• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제29권1호
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• pp.1-14
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• 2004

본 연구는 고령자들의 건강검진행동과 인구사회학적 및 일상생활습관의 여러 기본요인들과의 관련성에 대해서 사회적 배경이 다른 도시와 농촌지역간의 차이 및 남녀간의 차이를 검토하고자 하였다. 조사대상은 도시지역과 농촌지역으로 구분하여 층화집략무작위추출(stratified cluster random sampling)에 의하여 도시지역 236명, 농촌지역 228명 합계 464명을 추출하여 면접조사 하였다. 조사내용은 조사대상의 인구사회학적 특성, 일상생활승관, 주관적인 건강상태 및 의료이용상황, 청력, 시력 및 일상생활수행동작(ADL), 건강검진 수진여부 등을 조사하였다. 그 결과 조사대상자의 건강검진 수진율을 보면 도시지역은 남자가 54.5%, 여자가 46.9% 농촌지역은 남자가 59.8%, 여자가 42.7%로 도시 농촌 모두 남자가 여자보다 높은 수진율을 보였다. 남자에서의 수진자군은 비수진자군에 비해 자택 소요군, 비흡연군, 음주 중단군, 만성질환이 있는 군, 식생활습관이 좋은 군에서 높았다. 여자에서의 수진자군은 비수진자군에 비해 저연령군, 부부동거군, 자택소유군, 식생활습관이 좋은 군, 최근 3개월간 외래진료를 받은군, 건강에 대해 불안감을 갖고 있는군, 요실금이 있는 군에서 높았다. 지역별수진자군과 비수진자군의 차이는 연령, 가족유형, 현재하고 있는 일, 가게 월수입, 주택소유상황, 음주여부, 식생활습관, 관적인 건강상태, 최근 3개월간의 외래진료 유무, 건강에 대한 불안감 유무 IADL 상태 등이 항목에서 도시 농촌지역간에 유의한 차이를 보였다. 다변량회귀분석 결과 건강검진 수진행동에 영향을 미치는 요인으로는 도시지역의 경우 주택 소유여부, 단골의사 여부, 건망증 및 요실금 여부, 만성질환 유무 등이 선정되었으며 농촌지역의 경우는 단골의사 여부, 뇨실금 여부, 건강불안, 하력, 주택소유여부, 만성질환 유무 등이 선정되었다. 결론적으로 고령자들에서의 건강검진행동은 개인의 인구사회학적 특성에 따라 다양한 차이를 보이는 것은 물론, 이들의 일상생활습관, 주관적인 건강상태, 건강검진수진상황, 신체적 건강상태 및 ADL상태 등에 따라서도 많은 차이를 보이게 됨으로 향후 건강검진계획에는 이 같은 변수를 고려할 것이 요망되며, 또한 지역적인 특성을 고려할 필요가 있을 것으로 본다.

• 한국환경생태학회지
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• 제29권3호
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• pp.333-343
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• 2015

본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권3호
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• pp.259-270
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• 2020

최근 20년 동안 고온, 건조 등 이상기상 현상이 빈발해지면서 병해충으로 인한 피해가 아닌 생리적 스트레스로 인한 소나무 피해 사례가 지속적으로 보고되고 있다. 2014년도에는 울진 소광리 산림유전자원보호구역 내에 금강소나무(Pinus densiflora for. erecta Uyeki)의 집단고사가 발견되어 이에 대한 원인 구명과 산림관리방안 마련이 요구되었다. 이에 본 연구는 2008~2015년 항공사진에서 발견된 울진 소광리 금강소나무 고사 피해 발생 지역의 지형 및 임분 특성을 파악하여 고사 발생의 영향 요인을 도출하고 이를 기반으로 전체 지역의 고사피해 발생 위험지역을 예측하는 것을 목표로 하였다. 소나무 고사발생 지점 정보와 해발고도, 경사 등의 지형정보, 영급, 경급 등의 임분 정보 등 총 14개의 설명변수를 이용하여 고사발생 예측모델을 구축하였다. 모형 개발에는 Decision Tree, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) 등 기계학습 기법을 적용하였으며, RF와 SVM가 정확도 93% 이상으로 좋은 성능을 보였다. 소나무 고사와 관련된 주요 변수 분석 결과, 소나무 고사의 지형적인 취약지역은 해발고도가 높은 동시에 일사량이 높으며 수분 조건이 불리한 지역이었으며, 임분 특성 중에서는 특히 5~15m 높이의 수직적 임분밀도가 높은 소나무림, 그리고 영급이 높은 소나무림에서 고사 위험성이 높다고 평가되었다. RF와 SVM 모형 예측에 따라, 소나무 고사위험도가 높은 지역의 면적은 연구대상지 전체 소나무림 면적의 약 9.5%, 115ha로 평가되었다. 본 연구의 고사위험도 평가 결과는 금강소나무 취약지역의 현황을 조사하고 아직 피해가 발생하지 않은 취약지역에 대한 적극적인 기후변화 적응 산림관리를 수행하기 위한 기반자료로 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.1-19
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• 2007

본 연구에서는 농촌관광 방문객에게 제공되는 편의시설을 유형화하고 어떤 특징을 가진 방문객이 어떤 편의시설을 선호하는지를 규명하기 위한 방법과 그 분석결과를 제시하였다. 이를 위하여 우선 2단계 군집분석법을 사용하여 농촌관광 편의시설을 유형화하였다. 그 다음으로 군집분석에 사용되는 변인이 범주형 변인이 있을 경우 전통적인 군집분석 방법을 적용할 수 없기 때문에 2단계 군집분석을 하였다. 본 연구는 2단계 군집분석법이 범주형 변인으로 측정된 농촌관광의 편의시설을 유형화하는 데 매우 유용하다는 것을 보여 주고 있다. 다중로짓 모형을 사용하여 특정 편의시설 유형을 선호할 확률에 영향을 미치는 농촌관광 방문자의 사회인구학적 특성과 여행특성을 규명하였다. 즉, 다중로짓 모형을 통해 참조항(일반농가형)으로 설정된 편의시설 유형에 비해 특정 편의시설을 선호할 확률에 영향을 미치는 소비자의 특성을 규명할 수 있다는 것이 본 연구의 특징이다.

• 한국병원경영학회지
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• 제9권1호
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• pp.66-94
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• 2004

The objective of this study is to examine how to maximize the efficiency of hospital management by minimizing the unit cost of hospital operation. For this purpose, this paper proposes to develop a model of the profit maximization based on the cost minimization dictum using the statistical tools of arriving at the maximum likelihood values. The preliminary survey data are collected from the annual statistics and their analyses published by Korea Health Industry Development Institute and Korean Hospital Association. The maximum likelihood value statistical analyses are conducted from the information on the cost (function) of each of 36 hospitals selected by the random stratified sampling method according to the size and location (urban or rural) of hospitals. We believe that, although the size of sample is relatively small, because of the sampling method used and the high response rate, the power of estimation of the results of the statistical analyses of the sample hospitals is acceptable. The conceptual framework of analyses is adopted from the various models of the determinants of hospital costs used by the previous studies. According to this framework, the study postulates that the unit cost of hospital operation is determined by the size, scope of service, technology (production function) as measured by capacity utilization, labor capital ratio and labor input-mix variables, and by exogeneous variables. The variables to represent the above cost determinants are selected by using the step-wise regression so that only the statistically significant variables may be utilized in analyzing how these variables impact on the hospital unit cost. The results of the analyses show that the models of hospital cost determinants adopted are well chosen. The various models analyzed have the (goodness of fit) overall determination (R2) which all turned out to be significant, regardless of the variables put in to represent the cost determinants. Specifically, the size and scope of service, no matter how it is measured, i. e., number of admissions per bed, number of ambulatory visits per bed, adjusted inpatient days and adjusted outpatients, have overall effects of reducing the hospital unit costs as measured by the cost per admission, per inpatient day, or office visit implying the existence of the economy of scale in the hospital operation. Thirdly, the technology used in operating a hospital has turned out to have its ramifications on the hospital unit cost similar to those postulated in the static theory of the firm. For example, the capacity utilization as represented by the inpatient days per employee tuned out to have statistically significant negative impacts on the unit cost of hospital operation, while payroll expenses per inpatient cost has a positive effect. The input-mix of hospital operation, as represented by the ratio of the number of doctor, nurse or medical staff per general employee, supports the known thesis that the specialized manpower costs more than the general employees. The labor/capital ratio as represented by the employees per 100 beds is shown to have a positive effect on the cost as expected. As for the exogeneous variable's impacts on the cost, when this variable is represented by the percent of urban 100 population at the location where the hospital is located, the regression analysis shows that the hospitals located in the urban area have a higher cost than those in the rural area. Finally, the case study of the sample hospitals offers a specific information to hospital administrators about how they share in terms of the cost they are incurring in comparison to other hospitals. For example, if his/her hospital is of small size and located in a city, he/she can compare the various costs of his/her hospital operation with those of other similar hospitals. Therefore, he/she may be able to find the reasons why the cost of his/her hospital operation has a higher or lower cost than other similar hospitals in what factors of the hospital cost determinants.

• 미생물학회지
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• 제52권1호
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• pp.10-17
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• 2016

항체의 특이적 결합을 분석하는 효소면역분석법은 항원의 탐지를 위해 주로 horseradish peroxidase (HRP) 또는 alkaline phosphatase (AP) 등의 효소를 사용한다. 이때 효소를 주로 화학적으로 항체에 결합시켜 사용하게 되는데 이 과정이 복잡하며 불규칙하게 일어나서 항체 및 효소의 기능을 감소시키게 된다. 또한 대부분의 효소면역분석법에서는 주로 일차 항체의 항원결합을 탐지하기위해 이차 항체를 사용하는데, 즉 이차 항체에 결합한 효소의 기질발색에 의해 일차 항체의 항원결합을 탐지하므로 이차 항체가 요구 되어질 뿐만 아니라 이차 항체의 일차 항체에 대한 반응을 위한 부가적인 배양시간이 필요하다. 더욱 더 중요한 것은 이차 항체만의 비특이적 항원 결합 역시 제거되어져야 한다. 본 연구에서는 대장균의 genomic DNA로부터 PCR을 통해 alkaline phosphatase 유전자(Sadeghi et al., 2008)를 증폭 분리한 다음 이를 TRAIL (tumor necrosis factor ${\alpha}$ related apoptosis induced ligand) receptor인 death receptor 4 (DR4)에 특이적으로 결합하는 hAY4 single-chain Fv (ScFv)에 융합시킨 재조합 ScFv-AP 형태로 대장균에서 발현시켜 정제하였다. 정제된 hAY4 ScFv-AP는 SDS-PAGE에서 단량체(monomer) 분자량인 73.8 kDa을 나타내었다. 그러나 size-exclusion chromatography(SEC)에서는 147.6 kDa을 나타내는 결과를 통해 hAY4 ScFv-AP는 AP의 자연적인 비공유결합에 의해 이량체(dimeric form)형성이 유도되어짐을 확인하였다. 또한 ELISA, Western blot 그리고 immunocytochemistry에서 이차 항체 없이 일차 항체 hAY4 ScFv에 직접 융합된 AP의 기질발색에 의해 ScFv 일차 항체의 특이적 항원결합을 나타내었다. 요약하면 hAY4 ScFv와 대장균의 alkaline phosphatase 유전자를 융합시켜 대장균에서 수용성 형태로 성공적으로 정제하였으며 정제된 ScFv-AP 융합단백질은 ELISA, Western blot 및 immunocytochemistry에서 항원결합력을 나타냈으며 또한 구매에 따른 고비용, 부가적인 배양시간 및 비특이적 결합에 의한 오류 등의 문제점을 갖는 이차 항체를 사용하지 않고 직접적인 항원결합력을 나타내었다.

• 시큐리티연구
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• 제42호
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• pp.7-36
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• 2015

본 연구는 지역사회 사회안전망구축과 지역사회결속 및 지방자치단체 신뢰의 관계를 규명하는데 있다. 이 연구는 2014년 8월 15일부터 8월 30일까지 약 15일간 광주지역사회 일반시민들을 모집단으로 선정한 다음 집락무선표집법을 이용하여 총 450부를 배부하여 438명을 표집하였다. 최종분석에 사용된 사례 수는 412명이다. 수집된 자료는 SPSSWIN 18.0을 이용하여 요인분석, 신뢰도분석, 다중회귀분석, 경로분석 등의 방법을 활용하였다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 사회안전망구축은 지역사회결속에 영향을 미친다. 즉, 범죄예방설계, 지방자치단체안전교육, 경찰치안서비스가 활성화 될수록 시민들의 지역사회제도에 대한 관심은 높다. 거리CCTV시설, 범죄예방설계, 지방자치단체안전교육이 활성화 될수록 안정감은 높다. 둘째, 사회안전망구축은 지방자치단체 신뢰에 영향을 미친다. 즉, 지역자율방범활동, 범죄예방설계, 지방자치단체안전교육, 경찰치안서비스가 활성화 될수록 정책신뢰, 서비스관리신뢰, 업무성과신뢰는 증가한다. 셋째, 지역사회결속은 지방자치단체 신뢰에 영향을 미친다. 즉, 지역사회제도가 잘 이루어질수록 정책신뢰는 높다. 또한 지역사회제도, 안정감이 잘 이루어질수록 업무성과 신뢰는 높다. 넷째, 사회안전망구축은 지역사회결속과 지방자치단체 신뢰에 직 간접적으로 영향을 미친다. 즉, 사회안전망은 지방자치단체 신뢰에 직접적으로 영향을 미치지만, 매개변수 지역사회결속을 통해서 더욱 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제31권9호
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• pp.840-848
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• 2021

본 연구는 제주마의 연도별 주파기록 특성을 파악하고 경주기록에 대한 환경효과 분석을 위해 수행되었다. 한국마사회가 2002년부터 2019년까지 수집한 제주마 2,167두의 48,645개 관측치 정보가 분석에 사용되었다. 환경효과 분석을 위하여 관측치 빈도가 가장 높은 800 m 기준으로 주파기록은 보정되었다. 거리별 경주기록은 동일거리 기준으로 변환되었으며 연도별 비교가 가능했다. 그 결과 표현형에서 매년 주파기록이 0.242초(R²=0.66) 단축됨을 알 수 있었다. 보정된 주파기록에 대한 환경효과의 유의성 검증 위해 일원분산분석을 수행하였고 모형에서 설정한 모든 변수에서 고도의 유의성을 나타내었다(p<0.001). 이들 변수에 대해 단계적 변수 선발법을 적용, AIC 값 산출을 통해 모형 적합도를 평가하였으며 연도, 부담구분, 기수 순위, 조교사 순위, 주로상태, 날씨, 마령, 성별 순으로 변수 선택 시 가장 낮은 AIC 값을 갖는 모형이 수립되었다. 최종적으로 주파기록에 영향하는 환경효과 분석을 위하여 기수, 조교사 순위 및 마령 3가지 변수를 임의효과로 가정하였다. 그 결과 기수와 마령을 임의효과로 설정하였을 때 주파기록에 영향하는 환경효과 분석에 가장 적합한 모형인 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 결과는 제주마 유전능력 평가를 위한 모형설정 시 기초자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.