• 복식문화연구
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• 제30권6호
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• pp.842-860
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• 2022

There has been growing attention on the well-being of people with disabilities. The purpose of this study was twofold: (1) to investigate the associations between individuals' socio-demographic and psychological characteristics and clothing expenditure, and (2) to examine the moderated mediation effect of self-efficacy and acceptance of disability on the association between dependency on others and happiness among people with visual impairment. This study was based on secondary analysis of data from the second wave of the 6th Panel Survey of Employment for the Disabled collected by the Employment Development Institute. The results of this study showed that average monthly expenditure on clothing was positively associated with self-efficacy, happiness, and acceptance of disability, while being negatively associated with dependency on others. The results also confirmed that self-efficacy mediated the association between dependency on others and happiness. A conditional direct effect of dependency on others on happiness was found, in which negative associations were significant among people with visual impairment who had low and mean levels of acceptance of disability (but not high levels). In addition, there was a significant conditional indirect effect, in which the indirect and negative effect of dependency on others on happiness via self-efficacy was significant for those with low and average levels of acceptance of disability. These findings support the importance of enhancing the independence and acceptance of disability among people with visual impairment, which ultimately contributes to their happiness.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.147-160
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• 2020

본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• Annals of Occupational and Environmental Medicine
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• 제34권
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• pp.37.1-37.15
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• 2022

Background: This study investigated the effect of dispatch frequency on blood cadmium levels and the effect of blood cadmium levels on hypertension in male firefighters in a metropolitan city. Methods: We conducted a retrospective longitudinal study of male firefighters who completed the regular health checkups, including a health examination survey and blood cadmium measurements. We followed them for 3 years. To investigate the effect of dispatch frequency on blood cadmium levels and the effect of blood cadmium levels on hypertension, we estimated the short-term (model 1) and long-term (model 2) effects of exposure and hypothesized a reversed causal pathway model (model 3) for sensitivity analysis. Sequential conditional mean models were fitted using generalized estimating equations, and the odds ratios (ORs) and the respective 95% confidence intervals (CIs) were calculated for hypertension for log-transformed (base 2) blood cadmium levels and quartiles. Results: Using the lowest category of dispatch frequency as a reference, we observed that the highest category showed an increase in blood cadmium levels of 1.879 (95% CI: 0.673, 3.086) ㎍/dL and 0.708 (95% CI: 0.023, 1.394) ㎍/dL in models 2 and 3, respectively. In addition, we observed that doubling the blood cadmium level significantly increased the odds of hypertension in model 1 (OR: 1.772; 95% CI: 1.046, 3.003) and model 3 (OR: 4.288; 95% CI: 1.110, 16.554). Using the lowest quartile of blood cadmium levels as a reference, the highest quartile showed increased odds of hypertension in model 1 (OR: 2.968; 95% CI: 1.121, 7.861) and model 3 (OR: 33.468; 95% CI: 1.881, 595.500). Conclusions: We found that dispatch frequency may affect blood cadmium levels in male firefighters, and high blood cadmium levels may influence hypertension in a dose-response manner.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.323-337
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• 2015

This study explores the 6-month lead prediction skill of several climate indices that influence on East Asian climate in the GloSea5 hindcast experiment. Such indices include Nino3.4, Indian Ocean Diploe (IOD), Arctic Oscillation (AO), various summer and winter Asian monsoon indices. The model's prediction skill of these indices is evaluated by computing the anomaly correlation coefficient (ACC) and mean squared skill score (MSSS) for ensemble mean values over the period of 1996~2009. In general, climate indices that have low seasonal variability are predicted well. For example, in terms of ACC, Nino3.4 index is predicted well at least 6 months in advance. The IOD index is also well predicted in late summer and autumn. This contrasts with the prediction skill of AO index which shows essentially no skill beyond a few months except in February and August. Both summer and winter Asian monsoon indices are also poorly predicted. An exception is the Western North Pacific Monsoon (WNPM) index that exhibits a prediction skill up to 4- to 6-month lead time. However, when MSSS is considered, most climate indices, except Nino3.4 index, show a negligible prediction skill, indicating that conditional bias is significant in the model. These results are only weakly sensitive to the number of ensemble members.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권3호
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• pp.683-699
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• 2007

이 연구는 선택실험법(CE)을 이용하여 다속성 사망 위험 감소와 관련된 선택들로부터 확률적 인간생명 가치(VSL)를 추정하였다. 사망 위험의 네 가지 속성들(사망 원인, 사망위험의 자발성, 사망 시기, 사망 위험 감소의 크기)을 이용하여 선택 대안들의 집합을 설계하였다. 다항 로짓모형의 추정 결과는 10년 동안 1/1,000의 사망 위험을 감소하기 위해 연간 27,930원, 성인의 사망 위험 감소를 위해 연간 116,773원, 자발적 사망 위험 감소를 위해 연간 97,682원, 비자발적 사망 위험 감소를 위해 연간 77,234원을 지불하려고 하였다. 이로부터 얻어진 다양한 확률적 인간생명가치로는 청소년 이하(18세 미만)인 경우 11.65~13.67억 원, 성인(18~59세)은 16.31~18.33억 원, 노인(60세 이상)의 경우는 11.28~13.30억 원으로 추정되었다.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.41.2-41.2
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• 2021

In this study, we generate He I 1083 nm images from Solar Dynamic Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) images using a novel deep learning method (pix2pixHD) based on conditional Generative Adversarial Networks (cGAN). He I 1083 nm images from National Solar Observatory (NSO)/Synoptic Optical Long-term Investigations of the Sun (SOLIS) are used as target data. We make three models: single input SDO/AIA 19.3 nm image for Model I, single input 30.4 nm image for Model II, and double input (19.3 and 30.4 nm) images for Model III. We use data from 2010 October to 2015 July except for June and December for training and the remaining one for test. Major results of our study are as follows. First, the models successfully generate He I 1083 nm images with high correlations. Second, the model with two input images shows better results than those with one input image in terms of metrics such as correlation coefficient (CC) and root mean squared error (RMSE). CC and RMSE between real and AI-generated ones for the model III with 4 by 4 binnings are 0.84 and 11.80, respectively. Third, AI-generated images show well observational features such as active regions, filaments, and coronal holes. This work is meaningful in that our model can produce He I 1083 nm images with higher cadence without data gaps, which would be useful for studying the time evolution of chromosphere and coronal holes.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.483-490
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• 2015

소프트웨어의 디버깅과정에서 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 무한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 즉,Musa-Okumo 모형과 파우어 로우(Power-law) 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제36권12호
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• pp.77-86
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• 2020

본 논문에서는 얕은 기반암 심도 및 지진 위험도가 상대적으로 낮은 지역에서 부지의 고유주기와 입력지진파의 평균주기의 영향에 따른 전단강도 보정의 필요성을 평가하였다. 이를 위해 일반적으로 널리 사용되는 Modified Kondner-Zelasko(MKZ) 모델과 함께 미소변형률뿐만 아니라 대변형률 영역에서의 응력-변형률 거동을 모사할 수 있는 General Quadratic/Hyperbolic(GQ/H) 모델을 사용하였다. 6개 부지의 다운홀 시험 자료와 평균주기가 다른 3개의 입력지진파를 사용하여 1차원 부지응답해석을 수행하였다. 그 결과, 입력지진파의 평균주기뿐만 아니라 부지의 고유주기에 따라 전단강도 보정 적용 유무에 따른 해석 결과의 차이가 발생했다. 부지의 고유주기의 영향을 파악하기 위해 유효최대지반가속도, 최대전단변형률 및 증폭계수와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 부지의 고유주기가 길고 연약한 지반일수록 그 차이가 더욱 커지는 것을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.85-92
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• 2012

소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권9호
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• pp.1788-1795
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• 1992

본 연구에서는 상술한 특성을 갖는 유동자에 대하여 신뢰성이 보장된 스펙트 럼 추정법의 모색과 화립을 위해 의사 난류신호(turbulent-like signal)를 자기회기 모형(autoregressive model:AR model)으로 생성하고 추출간격이 유동장에 영향을 받는 비주기적 확률과정을 수치적으로 모사한다. 이 비주기적 실현 신호로 부터 현재 가 장 많이 사용되고 있는 Roberts와 Gaster의 직접 변화법과 추출 및 유지신호의 피리오 도그램(periodogram)법에 대해 데이터 밀도와 난류강도의 다양한 변화에 따른 속도편 의의 영향 등을 살펴보는데 목적을 둔다.