Early diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) can reduce the incidence of dementia. This study developed the MCI prediction model for the elderly in Korea. The subjects of this study were 3,240 elderly (1,502 men, 1,738 women) aged 65 and over who participated in the Korean Longitudinal Survey of Aging (KLoSA) in 2012. Outcome variables were defined as MCI prevalence. Explanatory variables were age, marital status, education level, income level, smoking, drinking, regular exercise more than once a week, average participation time of social activities, subjective health, hypertension, diabetes Respectively. The prediction model was developed using Restricted Boltzmann Machine (RBM) neural network. As a result, age, sex, final education, subjective health, marital status, income level, smoking, drinking, regular exercise were significant predictors of MCI prediction model of rural elderly people in Korea using RBM neural network. Based on these results, it is required to develop a customized dementia prevention program considering the characteristics of high risk group of MCI.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.22
no.3
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pp.681-702
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2016
Two different modelling approaches to dune dynamics have been established thus far; continuous models that emphasize the precise representation of wind field, and feedback-based models that focus on the interactions between dunes, rather than aerodynamics. Though feedback-based models have proven their capability to capture the essence of dune dynamics, the compatibility issues on these models have less been addressed. This research investigated, mostly from the theoretical point of view, the algorithmic compatibility of three feedback-based dune models: sand slab models, Nishimori model, and de Castro model. Major findings are as follows. First, sand slab models and de Castro model are both compatible in terms of flux perspectives, whereas Nishimori model needs a tuning factor. Second, the algorithm of avalanching can be easily implemented via repetitive spatial smoothing, showing high compatibility between models. Finally, the wind shadow rule might not be a necessary component to reproduce dune patterns unlike the interpretation or assumption of previous studies. The wind shadow rule, rather, might be more important in understanding bedform-level interactions. Overall, three models show high compatibility between them, or seem to require relatively small modification, though more thorough investigation is needed.
This study applied choice experiment(CE) method(which is included in the stated preference method) to estimate values of some important attributes(i.e. type of estuary, water quality of river in estuary, water quality of sea in estuary, biodiversity level of estuary) of 4 major river(Hangang, Guemgang, Yeongsangang, Nakdonggang) estuaries in Korea. Although the multinomial logit model(MNL) is generally applied to analyse the CE data, testing for IIA assumption with the Hausman and McFadden test in MNL model shows that the IIA assumption in our data is rejected. Therefore, the heteroscedastic extreme value model(HEV) and the multinomial probit model(MNP) which are not based on the IIA assumption are used to analyse our CE data. As results, the coefficients and the elicited economic values of MNL model are seriously distorted if the IIA assumption is not satisfied in MNL model. The estimation results of MNP model show that the economic values are elicited as 352.3 billion won(95% C.I. 261.1 - 477.8 billion won) for natural estuary, 411.5 billion won(95% C.I. 338.5 - 525.5 billion won) for one grade improvement of river water quality in estuary, 358.9 billion won(95% C.I. 292.5 - 457.0 billion won) for one grade improvement of sea water quality in estuary, and 151.9 billion won(95% C.I. 99.0 - 218.6 billion won) for one grade improvement of biodiversity level of estuary. Therefore, the value of estuary is reached to 2,197.0 billion won(95% C.I. 1,721.0 - 2,879.9 billion won) if any natural estuary in 4 major rivers has good water quality of river in estuary(i.e. 2nd grade), good water quality of sea in estuary(i.e. 1st grade), and good biodiversity level of estuary.
In this study, we analyzed the effect of the income level of cancer, stroke, and myocardial infarction on mortality by using National Health Insurance Service(NHIS) Cohort 2.0 DB. Patients who newly developed the disease in 2007 were observed till 2015. The analysis used the Cox probability proportional risk model and the competing risk model. The income level used information at the time of the onset of the disease in 2007, categorized into low / mid / high. The results showed that there were differences in the risks of death and secondary disease in patients with cancer, stroke, or myocardial infarction according to the income level. In addition to the need for a social safety net to lower the incidence of early deaths in low-income families, it seems necessary to continue to strengthen universal protection for serious diseases similar to the current policy.
본 연구의 목적은 '96년말 서울시에서 실시한 가구통행조사를 이용하여 서울시 수단선택모형을 구축하고 그 예측결과를 남산 혼잡통행료 전후저사자료와 비교하여 보다 구체적으로 그 정확성을 검증한 뒤 향후 서울시 교통수요관리 방안의 시행에 따른 수단선택변화 예측의 기본 모형으로 활용하는데 있다. 5가지의 대안모형의 분석결과 통행비용변수(승용차의 경유 주차요금포함)와 총통행시간변수(OVTT와 IVTT의 합), 승용차, 지하철, 택시상수로 구성된 모형이 최적모형으로 분석되었다. 이모형에 의한 시간가치는 9,395원, 승용차의 비용탄력성은-0.6767로서 기존 연구결과의 범위 내에 속한 것으로 나타났다. 최적모형을 이용하여 승용차통행비용이 증가한 경우를 모사분석결과 남산1,3호 터널 혼잡통행료 징수효과와 유사하게 승용차 분담율이 13% 가까이 감소한 것으로 나타나서 모형의 현실적합성도 비교적 높은 것으로 판명되었다. 향후 본 연구에서 선정된 최적수단선택모형을 통행배정모형과 결합하여 다양한 교통수요관리 방안에 따른 효과를 예측하는데 활용하면 서울과 같은 대도시의 단기적 교통관리의 수준을 한 단계 높이는데 기여할 것으로 판단된다.
Directed graphic algorithm was applied to an empirical analysis of traffic occupant fatalities based on a model by Crandall. In this paper, Crandall's data on U.S. traffic fatalities for the period 1947-1981 are focused and extended to include 1982-1993. Based on the 1947-1981 annual data, the directed graph algorithms reveal that occupant traffic deaths are directly caused by income, vehicle miles, and safety devices. Vehicle mileage is caused by income and rural driving. The estimation is conducted using three stage least squares regression. Those results show a difference between the traditional regression methodology and causal graphical analysis. It is also found that forecasts from the directed graph based model outperform forecasts from the regression-based models, in terms of mean squared forecasts error. Furthermore, it is demonstrates that there exists some latent variables between all explanatory variables and occupant deaths.
For a private toll road project, deciding optimal toll is an important element of economic analysis for the project and a challengeable work. In this study, the optimal toll of a private toll bridge, Geoga Bridge which connects Geoje Island of Gyeongnam Province and Gaduk Island of Busan was estimated using Stated Preference (SP) data. The SP data were collected by interviewing the passenger car drivers travelling on the National Road 14. They are latent users of the bridge. A fuzzy approximate reasoning model to estimate the optimal toll was built using the SP data. For the input variable of the model, the saved travel time and toll level were employed and the diversion rate to the bridge was employed for the output variable. The diversion rates for each toll level and saved travel time were estimated and the toll level which had maximized the toll revenue was decided as optimal toll. The optimal toll was tested by comparing with the average pay rate of passenger car drivers. Since the optimal toll for passenger cars at one hour saving, the 6,250 won is about 50 % of the average pay rate of passenger car divers, the toll was evaluated not to be high. The technique employed in this study may be used for the estimation of the optimal tolls for other kinds of vehicles.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.7
no.3
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pp.331-339
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2003
This study is the content about the development of ICT(Information and Communication Technology) teaching-learning model to support the korean language learning. Firstly, we proposed 3 types on developing models for ICT teaching-learning in korean language learning, we developed 4 ICT teaching-learning models based on analysing the curriculum of korean language course and studying the preceding works. Moreover we offered the strategies for applying ICT teaching-learning models with korean language learning. The developed 4 ICT teaching-learning models in this study are expected that ICT will use to design ICT teaching-learning model in another courses and teachers take advantage of the 4 models in korean lesson effectively.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.259-265
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2024
This paper analyzed the relationship between human resource development intent, human resource development implementation, firm's competitiveness. In addition, the indirect effect of organizational commitment was also assumed. The data for the research were integrated at the company level(500 companies) and used the data of 9,516 employees collected in the 2nd survey of "the Human Capital Company Panel II" of the "Korea Research Institute for Vocational Education and Training". The structural equation modeling was useed to analyze the analysing model. According to the analysis results, HRD intent had a positively significant effect on firm's competitiveness. And HRD implementation had a positively significant effect on firm's competitiveness. From the indirect effect through bootstrapping analysis, the organizational commitment showed indirect effects from HRD intent and HRD complementation to firm's competitiveness.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.2D
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pp.217-225
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2011
Currently our country has very serious problems of traffic congestion and urban environment due to increasing automobile ownership. Recently, our concern about environmentally sustainable transportation and green transportation is increasing, so the government is pushing ahead the policy of bicycle using activation. So it is needed to develop a model to analyze the service level of bicycle roads more realistically. In this study, a neuro-fuzzy inference model to analyze the service level of bicycle roads was built selecting the width of bicycle roads, the number of conflicts during cycling and pedestrian volume, which have fuzzy characteristics, as input variables. The predictability of the model was evaluated comparing the surveyed and the estimated. The values of the statistics, $R^2$, MAE and MSE were 0.987, 0.142, 0.032. Therefore, It may be judged that the explainability of the model is very high. The service levels of bicyle roads estimated by the model are 1~3 steps lower than KHCM assessments. The reason may be explained that the model estimates the service level considering the width of bicycle roads and the number of conflicts simultaneously besides pedestrian volume.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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