_{10}$ concentration, and the cluster weighted average method based on relative humidity showed the highest accuracy for daily mean $PM_{10}$ concentration. However, the result of ensemble spread analysis showed better reliability in the single weighted average method than the cluster weighted average method based on relative humidity. Thus, the single weighted average method was the most effective method in this study case.
This study investigated Post-Occupancy Evaluation (POE) of cherry blossom trails 'Cherry Road' in Daegu Catholic Univ. campus, at Gyeonsan-city, Korea. The evaluation focused on image preference and satisfaction of users i.e., students, using questionnaire surveys. A total 201 questionnaire samples were analyzed and most of the respondents were in the age group of 20. Frequency analysis was conducted on demographics, use behavior, reliability, and means. Factor analysis and multiple regression analysis were conducted for user satisfaction and image preference. Over 80% of visitors came with companions during daytime. The most common motives for use were strolling and walking, event and meeting, passing. For user satisfaction the mean scores were highest for landscape beauty (4.22), image improvement (4.14), campus image (4.08). Night lighting facility received the lowest score (3.32). Factor analysis concerning user satisfaction was categorized into environment-human behavior and physical factors. Multiple regression analysis showed that the overall satisfaction of user was significantly influenced by five independent variables: 'harmonious' (β=.214), 'night lighting facility' (β=.173), 'landscape beauty' (β=.208), 'lawn care' (β=.154), and 'walking trails' (β=.123). The mean scores of image variables were highest for 'beautiful' (5.81), 'bright' (5.67), and 'open' (5.64). The lowest scores was for 'quiet' (4.47). Exploratory factor analysis led to three factors being categorized: aesthetics, comforts, and simplicity. Result of multiple regression analysis indicated that the preference of space image was significantly influenced by five variables: 'bright' (β=.397), 'refreshing' (β=.211), 'cool' (β=.219), 'clean' (β=.182), and 'natural' (β=.-142). Hence, Cherry Road has a high level of user satisfaction and image evaluation, which is interpreted as having various cultural events and value for students on campus. To improve the satisfaction of Cherry Road in the future, it is necessary to secure night lighting, to manage trash cans, and to secure rest space.
자갈다짐말뚝(Gravel Compaction Pile) 공법은 연약지반 개량공법 중의 하나로 육상 및 해상에서 연약 지반을 개량하기 위해 많이 사용되어 왔다. 자갈다짐말뚝으로 보강된 지반의 극한 지지력은 자갈다짐말뚝 및 지반의 강도, 치환율, 시공조건 등에 영향을 받으며 이를 예측하기 위한 다양한 예측식이 제안되었다. 하지만 기존 예측식을 활용한 극한지지력 예측은 오차율 및 변동성이 매우 크며, 실제 설계에 활용하기에는 부적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 자갈다짐말뚝으로 보강된 지반의 극한 지지력을 예측하기 위하여 현장 재하시험결과를 활용한 다중회귀분석을 수행하였으며, 단일잔류 교차검증에 따른 예측오차평가를 통하여 가장 효율적인 입력변수를 선정하고 이에 대한 극한 지지력 예측식을 제안하였다. 또한 선정된 입력변수를 활용하여 인공신경망 적용에 따른 극한 지지력 예측오차를 평가하고 이를 기존 예측식에 따른 결과와 비교 분석하였다.
In this study, it is an object to develop a regression model for the estimation of TOC (total organic carbon) concentration using investigated data for three years from 2010 to 2012 in the Gam Stream unit watershed, and applied in 2009 to verify the applicability of the regression model. TOC and $COD_{Mn}$ (chemical oxygen demand) were appeared to be derived the highest correlation. TOC was significantly correlated with 5 variables including BOD (biological oxygen demand), discharge, SS (suspended solids), Chl-a (chlorophyll a) and TP (total phosphorus) of p<0.01. As a result of PCA (principal component analysis) and FA (factor analysis), COD, TOC, SS, discharge, BOD and TP have been classified as a first factor. TOCe concentration was estimated using the model developed as an independent variable $BOD_5$ and $COD_{Mn}$. R squared value between TOC and measurement TOC is 0.745 and 0.822, respectively. The independent variable were added step by step while removing lower importance variable. Based on the developed optimal model, R squared value between measurement value and estimation value for TOC was 0.852. It was found that multiple independent variables might be a better the estimation of TOC concentration using the regression model equation(in a given sites).
성장의 잠재력에 대한 평가는 개체의 성숙도를 나타내는 여러 생리학적 지표(physiologic indicators)들에 의해 이루어지며 그 중 골성숙도(skeletal maturity)는 성적성숙도(serual maturity)와 신장의 성장변화와 밀접 한 관계가 있는 것으로 알려져 있으나, 치아발육과의 상관관계에 대해선 논란이 많은 실정이다. 그러나, 최근의 연구에 의하면 하악 견치를 포함한 일부 치아의 발육이 골성숙도와 밀접한 관련이 있는 것으로 보고된 바 있다. 이에, 본 연구에서는 7세에서 15세까지의 한국인 남, 녀 아동 387명 의 수완부 방사선 사진과 파노라마 사진을 이용하여 Fishman 방법과 Greulich와 Pyle 방법에 의해 골성숙도를 평가하였으며 변형된 Demirjiran방법에 의해 치아의 성숙도를 평가하여, 수완부 방사선 사진의 도움 없이 골성숙도를 추정할수 있는 방법을 구하고자 다중회귀모형을 이용한 수완부 골성숙도의 추정에 관한 연구를 시행하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 골성숙 지수의 추징을 위한 아래의 다중회귀모형은 84%의 설명력을 나타내며 연대연령, 성별, 하악 견치의 회귀계수는 통계학적 유의성을 보였다. 골성숙 지수 = 0.60x연대연령 - 1.67x성별 + 0.88x하악 견치 - 0.05x하악 제2대구치 - 10.3 2. 골연령의 추정을 위한 아래의 다중회귀모형은 87%의 설명력을 나타내며 연대연령, 성별, 하악 견치의 회귀계수는 통계학적 유의성을 보였다. 골연령 = 0.75x연대연령 - 0.55x성별 + 0.71x하악 견치 + 0.09x하악 제2대구치 - 5.77 (성별: 남자=1, 여자=0., 하악 견치, 제2대구치 : 각 발육단계별 평균연령)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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