Influences of vrious environmental factors on the eutrophication of Nakdong River were analyzed statistically using water samples collected from 1 January, 1999, to 30 September, 2001 at Namji area. The relationships between the concentration of chlorophyll α (eutrophication index) and environmental factors and were analyzed to develop a statistical model which can predict the status of eutrophication. The concentation of chlorophyll α ranged from 66.2 mg · $m^{-3}$ to 70.8 mg · $m^{-3}$ during dry winter season and the average concentration during this study period was 35.5 mg · $m^{-3}$ Namji area of Nakdong River was in the hypereutrohic stage in terms of water quality. Stephanodiscus sp. and Aulacoseria granulata var. angustissima were dominant species during the witnter to spring time and summer to autumn period, respectively. Based on the correlation analysis and the analysis of variance between chlorophyll α concentration and environmental factors, significantly high positive relationships were found in the order of BOD> pH> COD > KMnO₄ consumption > DO > conductivity > alkalinity. In contrast to these factors, significantly negrative relationships were found as in the order of $PO₄^{3-}-P$ >water level>the rate of Namgang-dam discharge > NH₃-N> the rate of Andong-dam discharge> the rate of Hapchoen-dam discharge. Based on the factors analysis of environmental factors on the concentration of chlorophyll α, we obtained five factors as follows. The first factor included water level, pH, turbiditiy, conductivity, alkalinity and the rate of Namgang-dam discharge. The second factor included water temperature DO, NH₄+-N, NO₃- -N. The third factor included KMnO₄ consumption COD and BOD. The fourth factor included the rate of Andong-dam discharge, the rate of Hapcheon-dam discharge, and the rate of Imha-dam discharge. The final factor included T-N T-P and $PO₄^{3-}-P$ > concentration. We derived two statistica models that can predict the occurrence of eutrophication based on the factors by factor analysis, using regression analysis. The first model is the stepwise regression model whose independent variables are the factors produced by factor analysis : chl α (mg · $m^{-3}$ = 42.923+(18.637 factor 3) + (-17.147 factor 1) + (-12.095 factor 5) + (-4.828 factor 4). The second model is the alternative stepwise regression model whose independent variables are the sums of the standardized main component variables:chl α (mg · $m^{-3}$ = 37.295+(7.326 Zfactor 3) + (-2.704 Zfactor 1)+(-2.341 Zfactor 5).
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).
Purpose: The purpose of this study was to develop predictive models for pressure ulcer incidence using electronic health record (EHR) data and to compare their predictive validity performance indicators with that of the Braden Scale used in the study hospital. Methods: A retrospective case-control study was conducted in a tertiary teaching hospital in Korea. Data of 202 pressure ulcer patients and 14,705 non-pressure ulcer patients admitted between January 2015 and May 2016 were extracted from the EHRs. Three predictive models for pressure ulcer incidence were developed using logistic regression, Cox proportional hazards regression, and decision tree modeling. The predictive validity performance indicators of the three models were compared with those of the Braden Scale. Results: The logistic regression model was most efficient with a high area under the receiver operating characteristics curve (AUC) estimate of 0.97, followed by the decision tree model (AUC 0.95), Cox proportional hazards regression model (AUC 0.95), and the Braden Scale (AUC 0.82). Decreased mobility was the most significant factor in the logistic regression and Cox proportional hazards models, and the endotracheal tube was the most important factor in the decision tree model. Conclusion: Predictive validity performance indicators of the Braden Scale were lower than those of the logistic regression, Cox proportional hazards regression, and decision tree models. The models developed in this study can be used to develop a clinical decision support system that automatically assesses risk for pressure ulcers to aid nurses.
셀 수 있는 이산 자료 중에서 일반적인 모형에 비하여 영의 빈도가 과도하게 많이 관측되는 자료가 있다. 이러한 경우에 포아송 또는 음이항회귀모형과 같은 일반적인 회귀모형에 의한 분석은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 영과잉 포아송회귀모형과 영과잉 음이항회귀모형에 대하여 베이지안 분석을 하였다. 또한, 마코브 연쇄 몬테카롤로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용하여 모형선택을 하였다. 실제 교통사고 자료를 분석하여 이론적인 결과들을 뒷받침하였다.
Flexibly-reconfigurable roll forming (FRRF) is a novel sheet metal forming technology conducive to producing multi-curvature surfaces by controlling the strain distribution along longitudinal direction. In FRRF, a sheet metal is shaped into the desired curvature by using reconfigurable rollers and gaps between the rollers. As FRRF technology and equipment are under development, a simulation model corresponding to the physical FRRF would aid in investigating how the shape of a sheet varies with input parameters. To facilitate the investigation, the current study exploits regression analysis to construct a predictive model for the longitudinal curvature of the sheet. Variables considered as input parameters are sheet compression ratio, radius of curvature in the transverse direction, and initial blank width. Samples were generated by a three-level, three-factor full factorial design, and both convex and saddle curvatures are represented by a quadratic regression model with two-factor interactions. The fitted quadratic equations were verified numerically with R-squared values and root mean square errors.
This research aimed to determine the relationship between hotel restaurants' SCM activities and their results. The samples are included exclusive high-end hotels located in the seoul area. To analyze the data, frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, and regression analysis were applied. Multiple regression analysis showed that SCM activities (${\beta}$=.342, p<.000), information sharing (${\beta}$=.136, p<.006), and cooperative activities (${\beta}$=.120, p<.015) had a significant impact on financial performance. The explanatory power of this model was 14%, and there was statistical significance in the regression model. SCM activities(${\beta}$=.221, p<.000), information sharing (${\beta}$=.475, p<.000), and cooperative activities (${\beta}$=.172, p<.000) also had a significant impact on non-financial performance, and the explanatory power of this model was 29%, with statistical significance in the regression model.
This study aimed to predict the pitting corrosion characteristics of AL-6XN super-austenitic steel using multiple linear regression. The variables used in the model are degree of sensitization, temperature, and pH. Experiments were designed and cyclic polarization curve tests were conducted accordingly. The data obtained from the cyclic polarization curve tests were used as training data for the multiple linear regression model. The significance of each factor in the response (critical pitting potential, repassivation potential) was analyzed. The multiple linear regression model was validated using experimental conditions that were not included in the training data. As a result, the degree of sensitization showed a greater effect than the other variables. Multiple linear regression showed poor performance for prediction of repassivation potential. On the other hand, the model showed a considerable degree of predictive performance for critical pitting potential. The coefficient of determination (R2) was 0.7745. The possibility for pitting potential prediction was confirmed using multiple linear regression.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제23권9호
/
pp.37-46
/
2023
The main aim of the article is to solve the problem of automating price monitoring using marketing forecasting methods and Excel functionality under martial law. The study used the method of algorithms, trend analysis, correlation and regression analysis, ANOVA, extrapolation, index method, etc. The importance of monitoring consumer price developments in market pricing at the macro and micro levels is proved. The introduction of a Dummy variable to account for the influence of martial law in market pricing is proposed, both in linear multiple regression modelling and in forecasting the components of the Consumer Price Index. Experimentally, the high reliability of forecasting based on a five-factor linear regression model with a Dummy variable was proved in comparison with a linear trend equation and a four-factor linear regression model. Pessimistic, realistic and optimistic scenarios were developed for forecasting the Consumer Price Index for the situation of the end of the Russian-Ukrainian war until the end of 2023 and separately until the end of 2024.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the differences of capacity of local health organization to regional characteristics and the influence of organizational capacity on organizational performance. Methods: The study used the secondary data for 160 local public health organizations from $5^{th}$ Community Health Plans and 2009 Community Health Survey. The collected data were analyzed using one-way ANOVA and multiple regression analysis. Results: Work force and budget showed differences in regional size and elderly population rate. And consumer satisfaction and health care utilization showed differenced in work force and budget. The regression model with total number of employee, number of registered nurses, number of doctors and budget against consumer satisfaction was statistically significant (F=14.70, p=<.001), and number of registered nurses was identified as a factor influencing consumer satisfaction. This model also explained 20.5% of service satisfaction. The regression model for consumer satisfaction was statistically significant (F=45.98, p=<.001), and total number of employee nurses was identified as a factor influencing health care utilization. This model also explained 53.1% of utilization. Conclusions: The findings of this study imply that organizational capacity as work force and budget should be increased to improve the organizational performance as consumer satisfaction and health care utilization.
Rahman, A. B. M. Salman;Lee, MyeongBae;Venkatesan, Saravanakumar;Lim, JongHyun;Shin, ChangSun
스마트미디어저널
/
제11권5호
/
pp.38-47
/
2022
Honey is one of the most significant ingredients in conventional food production in different regions of the world. Honey is commonly used as an ingredient in ethnic food. Beekeeping is performed in various locations as part of the local food culture and an occupation related to pollinator production. It is important to conduct beekeeping so that it generates food culture and helps regulate the regional environment in an integrated manner in preserving and improving local food culture. This study analyzes different types of environmental factors of a smart bee farm. The major goal of this study is to determine the best prediction model between the linear regression model (LM) and the support vector regression model (SVR) based on the environmental factors of a smart bee farm. The performance of prediction models is measured by R2 value, root mean squared error (RMSE), and mean absolute error (MAE). From all analysis reports, the best prediction model is the support vector regression model (SVR) with a low coefficient of variation, and the R2 values for Farm inside temperature, bee box inside temperature, and Farm inside humidity are 0.97, 0.96, and 0.44.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.