Water quality characteristics and their spatial variations in the Nakdong River were statistically analyzed by multivariate techniques including correlation analysis, CA, and FA/PCA based on water quality parameters for 17 sites over 2017-2019, yielding PI values for primary factors. Site 10 indicated the highest parameter concentrations, and results of pearson's correlation analysis suggest that non-biodegradable organic matter had been distributed on the site. Five clusters were identified in order of descending pollution levels: I (Ib > Ia) > II (IIa > IIb) > III. Spatial variations started from sub-cluster Ib in which Daegu city and Geumho-river are joined. T-P, PO4-P, SS, COD, and TOC corresponded to VF 1 and 2, which were found to be principal components with strong influence on water quality. Sub-cluster Ib was strongly influenced by NO3-N and T-N compared to other clusters. According to the PIs, water quality pollution deteriorated due to non-biodegradable organic matter, nitrogen- and phosphorus-based nutrient salts in the middle and lower reaches, illustrating worsening water pollution due to inflows of anthropogenic sources on the Geumho-river, i.e., sewage and wastewater, discharged from Site 10, at which there is a concentration of urban, agricultural, and industrial areas.
In today's competitive global environment, technological innovation is an important issue. Many countries are devising national level strategies to further strengthen industrial capacity in support of innovative companies. South Korea is no exception, and multiple strategies are in place to aid innovative development in the private sector. This study postulates that such national level strategies are applied differently depending on the innovation goal pursued by the service sector in Korea. We use data mining methods to test such research hypothesis. Factor analysis is used for clustering of various service companies, while association rule is used in finding the relationship per each cluster. The results show that national level strategies are underutilized and unequally distributed. This may be attributed to the disparity between the demand and needs of the private sector and the opinion of the government, which lead to underutilized and indistinguishable strategies.
The idia of modern product design is translated from the concept of functional importance as the basic function to that of emotional importance as the supplement function. In other words, the interests of the emotion in human performance side based on psychological factors of human are increased as well as the function in technical performance side based on physical factors of product. The standard emotional works for understanding the human's emotion are arranged in this paper. The standard emotional words are composed of words expressing the humaa's emotion. The adjectives adaptable to human's emotional works are collected from Korean dictionaries and arranged in the semantic differential(SD) scale. Next, the words with great marks evaluated by SD method are analyzed by factor analysis(FA) method and characterized as emotional words for understanding the human's emotion. The standard emotional words arranged in this paper are important because they are basic information for the development of product or technology as well as for the matter of emotional measurement technical development.
In this study, it is an object to develop a regression model for the estimation of TOC (total organic carbon) concentration using investigated data for three years from 2010 to 2012 in the Gam Stream unit watershed, and applied in 2009 to verify the applicability of the regression model. TOC and $COD_{Mn}$ (chemical oxygen demand) were appeared to be derived the highest correlation. TOC was significantly correlated with 5 variables including BOD (biological oxygen demand), discharge, SS (suspended solids), Chl-a (chlorophyll a) and TP (total phosphorus) of p<0.01. As a result of PCA (principal component analysis) and FA (factor analysis), COD, TOC, SS, discharge, BOD and TP have been classified as a first factor. TOCe concentration was estimated using the model developed as an independent variable $BOD_5$ and $COD_{Mn}$. R squared value between TOC and measurement TOC is 0.745 and 0.822, respectively. The independent variable were added step by step while removing lower importance variable. Based on the developed optimal model, R squared value between measurement value and estimation value for TOC was 0.852. It was found that multiple independent variables might be a better the estimation of TOC concentration using the regression model equation(in a given sites).
최근에 기업에서는 전략경영에서의 업무효율을 증진시키기 위하여 비즈니스 인텔리젼스 시스템의 구축에 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스 시스템의 구축에 영향을 미치는 요인들을 분석하기 위해서 기존에 비즈니스 인텔리젼스 시스템을 구축하여 활용하고 있는 기업을 대상으로 시스템의 구축에 중요한 영향을 미치는 요인들에 대한 설문을 실시하였다. 이를 검증하기 위하여 요인분석(FA)을 실시하였다. 요인분석을 통해서 핵심 구축지표들의 그룹화 된 요인을 도출하였고, 이들 요인들 사이의 관계를 구정식을 이용하여 분석하였다. 연구 결과에 의하면 기업이 사용 중인 정보시스템의 기능과 경영전략이 비즈니스인텔리젼스 시스템의 구축의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 연구되었다. 본 연구의 결과는 효과적으로 비즈니스 인텔리젼스 시스템의 구축하고자 하는 기업에게 방향을 제시하는데 공헌을 할 것이라고 생각한다.
Retention of possible churning customer is one of the most important issues in customer relationship management, so companies try to predict churn customers using their large-scale high-dimensional data. This study focuses on dealing with large data sets by reducing the dimensionality. By using six different dimension reduction methods-Principal Component Analysis (PCA), factor analysis (FA), locally linear embedding (LLE), local tangent space alignment (LTSA), locally preserving projections (LPP), and deep auto-encoder-our experiments apply each dimension reduction method to the training data, build a classification model using the mapped data and then measure the performance using hit rate to compare the dimension reduction methods. In the result, PCA shows good performance despite its simplicity, and the deep auto-encoder gives the best overall performance. These results can be explained by the characteristics of the churn prediction data that is highly correlated and overlapped over the classes. We also proposed a simple out-of-sample extension method for the nonlinear dimension reduction methods, LLE and LTSA, utilizing the characteristic of the data.
본 연구의 목적은 임진강 수질오염총량관리제도를 위한 단위유역의 2012년 1월부터 2016년 12월까지 유량과 수질자료를 통계분석기법에 이용하여 수질특성을 평가하는 것이다. 유량과 수질은 평균 8일 간격으로 측정하였으며 11개 항목을 상관분석, 주성분 분석, 요인분석, 군집분석에 사용하였다. 군집분석의 결과 공간변화에 따라 자연형 하천, 도시형 하천, 점오염원 영향이 큰 지점 등으로 3개의 그룹으로 분류되었으며, 오염원의 종류와 수질 유사성이 군집 분류에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일원 분산분석과 사후검정을 이용하여 군집간의 평균사이에는 통계적으로 유의한 수준의 차이가 있는 것으로 나타났다. 상관분석에서 $COD_{Mn}$와 TOC의 상관계수가 0.951(p<0.01)로 상관성이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 주성분 분석 결과 3개의 주성분으로 전체 수질특성의 72%를 설명할 수 있으며 요인분석에서 주요 요인은 EC, $BOD_5$, $COD_{Mn}$, TN, TP, TOC 항목으로 나타나 유기물과 영양염류 간접지표가 수질에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 요인점수를 다중 선형회귀분석에 적용하여 회귀 방정식을 제시하고 임진강 유역 수질관리에 유기물 및 영양염류 간접지표 항목의 관리가 중요하다고 판단된다.
본 연구는 새만금신항만을 건설함에 있어 국제적인 선사, 화주 및 포워더 유치를 위해 항만경쟁력 중 어떠한 국제경쟁력을 확보해야 새만금신항만의 활성화에 기여할 것인지 그 요인을 선정하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 본 연구의 방법으로 요인분석 및 계층분석적 의사결정방법론(AHP)을 사용하였다. 선행연구를 통하여 짧은 입출입 항로, 주요 인프라 개발추진, 세제감면 및 규제완화를 비롯한 총 11가지의 측정변수를 선정하였고, 요인분석을 통해 '입지 및 시설', '주변 인프라 및 친수성', '지역 정책 및 환경'의 총 3가지의 상위평가 요인들을 그룹핑 하였다. 본 연구에서는 측정변수들의 신뢰성 검증을 요약 분석한 결과 총 11개의 측정변수의 Cronbach alpha 계수가 0.8 이상으로 나타나 신뢰성이 있다고 판단할 수 있다. 또한 일관성 검증 및 상위평가기준 중요도 분석과 측정변수별 중요도 분석을 실시하여 측정변수들의 우선순위를 산정한 결과 '주요 인프라 개발추진'이 가장 우선시 되는 측정변수로 선정되었으며 그 뒤를 이어 '중국 경제특구와의 인접성', '넓은 항만 배후부지', '공항과의 인접성', '국유지로 인한 국책사업의 가능성' 순으로 나타났다. 새만금신항만의 경쟁력 제고를 위한 활성화 방안으로는 새만금신항만을 환황해권 물류중심 허브항으로 건설하고 환경변화에 따른 대형선사를 유치해야 한다. 또한 새만금신항만의 시사점으로서 새만금신항만을 중량물 전용부두로 건설할 것을 제안해 보았다. 본 연구는 향후 개장 될 새만금신항의 국제경쟁력 요인 선정에 있어 중요한 지표로 사용될 수 있을 것이다.
최근 여러 나라에서 자본과 운영기술을 앞세운 GTO에게 항만 운영권과 개발권을 개방하고 있으며, 이들 GTO의 글로벌 네트워크 확충 전략은 각 국가의 항만 정책과 맞물려 항만의 발전에 큰 역할을 하고 있다. 근래 급성장하고 있는 중국의 항만 시장은 GTO에게 엄청난 기회로 부상하고 있다. 그러나 현재로서는 GTO의 해외 진출 시 어떤 요인이 주요하게 작용하는지에 대한 연구가 미비하고, 신규 터미널 후보지 선택에 대한 정형화된 방법론이 없는 실정이다. 이런 배경에서 본 연구에서는 GTO의 해외 진출 시 고려되는 요소들을 평가해보고 이들 평가요소들을 이용하여 중국항만을 대상으로 신규 터미널 후보지를 평가해 보고자 하였다. 먼저 선행연구를 토대로 항만의 발전 잠재력을 포함한 14개의 측정변수들을 선정하였고, 요인분석(factor analysis) 방법을 통하여 운영 및 화물 창출 능력, 항로 보유 및 교역량, 대형선 기항 가능성 및 연계성, 기존 인프라 활용가능성의 4가지로 추출할 수 있었다. 그리고 퍼지계층분석법을 통하여 각 평가요인 및 측정변수들의 가중치를 산정하였다. 그 결과 4개의 평가요인 중 운영 및 화물 창출능력(0.343)이 가장 중요한 요인으로 선정되었으며, 14개의 측정변수 중 항만의 발전 잠재력(0.107)이 가장 중요한 변수로 나타났으며, 다음으로 해당 항만의 환적화물 비중(0.104), 대형선박의 기항빈도(0.090), 다양한 항로의 보유(0.089), 항만의 교역량 정도(0.087) 순으로 파악되었다. 평가요소를 이용하여 중국 항만을 평가해 본 결과 상위 5위권 중국 항만 중 상하이항(0.307)로 가장 우수한 항만으로 확인되었다.
Purpose: Studies have indicated that diabetes mellitus (DM) is a risk factor for bladder cancer; however, not all evidence supports this conclusion. The aim of this meta-analysis was to collate and evaluate all primary observational studies investigating the risk of bladder cancer associated with DM. Methods: The PubMed and Google Scholar databases were searched to identify studies that estimated the association of DM and bladder cancer. Summary effect estimates were derived using a random-effects meta-analysis model. Results: A total of 23 studies (8 case-control studies, 15 cohort studies) including 643,683 DM and 4,819,656 non-DM cases were identified. Analysis of all studies showed that DM was associated with an increased risk of bladder cancer compared with non-DM overall (OR=1.68, 95% CI 1.32-2.13). Analysis of subgroups demonstrated this to be the case in both case-control studies (OR=1.59, 95% CI 1.28-1.97, $I^2$=58%) and cohort studies (RR=1.70, 95% CI 1.23-2.33, $I^2$=96%). There was no gender difference in DM-associated bladder cancer risk. Bladder cancer risk was increased in Asia and the North America region, but not in Europe. Furthermore, DM-associated bladder cancer risk was obviously higher in Asia than North America and Europe or in those with Caucasian ethnicity. With extension of follow-up time, the bladder cancer risk was not increased for the patients with DM. Conclusions: This meta-analysis provided further evidence supporting theDM association with a significantly higher risk of bladder cancer obtained from observational studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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