Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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제24권4호
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pp.351-358
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2006
The farming and fishing village roads is located in a mountainous geographical feature, a resident's movement zone is followed by many restrictions in economic activities or social activities. Establishment of general planning gets into guide of long-term development direction for road in farming and fishing villages area. This study examined and analyzed a regional characteristics such as a regional environment and traffic condition, etc. and an actual condition of farming and fishing village roads, selected a factor affecting a priority to open a road, calculated a weight per each factor by AHP & Statistical analysis techniques, converted it into GIS database, and determined a priority for paying forming and fishing village roads. It is that development precedence and estimation calculation are decided applying result of research, GIS and AHP and statistical processing techniques.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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제24권7호
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pp.907-915
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2018
With the increase of metal usage in various industries, metal pollution and ecological toxicity in the environmental system have become a significant concern. A geo-statistical index has been widely used to determine contamination level with normalization through a background value. In this study, geo-statistical indexes such as an enrichment factor, accumulation index, and potential ecological risk index were used to assess metal pollution in soil at locations associated with shipbuilding manufacturing industries. Metal contamination, especially of Cu and Pb, was observed in some samples located closer to manufacturing sites. Enrichment factor and accumulation (IGEO) values were indicative of concerning levels of soil contamination in specific samples, and the soil contamination could be induced by anthropogenic sources. In further study, after more detailed sampling for soil and potential pollution sources, high interpretation techniques such as Pb isotope analysis and X-ray analysis will be needed to investigate source identification.
Spatial data integration using multiple geo-based data sets has been regarded as one of the primary GIS application issues. As for this issue, several integration schemes have been developed as the perspectives of mathematical geology or geo-mathematics. However, research-based approaches for statistical/quantitative assessments between integrated layer and input layers are not fully considered yet. Related to this niche point, in this study, spatial data integration using multiple geoscientific data sets by known integration algorithms was primarily performed. For spatial integration by using raster-based GIS functionality, geological, geochemical, geophysical data sets, DEM-driven data sets and remotely sensed imagery data sets from the Ogdong area were utilized for geological thematic mapping related by mineral potential mapping. In addition, statistical/quantitative information extraction with respective to relationships among used data sets and/or between each data set and integrated layer was carried out, with the scope of multiple data fusion and schematic statistical assessment methodology. As for the spatial integration scheme, certainty factor (CF) estimation and principal component analysis (PCA) were applied. However, this study was not aimed at direct comparison of both methodologies; whereas, for the statistical/quantitative assessment between integrated layer and input layers, some statistical methodologies based on contingency table were focused. Especially, for the bias reduction, jackknife technique was also applied in PCA-based spatial integration. Through the statistic analyses with respect to the integration information in this case study, new information for relationships of integrated layer and input layers was extracted. In addition, influence effects of input data sets with respect to integrated layer were assessed. This kind of approach provides a decision-making information in the viewpoint of GIS and is also exploratory data analysis in conjunction with GIS and geoscientific application, especially handing spatial integration or data fusion with complex variable data sets.
The objectives of this study were to identify the dietary patterns associated with hypertension among Korean males. Data from the 2001 Korean National Health and Nutrition Survey of 1,869 men aged 20-65 years were used for the analysis. As an initial analysis, a factor analysis was applied to identify major dietary patterns among the subjects. Then logistic regression analysis was conducted to identify the pattern related with hypertension. As a result of the initial analysis, three major dietary patterns were identified. Dietary pattern 1 (traditional) was heavily loaded with vegetables, fish and cereal. Dietary pattern 2 (Western) was loaded with fast foods, bread, meats and dairy products. Dietary pattern 3 (Drinker) was loaded with mostly pork, beer and soju (Korean liquor). From the second stage of the analysis, there was a tendency of positive association between traditional patterns and hypertension risks. However, the tendency did not meet statistical significance level (p<0.05). In summary, unlikely findings from European and American studies, vegetables rich traditional dietary patterns did not show any protective effect on hypertension in Korean males. The Korean dietary practice, which is consuming salted vegetables instead of fresh vegetables, might have played a role in these findings. However, the full explanation of the findings remained to be answered with further investigation since none of the dietary patterns identified showed any statistical significance.
The purpose of this study is to categorize and analyze the body shape of obese Korean men that are needed for industrial design. Using the anthropometric data that were surveyed through the 5th Size Korea project, this study was conducted in four steps mostly through the multivariate statistical analysis. In the first step, Broca, BMI, WHR indices are used to define obesity and select obese men from Korean adults and teens. After 34 human anthropometric variables are supposed to be related to obesity were extracted through an expect survey. In the second step, a factor analysis was executed for those human anthropometric variables. Through this analysis, we obtained the human body factors that are related to the representation of obesity. Then the third step, we used a cluster analysis from the result of the factor analysis. And ANOVA analysis was also conducted to obtain the critical obese human anthropometric variables. In the final step, we found the characteristics of the body types of obese men according to clusters and ages. The body types of obese men classified in the study are expected to be applied to product design for clothing, furniture, automobile packaging, etc.
The purpose of this study is to grasp the effectiveness of evacuation safety design by verifying the appropriateness of the standard of occupant load factor for residential buildings. To this end, the definition and current standard of occupant load factor for residential buildings were analyzed, and the problems of the current standard were clarified by interviewing professionals. In addition, changes in occupant load factor were examined by year based on statistical research, and evaluation on the current standard $18.6m^2/pers.$ was performed. As for evaluation methods, the need of redesigning of evacuation capacity was investigated by using evacuation simulation. As a result of the analysis, the most serious problem was clarification of the applicable standard for residential officetel, where the average occupant load factor was $26.1m^2/pers.$, which was not appropriate. However, as a result of evaluation on evacuation capacity, although there was no difference between statistical research results and the current standard in terms of evacuation capacity, when the standard for business facilities was applied to officetel, evacuation time doubled. Thus, this study suggests that when the current standard is applied to residential officetel, it is necessary to separate between residential use and business use.
Monitoring sunspots consistently is the most basic step required to study various aspects of solar activity. To achieve this goal, the observers must regularly calculate their own correction factor $k$ and keep it stable. Relatively recently, two observing teams in South Korea have presented interesting papers which claim that revisions that take the yearly-basis $k$ into account lead to a better agreement with the international relative sunspot number $R_i$, and that yearly $k$ apparently varies with the solar cycle. In this paper, using artificial data sets we have modeled the sunspot numbers as a superposition of random noise and a slowly varying background function, and attempted to investigate whether the variation in the correction factor is coupled with the solar cycle. Regardless of the statistical distributions of the random noise, we have found the correction factor increases as sunspot numbers increase, as claimed in the reports mentioned above. The degree of dependence of correction factor $k$ on the sunspot number is subject to the signal-to-noise ratio. Therefore, we conclude that apparent dependence of the value of the correction factor $k$ on the phase of the solar cycle is not due to a physical property, but a statistical property of the data.
For the fractional factorial designs, the resolution-IV designs can be used when we want to estimate the main effects and to investigate the structure of the non-negligible two-factor interaction effects, when the three-factor and higher order interaction effects are all negligible. However we need to add the additional treatment combinations in order to identify the influential interactions for the resolution-IV fractional factorial designs. In this paper we investigate the statistical structure for 3-level resolution-IV designs constructed by fold-over scheme and introduce a method for analyzing the influential two-factor interactions.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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제16권3호
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pp.557-586
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2009
The objective is to find the classification criteria between urban and rural, and to classify the urban and rural area all the country in Korea. For the research objectives, reviews of related literature and statistical yearbooks were used for finding criteria and analysing data. Through reviewing the literature, some indicators were selected in views of rurality and urbanity, and gathered the data from statistical yearbooks. And factor analysis was used to find first and second factor for classifying region. Six factors as a city surrounding(36%), non-farmer household population ratio(28.1%), cultivated acreage(12.48%), agricultural production surrounding (12.40%), the farm family number change(5.58%) and household number rise and fall(5.54%) were finding. And rurality factors were cultivated acreage, agricultural production surrounding, the farm family number change and household number rise and fall, and urbanity factors were city surrounding and non-farmer household population ratio. Based on the first and second factor loaded amount, four type regional classification was followed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권2호
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pp.247-254
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2004
Tusher, Tibshirani and Chu (2001) suggested SAM (Significance Analysis of Microarrays) to compare two groups under different conditions for each gene, using microarray data. They used two sample t-statistic adding fudge factor in the denominator to prevent the value of statistic from being inflated by large sample variance, which might result in significant difference despite of a small value in the numerator. This paper aims at finding robust fudge factor and replacing it in two-sample t-statistic used in SAM, which we call Modified SAM (MSAM). Using the simulated data and data used in Dudoit et al.(2002), it is shown that MSAM find significant genes better and has less error rate than SAM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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