본 연구는 낙동강수계 중점관리하천인 35개 지류 지천 수질 및 유량을 모니터링하고 수질오염농도, 발생부하량, 계절별 오염특성과 수질항목 간 상관관계 및 다중회귀분석을 실시하여 지류중심의 오염특성을 확인하였다. 그 결과 COD, TP, TOC 및 TN을 제외한 대부분의 하천에서 $BOD_5$, Chl_a 및 Fecal E. Coli 등은 50% 이상이 하천수질항목 II(약간좋음)등급 이하에 속하였다. 비유량(Q)은 $0.05m^3/s/km^2$ 이상 지점이 54.4%(19지점)를 차지하였고, 이 가운데 달서천, 현지천, 석교천1, 의령천1 및 대산천2 지점 등은 오염농도 역시 높아 오염물질부하량을 고려한 상세조사가 필요할 것으로 판단된다. 35개 중점관리지천은 낙동왜관, 금호강, 낙동고령, 낙동창녕, 남강, 낙동밀양 및 낙동강하구언 등 7개 중권역에 속하였으며, 이 가운데 금호강과 남강 중권역은 영천댐, 가창댐, 공산댐 및 남강댐과 같은 인공댐의 영향을 받아 다른 중권역과 달리 일정한 하천 유지유량을 보임으로써 오염물질부하량도 높게 조사되었다. 계절적 오염특성을 살펴볼 때, 농도편차가 큰 수질항목은 $BOD_5$, TN, SS, 비유량(Q)이, 큰 편차가 없는 항목은 TP와 Chl_a가 관찰되었고 이는 강우특성 및 유 무기물의 분해특성이 다르기 때문으로 판단된다. 이러한 결과를 바탕으로 계절별/수질항목 간 상관관계는 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)를 이용하여 분석하였고, 일부 항목을 제외한 모든 계절에서 TOC와 COD의 상관성이 높음을 확인하였다. 계절별 상관관계가 높은($R2{\geq}0.5$) 수질항목들이 $BOD_5$에 미치는 영향력을 알아보기 위해 단계선택방법(Stepwise regression method)을 이용한 다중회귀분석(Multiple regression analysis)을 실시함으로써 계절별 영향력이 높은 수질인자 및 회귀식을 제시하였다. 그 결과 겨울철을 제외한 봄, 여름 및 가을에 다중회귀분석이 적합하였고 봄철에는 COD, TP가, 여름철에는 Chl_a, TOC가 가을철에는 TOC 및 COD가 $BOD_5$에 영향력이 높음을 확인하였다.
선박의 추진성능 추정을 위한 통계해석 기법을 연구하고 전산 프로그램을 만들었다. 조파저항계수의 추정식은 조파저항이론을 이용하여 스테이션 별 횡단면적계수의 곱으로 표현되도록 도출해 내었고, 이에 대한 회귀계수는 모형시험 결과를 회귀분석하여 얻었다. 형상계수, 반류비 및 추력감소율의 추정식들은 선체 주요지수, 스테이션 별 횡단면적계수 및 모형시험 결과들을 순순하게 회귀분석하여 얻었다. 통계해석은 여러가지 기술통계와 단계별 회귀분석 기법을 적절하게 이용하여 수행하였다. 추진성능 추정 프로그램은 저항계수, 추진계수, 프로펠러 단독효율 및 각종 척도효과 등을 모두 쉽게 수용할 수 있도록 다양하면서도 간결하게 만들었다.
In previous studies, the dynamic resistance, which was calculated by the process variables measured at the electrode of the welding machine, and the electrode displacement were used for quality exa mination. However, in-process usage of such systems is not effective in systems that include a welding gun attached to a robot. In order to overcome such problems, we obtained and used the process variables from the welding machine timer. This would allow us to estimate real time in -process weld quality. For quality estimation, the features were extracted as factors from the primary dynamic resistance patterns, which were measured in t he welding machine timer. The relationship between the indexes and nugget size of the welds was observed through the regression analysis. Using the analyzed factors, a regression model that could estimate nugget diameter was developed. Two regression equations of the model were suggested depending on the factors, and it was showed that the model developed by stepwise method was effective one for weld quality estimation. The developed estimation model was in good linearity with the nugget diameter obtained through the experimentation.
As pork consumption increases, rapid and accurate determination of porcine carcass grades at abattoirs has become important. Non-destructive, automated inspection methods have improved slaughter efficiency in abattoirs. Furthermore, the development of a calibration equation suitable for non-destructive inspection of domestic pig breeds may lead to rapid determination of pig carcass and more objective pork grading judgement. In order to increase the efficiency of pig slaughter, the correct estimation of the automated-method that can accommodate the existing pig carcass judgement should be made. In this study, the previously developed calibration equation was verified to confirm whether the estimated traits accord with the actual measured traits of pig carcass. A total of 1,069,019 pigs, to which the developed calibration equation, was applied were used in the study and the optimal estimated regression equation for actual measured two traits (backfat thickness and hot carcass weight) was proposed using the estimated traits. The accuracy of backfat thickness and hot carcass weight traits in the estimated regression models through stepwise regression analysis was 0.840 (R2) and 0.980 (R2), respectively. By comparing the actually measured traits with the estimated traits, we proposed optimal estimated regression equation for the two measured traits, which we expect will be a cornerstone for the Korean porcine carcass grading system.
Purpose: Dining out at restaurants was limited during the COVID-19 period. In order to confirm the impact of COVID-19 on the chicken market, this study selected three chicken companies, Kyochon, BBQ, and BHC, and conducted financial statement analysis and regression analysis. Research design and methodology: Each company's financial statements were divided into before and after COVID-19, and the rate of change and financial ratio for each item were calculated to see if there were any significant changes, and the impact of COVID-19 on each company's sales was identified through regression analysis. Result: As a result of the study, the increase in sales and assets of each company continued, and the influence of COVID-19 could be confirmed through regression analysis. It can be inferred that COVID-19 indeed affected the expansion of the chicken market. Conclusion: Therefore, it was confirmed through this study that COVID-19 had a significant effect on the growth of the chicken market. While individual chicken small business owners are grappling with declining sales per outlet, the decline of commercial areas, and a surge in closures, the broader chicken franchise industry is witnessing a surge in demand and business expansion prompted by the pandemic.
수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시 공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
중대사고시 LMFBR의 에어로졸(aerosol) 동특성을 살피기 위해 전산코드인 MCAD (Multicomponent Aerosol Dynamics)가 개발되었다. 사고경과에 따른 두 방사능원의 상대적인 충돌확률을 적용하여 에어로졸계를 모사할 수 있다. Brownian 확산과 중력작용에 의한 결합 및 제거과정을 고려했으며, 입자형태를 묘사하기 위해 밀도보정과 형태요소(shape factor)를 동시에 고려하였다. ORNL의 NSPP-300 계열 실험자료와 기존의 코드를MCAD의 입증에 이용하였다. 그 결과 MCAD의 계산치와 실험치 및 기존의 코드 계산값이 일치함을 보여준다. 여러 입력자료의 불화실한 값들을 정의하고, 그들값의 한계로 설정하기 위하여 불확실성 및 민감도해석을 수행하였다. 14개의 입력자료를 선택하여 실험계획법과 Latin hypercube sampling에 의한 입력자료를 조합하여 그 회귀 (regression) 정도를 반응표면 계획법(Response surface method)에 의해 구하였다. 각 변수들의 중요성 및 시간경과에 따른 그들의 상대적인 등위를 결정하기 위하여 단계식 회귀방법 (Stepwise regression method)을 고려했다. LHS에 의한 회귀모형에 Monte Carlo Method를 적용하여 계산값 및 변수들에의 신뢰도를 향상시켰다.
Monthly streanflow of watersheds is one of the most important elements for the planning, design, and management of water resources development projects, e.g., determination of storage requirement of reservoirs and control of release-water in lowflow rivers. Modeling of longterm runoff is theoretically based on water-balance analysis for a certain time interval. The effect of the casual factors of rainfall, evaporation, and soil-moisture storage on streamflow might be explained by multiple regression analysis. Using the basic concepts of water-balance and regression analysis, it was possible to develop a generalized model called the Regionalized Regression Model for Monthly Streamflow in Korean Watersheds. Based on model verification, it is felt that the model can be reliably applied to any proposed station in Korean watersheds to estimate monthly streamflow for the planning, design, and management of water resources development projects, especially those involving irrigation. Modeling processes and properties are summarized as follows; 1. From a simplified equation of water-balance on a watershed a regression model for monthly streamflow using the variables of rainfall, pan evaporation, and previous-month streamflow was formulated. 2. The hydrologic response of a watershed was represented lumpedly, qualitatively, and deductively using the regression coefficients of the water-balance regression model. 3. Regionalization was carried out to classify 33 watersheds on the basis of similarity through cluster analysis and resulted in 4 regional groups. 4. Prediction equations for the regional coefficients were derived from the stepwise regression analysis of watershed characteristics. It was also possible to explain geographic influences on streamflow through those prediction equations. 5. A model requiring the simple input of the data for rainfall, pan evaporation, and geographic factors was developed to estimate monthly streamflow at ungaged stations. The results of evaluating the performance of the model generally satisfactory.
[Purpose] This preliminary study aimed to develop a regression model to estimate the non-exercise activity thermogenesis (NEAT) of Korean adults using various easy-to-measure dependent variables. [Methods] NEAT was measured in 71 healthy adults (male n = 29; female n = 42). Statistical analysis was performed to develop a NEAT estimation regression model using the stepwise regression method. [Results] We confirmed that ageA, weightB, heart rate (HR)_averageC, weight × HR_averageD, weight × HR_sumE, systolic blood pressure (SBP) × HR_restF, fat mass ÷ height2G, gender × HR_averageH, and gender × weight × HR_sumI were important variables in various NEAT activity regression models. There was no significant difference between the measured NEAT values obtained using a metabolic gas analyzer and the predicted NEAT. [Conclusion] This preliminary study developed a regression model to estimate the NEAT in healthy Korean adults. The regression model was as follows: sitting = 1.431 - 0.013 × (A) + 0.00014 × (D) - 0.00005 × (F) + 0.006 × (H); leg jiggling = 1.102 - 0.011 × (A) + 0.013 × (B) + 0.005 × (H); standing = 1.713 - 0.013 × (A) + 0.0000017 × (I); 4.5 km/h walking = 0.864 + 0.035 × (B) + 0.0000041 × (E); 6.0 km/h walking = 4.029 - 0.024 × (C) + 0.00071 × (D); climbing up 1 stair = 1.308 - 0.016 × (A) + 0.00035 × (D) - 0.000085 × (F) - 0.098 × (G); and climbing up 2 stairs = 1.442 - 0.023 × (A) - 0.000093 × (F) - 0.121 × (G) + 0.0000624 × (E).
Purpose: This study was conducted to investigate the level of sense of coherence (SOC) and stress of clinical practice and to identify the relationship of variables among nursing students. Methods: The data were collected from 205 nursing students using self-report questionnaire. Data were analyzed by frequencies, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients and Stepwise multiple regression using the SPSS program. Results: Stress of clinical practice negatively correlated with SOC. The significant predictors of stress of clinical practice were satisfaction on major and meaningfulness, manageability in SOC. The regression model explained 21.5% of stress of clinical practice. Conclusion: More efforts to improve satisfaction of their major and SOC, especially in meaningfulness and manageability, might decrease the stress of clinical practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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