• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권12호
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• pp.7509-7515
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• 2013

To assess the risk of cancers associated with sleep duration using meta-analysis of published cohort studies, we performed a comprehensive search using PubMed, Embase and Web of Science through October 2013. We combined hazard ratios (HRs) from individual studies using meta-analysis approaches. A random effect dose-response analysis was used to evaluate the relationship between sleep duration and cancer risk. Subgroup analyses and sensitivity analyses were also performed. Publication bias was evaluated using Funnel plots and Begg's test. A total of 13 cohorts from 12 studies were included in this meta-analysis, which included 723, 337 participants with 15, 156 reported cancer outcomes during a follow-up period ranging from 7.5 to 22 years. The pooled adjusted HRs were 1.06 (95% CI: 0.92, 1.23; P for heterogeneity =0.003) for short sleep duration, 0.91 (95% CI: 0.78, 1.07; P for heterogeneity <0.0001) for long sleep duration. In subgroup analyses stratified by cancer type, long duration of sleep showed an inverse relation with hormone-related cancer (HR=0.79; 95% CI: 0.65, 0.97; P for heterogeneity =0.009) and a greater risk of colorectal cancer (HR=1.29; 95% CI: 1.09, 1.52; P for heterogeneity =0.346). Further meta-analysis on dose-response relationships showed that the relative risks of cancer were 1.00 (95% CI: 0.99, 1.01; P for linear trend=0.9151) for one hour of sleep increment per day, and 1.00 (95% CI: 0.98, 1.01; P for linear trend=0.7749) for one hour of sleep increment per night. No significant dose-response relationship between sleep duration and cancer was found on non-linearity testing (P=0.5053). Our meta-analysis suggests a positive association between long sleep duration and colorectal cancer, and an inverse association with incidence of hormone related cancers like those in the breast. Studies with larger sample size, longer follow-up times, more cancer types and detailed measure of sleep duration are warranted to confirm these results.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.107-119
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• 1999

줄눈콘크리트포장의 줄눈은 슬래브의 온도나 습도변화에 의한 구속변형에 의해 슬래브 내부에 종방향 균열이나 횡방향 균열이 발생하는 것을 제어할 목적으로 설치한다. 이러한 줄눈은 줄눈부에서의 불연속성의 원인이 되어 두 슬래브 사이의 하중전달기능을 감소시키며, 상대적으로 취약함을 지녔기 때문에 손상을 유발시킬 수 있는 가능성을 지니고 있다. 따라서, 줄눈콘크리트포장 줄눈부 손상유형 및 정도에 대한 객관적이고 과학적인 평가가 이루어져야 합리적이고 경제적인 보수방법을 결정할 수 있다. 본 연구는 콘크리트포장 해석프로그램인 ILLI-SLAB를 이용하여 줄눈 평가시스템을 개발하고 이를 FWD 시험결과에 이용하여 줄눈콘크리트포장의 상태를 평가하고자 하였다. 이를 위해 먼저 줄눈부에 영향을 줄 수 있는 변수를 선정하고, ILLI-SLAB를 사용하여 민감도 분석을 실시하여 줄눈부에 영향을 크게 미치는 변수를 찾았다. 이러한 변수들을 분석해 줄눈부의 하중전달효과 및 표면 처짐의 관계를 나타내어, 현장에서 FWD를 실시하여 얻은 하중전달효과와 재하위치의 표면 처짐값을 이용해 줄눈콘크리트포장을 평가하였다. 그 결과 노상지지력 계수(K)와 다웰/콘크리트 상호관계 계수(G) 두 변수가 가장 크게 영향을 미침을 알 수 있었으며, 그 임계값은 각각 300 poi와 500,000 lbs/in.임을 알 수 있었다. 이 두 변수와 현장 FWD 시험을 이용하여 줄눈콘크리트포장의 평가시스템을 개발하였으며, 실제 중부고속도로에서 실시한 FWD 측정치를 이용해 평가한 결과 한 개의 줄눈부만이 다웰/콘크리트 상호관계 계수가 임계값보다 낮고, 대부분 줄눈부의 두 인자값이 임계값 이상으로 콘크리트포장 줄눈부가 양호함을 알 수 있었다.이며, 관목층훼손 식생지와 단층구조 식생지는 소극적 복원지로서 군집유형별로 상림내 안정된 다층구조의 자연식생구조를 모델로 하여 생태적 천이발달을 유도하여야 할 것이다. 또한 잔디광장과 조경수식 재지는 적극적 복원지로서 다층구조의 참나무류군집과 낙엽활엽수군집 (개서어나무 우점)을 모델로 하여 관리해야 할 것이다.저서무척추동물이었다. 우점도지수는 가을 0.22～0.51(평균$\pm$표준편차 0.42$\pm$0.09), 겨울 0.31～0.96(0.62$\pm$0.23). 여름 0.30～0.89(0.57$\pm$0.18)였고, 다양도지수는 가을 3.50～4.26(3.80$\pm$0.24), 겨울 1.55～4.50(3 10$\pm$1.01), 여름 1.35～3.77(2.55$\pm$0.69)였다. 홍수 후의 조사에서 노린재류, 딱정벌레류, 복족류 등 이동성이 높거나 완전히 수중생활에 적응한 종류의 회복이 빠른 것으로 나타났다. 전체 조사지점 중에서 우포와 사지포의 평균 다양도지수가 가장 높게 나타나서 그 지역이 양호한 저서무척추동물의 서식처를 형성하고 있음을 시사하였다.한 독창성을 보여주고 있다. 또한 내재된 패션 이미지를 분석해 보면 정확함과 차가움의 의미를 지닌 이지적 이미지와 우주의 질서를 반영하는 상징적 이미지, 복잡한 자연으로부터 간결한 형태로의 경향성이 이루어낸 인공적 이미지를 느낄 수 있었으며, 미래적 이미지와 전통적 이미지의 상반된 개념의 이미지를 같이 내포하고 있음을 추론할 수 있었다. 이와 같이 현대 패션에 표현된 기하학적 패턴은 복식을 조형예술 분야로

• 한국의류학회지
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• 제31권6호
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• pp.848-858
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• 2007

의복의 자아 근접성 개념을 기반으로 한 여러 연령층의 설문조사 결과를 바탕으로 하여 2004년에 Sontag과 Lee가 객관적 측정도구, 의복의 자아 근접성 척도(PCS Scale)를 개발하였다. Sontag과 Lee는 24-항목을 포함한 4-요인으로 구성된 PCS 척도를 청소년층을 대상으로 타당화 하였다. 본 연구는 그들 연구의 연계로 초기 6-요인으로 구성되었던 PCS 척도를 노년층에 적용하여 19-항목을 포함한 3-요인으로 구성된 PCS 척도를 타당화 한다. 65세 이상의 노인층이 본 연구의 표본집단으로 설정되었고 임의 표집방법을 이용, 미국 전역 1,700명의 노년 표본이 표본조사회사로부터 구입되었다. 2004년 11월 설문조사가 시작되어 2005년 2월에 총 250개의 이용 가능한 설문자료가 수집되었다(15.6%의 응답 비율). PCS 척도의 타당성을 검증하기 위하여 Sontag과 Lee의 연구에서 사용한 요인분석과 신뢰도분석을 동일하게 3단계 절차로 노인층을 대상으로 실시하였다. AMOS 5.0 을 사용한 3단계 신뢰도 분석 결과 19-항목을 포함한 3-요인으로 구성된 PCS척도의 타당성이 노인층을 대상으로 검증되었다. 노인층의 PCS척도는 다음의 3-요인으로 구성된다: 1) 의복이 자아 구성 과정에 미치는 영향(PCS 요인 1-2-3의 병합), 2) 의복이 평가적이고 정서적인 자존 형성과정에 미치는 영향(PCS 요인 4-5의 병합), 그리고 3) 의복이 신체상과 신체에 쏟는 정신 집중정도에 미치는 영향(PCS 요인 6). Sontag과 Lee가 초기적으로 가설한 6-요인 PCS 척도는 청소년층과 노인층을 대상으로 한 어느 연구에서도 검증되지 않았다. 더 나아가, 이들이 검증한 청소년층의 4-요인 PCS 척도도 노인층을 대상으로 한 연구에서 검증되지 않았다. 이는 노인들의 자아 구성 이젊은 층보다 더 통괄/복합적인 것에서 기인된다고 보인다. 이 글은 PCS 척도의 앞으로의 연구방향과 이용방향을 끝으로 마무리 지어 진다.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• 제2권1호
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• pp.31-61
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• 2000

Introduction. Despite the fact that half of premature deaths are caused by unhealthy lifestyles such as smoking tobacco, sedentary lifestyle, alcohol and drug abuse and poor nutrition, there are no theoretical models which accurately explain these health promotion related behaviors. This study tests a new model of health behavior called the Model of Health Promotion Behavior. This model draws on elements and frameworks suggested by the Health Belief Model, Social Cognitive Theory, the Theory of Planned Action and the Health Promotion Model. This model is intended as a general model of behavior but this first test of the model uses amount of exercise as the outcome behavior. Design. This study utilized a cross sectional mail-out, mail-back survey design to determine the elements within the model that best explained intentions to exercise and those that best explained amount of exercise. A follow-up questionnaire was mailed to all respondents to the first questionnaire about 10 months after the initial survey. A pretest was conducted to refine the questionnaire and a pilot study to test the protocols and assumptions used to calculate the required sample size. Sample. The sample was drawn from 2000 eligible participants at two blue collar (utility company and part of a hospital) and two white collar (bank and pharmaceutical) companies located in Southeastern Michigan. Both white collar site had employee fitness centers and all four sites offered health promotion programs. In the first survey, 982 responses were received (49.1％) after two mailings to non-respondents and one additional mailing to secure answers to missing data, with 845 usable cases for the analyzing current intentions and 918 usable cases for the explaining of amount of current exercise analysis. In the follow-up survey, questionnaires were mailed to the 982 employees who responded to the initial survey. After one follow-up mailing to non-respondents, and one mailing to secure answers to missing data, 697 (71.0％) responses were received, with 627 (63.8％) usable cases to predict intentions and 673 (68.5％) usable cases to predict amount of exercise. Measures. The questionnaire in the initial survey had 15 scales and 134 items; these scales measured each of the variables in the model. Thirteen of the scales were drawn from the literature, all had Cronbach's alpha scores above .74 and all but three had scores above .80. The questionnaire in the second mailing had only 10 items, and measured only outcome variables. Analysis. The analysis included calculation of scale scores, Cronbach's alpha, zero order correlations, and factor analysis, ordinary least square analysis, hierarchical tests of interaction terms and path analysis, and comparisons of results based on a random split of the data and splits based on gender and employer site. The power of the regression analysis was .99 at the .01 significance level for the model as a whole. Results. Self efficacy and Non-Health Benefits emerged as the most powerful predictors of Intentions to exercise, together explaining approximately 19％ of the variance in future Intentions. Intentions, and the interaction of Intentions with Barriers, with Support of Friends, and with Self Efficacy were the most consistent predictors of amount of future exercise, together explaining 38％ of the variance. With the inclusion of Prior Exercise History the model explained 52％ of the variance in amount of exercise 10 months later. There were very few differences in the variables that emerged as important predictors of intentions or exercise in the different employer sites or between males and females. Discussion. This new model is viable in predicting intentions to exercise and amount of exercise, both in absolute terms and when compared to existing models.