• KLA journal
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• v.12 no.8
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• pp.29-32
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• 1971

• KLA journal
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• v.11 no.12
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• pp.37-40
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• 1970

• KLA journal
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• v.4 no.2
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• pp.36-38
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• 1963

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.4
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• pp.203-210
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• 2019

This study analyzed the size and influence factors of annual average health expenditure according to job type. Using data from the Korea Health Panel (2012), the final analysis was conducted on adults aged 20 years or older, excluding the missing data. Data analysis was done by logistic regression analysis to analyze the factors affecting medical expenditure. As a result of the study, Model 1 showed higher expenditure on medical expenses by skilled workers in agriculture and forestry fishery than those in simple labor. Model 2 was analyzed as having a positive effect on the increase of medical expenditure by the simple worker in the sales of the occupation, statistically significant by sex, marriage, income level and chronic disease. Therefore, it would be necessary to establish social security and health care & welfare policies, in order to grasp the disease with a high frequency rate according to occupation status and activate the physical examination and preventive actions.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.239-239
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• 2023

최근 도시화 및 기후변화에 따른 재난의 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 호우 및 태풍에 대한 예·경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 기준(3시간, 12시간 누적강우량)에 따라 발령하고 있다. 이에 따라 현재 예·경보 기준에는 피해가 발생한 사상에 대한 지역별 특성이 고려되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우 및 태풍에 대한 재해사상별 발생한 피해액 및 누적강우량을 활용하여 재해강도의 단계별 기준을 수립하고, 입력자료로 관측된 강우값을 활용하여 발생할 수 있는 재해의 발생 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 호우 및 태풍에 의한 재해 피해액의 분위별로 재해강도 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 분류하였고, 재해강도 단계에 따른 누적강우량 기준을 지자체별로 제시하였으며, 분류한 재해의 강도 단계를 모형의 종속변수로 활용하였다. 재해피해가 발생하지 않은 무강우 지속시간을 산정하여 호우 사상을 분류하였다. 지자체별로 재해 발생강도 분류 모형 개발을 위하여 머신러닝 모형 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)를 활용하였다. 본 연구에서 분류한 피해가 발생하지 않은 호우사상 및 피해가 발생한 사상별로 강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량, 누적강우량을 독립변수로 입력하여 종속변수인 재해 발생 강도를 분류하였다. 각 모형별로 F1 Score를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 Score가 평균 0.56으로 가장 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 본 연구에서 제시하는 머신러닝 기반 재해 발생 강도 분류모형을 활용하면 호우 및 태풍에 의한 재해에 대하여 지자체별로 재해 발생 강도를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 위한 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.141-141
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• 2011

생태적 기능이 담보되는 하안의 조성 및 복원은 필연적으로 하안공간에서 물리적 구조변화를 야기한다. 이러한 하안공간의 물리적 구조변화는 장기적으로 구간에서의 생태적 기능뿐만 아니라 단기적으로 하천의 수리특성변화를 야기한다. 이러한 수리특성변화는 복원구간에서의 생태적 기능에 직접적인 영향을 준다. 하천복잡도에 따른 수리특성의 변화는 자연형 하천복원에 영향을 주는 변수이므로 이들 변화를 예측할 수 있는 하천복잡도 시나리오의 수립은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 하상변동 수치모형인 CCHE2D 모형을 이용하여 하천유형에 따른 수리특성을 분석하고자 하였다. 하천복잡도 시나리오는 Rosgen (1994)에 의해 제안된 하천분류방법과 유량크기별 모의 시나리오를 작성하여 모델에 적용하였다. 연구대상지역은 안성천유역의 오산천과 진위천으로 하천분류결과 크게 C유형과 E 유형으로 분류되었다. 분류된 유형의 수리특성 분석을 위해 C 유형의 구간중 진위천 본류구간과 통삼천의 만곡구간을 선정하여 모형을 구동하였다. 모형의 입력자료인 유한요소망은 하천정비기본계획의 부도를 이용하여 생성하였으며 모델의 경계입력자료는 WMS HEC-1의 유출량 결과 자료를 사용하였다. 빈도별 강우량 자료를 Huff의 4분위 법을 적용하여 24시간으로 분포화하여 빈도별, 구간별 유출량 자료를 구축하여 모의 하였다. 선정한 하천유형구간에 대하여 유량크기별 수위, 유속, 한계유속, 소류력에 대한 흐름특성분석을 실시하였으며, 조도계수의 변화에 따른 흐름특성 변화를 분석하였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• v.56 no.6
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• pp.702-713
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• 2023

Purpose: Depression is a prevalent mental health concern globally including South Korea. Given the growing interest in the relationship between diet and mental health, this study aimed to investigate the association between seafood consumption and depression among Korean adults. Methods: A cross-sectional analysis was conducted using data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES, 2014-2020). The study included 18,149 participants (7,541 men and 10,608 women) aged 19 years and older who completed the Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Seafood intake levels were assessed using a oneday 24-hour dietary recall, and participants were categorized into three tertiles by gender. Depression status was determined using the PHQ-9 scores and the self-report of the doctor's diagnosis and treatment. Multivariable logistic regression analysis was performed to assess the association between seafood consumption and depression in both genders. Results: Participants with a higher seafood intake had a significantly lower nutritional density of total fat, while the nutritional density of omega-3 polyunsaturated fatty acids was significantly higher. The prevalence of depression was significantly lower in the highest tertile of seafood consumption compared to the lowest tertile in both men (p < 0.001) and women (p < 0.001). After adjusting for confounding factors, the highest tertile of seafood consumption demonstrated a decreased risk of depression compared to the lowest tertile in men (odds ratio [OR], 0.71; 95% confidence interval [CI], 0.51-0.99; p-trend = 0.020) and women (OR, 0.73; 95% CI, 0.59-0.91; p-trend = 0.004). Conclusion: The findings of this study suggest that consuming seafood rich in omega-3 fatty acids may potentially reduce the risk of depression in the adult population.

• Journal of Korean Medical classics
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• v.19 no.4
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• pp.147-168
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• 2006

통과대이연화장개빈관우중풍관점적비교연구, 이급기대중풍적분류(以及基對中風的分類), 증상(證狀), 치료(治療), 예후적관점진행분석득출여하결론(豫後的觀點進行分析得出如下結論): 이연파중풍적원인분류위진중풍(李挻把中風的原因分類爲眞中風), 겸중풍(兼中風), 류중풍(類中風), 사중풍(似中風), 종이조취료구분외풍여내풍계기(從而造就了區分外風與內風契機). 대어중풍적원인(對於中風的原因), 장개빈주장배제외풍근한어내풍적관점(張介賓主張排除外風僅限於內風的觀點). 재차기초상(在此基礎上), 설기여조헌가주장진수고갈급진화허시기원인소재(薛己與趙獻可主張眞水枯褐及眞火虛是基原因所在), 대차관점(對此觀點), 장수신적"중풍각전"중, 기유찬동적(旣有贊同的), 역유지비판의견적내용(亦有持批判意見的內容). 대어중풍적증상(對於中風的證狀), 이연근거병사소재분위중장, 중부(中부), 중혈맥(中血脈), 중경등(中經等). 우기대중경증적분류(尤基對中經證的分類), 재기타의서중시무법견도적분류적표준(在基他醫書中是無法見到的分類的標準). 저가이인위(這可以認爲), 타이 "금궤요략" 위의거(爲依據), 시부합내풍적증상분류(是符合內風的症狀分類). 장개빈파비풍적증상종대적방면분위경병화장병(張介賓把非風的症狀從大的方面分爲經病和臟病), 연후재파경병세분위경증화위증(然後在把經病細分爲經證和危證), 장병세분위초경증화위증(臟病細分爲稍經證和危證). 진관경병출현어지체(盡管經病出現於肢體), 이장병출현정신이상(而臟病出現精神異常), 단시경병여장병균유경증화위증(但是經病與臟病均有經證和危證). 저일주장시흔유지이성적. 대중풍적치료(對中風的治療), 이연대체상견지료금원이전적치료방법. 기용신한혹신온거풍화담(旣用辛寒或辛溫去風化痰), 혹용신온발한(惑用辛溫發汗), 혹용고한공리등(或用苦寒攻裏等). 장개빈지출상술방법대원기쇠약적중풍부적합사용(張介賓指出上述方法對元氣衰弱的中風不適合使用), 차장수신지출차시거풍치법실제상부적합내용풍이적합어외풍적치료(且張壽신指出此時去風治法實際上不適合內風而適合於外風的治療). 장개빈인위비풍적원인시진양여진음지허이불시풍담(張介賓認爲非風的原因是眞陽與眞陰之虛而不是風痰), 진관시급성기(盡管是急性期), 여과몰유담증(如果沒有痰證), 타견결반대사용거담지법(他堅決反對使用祛痰之法). 재중풍치료상(在中風治療上), 장개빈인위한다(張介賓認爲汗多), 소변소(小便少), 시진액부족소치(是津液不足所致), 소이수유열증역불요사용삼리지법, 병지출유뇨증시신허소치적위증(幷指出遺尿症是腎虛所致的危證), 종이진일보강조료진액적중요성(從而進一步强調了津液的重要性).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.10
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• pp.619-629
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• 2023

Recent intensification of climate change has led to an increase in damages caused by droughts. Currently, in Korea, the Standardized Precipitation Index (SPI) is used as a criterion to classify the intensity of droughts. Based on the accumulated precipitation over the past six months (SPI-6), meteorological drought intensities are classified into four categories: concern, caution, alert, and severe. However, there is a limitation in classifying drought intensity solely based on precipitation. To overcome the limitations of the meteorological drought warning criteria based on SPI, this study collected emergency water supply damage data from the National Drought Information Portal (NDIP) to classify drought intensity. Factors of SPI, such as precipitation, and factors used to calculate evapotranspiration, such as temperature and humidity, were indexed using min-max normalization. Coefficients for each factor were determined based on the Genetic Algorithm (GA). The drought intensity based on emergency water supply was used as the dependent variable, and the coefficients of each meteorological factor determined by GA were used as coefficients to derive a new Drought Severity Classification Index (DSCI). After deriving the DSCI, cumulative distribution functions were used to present intensity stage classification boundaries. It is anticipated that using the proposed DSCI in this study will allow for more accurate drought intensity classification than the traditional SPI, supporting decision-making for disaster management personnel.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.25 no.2
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• pp.49-63
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• 2020

The accurate prediction of box office in the early stage is crucial for film industry to make better managerial decision. With aims to improve the prediction performance, the purpose of this paper is to evaluate the use of machine learning methods. We tested both classification and regression based methods including k-NN, SVM and Random Forest. We first evaluate input variables, which show that reputation-related information generated during the first two-week period after release is significant. Prediction test results show that regression based methods provides lower prediction error, and Random Forest particularly outperforms other machine learning methods. Regression based method has better prediction power when films have small box office earnings. On the other hand, classification based method works better for predicting large box office earnings.