Purpose. This study is to find the degree of variations and trends of hospital services utilization for hypertensive disease, and have done the comparative analysis of the factors affecting occurring some variations. For this, this study uses the data for patients-survey and health-survey of a regional society by Korea Institute for Heath and Social Affairs in 2008; The regional units are classified into 160 of medium size medical service areas. Methods. I understand the level of variation by using index of Extremal Quotient(EQ) and Coefficient Variation(CV), and analyze critical factors influencing some differences in hospital services utilization by using multi-regression model. Results. The main results are followed:The first, in case of rate of hospital services utilization according to standarization of sex and age by small area, I find the variations of EQ 5.3 and CV 0.3; In Ho-nam, especially, the variation of high rank of 10 of age shows higher distribution. The second, the results analyzing the factors influencing on hospital services utilization by multi regression model are that a number of bed hospitals is significant positive relationship and EQ-5D of health behavior is significant negative one. Conclusions. To increase equity of hospital services utilization for hypertensive disease, this study requests the appropriate supply management of bed hospitals by region, efficient allocation of resources, and revitalization of the health promotion program.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.36-36
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2012
Drainage water in lowland paddy fields is quantitatively influenced recycle and/or repeated irrigation by irrigation facilities, i.e. pumps, check gates, small reservoirs and so on. In those drainage channels, nutrients accumulation and increasing organic matters are considered to be occurred, and water quality would be degraded not only environmental aspect but irrigation purpose. In general, Total Nitrogen (T-N) is interested water quality index in irrigation water, because high nitrogen concentration sometimes caused decreasing rice production by excess growth and fallen or degrading quality of taste, then, farmers would like to clear water less than 1mg/L of T-N concentration. In drainage channel, it is known that the nitrogen concentration change is influenced by physical, chemical and biological properties, i.e, stream or river bed condition, water temperature, other water quality index, and plant cover condition. In this study, discharge data (velocity and level) in a drainage channel was monitored by an Acoustic Doppler system and water quality was sampled at same time in 2011. So those data was analyzed by multi regression model to realize hydrological and environmental factors to influence with nitrogen concentration. The results showed the difference tendency between irrigation and non-irrigation period, and those influenced factors would be considered in water quality model developing in future.
The purpose of this study is to evaluate the roles of expected self-control and expected self-control results in explaining adolescents' Internet addiction. In the study model, expectations of self-control and self-control results directly determine Internet addiction and Internet use time meditates the impacts of expectations of self-control and self-control results on Internet addiction. The study subjects are 1,080 middle and high school students in Busan. Stratified cluster sampling is applied by school type and school year. The response rate is 96%(l,037cases). This study develops the scales of expected self-control and expected self-control results. The scales of Internet addiction are devised by using the concept of functional dependency such as salience, withdrawal symptoms, mood modification, tolerance, relapse, and conflict. For verifying the study model, path analysis and multiple regression models are applied for identifying path significants and evaluating confounding effects of control variables, respectively. Moreover, multi partial F-test is performed for selecting the best regression model. Expected self-control is a significant determinant of Internet addiction and Internet use time that also significantly explains Internet addiction. The total effect of expected self-control towards Internet addiction is -.95. The total effect is comprised with the direct effect (-.71) and the indirect effect(-.24). In this result, the direct effect refers a curative effect since expected self-control directly reduces the level of Internet addiction, and the indirect effect refers a preventive effect because self-control can reduce time of Internet use that is a direct determinant of Internet addiction. In the test of the confounding effects of control variables, there are no confounding effects in the models of multiple regression. It implies a robustness of the study model as regards control variables. In conclusion, improving adolescents' expected self-control can control Internet addiction level. This finding implies that a health promotion program for improving expected self-control can be a cost effective method compared to other approaches.
In this paper, artificial neural networks, a new kind of intelligent method, are employed to model and predict amplitude dependent damping in buildings based on our full-scale measurements of buildings. The modelling method and procedure using neural networks to model the damping are studied. Comparative analysis of different neural network models of damping, which includes multi-layer perception network (MLP), recurrent neural network, and general regression neural network (GRNN), is performed and discussed in detail. The performances of the models are evaluated and discussed by tests and predictions including self-test, "one-lag" prediction and "multi-lag" prediction of the damping values at high amplitude levels. The established models of damping are used to predict the damping in the following three ways : (1) the model is established by part of the data measured from one building and is used to predict the another part of damping values which are always difficult to obtain from field measurements : the values at the high amplitude level. (2) The model is established by the damping data measured from one building and is used to predict the variation curve of damping for another building. And (3) the model is established by the data measured from more than one buildings and is used to predict the variation curve of damping for another building. The prediction results are discussed.
As the digital retail environement becomes prevalent, consumers are given greater opportunities to make purchases across physical and digital boundaries. Prior research emphasizes that the attractiveness of the digital or online channel is relatively determined by spatial specifics of physical locations. The overall market trend combined with prior research suggests that understanding spatial specifics becomes a key to managing both offline and online sales performance together. In this study, we focus on geographic variation in sales performance through offline and online channels and aim to investigate the channel-level sales difference between central and subsidiary areas. To this end, we obtain sales data of skincare and makeup products from a leading cosmetic company. Next, we examine spatial autocorrelations in data and then employ the spatial error models to study the effects of spatial specifics. The empirical findings are as follows. First, there are significant differences in category-specific and channel-level sales between central and subsidiary areas. Second, Moran's I statistics demonstrate the spatial autocorrelations of each variable. Third, spatial error models outperform simple regression models with lower AIC values. Finally, spatial specifics play a greater role in understanding online sales in subsidiary areas whereas they exert greater influence on offline sales in central areas. We believe our study advances the related theory and knowledge of multi-channel retailing and also contributes practically to location-dependent multi-channel strategies and sales data analytics.
Two important issues in hedonic model are to specify accurate model and delineate submarkets. While the former has experienced much improvement over recent decades, the latter has received relatively little attention. However, the accuracy of estimates from hedonic model will be necessarily reduced when the analysis does not adequately address market segmentation which can capture the spatial scale of price formation process in real estate. Placing emphasis on improvement of performance in hedonic model, this paper tried to segment real estate markets in Gangnam-gu and Jungrang-gu, which correspond to most heterogeneous and homogeneous ones respectively in 25 autonomous districts of Seoul. First, we calculated variable coefficients from mixed geographically weighted regression model (mixed GWR model) as input for clustering, since the coefficient from hedonic model can be interpreted as shadow price of attributes constituting real estate. After that, we developed a spatially constrained data-driven methodology to preserve spatial contiguity by utilizing the SKATER algorithm based on a minimum spanning tree. Finally, the performance of this method was verified by applying a multi-level model. We concluded that submarket does not exist in Jungrang-gu and five submarkets centered on arterial roads would be reasonable in Gangnam-gu. Urban infrastructure such as arterial roads has not been considered an important factor for delineating submarkets until now, but it was found empirically that they play a key role in market segmentation.
The study addresses the analysis on the financial determinants of corporate research and development (R&D) expenditure in finance. Overall level of R&D spending was estimated as one of the top-tier on a global basis and a majority of the expenditure was invested by large domestic firms in private sector. Consequently, financial factors that influence R&D intensity were empirically tested in the first hypothesis by using conditional quantile regression model for firms listed in KOSPI stock market in the post-era of the global financial turmoil. Firms in the groups of high- and low-R&D intensity were statistically compared to detect financial differences in the second hypothesis which was accompanied by the test of multi-logit model that included firms without R&D outlay. Concerning the results of the hypothesis tests, R&D spending of the prior fiscal year, firm size, business risk and advertising expense overall showed statistically significant impacts to determine the level. As an extended study of [1] that had examined financial factors of R&D intensity at the macro-level, the results of the present study are anticipated to contribute to maximizing shareholders' wealth in advance or emerging capital markets, when applied to find an optimal level of R&D expenditure.
Jeon, Hee Jin;Song, Hye Sun;Lee, Ji Hyun;Park, Kiho;Choi, Kee-Hong;Seo, Dong Gi
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.5
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pp.313-326
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2021
This study was to introduce ecological momentary assessment and show how to apply it to real-world research. As preliminary study for sustainable development, the result explained growth model using senior's longitudinal data and suitability of multi-level model in EMA data with regression analysis. The total variance of dependent variable was determined through a base model with only intercept and approximately 47% of total variance was caused by individual differences and 53% by time point differences. Second model was used to verified that each individual has a different effect on the senior vitality and effect on time was not significant. This is because it is the result of a preliminary stage where treatment is not involved and there is no significant change in process of collecting EMA data without external intervention. Third model that add gender as an independent variable showed significant change in both time and gender. Finally compared the PRD for each model and found models that without gender variables fit the data more effectively. This suggests that studies dealing with longitudinal data such as EMA data should adopt multi-level model that can measure individual characteristics, taking into account respondents' time and context.
Kim, Kwang Kee;JeKarl, Jung;Kwon, Yong Mi;Park, Min Soo
Korean Journal of Health Education and Promotion
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v.29
no.5
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pp.103-113
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2012
Objectives: This study aims to identify the effects of environmental characteristics of the community on adults' drinking problems with held constant effects of characteristics of drinkers themselves. Methods: A multi-level regression analysis was employed to differentiate the variances accounted for by measurements both at individual and group levels. Data on individual demographic, behavioral, and mental health status were obtained from the Community Health Survey conducted in 2009 in the province of Kyunggido, which include 41,376 respondents aged 19 and over. This study included 28,335 adults who were classified as drinkers. They were from 45 communities(si, gun, or gu) for which data on contextual characteristics were collected by secondary data available on local government websites and KOSIS(Korea Statistical Information System). Results: Multi-level analyses showed that the variance of the dependent variable, harmful use of alcohol measured by alcohol use disorder identification test was independently accounted for by variance of independent variables at group level, including number of on-premises alcohol outlet per inhabitant and divorce rate, with held other independent variables of the model controlled. Conclusions: This study confirms that in order to prevent and reduce harms caused by harmful use of alcohol requires restricting physical availability of alcohol in the community where the drinker lives.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.25
no.1
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pp.38-47
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2019
Purpose: The purpose of this study was to investigate the influence of cultural competence on nursing professionalism among nursing students in South Korea. Methods: A sample of 218 nursing students in three universities answered a self-report questionnaire. Descriptive statistics, t-test, ANOVA, Mann-Whitney U-test, Kruskal-Wallis test, Pearson's correlation analyses, and hierarchical multiple regression were used to analyze the data. Results: There were significant differences in cultural competence depending on the use of foreign language, having foreign friends, frequency of interaction with foreigners, multi-cultural education experiences, and level of demand for multicultural education. There were significant differences in nursing professionalism depending on grade level, satisfaction with major choice, college life satisfaction, and foreign language learning experience. There was a significant positive correlation between cultural competence and nursing professionalism. Lastly, significant predictors of nursing professionalism included satisfaction with major choice (${\beta}=.22$, p=.004), cultural awareness (${\beta}=.22$, p=.007) and cultural experience (${\beta}=.17$, p=.026). The regression model explained 20.2% of nursing professionalism. Conclusion: In order to establish desirable nursing professionalism, strategies for enhancing cultural awareness and cultural experiences in nursing education courses are needed both inside and outside the curriculum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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