Purpose: This study was done to identify the risk factors influencing drinking permissiveness in university students. Method: The participants in this descriptive survey on causal relations were 219 students enrolled in university who were selected by convenience sampling. The data collected from April to July, 2005 were used in multiple regression analysis to build a prediction model. Results: Differences in drinking permissiveness according to general characteristics were as follows: gender, drinking frequency, drinking in more than one place each time and frequency of excessive drinking. The relationship between drinking permissiveness and amount of alcohol consumption (drinking frequency/month, amount/each time) showed positive correlations. The relationship between drinking permissiveness and motives to drink (social, enhancement, confirmity, coping motives) also showed positive correlations. The causal factors of drinking permissiveness were social motives, capacity/each time and drinking frequency/month. Conclusion: The findings suggest that board intervention programs should be provided to prevent problems of excessive drinking. It is also recommended that a program be developed that can help control the variables identified in this study along with follow up study to verify the model.
Purpose: This study was done to identify the risk factors influencing turnover intention of nurses. Method: The participants in this descriptive survey on causal relations were 756 nurses who were working at a tertiary university hospital in Seoul. The data were put in to multiple regression analysis to build a prediction model. Results: Turnover intention according to general features were shown as following.: Age, Clinical careers, Educational level, Marital status, Economic status(Yearly income). The relationship between turnover intention and job stress had positive correlation. But the relationship between turnover and other factors that job satisfaction, internal marketing, and organizational commitment had negative correlation. The causal factors of turnover intention were organizational commitment, the factors of organizational support and patient/caregiver relationships among subcategories of job stress and the factor of professional position among subcategories of job satisfaction. Conclusions: The findings of study suggest that board intervention program should be provided to prevent problems of turnover. It is also recommended that a program be developed that can help control the variables identified in this study along with follow up study to verify the model.
The purpose of this study was to identify causal relationships among variables of transtheoretical model for exercise in the elderly A predictivel model explaining the stage of change was constructed based on a transtheoretical model. Empirical data for testing the hypothetical model was collected from 198 old adults over 60 years old in a community setting in Seoul, Korea in April and May,1999. Data were analyzed by descriptive statistics and correlational analysis using pc-SAS program. The Linear Structural Modeling (LISREL) 8.0 program was used to find the best fit model which predicts causal relationship of variables. The fit of the hypothetical model to the data was X2=132.85. (df=22, p=.000). GFI=.88, NNFI=.35, NFI=.77, AGFI=.59 which was not favorable but the fit of modified model to the data was X2=46.90. (df=27, p=.01).GFI= .95, NNFI=.91, NFI=.92, AGFI=.87) which was more than moderate. The predictable variables of stage of change for exercise of the Korean elderly were helping relationship, self cognitive determination, conversion of negative condition in process of change and efficacy for exercise. These variables explained 68% of stage of change for exercise of the Korean elderly.
The relationship between the Quasi-Biennial Oscillation (QBO) and the surface air temperature (SAT) in the Korean Peninsula is investigated for the period of 1979~2019. The QBO shows a statistically significant causal relationship with the Korean SAT in early spring when the El Niño-Southern Oscillation (ENSO)'s effect is relatively weak. In particular, when the QBO wind at 70 hPa is westerly, the Korean SAT becomes colder than normal in March. This relationship in March, which is statistically significant, is valid not only for March QBO but also for February QBO, indicating that the QBO is leading the Korean SAT. The Granger causality test indeed shows a causal relationship between February QBO and March Korean SAT. The QBO-Korean SAT relationship is more pronounced in the southeastern part of the Korean Peninsula. As the QBO-related circulation anomalies are evident in the North Pacific and the eastern Eurasia, they induce the horizontal temperature advection to the southeastern part of the Korean Peninsula. This result suggests that the QBO could be useful for improving seasonal prediction of the Korean SAT in March.
금융정보시스템은 국가나 사회의 중요한 인프라로서 실효성 있는 장애관리를 위해서는 장애요인변수의 선택이 매우 중요하다. 본 연구에서는 A사의 3년 간 금융정보시스템에서 발생한 장애를 조사 분석하였다. 조사 분석 결과, 거래량, KOSDAQ 지수의 등락, 공시건수 등 9개의 변수가 채택되어, 이 장애요인 변수들이 실제 장애를 유발한다는 가설을 세우고, 실제 발생한 장애와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 거래량, 주문/체결건수, 변경업무, 나스닥 지수의 등락이 유효한 장애요인 변수로서 채택되었다. 따라서 본 연구에서는 이 변수들을 금융정보시스템의 장애관리를 위한 장애모델변수로서 장애예측 모델에 활용할 수 있도록 제안한다.
정성적 추론은 자연 세계에 대한 정성적, 직관적인 지식을 밝혀내어 코드화하는 목표를 갖고 연구되어 왔다. 정성적 추론은 전자, 기계 등의 도메인에서 성공적으로 사용되어 그 실효성을 입증할 수 있었으나, 대부분의 추론은 시뮬레이션에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 주어진 상황에서 변화가 발생했을 때, 이 변화가 어떻게 영향을 미치며 파급되는지를 예측할 수 있는 정성적 비교분석 기법을 소개하고자 한다. 본 연구에서는 파라미터의 상대적인 변화의 파급만을 예측한 기존의 연구에 상대적 변화의 증가율 변화에 대한 추론을 추가하여 확장하였다. 상대적인 주어진 상황에 대한 인과모델이 정성적 분야 모델로부터 형성되고, 여기에 비교분석 추론 기법을 적용하여 변화의 연쇄적인 인과 관계를 추적하게 된다. 이러한 기법은 변화의 예측 뿐 아니라, 이런 변화를 이끌어낸 인과 관계를 설명하는 기능을 제공하게 되어, 디자인, 진단, 지능형 교육 시스템, 환경 영향평가 등에 이용되리라 기대된다.
국내 수입차량 판매 증가에도 불구하고 부품 물류센터의 판매 예측에 관한 연구는 매우 부족한 현실이다. 이러한 측면에서 본 연구는 부품 물류센터의 상위 판매 상품에 대한 판매 예측을 수행 하는 것을 연구의 목적으로 한다. 연구는 판매 예측에 대한 동적특성과 영향을 주는 변수의 인과관계 및 피드백 루프를 고려할 수 있는 시스템 다이내믹스 방법론을 도입하였다. 연구결과 'Oil'의 경우 시간이 지날수록 소모품 판매 수량이 증가하는 패턴을 보이고, MAPE을 실시한 결과 31.3%의 합리적 예측모델로 평가되었다. 상품 'Battery'의 경우 실제 데이터와 예측 데이터 모두 매년 10월을 기점으로 판매가 증가하여 12월에서 가장 높은 판매를 보이고 다음해 2월부터 감소하는 계절성 판매패턴을 보였다. 본 연구는 기존 연구에는 존재하지 않았던 특정 수입 자동차 부품 물류센터의 실제 데이터를 확보하고, 시스템 다이내믹스를 통하여 미래 판매 물동량 예측을 정량적으로 분석하여 제시하였다는 점에서 학문적 시사점을 갖는다.
본 연구에서는 컴퓨터 오락추구 행동의 예측 분석을 목적으로 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 데이터를 대상으로 베이지안 추론을 사용하여 컴퓨터 오락추구 행동과 관련 변수들의 상호의존성과 인과관계를 조사하였다. 이를 위해 일반 베이지안 네트워크를 통한 마코프 블랭킷(Markov Blanket)을 추출하였다. 또한 변수들의 확률을 변화시켜 컴퓨터 오락추구 행동에 대한 변수들의 영향 정도를 분석하였다. 연구결과, 컴퓨터 오락추구 행동은 관련 변수들(학교학습활동, 비행-흡연, 비행-조롱, 팬덤활동, 학교규칙)의 값을 조정하였을 때 유의미하게 변화되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 베이지안 추론은 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 예측하고 조절하는 등 교육 분야에서 활용될 수 있음을 제시하였다.
This paper presents a novel harmony search (HS)-based data-driven single input rule modules (SIRMs)-connected fuzzy inference system (FIS) for the prediction of stress in externally prestressed tendon. The proposed method attempts to extract causal relationship of a system from an input-output pairs of data even without knowing the complete physical knowledge of the system. The monotonicity property is then exploited as an additional qualitative information to obtain a meaningful SIRMs-connected FIS model. This method is then validated using results from test data of the literature. Several parameters, such as initial tendon depth to beam ratio; deviators spacing to the initial tendon depth ratio; and distance of a concentrated load from the nearest support to the effective beam span are considered. A computer simulation for estimating the stress increase in externally prestressed tendon, ${\Delta}f_{ps}$, is then reported. The contributions of this paper is two folds; (i) it contributes towards a new monotonicity-preserving data-driven FIS model in fuzzy modeling and (ii) it provides a novel solution for estimating the ${\Delta}f_{ps}$ even without a complete physical knowledge of unbonded tendons.
공간사건들은 데이터마이닝 분류알고리즘을 이용하여 예측 가능하며, 의사결정 트리는 대표적인 분류알고리즘들 중 하나로 사용되고 있다. 의사결정 트리는 레이블 값을 갖는 분류작업에 주로 사용되었으나 규칙평가 기법을 트리 리프노드 등급 계산에 응용하면서부터 공간사건 예측에 이용되고 있다. 이 논문에서는 의사결정 트리에서 사용되는 규칙평가 방법들을 공간예측에 적용하여 비교하였다. 실험을 위해 의사결정 트리 알고리즘인 C4.5알고리즘과 규칙 평가기법인 Laplace, M-estimate 및 m-branch 기법들을 구현하여 자연환경에서 발생되는 대표적인 공간예측 응용분야인 산사태에 적용하였다. 적용한 규칙 평가 기법들의 정확도 평가결과, 그 특성에 따라 정확도의 차이가 있었으며 m-branch가 가장 높은 성능을 보였다. 그러나 m-branch 및 M-estimate와 같이 별도의 파라미터를 갖는 경우 반복적으로 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 요구하였다. 따라서 적용 대상에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 이러한 의사결정 트리를 이용한 공간예측은 예측 결과뿐만 아니라 특정 위치에서의 예측결과에 대한 원인분석을 가능하게 함으로 다양한 응용을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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