• Culinary science and hospitality research
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• v.22 no.5
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• pp.82-94
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• 2016

This study on CRM oftKorean restaurant guests to test the emotional response and behavioral intention. Three kinds of variables(service quality, information quality, system quality) from Korean restaurant guests were set to test the CRM. Results of the multiple regression analysis revealed a positive significant relationship with respect to quality of service, quality information, and quality system with all customer emtional reaction. Second, the results also found that the three independent variables of quality of service (${\beta}=.104$, P<.01), information quality (${\beta}=.215$, P<.001), and system quality (${\beta}=.682$, P<001) had a significant positive effect on the dependent variable for customer behavior (+). Third, CRM quality of service, quality information, and quality of the restaurant system are shown to influence the behavior and it also showed that both the part-mediated effects.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.310-310
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• 2019

본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2019.04a
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• pp.103-107
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• 2019

최근 에어비앤비나 우버와 같은 협력적 소비 기반의 비즈니스모델을 가진 공유경제가 성장하고 있다. 본 논문은 공유경제에 대한 개념을 정의하고, 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문은 경제적, 기능적, 경험적, 사회적 가치를 포함한 4가지 지각된 가치와 주관적 규범, 이미지, 사회적 임계점을 구성하는 3가지 사회적 영향이 공유경제 이용의도에 미치는 영향을 알아보고 신뢰와 사회적 규범, 네트워크와 사회구조를 포함한 사회적자본의 조절효과에 관심을 두고 있다. 가설을 검증하고자 온라인과 오프라인에서 설문조사를 실시하였고, 지각된 가치와 사회적 영향이 공유경제 이용의도에 미치는 영향을 알아보고자 변수별로 다중회귀분석을 실시하였다. 또한 사회적자본의 조절효과를 알아보기 위하여 위계적인 회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석 결과는 다음과 같다. 지각된 가치 중 경제적, 경험적 가치는 공유경제 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위계적인 회귀분석의 결과에서 사회적자본은 지각된 가치와 사회적 영향의 공유경제 이용의도 관계에 있어 조절적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 지각된 가치를 통합적 분석, 기존 공유경제 연구에서 자주 다뤄지지 않았던 사회적 영향과 사회적자본의 요인을 다룬 점에 의미가 있지만, 설문조사 결과의 한계가 있었기에 향후 새로운 연구 방향성을 제시할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.13 no.3
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• pp.15-28
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• 2020

Hydrological data is very important in understanding the hydrological process and identifying its characteristics to protect human life and property from natural disasters. In particular, hydrological analysis are often performed assuming that hydrological data are stationary. However, recently climate change has raised the issue of climate stationary, and it is necessary to analyze the nonstationary of the climate. In this study, a method to analyze the stationarity of hydrological data was examined using the annual precipitation of 37 meteorological stations with long - term record data. Therefore, in this study, the stationary was determined by analyzing the persistence, trend, and stability using annual precipitation. Overall results showed that a trend was observed in 4 out of 37 stations, stable was investigated at 15 stations, and persistence was shown at 4 stations. In the stationary analysis using the annual precipitation data, 25 stations (67% of 37 stations) were nonstationary.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1063-1067
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• 2006

소양호의 유입지천 중의 하나인 인북천의 원통수위관측소에 현장용 수온계를 설치하여 수온변화를 분석하고 수온 추정을 위하여 다중회귀분석을 수행하였다. 인북천 원통수위유량관측소지점의 유량이 작은 경우, 수온은 기온의 최고점부근에서 변화하고, 이슬점은 기온의 최저점부근에서 변화하는 것으로 나타났으며, 일일 주기로 변화하는 양상을 보이고, 일교차는 각각 약 $5^{\circ}C,\;15^{\circ}C$ 및 $5^{\circ}C$정도로 나타났다. 최대수온과 최대기온은 차이가 거의 없지만 최저수온은 최저기온보다 약 $10^{\circ}C$정도 높은 것으로 나타났다. 인북천 원통수위유량관측소 지점의 유량이 증가하는 경우에는 수온과 기온이 급감하는 것으로 나타났다. 수온추정시 유량이 작은 구간과 큰 경우구간에 대하여 각각 다중회귀분석을 수행하는 것이 추정오차를 낮추는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.31 no.1
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• pp.99-106
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• 2023

글로벌 팬데믹 사태는 항공 수요에 부정적인 영향을 끼치는 요소 중 하나다. 글로벌 팬데믹으로 인해 한국은 2020년과 2021년의 항공 승객 수가 2019년 대비 각각 68.1%와 47% 감소했다. 본 연구는 지난 20여년 동안 발생한 4대 팬데믹 특성을 분석, 전염병의 영향을 연구하는 것을 목표로 한다. SARS, H1N1, MERS 및 COVID-19의 발생기간 동안 한국의 항공 여객 및 화물 수요에 대한 실증 데이터를 활용하여 영향력을 분석한다. 또한 머신러닝 회귀 모델을 구축하여 향후 발생할 다른 전염병 대한 항공 수요를 예측하고자 한다. 연구 결과, 전염병이 항공 운항편수와 승객에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. 반면화물 수송에는 긍정적인 영향을 미친다는 분석 결과를 도출하였다. 본 분석에 활용되는 회귀 모델은 팬데믹 기간 동안 항공수요를 예측하는 데 평균 86.8%의 기능을 보였다. 또한 본 연구는 특정 국가의 팬데믹 상황보다 전 세계적인 팬데믹 상황이 항공 운송 수요에 더 많은 영향을 미친다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.23-26
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• 2006

기존의 데이터 마이닝 예측 기법 중 회귀분석은 학습 단계에서 생성된 모델을 변경 없이 새로운 데이터에 적용하였다. 그러나 시계열 데이터에 모델 변경 없이 동일하게 적용하면 시간이 지남에 따라 정확도가 낮아지는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시간에 따라 변화하는 시계열데이터의 특성을 고려하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신하는 기법을 제안한다. 이 기법은 입력되는 모든 데이터를 회귀 모델에 적용하여 점진적으로 모델을 갱신한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였다. 정확도 측정 실험 결과 제안 기법인 IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression) 기법이 MLR(Multiple Linear Regression), MQR(Multiple Quadratic Regression), SVR(Support Vector Regression) 기법에 비해 RME 가 평균 2%, RMSE 가 평균 0.02 정도 우수한 결과를 얻었다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.3
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• pp.112-118
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• 1994

In this paper, statistical approach to prediction of A-weighted noise level in ship cabins. based on multiple linear regression analysis, is conducted. The best regression formula is composed of seven parameters of the deadweight, the type of ship, the location of engines and cabins, the type of deckhouse and the propeller skew angle. Verification work was carried out with other 210 cabins' data in 6 ships. As a result, the formula ensures the accuracy of 3 dB(A) in 77 % of cases.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.509-509
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• 2015

물 수요관리측면에 대한 정책을 수립하기 위해서는 현재 또는 장래에 대한 용수수급의 정확한 이해를 필요로 한다. 이를 위해서는 용수 수요량 및 공급량뿐만 아니라 여러 산정요소를 필요로 하는데, 그 중 회귀수량은 물이 이용되고 다시 하천으로 회귀되어 이용될 가능성이 있는 수량으로 정의되며, 용수수급 및 용수절약 측면에서 회귀 수량은 중요한 요소라 할 수 있다. 회귀수량 조사는 유역조사 사업 이래, 10년간 생?공용수를 중심으로 미시적, 거시적으로 조사를 시행하였으나, 측정 자료의 신뢰도, 조사방법 및 지점선정 등의 문제로 인하여 조사 성과의 활용성이 매우 낮은 실정이다. 수자원장기종합계획등에서는 수자원관련 계획 수립시 생?공용수의 회귀율을 65 %로 적용하고 있으나, 이는 1970년대 말의 사회적 여건 및 경제적 상황이 반연된 결과로 현재 상황에 적용되기 곤란하다. 따라서, 현재 실정에 맞는 회귀율 산정은 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 기존 생활용수 회귀수량 산정 연구 한계를 보완하고 유역조사 시행을 위한 개선된 회귀수량을 산정하고자 한다. 본 연구는 서울시 중랑물재생센터 처리구역을 기반으로 중랑천유역을 시험유역으로 선정하였다. 기존 회귀수량 산정방법을 개선하기 위해 시험유역 회귀수량 산정을 위한 가용 자료 분석 및 용수흐름 네트워크 공간분석을 추가로 진행하였다. 가용자료로 시험 유역내 상수공급자료(정수장 공급량, 상수계통도, 유수 및 누수율), 하수처리자료(하수처리구역도, 하수처리계통도, 유입량 및 방류량) 및 기상자료(기상청 지점 및 AWS 강우자료)를 구축하였고 각각의 상수계통도 및 하수처리계통도로부터 용수 흐름 네트워크망을 구축하였다. 상수공급자료로부터 상수계통도 공급지역을 구분하여 월별 유수율에 따른 월별 실 공급량을 산정하였다. 하수처리자료로부터 시험유역에서의 월별하수처리 유입량 및 방류량을 산정하였다. 최종적으로 회귀율(하수처리 방류량/실 공급량)을 산정한 결과 연평균 회귀율은 각각 93.97 %(2011년), 95.02%(2012년)로 과잉 추정 되었으며 7 ~ 9월의 회귀율은 110 ~ 120 %로 유입량을 초과하였다. 이는, 하수처리로 유입되는 유입량의 하수관거는 합류식으로 구축되어 7 ~ 9월에 많은 양의 강우량이 우수관을 통해 하수처리장으로 이송되어 생활용수 이외에 자연적인 공급량으로 인한 것으로 분석되었다. 따라서, 월별 회귀율 산정을 위해서는 불투수층에서의 면적강우량(mm)을 유입량(m3/s)으로 환산된 값을 고려하여 회귀율을 재산정하였다. 그 결과 연평균 회귀율은 각각 78.27 %(2011년), 77.58 %(2012년)로 나타났다.각각의 월별 회귀율도 매우 유사하게 나타났으며 과거 관용적으로 사용된 65 % 회귀율보다 약 12 ~ 13%로 증가하였으며 이는, 하수처리시설 구축 및 처리효율의 증가와 상수처리시설의 관로시설의 개량으로 인한 유수율 및 누수율 감소로 회귀율이 증가한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.89-89
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• 2003