Effective nonpoint source (NPS) pollution management requires frequent water quality monitoring, which is, however, often costly to be implemented in practice. Statistical techniques and machine learning methods allow us to identify and focus on fundamental environmental variables that have close relationships with NPS pollutants of interest. This study developed surrogate models to predict the concentrations of suspended sediment (SS) and total phosphorus (T-P) from turbidity and runoff discharge rates using multiple linear regression (MLR) and random forest (RF) methods. The RF models provided acceptable performance in predicting SS and T-P, especially when runoff discharge rates were high. The RF models outperformed the MLR models in all the cases. Such finding highlights the potential of RF techniques and models as a tool to identify fundamental environmental variables that are measured in relatively inexpensive ways or freely available but still able to provide information required to quantify the concentrations of NP S pollutants. The analysis of relative importance rates showed that the temporal variations of SS and T-P concentrations could be more effectively explained by that of turbidity than runoff discharge rate. This study demonstrated that the advanced statistical techniques such as machine learning could help to improve the efficiency of NPS pollutants monitoring.
[Purpose] This preliminary study aimed to develop a regression model to estimate the non-exercise activity thermogenesis (NEAT) of Korean adults using various easy-to-measure dependent variables. [Methods] NEAT was measured in 71 healthy adults (male n = 29; female n = 42). Statistical analysis was performed to develop a NEAT estimation regression model using the stepwise regression method. [Results] We confirmed that ageA, weightB, heart rate (HR)_averageC, weight × HR_averageD, weight × HR_sumE, systolic blood pressure (SBP) × HR_restF, fat mass ÷ height2G, gender × HR_averageH, and gender × weight × HR_sumI were important variables in various NEAT activity regression models. There was no significant difference between the measured NEAT values obtained using a metabolic gas analyzer and the predicted NEAT. [Conclusion] This preliminary study developed a regression model to estimate the NEAT in healthy Korean adults. The regression model was as follows: sitting = 1.431 - 0.013 × (A) + 0.00014 × (D) - 0.00005 × (F) + 0.006 × (H); leg jiggling = 1.102 - 0.011 × (A) + 0.013 × (B) + 0.005 × (H); standing = 1.713 - 0.013 × (A) + 0.0000017 × (I); 4.5 km/h walking = 0.864 + 0.035 × (B) + 0.0000041 × (E); 6.0 km/h walking = 4.029 - 0.024 × (C) + 0.00071 × (D); climbing up 1 stair = 1.308 - 0.016 × (A) + 0.00035 × (D) - 0.000085 × (F) - 0.098 × (G); and climbing up 2 stairs = 1.442 - 0.023 × (A) - 0.000093 × (F) - 0.121 × (G) + 0.0000624 × (E).
본 연구는 응급구조(학)과 대학생을 대상으로 코로나19에 대한 지식 및 태도와 감염관리 수행도 간의 관련성을 알아보기 위해 시행하였다. 연구 대상은 전라남북도, 광주광역시에 소재한 3-4년제 응급구조(학)과에 재학 중인 대학생 154명이고, 수집된 자료는 SPSS/WIN 16.0을 이용하여 빈도와 백분율, 합(Sum), 평균 및 표준편차, t-test, ANOVA(Scheffe), Pearson's Correlation Coefficient, Multiple Linear Regression으로 분석하였다. 응급구조(학)과 대학생들의 감염관리 수행도에 코로나19에 대한 태도와 지식 순으로 영향을 미쳤다. 따라서 응급구조(학)과 대학생들의 감염관리 수행도를 높이기 위해 코로나19에 대한 지식 및 태도를 향상시킬 수 있는 정규 또는 비정규 교육과정, 다학제적 교육과정 개발 및 적용이 필요하다.
Objectives : The objectives of this study were to estimate the continuity of care for all Koreans with diabetes and to identify factors affecting the continuity of care. Methods : We obtained National Health Insurance claims data for patients with diabetes who visited health-care providers during the year 2004. A total of 1,498,327 patients were included as study subjects. Most Frequent Provider Continuity (MFPC) and Modified, Modified Continuity Index (MMCI) were used as indexes of continuity of care. A multiple linear regression analysis was used to identify factors affecting continuity of care. Results : The average continuity of care in the entire population of 1,498,327 patients was $0.89{\pm}0.17$ as calculated by MFPC and $0.92{\pm}0.16$ by MMCI. In a multiple linear regression analysis, both MFPC and MMCI were lower for females than males, disabled than non-disabled, Medicaid beneficiaries than health insurance beneficiaries, patients with low monthly insurance contributions, patients in rural residential areas, and patients whose most frequently visited provider is the hospital. Conclusions : The continuity of care for patients with diabetes is high in Korea. However, women, the disabled and people of low socio-economic status have relatively low continuity of care. Therefore, our first priority is to promote a diabetes management program for these patients.
The purpose of this study was to find which spatiotemporal gait parameters gained from stroke patients could be predictive factors for the gait part of Tinetti Performance-Oriented Mobility Assessment (POMA-G). Two hundred forty-six stroke patients were recruited for this study. They participated in two assessments, the POMA-G and computerized spatiotemporal gait analysis. To analyze the relationship between the POMA-G and spatiotemporal parameters, we used Pearson's correlation coefficients. In addition, multiple linear regression analyses (stepwise method) were used to predict the spatiotemporal gait parameters that correlated most with the POMA-G. The results show that the gait velocity (r=.67, p<.01), cadence (r=.66, p<.01), step length of the affected side (r=.49, p<.01), step length of the non-affected side (r=.53, p<.01), swing percentage of the non-affected side (r=.47, p<.01), and single support percentage of the affected side (r=.53, p<.01) as well as the double support percentage of the non-affected side (r=-.42, p<.01) and the step-length asymmetry (r=-.64, p<.01) correlated with POMA-G. The gait velocity, step-length asymmetry, cadence, and single support percentage of the affected side explained 67%, 2%, 2%, and 1% of the variance in the POMA-G, respectively. In conclusion, gait velocity would be the most predictive factor for the POMA-G.
In this study, we investigated the feasibility of non-destructive determination of internal quality factors of Fuji apple fruit using near infrared(NIR) reflectance spectroscopy and developed the calibration models. As the reference methods, refractometer, titration and texture analyzer for sugar content, acidity and firmness were used, respectively. Samples were scanned from 1100∼2500nm with InfraAlyzer 500C spectrometer and SESAME software was used for data analysis. A multiple linear regression(MLR) analysis was performed to develop the calibrations. The correlation coefficient(R) and standard error of prediction(SEP) were as follows; 0.91, 0.41$^{\circ}$Brix for sugar content, 0.90, 0.04% for acidity and 0.84, 0.094 kg for firmness, respectively. This study shows that NIR spectroscopy can be used to evaluate the sugar content acidity and firmness of apple fruit with acceptable accuracy.
공사에 소요되는 기간은 시설물의 품질과 비용에 직접적인 영향을 미치지만, 고등학교 시설공사의 경우 경험과 직관에 의거하여 공기를 산정하고 있어 공사수행과정에서 계약당사자 간에 분쟁이 많이 발생하고 있다. 본 논문은 고등학교 시설공사에 소요되는 기간의 산정에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하여 공기 산정기준을 제안하는 것으로, 인천지 역에서 최근에 개교한 고등학교의 실적자료를 수집하여 다중선형 회귀분석 하였다. 회귀분석 결과로 얻은 순 공사기간에 인천지 역의 기후특성을 고려하여 산정한 작업불가능기간을 더하여 총 공사기간을 산출 하였다. 본 논문에서 제안한 공기 산정식은 공사발주 및 계약 시 계약공기를 정확하게 산정 하는데 도움을 줄 수 있을 것이다
본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.
The activity of 34 sulfonamide derivatives has been estimated by means of multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN), simulated annealing (SA) and genetic algorithm (GA) techniques. These models were also utilized to select the most efficient subsets of descriptors in a cross-validation procedure for non-linear -log (IC50) prediction. The results obtained using GA-ANN were compared with MLR-MLR, MLR-ANN, SA-ANN and GA-ANN approaches. A high predictive ability was observed for the MLR-MLR, MLR-ANN, SA-ANN and MLR-GA models, with root mean sum square errors (RMSE) of 0.3958, 0.1006, 0.0359, 0.0326 and 0.0282 in gas phase and 0.2871, 0.0475, 0.0268, 0.0376 and 0.0097 in solvent, respectively (N=34). The results obtained using the GA-ANN method indicated that the activity of derivatives of sulfonamides depends on different parameters including DP03, BID, AAC, RDF035v, JGI9, TIE, R7e+, BELM6 descriptors in gas phase and Mor 32u, ESpm03d, RDF070v, ATS8m, MATS2e and R4p, L1u and R3m in solvent. In conclusion, the comparison of the quality of the ANN with different MLR models showed that ANN has a better predictive ability.
Mechanical properties of 15 mm thick, three-layer particleboard were studied by varying resin content, specific gravity, mat moisture content, pressing time and pressing temperature. Based on the results of the study, Multiple regression models were developed to estimate the mechanical properties of three-layer particleboard. The results of this study showed the mechanical properties of particleboard were highly related with resin content. specific gravity and mat moisture content in decending order. The mechanical properties were able to estimated as the linear function of resin content and specific gravity. However, the effects of change in mat moisture content on the mechanical properties showed a non-linear pattern. The mechanical properties curves over mat moisture content reached peaks at 15 %, and then decreased at 18 % and 21 % of mat moisture contents. On the other hand, the effects of pressing time and pressing temperature on the mechanical properties of particleboard were not significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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