• 한국토양비료학회지
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• 제21권4호
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• pp.386-408
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• 1988

본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f＜fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.

• 감성과학
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• 제15권2호
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• pp.297-306
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• 2012

본 연구에서는 미묘한 차이가 있는 다양한 흰색의 감성을 평가하여 백색가전제품을 디자인함에 있어 제품의 감성과 적합한 흰색을 제시할 수 있는 가이드라인을 개발하였다. 연구는 3가지 실험으로 나누어 진행되었다. 실험 1에서는 문헌조사와 워크샵을 통해 수집한 60가지 감성 어휘 중, 설문을 통해 (N=30) 제품색을 평가하기 적합한 20개의 감성 어휘를 추출하였다. 실험 2에서는 다른 색들과 비교했을 때 흰색의 상대적인 감성적 특성을 알기 위해 I.R.I Hue & Tone 120 system으로부터 선정한 13가지 기본색을 대상으로 실험 1에서 추출한 20개의 감성 어휘에 대해 감성 평가를 진행하였다 (N=30). 이를 요인 분석법을 통해 분석한 결과 4개의 감성 요인 - 화려한, 우아한, 맑은, 부드러운 - 이 추출되었으며, 또한 13색의 감성적 특성을 파악하고 이를 흰색과 비교하였다. 마지막으로 실험 3에서는, 실험 2에서 얻은 4가지 감성 요인을 이용하여 미묘한 차이를 가진 25가지 흰색에 대한 감성 평가를 진행하였다. 실험에 사용된 색채 자극물은 CIE 1976 $L^*a^*b^*$로 측정되었으며, 각각의 L, a, b값이 흰색의 감성적 특성에 미치는 영향을 파악하기 위해 회귀 분석을 사용하여 결과를 분석하였다. 본 실증적 연구들을 통해 우리는 3가지 주요 결과를 얻었다 : 첫째, 제품색을 평가하기 위한 4가지 감성 요인 - 화려한, 우아한, 맑은, 부드러운 - 이 존재한다. 둘째, 흰색은 다른 색보다 우아한 감성이 압도적으로 강하게 표현된다. 셋째, 색의 감성적 특성은 색의 3요소인 색상, 명도, 채도 중 일부분의 조합에 영향을 받는다. 추가적으로, 실험 3의 회귀분석을 통해 공식을 도출하였으며, 이 공식을 사용하여 다양한 흰색의 감성적 특성을 예측할 수 있다.

• 한국작물학회지
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• 제57권4호
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• pp.373-383
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• 2012

콩의 파종시기 및 생육온도를 달리하였을 때 생육반응, 수량성 및 isoflavone 함량과 지방산 조성에 미치는 영향을 검토하여 밭작물의 안정생산을 위한 재배기술개발에 활용하고자 수행된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 5월파종구는 6월파종구에 비해 콩 식물체의 생육이 왕성하고 식물체의 수분함량이 개화후 약 40일까지 비교적 높은 상태가 유지되지만, 6월파종구는 개화 후 등숙이 빠르게 진행되면서 식물체의 수분함량이 개화후 30일부터 급격히 감소되었다. 2. 6월 파종구는 5월 파종구에 비해 100립중이 상대적으로 감소하였고, 생육온도가 높으면 100립중이 증대되었으나 control + $5^{\circ}C$에서는 오히려 감소되어 파종시기 및 생육온도별 등숙 반응이 달랐다. 3. Isoflavone 함량은 5월파종구의 평균이 $1201.8{\mu}g/g$이었으나 6월파종구는 $1479.8{\mu}g/g$으로 5월파종구 대비 약 $278{\mu}g/g$ 함량이 높았다. 생육온도에 따라서는 5월파종구 Mc + $3^{\circ}C$ 및 Mc + $4^{\circ}C$ 처리구는 isoflavone 함량이 증가되었으나, Mc + $5^{\circ}C$의 isoflavone 함량은 오히려 낮았고, 6월파종구는 생육온도가 높을수록 isoflavone 함량이 감소하여 파종시기별 온도처리 효과가 달랐다. 4. 생육온도가 높을수록 oleic acid의 조성이 증가되고 linoleic 및 linolenic acid가 감소되었으나 palmitic 및 stearic acid의 조성도 생육온도가 높아질수록 증가되는 경향이었다. 5. 주경절수는 isoflavone 함량 및 불포화지방산 조성에 모두 관여하는 변수로 나타났는데, 주경절수와 isoflavone 함량과의 상관분석 결과 부의 상관관계(r = -0.661)가 있었고, 불포화지방산과는 정의 상관관계(r = 0.775)를 보여 주경절수가 증가되면 isoflavone 함량이 낮아지고 불포화지방산의 조성비율의 증가에 관여하는 형질로 판단되었다.

• 보험의학회지
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• 제4권1호
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• pp.44-76
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• 1987

Present study was undertaken to establish the modified Broca's indices to estimate standard body weight by using a total of 5,496 insured persons who were medically examined at the Honam Medical Room of Dong Bang Life Insurance Company Ltd. from January, 1983 to January, 1986. The results were as follows: 1. The linear regression equations of body weight to $height^3$ to estimate standard body weight were as follows: In male, for $18{\sim}19$ age group $y=7.272{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.560$ for $20{\sim}29$ age group $y=8.187{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.031$ for $30{\sim}39$ age group $y=8.627{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.169$ for $40{\sim}49$ age group $y=9.561{\times}10^{-6}{\times}x^3+20.994$ for $50{\sim}59$ age group $y=8.604{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.081$ and for all ages group $y=7.778{\times}10^{-6}{\times}x^3+25.929$ In female, for $18{\sim}19$ age group $y=8.252{\times}10^{-6}{\times}x^3+18.920$ for $20{\sim}29$ age group $y=7.715{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.409$ for $30{\sim}39$ age group $y=8.808{\times}10^{-6}{\times}x^3+21.440$ for $40{\sim}49$ age group $y=9.691{\times}10^{-6}{\times}x^3+21.940$ for $50{\sim}59$ age group $y=12.550{\times}10^{-6}{\times}x^3+11.031$ and for all ages group $y=7.300{\times}10^{-6}{\times}x^3+26.601$ In both sexes, for all ages group $y=8.342{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.998$ 2. The modified Broca's index is expressed by formula $\{height(cm)-100\}{\times}K(kg)$. K is obtained from the following formula standard weight to average height estimated $\frac{by\;means\;of\;linear\;regression\;equation(kg)}{\{Average\;height(cm)-100\}{\times}K(kg)}$=1 Author's modified Broca's indices are as follows: In male, for $18{\sim}19$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.85(kg)$ for $20{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ for $40{\sim}49$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ for $50{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ and for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for $18{\sim}19$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $20{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ for $40{\sim}49$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.05(kg)$ for $50{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.05(kg)$ and for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ In both sexes, for all age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ 3. Several types of modified Broca's index recommended by author are as follows: I. In male, for $18{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ and for $30{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for $18{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ and for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ II. In male, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ III. In both sexes, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ Note: The first type of modified Broca's index is the most precise one in estimating standard body weight among several types established by author. 4. Error of estimated standard body weight appearing by applying modified Broca's indices is generally greater in short build persons than in tall build persons and is more dominant especially in female group.

• 유기물자원화
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• 제3권2호
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• pp.25-36
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• 1995

쓰레기는 여러가지 물질이 혼합되어 나오므로 퇴비화 시설의 성공적 운영을 위해서는 퇴비화에 적합한 쓰레기만을 분리해내는 것이 중요하다. 또한, 이를 위해서는 다양한 발생원에 산재하는 퇴비화 가능 쓰레기의 총량을 산출하는 것이 필요하며, 이를 바탕으로 쓰레기의 적정 수거체계는 물론이고 필요한 퇴비화시설의 규모 및 갯수도 산정이 가능하다. 본 연구에서는 주된 퇴비화 대상인 음식물찌꺼기의 발생량을 추정하였다. 원단위의 실측은 업소의 면적을 기준으로 하는가 또는 이용객의 수를 기준으로 하는가에 따라 상이한 결과를 보일 수 있는데 기존의 연구에서는 이것에 대한 기준이 제시되지 않은 문제가 있었다. 따라서 본 논문에서는 업소의 면적과 이용자수간의 상관관계를 분석하여 관계식을 유도하고, 이를 실제의 발생량 추산에 이용한 결과를 통해 원단위 측정시의 기준을 제시하였다. 그 결과 면적 기준과 이용자수 기준의 실측자료의 상대분산값은 각각 62.5와 52.8로 비슷하지만 이용자수 기준의 실측자료가 상대적으로 다소 변화가 적었다. 업소의 면적과 이용자수간의 상관성에서는 선형회귀분석결과 Y=0.244X+59.0인 관계가 구해졌으며, 이 때의 상관계수는 0.904이었다. 반면 Monod식 형태의 회귀분석에서는 Y=616.5X/(X+1215.4) 인 관계가 구해졌고 이때의 상관계수는 0.720으로 구해졌다. 선형회귀분석결과에서 얻어진 관계식을 이용하여 서울과 전국의 음식물찌꺼기 발생량을 산출한 결과는 2043.9톤/일, 9014.0톤/일과 같았고, 면적기준의 실측 원단위자료를 모든 면적의 업소에 대해 동일하게 적용했을 때는 821.3톤/일과 3821.0톤/일로 상대적으로 적은 수치를 보였다. 또한 1994년의 퇴비화 의무대상업소의 발생량은 집단급식소 9.3톤/일, 식품접객업소 3.3톤/일로 산출되었다. 결론적으로 음식물찌꺼기의 발생량을 산출하기 위한 원단위 발생량의 실사는 실측지점을 줄이면서 실측지의 대표성을 확보할 수 있는 이용객 기준의 측정방법이 바람직하며, 이는 특히 업소의 면적이 통계자료로 되어 있는 식품접객업소에서 유효하리라 판단되었다.

• 한국환경과학회지
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• 제21권2호
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• pp.217-231
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• 2012

Hourly concentrations of $PM_1$, $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$, were investigated at Gangneung city in the Korean east coast on 0000LST October 26~1800LST October 29, 2003. Before the intrusion of Yellow dust from Gobi Desert, $PM_{10}$($PM_{2.5}$, $PM_1$) concentration was generally low, more or less than 20 (10, 5) ${\mu}g/m^3$, and higher PM concentration was found at 0900LST at the beginning time of office hour and their maximum ones at 1700LST around its ending time. As correlation coefficient of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$($PM_{2.5}$ and $PM_1$, and $PM_{10}$ and $PM_1$) was very high with 0.90(0.99, 0.84), and fractional ratios of $(PM_{10}-PM_{2.5})/PM_{2.5}((PM_{2.5}-PM_1)/PM_1)$ were 1.37~3.39(0.23~0.54), respectively. It implied that local $PM_{10}$ concentration could be greatly affected by particulate matters of sizes larger than $2.5{\mu}m$, and $PM_{2.5}$ concentration could be by particulate matters of sizes smaller than $2.5{\mu}m$. During the dust intrusion, maximum concentration of $PM_{10}$($PM_{2.5}$, $PM_1$) reached 154.57(93.19, 76.05) ${\mu}g/m^3$ with 3.8(3.4, 14.1) times higher concentration than before the dust intrusion. As correlation coefficient of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$(vice verse, $PM_{2.5}$, $PM_1$) was almost perfect high with 0.98(1.00, 0.97) and fractional ratios of $(PM_{10}-PM_{2.5})/PM_{2.5}((PM_{2.5}-PM_1)/PM_1)$ were 0.48~1.25(0.16~0.37), local $PM_{10}$ concentration could be major affected by particulates smaller than both $2.5{\mu}m$ and $1{\mu}m$ (fine particulate), opposite to ones before the dust intrusion. After the ending of dust intrusion, as its coefficient of 0.23(0.81, - 0.36) was very low, except the case of $PM_{2.5}$ and $PM_1$ and $(PM_{10}-PM_{2.5})/PM_{2.5}((PM_{2.5}-PM_1)/PM_1)$ were 1.13~1.91(0.29~1.90), concentrations of coarse particulates larger than $2.5{\mu}m$ greatly contributed to $PM_{10}$ concentration, again. For a whole period, as the correlation coefficients of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, $PM_1$ were very high with 0.94, 1.00 and 0.92, reliable regression equations among PM concentrations were suggested.

• 한국산림과학회지
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• 제84권2호
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• pp.226-238
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• 1995

이 연구(硏究)는 대규모(大規模) 벌채지(伐採地)에서 강우수(降雨水)의 표면유출수량(表面流出水量)과 산지침식(山地浸蝕) 및 토소유출(土砂流出)에 미치는 영향인자를 구명(究明)하고 이들 영향(影響)에 대한 저감(低減) 대책(對策)을 강구(講究)할 목적(目的)으로 백운산(白雲山) 지구(地區)(서울대학교 농업생명과학대학 부속 남부연습림 제26임반)의 벌채임지(伐採林地)(13ha)와 비벌채임지(非伐採林地)(13ha)에서 1993년부터 1994년까지 2개년간 수행한 결과로서 다음과 같이 요약(要約)할 수 있다. 1. 강우수(降雨水)의 표면유출수량(表面流出水量)은 단위 강우량이 많아질수록 증가하였으며, 벌채(伐採) 당해년도(當該年度)에는 벌채지(伐採地)가 비벌채지(非伐採地)보다 28%가, 그 다음 해에는 24.5%가 많았다. 강우수(降雨水)의 표면유출수량(表面流出水量)의 설명에 유의한 인자(因子)는 단위강우량(單位降雨量), 단위강우(單位降雨)횟수, 산지사면(山地斜面) 침식량(侵蝕量) 토양(土壤)의 용적밀도(容積密度) 등(等) 4개(個) 인자(因子)이었으며, 이들 인자의 조합으로 이루어진 다중회귀식(多重回歸式)의 설명역은 91%이었다. 2. 산지사면(山地斜面) 침식량(侵蝕量)은 벌채(伐採) 당해년도(當該年度)에 벌채지(伐採地)에서는 4.77ton/ha/yr로 비벌채지(非伐採地)(0.73ton/ha/yr)보다 7배 많았으며, 그 다음 해에는 1.0ton/ha/yr로 비벌채지(非伐採地)(0.48ton/ha/yr)보다 2배 많았다. 3. 토지사면(土地斜面) 침식량(侵蝕量)의 설명(說明)에 유의한 인자(因子)는 토양(土壤)의 용적밀도(容積密度), 강우수(降雨水)의 표면유출수량(表面流出水量), 단위강우량(單位降雨量) 등(等) 3개(個) 인자(因子)이였으며, 이들 인자의 조합으로 이루어진 다중회귀식(多重回歸式)의 설명역은 약 74%이었는데 이들 인자는 인위적인 조절이 곤란한 인자로 해석(解析)되었다. 4. 산지(山地) 유역(流域) 밖으로 유출(流出)된 토사량(土砂量)은 벌채(伐採) 당해연도(當該年度)에 벌채지(伐採地) 유역(流域)에서는 산지사면(山地斜面) 침식량(浸蝕量)의 최대 6.7%, 비벌채지(非伐採地) 유역(流域)에서는 1%이었으며, 그 다음 해에는 벌채지(伐採地) 流域(流域)에서는 산지사면(山地斜面) 침식량(浸蝕量)의 최대 5.7%, 비벌채지(非伐採地) 유역(流域)에서는 1.9%이었다. 이상(以上)의 결과(結果)를 종합(綜合)해 볼 때 대규모(大規模) 벌채계획시(伐採計劃時)에는 계곡부(溪谷部) 주변(周邊)에는 산지침식(山地浸蝕) 및 토사유출억지(土砂流出抑止), 계류수질보전(溪流水質保全) 등(等)을 위하여 수림대(樹林帶)를 남기고 벌채(伐採)하여야 할 것이다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제10권1호
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• pp.42-48
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• 1985

고혈압에 대한 역학조사의 일환으로서 전라북도 고창군에 거주하는 60세이상의 노인 (남자;365명, 여자;335명)을 대상으호 제요인들을 조사분석한 결과 다음과 같이 요약할 수 있었다. 1) 본조사에 응한 대상의 수는 고창군내의 동일연령인구 13,471명에 대해 5.2% (남 ; 6.7%, 녀 ; 4.3%)에 해당되며, 이들의 평균연령은 남자 70.6${\pm}$5.3세, 여자 71.4${\pm}$5.3세였다 (P>0.05). 2) 종속변수로서의 혈압온 남자에서 135.9${\pm}$21.3/85.3${\pm}$13.4mm Hg 여자에서 131.0${\pm}$23.6/84.1${\pm}$19.9mm Hg로써 수축기혈압의 경우 남자에서 현저히 높았다 (P < 0.01). 3) 혈중 cholesterol 치를 비롯한 기타 독립변수들은 남녀 공히 정상범위를 보였으며, Vervaeck 지수 (남자;89.4${\pm}$5.6, 여자;87.5${\pm}$6.6, P(0.01)를 제외하고는 남녀간의 차를 발견할 수 없었다 (P>0.05). 4) 대상들의 고혈압유병률은 남자 33.7%, 여자 40.6%로 나타났다 (P > 0.01). 5) 제변수들과 혈압과의 상관분석결과에서 남자에서는 수축기 및 이완기혈압에 대해 혈중 cholesterol 치 (P < 0.05)와 Vervaeck 지수 (P < 0.005)가 매우 긴밀한 상관관계를 나타냈고, 여자의 경우 수축기혈압에 대해서는 연령(r= 0.145, P < 0.05)과 Vervaeck 지수 (r=0.214, P < 0.01)가, 이완기혈압에 대해서는 연령 (r=0.101), 혈당지 (r=0.102) Vervaeck 서수 (r=0.109)가 각각 유의한 상관성을 나타냈다 (P < 0.01). 6) 각 변수의 복합적인 영향을 분석키 위한 중회귀분석의 결과는 다음의 중회궈직선으로 요약된다. Ysm=-64.55+0.161(X1)+0.124(X2)-0.047(X3)+1.953(X4) Ydm=18.61-0.125(X1)+0.060(X2)+0.032(X3)+0.720(X4) Ysf=-0.522+0.536(X1)+0.134(X3)+0.068(X3)+0.788(X4) Ydf=-14.46+0.685(X1)+0.033(X2)+0.176(X3)+0.362(X4) Ysm : 남자 수축기혈압 Ydm: 남자 이완기혈압 Ysf: 여자 수축기혈압 Ydf : 여자 이완기혈압 X1 : 연령 X2 : 혈중 cholesterol 치 X3 : 혈당치 X4 : Vervaeck 지수.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권12호
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• pp.921-930
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• 2007

본 연구에서는 SRES A2 시나리오의 GCM 결과를 역학적으로 다운스케일한 해상도 27km$\times$27km 자료를 이용하여 국내 139개 유역에 대해 기후변화에 따른 수자원의 시공간 변화를 평가하고 결과를 제시하였다. 유출량의 변화는 유역에 따라 그리고 분석기간에 따라 변화율에서 차이가 나타났다. 기간별로 차이는 있으나 한강과 한강동해안에 위치한 유역에서는 연평균유출량이 증가하고 나머지 유역에서는 감소할 것으로 분석되었다. 계절별 분석에서는 가을과 겨울철 유출량의 증가와 봄과 여름철의 유출량이 감소하는 것으로 나타났다. 유역별 유출고를 저수(Q$\leq$5mm), 평수 (5mm$\geq$100mm)으로 구분하여 변화를 분석한 결과, 대부분의 유역에서 2031-2060년과 2061-2090년 기간에서 저수량이 증가하는 것으로 나타났다. 고수량의 경우 기간별로 -100$\sim$500%의 빈도변화를 보여 저수량에 비해 변화율이 큰 것으로 나타났다. 또한 평균유출량의 증감에 관계없이 최대유출량은 시간에 따라 더 커질 것으로 분석되었다. 유역별 연평균 기온, 강수 그리고 유출변화율을 이용하여 추정한 회귀분석 결과 기온이 1$^{\circ}C$ 변화함에 따라 권역별로 실제증발산이 3.4$\sim$5.3% 정도 변화되는 것으로 나타났다. 이 상황에서 강수량이 $\pm$10% 변화 될 경우 유출량이 권역별로 -18.2$\sim$+12.4%(한강), -21.6$\sim$+14.6%(낙동강), -17.5$\sim$+11.5%(금강), -18.4$\sim$+10.6%(섬진강), -19.9$\sim$+12.7%(영산강)의 변화를 보일 것으로 분석되었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.169-206
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• 2009

본 연구는 1990년대 이후의 한국경제의 성장패턴을 이해하기 위한 노력의 일환이다. 이를 위해, 본 연구에서는 Blanchard and Quah(1989)가 제시한 바와 같이 장기제약식하의 구조적 벡터자기회귀추정법(Structural Vector Auto Regression: SVAR)에 의거하여 우리나라의 경제를 오늘에 이르게 한 다양한 충격들을 식별하고 각각의 상대적 기여도를 구분하고자 하였다. 보다 구체적으로는 Blanchard and Quah의 2-변수 모형과 이를 확장한 3-변수 모형, 그리고 New Keynesian류의 선형모형을 변형시킨 두 개의 모형을 분석하였다. 특히, 후자의 두 모형은 1997년 외환위기 이후 있었던 외환시장체제(고정환율제도에서 변동환율제도)와 통화정책기조(통화총량제에서 물가목표제)의 변화를 반영하도록 구성되었다는 점에서 의의를 갖는다. 이러한 각 모형으로부터의 추정 결과를 충격반응 및 예측오차분해 분석의 형식으로 정리 비교한 결과 다음과 같은 두 가지 공통점을 발견할 수 있었다. 첫째, 경제성장률의 변동은 생산성의 충격에 주로 기인하며, 이와 같은 경향은 2000년대 이후 더 강해진 것으로 보인다. 이는 2000년대 이후 우리 경제의 성장이 잠재성장률과 밀접한 관계를 갖고 있음을 시사한다. 둘째, 2000년대 이후 충격반응의 크기나 지속성이 전반적으로 줄어드는 경향이 있다. 무역의존도가 높은 우리 경제상황에 비추어 2000년대의 전 세계적인 저(低)금리, 저(低)인플레이션 및 견실한 성장세, 그리고 중국경제의 부상이 자본 및 수출 수입 수요의 안정적인 확보를 도모하여 특히 각 부문 충격이 경제에 미치는 영향을 반감시켰을 개연성이 있다. 분석에 사용된 모형과 식별에 사용된 충격의 다양한 조합에도 불구하고 위의 두 가지 패턴은 일관되게 관측되고 있음에 비추어 볼 때, 2000년 이후 우려되고 있는 우리나라의 경제성장률 저하 현상은 잠재성장률 하락에 주로 기인하는 것으로 판단된다.