Joo, Han Young;Kim, Jae Wook;Jeong, So Yun;Kim, Young Seo;Moon, Joo Hyun
Nuclear Engineering and Technology
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제53권12호
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pp.4189-4200
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2021
In this study, the relationship between the environmental radiation dose rate and meteorological variables was investigated with multiple regression analysis and big data of those variables. The environmental radiation dose rate and 36 different meteorological variables were measured on Ulleung Island, Republic of Korea, from 2011 to 2015. Not all meteorological variables were used in the regression analysis because the different meteorological variables significantly affect the environmental radiation dose rate during different periods, and the degree of influence changes with time. By applying the Pearson correlation analysis and stepwise selection methods to the big dataset, the major meteorological variables influencing the environmental radiation dose rate were identified, which were then used as the independent variables for the regression model. Subsequently, multiple regression models for the monthly datasets and dataset of the entire period were developed.
A new and efficient method for estimating the statistical moments of a system performance function has been developed. The method consists of two steps: (1) An approximate response surface is generated by a quadratic regression model, and (2) the statistical moments of the regression model are then calculated by experimental design techniques proposed by Seo and $Kwak^{(4)}$. In this approach, the size of experimental region affects the accuracy of the statistical moments. Therefore, the region size should be selected suitably. The D-optimal design and the central composite design are adopted over the selected experimental region for the regression model. Finally, the Pearson system is adopted to decide the distribution type of the system performance function and to analyze structural reliability.
The purposes of this study were to investigate the operational affecting productivity in hospital foodservice, and to examine the relationships between operational factors affecting productivity. The 28 hospitals over 400 beds in Seoul were mailed questionnaires assessing the factors that affect productivity in hospital foodservice(23 hospitals responded). Data analyses included descriptive statistics. Pearson product moment correlation analysis, and stepwise multiple regression analysis. The result of Pearson product moment correlation analysis indicated that the percentage of patient meals was significantly correlated to the productivity (r=.5560, p<.01). Stepwise multiple regression analysis indicated that the percentage of patient meals and the average work hours of employees were significant predictors of the operational factors at productivity.
비만은 단순히 개인의 게으름의 문제가 아니라 하나의 위험한 질병으로서 치료를 위해 전문가의 도움이 전적으로 필요로 한다. 개인만의 극복해야 하는 문제가 아니라 사회적 문제로 거론되어 국가 차원에서의 규제와 같은 적극적인 도움이 필요하다. 비만으로 생기는 경제적 손실 또한 무시할 수 없다. 의료비용, 생산성 감소, 사회 보건 문제, 질병 예방 비용 등이 있다. 이 연구는 전 연령층을 대상으로 하되, 아시아, 북아메리카, 남아메리카와 같이 대륙별로 근처 나라들의 2009년에서 2019년까지 10년의 비만 지수와 경제지표를 R을 활용한 회귀분석, 상관관계 분석, Pearson 회귀분석으로 비교하여 가치 있는 결과를 찾는 데 있다. 비만의 해결은 개인의 행복뿐만 아니라 국가의 경제 성장 그리고 회복에 큰 핵심적 요소가 된다는 걸 검증하는 연구이다.
The application of the Log-Pearson Type m distribution recommended by Water Resources Council, U. S. A. for flood frequency analysis requires the estimation of the regionalized skew coefficient. In this study, regionalized skew coefficients are estimated using a weighted regression model which relates at-site skews based on logarithms of observed annual flood peak series to both basin characteristics and precipitation data in the Han river and the Nakdong river basin. The model is developed with weighted least squares method in which the weights are determined by separating residual variance into that due to model error and due to sampling error. As the result of analysis, regionalized skews are estimated as - 0.732 and - 0.575 in the Han river and the Nakdong river basin, respectively.
A flexible stretch forming process is useful for small quantity batch production because various shape changes of the flexible die can be achieved conveniently. In this study, the design variables, namely, the punch size, curvature radius and elastic pad thickness, were quantitatively evaluated to understand their influence on sheet formability using statistical methods such as the correlation and regression analyses. Forming simulations were designed and conducted by a three-way factorial design to obtain numerical values of a shape error. Linear relationships between the design variables and the shape error resulted from the Pearson correlation analysis. Subsequently, a regression analysis was also conducted between the design variables and the shape error. A regression equation was derived and used in the flexible die design stage to estimate the shape error.
Objectives The purpose of this study was to identify the effects of personality by each Sasang constitution on sleep using Positive Affect and Negative Affect Schedule(PANAS) and NEO-personality inventory(NEO-PI). Methods The subjects of this study were 2,078 people who had information on Sasang constitutional type and personality(PANAS, NEO-PI) among the data established at the Korean Medicine Data Center. Sleep time and sleep quality were investigated through self-written questionnaires. Sleep time was collected by hand-writing, and sleep quality was checked on a 4 point Likert scale. Pearson correlation analysis was conducted to see the correlation between personality and sleep in each constitutional type. Logistic regression was performed using personality as independent variables to find out how much personality affects sleep time. In order to find out how much personality affects sleep quality, regression analysis was performed using personality as independent variables. Results & Conclusions Sleep time was hardly affected by personality. As a result of Pearson correlation analysis, sleep time in all subjects did not show a significant correlation with personality. In logistic regression on sleep time as the dependent variable, no statistically significant results were obtained except for the Negative Affect(NA) in Taeeumin. Sleep quality showed a statistically significant correlation with the negative affect(NA), neuroticism(N), extraversion(E), Physical Component Summary(PCS) and Mental Component Summary(MCS). As a result of regression analysis on sleep quality as the dependent variable, neuroticism(N), negative affect(NA), positive affect(PA), and extraversion(E) were found in the factors affecting sleep quality. Besides, how much personality affected sleep quality might differ in each constitution. In all constitutions, sleep quality was affected by N, but the rank of N was different in each constitution. The sleep quality of Soyangin was not affected by E, and the sleep quality of Taeeumin was specifically affected by O.
Objectives: This study was performed to determine the correlation between Instrument on Pattern Identification for Depression and Psychological tests by Pearson Correlation Coefficient and Regression analysis.Methods: Two assessors carried out the evaluation using the instrument on pattern identification for depression. They also performed the following psychological tests: Beck Depression Inventory (BDI), State-Trait Anxiety Inventory (STAI), State-Trait Anger Expression Inventory (STAXI), the Temperament and Character Inventory (TCI), Insomnia Severity Index (ISI_Total), Self-disclosure Inventory, subjective well-being Inventory, Health perception Inventory, and Personality Assessment Inventory (PAI). A total of 167 participants who got HAM-D score over 12 were targeted for the evaluation. Our research team carried out Pearson correlation coefficient analyses and regression analysis between pattern identification for depression and Psychological tests. We listed the results by descending order and interpreted the results.Results: Pearson correlation analysis revealed the following results: 1) Stagnation of Liver Gi was associated with BDI (0.60) and STAI (0.55); 2) Dual Deficiency of the Heart and Spleen was associated with BDI (0.60), ISI_Total (0.52), and STAI (0.42); 3) Relieving stagnation of Phlegm-Gi was associated with BDI (0.65), STAI (0.54), and Subjective well-being inventory (−0.52); 4) Gi-deficiency Mingled with sputum was associated with BDI (0.50), ISI_Total (0.40), and STAI (0.395); 5) Stagnant Gi transforming into fire was associated with BDI (0.56), STAI_TR (0.51), and Health perception Inventory (−0.458); 6) Yin-Deficiency with Effulgent Fire was associated with BDI (0.55), ISI_total (0.54), and STAI (0.41).Conclusions: Through correlation analysis between Instrument on Pattern Identification for Depression and Psychological tests, we could suggest a System for Oriental Medical Diagnosis for Depression.
Purpose. The objective of this study was to investigate factors influencing turnover intention index of work environment, emotional labor by hospital nurses Methods. A survey was conducted with 290 nurses who were working hospital. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients and multiple regression with SPSS window 18.0 program. Result. Findings revealed that; 1) The mean scores were 2.81 [range : 1-5] for work environment, 3.24 [range : 1-5] for emotional labor, 3.43 [range : 1-5] for turnover intention. 2) Pearson's correlation revealed work environment was negatively correlated with turnover intention but emotional labor positively correlated with the turnover intention. 3) Hrarchical multiple regression analysis showed work environment, ages, assign ward, period in current hospital, emotional labor significantly influenced turnover intention in hospital nurses. Conclusion. These findings can be utilized to development of strategies to improving the work environment, managing the emotional labor for decreasing turnover intention of hospital nurses so that can be long time.
Background: Passive straight leg raising (PSLR) is the common clinical test to measure of hamstring muscle length. Hip flexion angle contributes to change the lumbopelvic rotation during PSLR. Pressure biofeedback unit (PBU) is commonly used to detect lumbopelvic movement during lower limb movements. Thus, there may be the relationship between pressure of PBU and lumbopelvic motion during PSLR. Objects: The objective of this study was to determine the relationship between pressure of PBU and lumbopelvic motion during PSLR. Methods: Thirty two subjects participated in this study. A three-dimensional motion analysis system were used to measure the lumbopelvic angle during PSLR, while recording the pressure of PBU according to angle of PSLR by 10 degree increments. Pearson product moment correlations and linear regression analysis were used to describe the relationship between variables. Results: The results showed that there was a significant relationship between the lumbopelvic and angle of PSLR (Pearson's r=.83, p<.05), between the pressure of PBU and angle of PSLR (Pearson's r=.75, p<.05), and between lumbopelvic motion and pressure of PUB (Pearson's r=.83, p<.05). Linear regression equation using lumbopevic angle as an independent factor was as follows: Pressure of PBU = 47.35 + (2.55 ${\times}$ angle of lumbopelvic motion) ($R^2=.69$, p<.05). Conclusion: Results of the present study indicate that pressure of PBU can be used to indirectly detect the amounts of lumbobevic motion during muscle length test or stretching of hamstring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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