• 한국인구학
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• 제8권2호
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• pp.79-92
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• 1985

Fertility has been declined since 1966 (see Table 1). This fertility reduction was duely caused by age at first marriage, induced abortion and contraceptive practice which has been largely increased in recent years. Although tbe proximate determinant such as induced abortion, age at marriage and breastfeeding can and do have an effect on fertility, the principal cause of the reduction in fertility in Korea during the fertility transition can be supported by correlation between level of fertility and contraceptive prevalence (See Fig. 4). Taking a regression equation between fertility (TER. Y) and prevalence level (X), the total fertility rate in 1984 was estimated as 1.9 and 2.1 based on lenear and expotential function shown as follow; $Y_1$=5.709-0.0549 X and $Y_2$_______80________ 1+e2.433+0.017X ($R^2$=O. 93) ($R^2$=0. 96) Where $Y_1$ and $Y_2$ denote total fertility rates obtained through two equations respectivelly. The peak of contraceptive prevalence was assumdd as 80 percent which is almost upper limit in human society. On the other hand, an observed value of 1984 fertility level obtained from five month period shows 2.1 which is coincident with logistic fitting after the adjustment of response error assumed around 10 to 20 percent, At any rate, fertility of Korean women will have been reached replacement level (2.1) by 1985.Thus policy for family planning program must be reviewed toward the direction of integrated approach particularly with MCH program inasmuch as fertility in Korea has already shown population replacement level that require more good quality of service in family planning and their There must be an advanced level of fertility in Korea because wide use of contraception and induced life abortion and age at marriage will effect modern fertility which shows up and down trend between 2.1 and 1.5 in general.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.5810-5818
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• 2015

본 연구는 기업 가치 분석을 위한 최적 변수를 선정하고, 이 변수를 사용하여 기업의 가치를 분석하였다. 본 연구의 결과는 2가지로 구분할 수 있다. 첫째, 변수 선정을 위해 선행연구에서 사용한 기업가치 분석방법 및 변수를 고찰하였다. 이를 토대로 AHP 기법을 사용하여 8개의 변수를 도출하였다. 추가로 투자 전문가들이 사용한 변수 중 공통분모를 추출하였다. 최종적으로 도출한 변수는 배당수익률, PER, PBR, PCR, EV/EBITDA, ROE, 순이익 증가율, 매출성장률, 순유동자산, 부채비율, 유동비율, 재고자산회전율, 매출채권회전율, 종사자 1인당 순이익, 영업이익률, 매출액 순이익률, 총자본 순이익률, EPS 성장률의 18개 수정 변수를 도출했다. 둘째, 선정된 변수를 사용하여 기업 가치를 예측하였다. 예측을 위해 8개의 변수를 사용하여 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과, 59.67%의 정확도를 나타내 8개의 변수는 적절하지 않음을 알 수 있었다. 이어서 18개의 변수를 사용하여 분석한 결과 91.98%의 정확도를 나타내 기업의 가치를 분석하기 위해서는 18개의 변수를 사용하는 것이 바람직하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.369-376
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• 2020

본 연구는 일 지역 보건소에서 우울증 약제비 지원을 받고 있는 대상자의 자살생각 예측요인을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구의 대상자는 충청북도 관내에 거주하고 있으며 18세 이상으로 우울증을 진단받고 정신건강 복지센터에서 사례관리를 받고 있는 156명이었다. 자료 분석은 기술통계, χ²-test, t-test 및 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 연구대상자들의 자살생각률은 25%이었고, 연구 대상자가 항우울제 복용기간이 길어질수록(t=-2.19, p<.05), 지각된 신체 건강(t=3.03, p<.01)과 지각된 정신 건강(t=5.21, p<.001)이 낮을수록, 우울(χ²=41.11, p<.001)할수록 자살생각에서 유의한 차이가 있었다. 자살생각의 예측요인은 지각된 정신 건강(OR=0.97, p=.018)과 우울(OR=8.44, p<.001)로 나타났으며, 본 연구의 회귀식은 연구 대상자의 자살생각을 42.4%설명하였다. 지역사회에 거주하는 우울증환자를 위한 지속적인 사정과 융합적 정신건강 증진 프로그램이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제23권3호
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• pp.99-119
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• 2006

Objectives: This study intends to understand the difference within group of social support level and the effect of social support to health behaviors and health status of the elderly by selecting the old of local society as target. Methods: Data were obtained from self-administered questionnaire of 8,688 persons, older than 65 years, living in a community. We measured the sociodemographic characteristics, social support(family support, other support, quality of support), physical health state(subjective health status, number of chronic disease), physical function state(activities of daily living; ADL, instrumental activities of daily living; IADL), cognition state(mini-mental state examination-Korean; MMSE-K) and depression state(short form of geriatric depression scale; SGDS), health behaviors(smoking, drinking, exercise, eating habit). Univariate, multinominal logistic regression and covariance structure analysis were employed to analyze factors affecting on the social support of the elderly. Results: When considering the degree of social support by the sociodemographic characteristics of the older adults, the family support, other support and quality of support is better when the old is male, young, high education and self-reported living status is good and it has significance statistically. When considering the relation between social support and health status, the family support, other support and quality of support is better when the old's subjective and objective physical health status is good. The family support, other support and quality of support is better when the old's subjective health status is better. The other support and quality of support is better when the old's ADL(activities of daily living) and IADL(instrumental activities of daily living) are good. The family support, other support and quality of support is better when the old's cognitive function and depression state is better. When considering the relation between social support and health behaviors, in case of smoking and drinking, the quality of support, family support and other support is better when the old smokes and drinks rather than the old does not. In case of exercise and eating habit, the family support, other support and quality of support is better when the old exercises and eats regularly rather than the old does not. It has significance statistically. From the result of performing covariance structure analysis by structural equation modeling(SEM) with two endogenous variable(health behaviors and health status) and one exogenous variable(social support), factor loading of health status is 0.74 and factor loading of health behaviors is 0.05. The social support explains health status of 55.4% and health behaviors of 2.9%. Conclusions: This study has the meaning that it finds the difference of social support generating from inside of the group for the old residing in city and country and specifies the effect that the difference of social support influences to health status and health behaviors. From now on, in the development of health improvement strategy of the olds, it is necessary to approach from inclusive aspect while considering psychosocial factor such as social support and social economical factor as well as health status.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.418-428
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• 2015

본 연구는 뇌졸중에 영향을 미치는 요인과 매개효과를 파악하여 뇌졸중 질환자의 올바른 건강행태를 유도하고 이에 따른 뇌졸중 질환 예방의 기초자료를 제공하고자 하였다. 자료는 국민건강영양조사 4기 및 5기 데이터를 이용하였으며 분석방법은 빈도분석과 다중로지스틱회귀분석 및 구조방정식 분석을 실시하였다. 분석결과 남자의 경우 뇌졸중에 영향을 미치는 인구사회학적 특성으로는 연령, 직업, 주관적 건강상태, 음주, 고혈압과 당뇨병 유무 변수이었고, 여자의 경우는 연령, 직업, 주관적 건강상태, 스트레스 정도, 고혈압 유무이었다. 건강행태가 뇌졸중 여부에 영향을 미치는 과정에서 선행질환은 부분매개 모형과 완전매개 모형의 ${\chi}^2$ 값의 차이가 5.80으로 통계적으로 유의하여(p<0.01), 부분매개 효과가 있는 것으로 분석되었다. 뇌졸중 예방을 위해 잘못된 건강행태를 변화시키기 위한 예방적 건강 교육과 건강관리 네트워크를 강화할 수 있는 정책이 필요하며, 선행질환이 있는 경우 건강상태에 대한 장기적인 진단 및 지속적인 생활습관개선이 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.141-150
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• 2018

본 연구의 목적은 안성천 상류 공도유역($366.5km^2$)을 대상으로 SWAT 모형을 이용하여 미래 기후변화 평가에 있어, 미래의 토지이용변화를 동시에 고려하면 수문학적 거동에 얼마나 영향을 주는지를 분석하고자 하였다. 미래기후변화 시나리오는 HadGEM3-RA의 RCP 4.5와 8.5 시나리오를 이용하여 2030s (2020-2039)과 2050s (2040-2059) 기간으로 나누어 적용하였으며, 토지이용변화는 도시성장 시나리오에 따른 회귀모형 기반의 CLUE-s 모델을 이용하였다. 기준년(1976-2005) 대비 미래 강수량은 RCP 4.5에서 2030s에 최대 5.7%의 감소, 2050s에는 최대 18.5% 증가하였고, 미래 기온은 2030s RCP 4.5에서 최대 $1.8^{\circ}C$, 2050s RCP 8.5에서 최대 $2.6^{\circ}C$ 증가하였다. 미래 토지이용은 2050년 도시지역이 58.6% ($29.0km^2$에서 $46.0km^2$) 증가하는 것으로 예측되었다. SWAT 수문 검보정은 14년(2002-2015) 동안의 공도관측소 일유량 자료를 이용하였으며, 저유량 모델효율의 향상을 위하여 2014-2015년 연속 가뭄년을 대상으로 보정을 실시한 결과, 하천유량(Q)과 1/Q을 대상으로 Nash-Sutcliffe 모델효율은 각각 0.86과 0.76이었다. 미래 기후변화 시나리오만을 적용한 결과, 하천유출량이 2030s RCP 4.5에서 최대 24.2% 감소하다가 2050s RCP 4.5에서 최대 10.9% 증가하는 변화를 보여주었다. 한편, 기후변화와 더불어 미래의 토지이용변화를 함께 고려한 경우는 하천유출량이 2030s RCP 4.5에서 최대 14.9% 감소, 2050s RCP 4.5에서 최대 19.5% 증가하는 변화를 보여주어, 미래 기후변화에 따른 유역의 수문평가 시, 도시성장이 기대되는 유역 등 미래의 토지이용변화가 클 가능성이 있는 유역에 대해서는 토지이용변화 요소를 고려할 필요가 있다고 생각된다.