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GIS 기반의 모형을 이용한 도암댐 유역의 산림 파편화에 따른 수(水)환경 영향 평가 (Evaluation of Water Quality Impacts of Forest Fragmentation at Doam-Dam Watershed using GIS-based Modeling System)

  • 허성구;김기성;안재훈;윤정숙;임경재;최중대;신용철;유창원
    • 한국지리정보학회지
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    • 제9권4호
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    • pp.81-94
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    • 2006
  • 본 연구에서는 도암댐 유역에서의 산림파편화에 따른 수(水)환경 영향을 평가하였다. 이를 위해서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 이용하였다. 도암댐 유역에서 산림파편화에 따른 수환경 영향만을 평가하기 위해서는 먼저 기상변화에 따른 영향을 배제시켜야 한다. 1985년과 2000년 강수량 분석결과 계절별 강수량에 상당히 많은 차이가 나타나, 본 연구에서는 1985년 기상자료를 이용하여 산림파편화에 따른 수환경 영향을 평가하였다. 산림 파편화에 따른 영향은 시간적 공간적으로 변화하기 때문에 본 연구에서는 수환경의 시 공간적 영향을 분석하였다. 도암댐 수계중 산림파편화가 가장 많이 발생한 소유역에서는 산림파편화로 인하여 유출량이 겨울철, 봄철, 여름철, 가을철 각각 $8,366m^3/month$, $72,763m^3/month$, $149,901m^3/month$, 그리고 $107,109m^3/month$ 증가하였다. 이렇게 증가된 유출량으로 인하여 상당한 양의 토양유실이 발생하여 하천의 부영양화 등을 초래한 것으로 판단된다. 이러한 토양유실로 인하여 가장 많은 산림파편화가 일어난 소유역에서 겨울철, 봄철, 여름철, 그리고 가을철, 유사농도가 각각 5.448mg/L, 13.354mg/L, 20.680mg/L, 그리고 24.680mg/L 증가하였다. 봄철 유사농도가 많이 증가한 이유는 산림지역과는 달리 농경지에서의 봄철 융설로 인한 토양유실이 많이 발생하였기 때문이다. 여름철과 가을철 유사농도가 증가한 이유 또한 과거 산림지역이었던 곳이 산림파편화로 인하여 상당부분 농경지로 전환되었으며, 이 지역에서의 영농에 따른 토양유실 증가로 유사농도가 증가한 것으로 판단된다. 본 연구의 결과를 종합해 보면 홍수조절, 토양유실 저감, 수질 개선과 같은 산림 고유의 기능은 유역내 산림파편화로 인하여 매우 빨리 손실될 수 있다. 따라서 도암댐 유역 내에서 산림 파편화에 따른 부정적 영향을 최소화시키기 위해서는 복합적인 토지이용계획을 수립하여 이행되어야 한다.

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그린기술 채택에의 디지털 지식풍부성의 역할: 디지털 옵션 이론 관점에서 (The Role of Digital Knowledge Richness in Green Technology Adoption: A Digital Option Theory Perspective)

  • 유호선;이남연;권오병
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제24권2호
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    • pp.23-52
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    • 2015
  • 연구 목적 본 연구의 목적은 그린 기술의 채택 현상을 디지털 지식의 제공 여부로 이해하는 것이다. UTAUT2를 이론적 기반으로 하되 디지털 옵션 이론과 결합하였다. 특히 일반적인 UTAUT2 관련 연구들이 IT자체에 대한 수용 현상을 설명하기 위해 사용된 것과는 달리 본 연구에서는 IT의 산물인 디지털지식이 그린 기술이라는 대상을 채택하는데 긍정적인 영향을 주는지에 대해서 초점을 두었다. 연구설계/방법론/접근법 UTAUT2를 근거로 하되 그린 기술의 채택 현상을 설명하는데 유용한 요인들을 파악하기 위하여 내용분석을 실시하였다. 그 결과로 본 연구에서는 그린기술을 위한 수정된 UTAUT2 모형을 개발하였으며 그에 맞는 36개의 설문 문항을 개발하였다. 각 문항의 측정은 리커트 7점 척도를 채택하였다. 한 기관의 패널 자료로부터 총402명의 유효한 설문을 획득하였다. 사전 검증을 마치고 획득한 설문결과를 PLS 2.0M3와 SPSS 20.0을 이용하여 분석하였으며 가설검증을 위해 구조방정식 분석을 수행하였다. 결과 통계분석 결과 개발된 UTAUT2 수정 모형은 수요자들의 그린기술 채택 현상을 적절히 설명하는 것으로 실증분석 결과 나타났다. 사회적 영향은 전통적인 UTAUT나 UTAUT2에서 사용하는 효용가치나 쾌락가치보다 그린기술의 채택하는 맥락 하에서의 수용 행위를 더 잘 설명하고 있었다. 또한 디지털 지식과 그린기술의 채택, 즉 환경 친화적 제품에 대한 태도에 영향을 주는 요인들 사이의 인과관계는 유의한 것으로 판정되었다. 아울러 디지털 지식은 어떤 잠재적 사용자들이 그린기술을 잘 활용하고 있는 그들의 동료들로부터 학습하기 위해서 유용한 매체인 것으로 밝혀졌다.

뇌혈관 중재시술 지원 가이드 시스템에 관한 연구 (A Study of Guide System for Cerebrovascular Intervention)

  • 이성권;정창원;윤권하;주수종
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.101-107
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    • 2016
  • 최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.

DISEASE DIAGNOSED AND DESCRIBED BY NIRS

  • Tsenkova, Roumiana N.
    • 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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    • 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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    • pp.1031-1031
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    • 2001
  • The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.

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RCGA 기반의 모델을 이용한 트레일러형 로봇의 후방경로 추종제어 (Backward Path Tracking Control of a Trailer Type Robot Using a RCGS-Based Model)

  • 위용욱;김헌희;하윤수;진강규
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제7권9호
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    • pp.717-722
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    • 2001
  • 최근 국내 수출입 물량의 증가와 더불어 항망 및 물류 처리시설의 자동화에 대한 요구가 절실하다. 특히 제한된 공간 내에서 효율적으로 화물의 적화 및 하역을 해야하는 컨테이너 수송용 트레일러의 경우 후진 및 주차기능이 매우 중요하다. 일반적으로 트레일러 형 차량은 트랙터의 속도와 방향을 제어하여 트레일러의 위치 및 방위를 제어하는 논홀로노믹(Non-holonomic)제어시스템으로서 제어하기가 까다로우며 특히, 후방경로 주행에 있어서는 시스템이 불안정해지지 쉽기 때문에 더욱 더 정교한 제어가 요구되고 있다. 아울러 자립(Self-contained) 이동 시스템의 실제 구현에 있어서는 CPU의 처리능력, 뱃터리 용량 등 여러가지 물리적 제약조건을 고려하여 시스템을 통합하여야 하므로 시스템의 대형화나 알고리즘 복잡성을 줄이는 노력이 필요하다. 제어하는데 있어서 CPU에 부담을 덜어주기 위해 복잡한 알고리즘을 피하면서 광범위한 운전영역에서 큰 무리없이 동작할 수있도록 하는데 역점을 둘 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 선형 모델을 얻고 이를 근거로 후방직선경로를 안전하고 정확히 추종할수 있는 상대 피드백 제어기를 설계하는 무제를 다룬다. 일반적으로 트레일러형 로봇의 후방경로 제어는 몸체의 질량. 관성 등과 같은 동역학적 요소와 길이, 폭등과 같은 운동학적 요소가 동시에 고려되어져야 하지만, 로봇의 병진속도와 회전각속도 제어를 담당하는 하위의 제어기를 미리확보한 것으로 간주하고 운동학적 요소만을 고려하였다. 먼저 로봇의 비선형 기구학적 모델로부터 선형모델의구조를 결정하고, 실제 장치를 Sinusoidal 형태로 주행시키면서 얻어진 입출력 데이터와 실수코딩 유전알고리즘 (Real-coded genetic algorithm: RCGA)을 이용하여 그 파라미터를 추정한다. 이와 같이 추정된 모델에 기초한 상대 피드백 제어기가 극배치법으로 설계되어졌으며, 제안된 방법에 대한 유효성은 실제 실험장치를 통해 검증되어진다.}$/ml와 150 $\mu\textrm{g}$/ml로 hydroxyl radical의 소거 능이 좋은 vitamin C (180 $\mu\textrm{g}$/ml) 보다 뛰어난 소거 활성을 나타내었다. Superoxide radical을 소거하는 효과는 초두구 추출물의 $IC_{50}$/ 값 10 $\mu\textrm{g}$/ml, 빈랑 추출물이 15 $\mu\textrm{g}$/ml을 나타냈고, 이는 기준 물질인 vitamin C (35 $\mu\textrm{g}$/ml)보다 좋은 소거 활성을 보여주었으며, gallic acid 9 $\mu\textrm{g}$/ml과 유사한 효과를 나타내었다. 사람 섬유아세포를 배양하여 hydroxyl radical과 superoxide radical를 발생시킨 후 초두구와 빈랑 추출물의 세포 보호 효과를 실험한 결과 25 $\mu\textrm{g}$/ml의 농도로 처리하였을 때 각각 85% 이상의 우수한 세포 보호 효과를 나타내었다. 초두구로부터는 자유라디칼 소거 활성이 있는 물질을 분리하기 위하여 분획한 후 가장 높은 소거 활성을 보인 에틸아세테이트 층에 대하여 silica column chromatography, preparative TLC를 수행하였다. 초두구로부터 분리된 물질은 HPLC를 이용한 분리에서 phenol성 물질인 gallic acid와 동일한 retention time을 보여줌으로써 초두구로부터 분리된 물질은 gallic acid와 유사한 phenol성 물질이거나 그의 유도체일 것으로 추측된다. 따라서, 초두구와 빈랑 추출물은 피부 노화의 주요인이 되고 있는 lipid radical, hydroxyl radical, superoxide radical을 소거하는 활성이 뛰어나 자유라디칼에 의하여

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다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 미치는 영향 연구 (The Effect of Meta-Features of Multiclass Datasets on the Performance of Classification Algorithms)

  • 김정훈;김민용;권오병
    • 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.

GPM위성 강우자료와 KIMSTORM2 분포형 유출모형을 이용한 용담댐 유역 홍수모의 (Yongdam Dam Watershed Flood Simulation Using GPM Satellite Data and KIMSTORM2 Distributed Storm Runoff Model)

  • 김세훈;김진욱;정지훈;김성준
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.39-58
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    • 2019
  • 본 연구에서는 GPM 위성자료 및 분포형 강우-유출 모형 KIMSTORM2(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2)을 이용하여 용담댐 유역(930㎢)을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 모형의 유출해석은 2014년 08월 25일 05:00~17:00, 2017년 09월 11일 01:00~12:00, 2018년 06월 26일 23:00~06월 27일 10:00 총 3개의 집중호우 기간으로, 4가지 공간자료: (a) 7개의 지상관측소 강우를 Kriging 기법으로 공간내삽한 자료, (b) 원 GPM 자료, (c) 조건부합성(Conditional Merging, CM)으로 보정한 GPM(CM-GPM) 자료, (d) 지리적편차(Geographical Differential Analysis, GDA)로 보정한 GPM(GDA-GPM) 자료를 각각 준비하였다. 유출 보정은 유역내 3개의 수위관측지점(천천, 동향, 용담댐)을 대상으로 실시하였으며, 4가지 공간자료에 대하여 모형의 매개변수인 초기 토양수분량, 하천 Manning 조도계수, 유효투수계수를 각각 보정하였다. 보정결과는 결정계수(Determination coefficient, R2), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과, 3개의 강우에 대한 Kriging, GPM, CM-GPM 및 GDA-GPM의 평균 NSE는 0.94, 0.90, 0.94, 0.94, R2는 0.96, 0.92, 0.97, 0.96, VCI는 1.03, 1.01, 1.03, 1.02로 보정되었다. R2, NSE 및 VCI에 있어, CM-GPM과 GDA-GPM이 원 GPM보다 첨두유출량 및 유출용적에 있어 보다 잘 보정되었다.

DrySAT-WFT 모형을 활용한 전국 하천건천화 분석: 전국 5대강 댐·보 유역의 유입량을 중심으로 (Analysis of National Stream Drying Phenomena using DrySAT-WFT Model: Focusing on Inflow of Dam and Weir Watersheds in 5 River Basins)

  • 이용관;정충길;김원진;김성준
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.53-69
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    • 2020
  • 산업화와 도시개발로 인한 불투수층 면적의 증가는 수문순환 체계를 왜곡시켜 심각한 건천화를 야기한다. 이를 관리하기 위해 건천화의 정량적인 평가 및 예측이 가능한 하천건천화 영향평가 기술이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형(Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking, DrySAT-WFT)과 시계열 GIS자료를 활용하여 전국 5대강 유역의 댐·보 유역을 대상으로 하천유입량 감소원인 평가를 실시하였다. 이를 위해 5개 하천건천화 영향요소(토양침식, 산림성장, 도로-하천 단절, 지하수이용, 도시개발)를 선정하여 1976년부터 2015년까지 GIS 기반의 시계열 공간자료를 연대별로 구축하였다. DrySAT-WFT는 2005~2015년까지 8개의 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 섬진강댐, 주암댐, 용담댐) 및 4개의 유량 관측지점(오수천, 미호천, 마륵, 초강)에 대해 하천유량 검보정을 실시하였고, 검보정 결과 결정계수(R2)는 평균 0.76(0.66~0.84), Nash-Sutcliffe 모형효율은 평균 0.62(0.52~0.72)의 값을 보였다. 이를 토대로 2010년대(2006~2015)의 기상조건을 기준으로 연대별(1980년대: 1976~1985, 1990년대: 1986~1995, 2000년대: 1996~2005, 2010년대: 2006~2015) GIS자료를 이용하여 댐·보 유역의 하천유입량 변화를 계산하므로서 각 영향요소별 하천유입량 감소 기여비율을 산정하였다. 모의결과, 1980년대를 기준으로 5대강 유역평균 2010년대 풍수량(Q95)은 4.1~6.3%의 감소율을 보였고, 평수량(Q185)은 6.7~9.1%의 감소율을 보였으며, 갈수량(Q355)은 8.4~10.4%의 감소율을 보였다. 하천건천화 영향요소 중에서 지하수 이용량의 증가로 인한 기저유량 감소(하천건천화 기여율: 40.5%)가 가장 큰 영향을 주었으며, 다음으로는 산림성장에 의한 증발산량 증가(하천건천화 기여율: 29.0%)로 나타났다.

한·중 대형마트 구매자 점포선택요인에 관한 비교연구 (A Study of the Effect of Store Selection factors on the Customer's Satisfaction and Revisit Intention)

  • 노정구;이지은;왕순순
    • 경영과정보연구
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    • 제33권5호
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    • pp.97-115
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    • 2014
  • 최근 한국과 중국의 대형마트시장의 경쟁이 치열해지면서 고객만족을 충족시키기 위해 점포속성, 제품속성, 서비스속성, 물리적 환경요인에 관한 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서 한국과 중국 대형마트 구매자의 점포선택요인을 알아보고, 점포에 대한 고객만족과 재방문의도와의 영향관계를 분석하는 것을 목적으로 연구모형을 설계하였다. 또한 점포에 대한 중국과 한국의 고객만족과 재방문의도에 영향을 미치는 관계차이에 대해서도 알아보았다. 이에 따른 개념적 이해와 기존연구의 검토를 통해 가설을 설정하고 관련성 검증을 실시하였다. 실증분석을 위한 자료의 수집은 한국내 대형마트를 이용한 한국 소비자들과 중국내 대형마트를 이용한 중국인 소비자들 대상으로 자료를 수집하였으며 설정된 연구가설에 대해 구조방정식모형 분석을 통해 검증하였다.

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2002년 서울시 대기오염과 출생 자료를 이용한 저체중아 환경보건감시체계 연구 (Environmental Health Surveillance of Low Birth Weight in Seoul using Air Monitoring and Birth Data)

  • 서주희;김옥진;김병미;박혜숙;임종한;홍윤철;김영주;하은희
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제40권5호
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    • pp.363-370
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    • 2007
  • Objectives: The principal objective of this study was to determine the relationship between maternal exposure to air pollution and low birth weight and to propose a possible environmental health surveillance system for low birth weight. Methods: We acquired air monitoring data for Seoul from the Ministry of Environment, the meteorological data from the Korean Meteorological Administration, the exposure assessments from the National Institute of Environmental Research, and the birth data from the Korean National Statistical Office between January 1, 2002 and December 31, 2003. The final birth data were limited to singletons within $37{\sim}44$ weeks of gestational age. We defined the Low Birth Weight (LBW) group as infants with birth weights of less than 2500g and calculated the annual LBW rate by district. The air monitoring data were measured for $CO,\;SO_2,\;NO_2,\;and\;PM_{10}$ concentrations at 27 monitoring stations in Seoul. We utilized two models to evaluate the effects of air pollution on low birth weight: the first was the relationship between the annual concentration of air pollution and low birth weight (LBW) by individual and district, and the second involved a GIS exposure model constructed by Arc View 3.1. Results: LBW risk (by Gu, or district) was significantly increased to $1.113(95%\;CI=1.111{\sim}1.116)\;for\;CO,\;1.004(95%\;CI=1.003{\sim}1.005)\;for\;NO_2,\;1.202(95%\;CI=1.199{\sim}1.206\;for\;SO_2,\;and\;1.077(95%\;CI=1.075{\sim}1.078)\;\;for\;PM_{10}$ with each interquartile range change. Personal LBW risk was significantly increased to $1.081(95%\;CI=1.002{\sim}1.166)\;for\;CO,\;1.145(95%\;CI=1.036{\sim}1.267)\;for\;SO_2,\;and\;1.053(95%\;CI=1.002{\sim}1.108)\;for\;PM_{10}$ with each interquartile range change. Personal LBW risk was increased to $1.003(95%\;CI=0.954{\sim}1.055)\;for\;NO_2$, but this was not statistically significant. The air pollution concentrations predicted by GIS positively correlated with the numbers of low birth weights, particularly in highly polluted regions. Conclusions: Environmental health surveillance is a systemic, ongoing collection effort including the analysis of data correlated with environmentally-associated diseases and exposures. In addition. environmental health surveillance allows for a timely dissemination of information to those who require that information in order to take effective action. GIS modeling is crucially important for this purpose, and thus we attempted to develop a GIS-based environmental surveillance system for low birth weight.