The purpose of this study is to investigate the participation in social activities by full-time housewives with infants and preschool children. The data in this study comes from a 1 percent free sample of the 2010 Population and Housing Census collected by Statistics Korea. The statistical methods for this study were percentage, chi-square test, and logistic regression analysis. The findings are as follows. First, there are differences in participation in social activities according to number of infants, number of preschool children, and number of elementary schoolchildren. Second, there was the difference in participation in social activities between full-time housewives and full-time wives' husbands. Third, factors like full-time housewives' age, educational level, number of preschool children and elementary schoolchildren, number of rooms, and occupancy status affected participation in social activities by full-time housewives. These results show that full-time housewives were under pressure in relation to participation in social activities because of their caregiving labor but participated in religious and educational activities actively.
The purpose of this study were to identify the factors related to the changes of family total income total expenditures housing maintenance costs food expenditures and clothing expenditure, The data used for these purposes was collected from housewives living in jeonbuk area by questionaire in May 1998. Sample size of this data was 341 households. Statistics performed for the analysis were frequencies percentage means and multiple regression analysis. The results of this study were as follows; First monthly income decreased by 370,000 won than last year. The variables contributing to decreasing income were job type of household head and educational attainment of housewives the amount of total family current income total household expenditure and the perception of economic status. Second monthly expenditure decreased by 24,000 won than last year. The variables related to decreasing expenditure were educational attainment of housewives and the perception of economic stats. Third the variables related to their total household change were job type of household head number of family current household expenditure and the perception of economic status. finally the variables associated with total satisfaciotn of family life were the amount of leisure time the perception of economic attainment the confirmity of family and the amount of current household expenditure.
The objective of this study was to analyze the space usage and user evaluation of community facility in Apartment. This study was conducted case study and questionnaire survey. Four High rise Mixed-use Apartments in and near seoul built in 2000 and later were chosen for case study and 166 residents were collected for questionnaire survey. The frequency, percentage, mean, One-way ANOVA and Duncan tests were executed through SPSS for Win 12.0 statistics package program. The types of community facilities of High rise Mixed-use Apartments were consisted of sports, child care, study, information sharing, leisure/cultural facilities. Most of the community facilities showed to be similar regardless the subject of High rise Mixed-use Apartments. The usage percentage of community facilities increased since the residents have moved to their current residence of High rise Mixed-use Apartments from their previous residence. The most satisfied facility was sports facilities. The satisfaction of community facilities showed high in general. The satisfaction of community facilities was significant with age and the size of apartment.
With the increasing popularity of Smart Grid infrastructure, it is much easier to collect energy usage data using AMI (Advanced Measuring Instrument) from residential housing, buildings and factories. Several researches have been done to improve an energy efficiency by analyzing the collected energy usage data. However, it is not easy to store and analyze the energy data using a traditional relational database management system since the data size grows exponentially with an increasing popularity of Smart grid infrastructure. In this paper, we are proposing a Hadoop based Big data system to store and analyze energy usage data. Based on our limited experiments, Hadoop based energy data analysis is three times faster than that of a relational database management system based approach with the current system.
More than 76% of the detached houses in Korea are over 20 years old. These old detached houses have poor energy efficiency. According to the 2017 Housing Census (Statistics Korea), more than 50% of low-income families live in detached houses. Therefore, the improvement of energy efficiency in old detached houses is needed from the viewpoint of energy welfare. The general method of building energy modelling for the verification of energy efficiency is based on the construction year data of "Building Design Criteria for Energy Saving" due to the cost and time involved in collecting the thermal performance data of buildings. There is poor accuracy with the deterioration of long-term aging of building materials. Also, the selection of alternatives for energy performance improvement is based on the items to be applied, not a performance improvement goal. It is difficult to calculate energy performance that reflects variations in various parameters with dynamic energy simulations. In this study, the influence of long-term aging is used to accurately predict the energy performance of old detached houses. The building energy modelling method is called ENERGY#, which is a static analysis method based on ISO13790. Energy performance is evaluated by a combination of input variables including building orientation, insulation of walls and roof, thermal performance of windows and window/wall ratio, and infiltration rate. Finally, this study provides a way to determine alternatives that meet energy performance improvement goals.
본 연구에서는 부산시 지역들의 수도권으로 인구유출 현황을 파악하고, 인구·사회, 고용, 주택, 문화, 안전, 의료, 복지, 녹지, 교육 및 보육 등 전통적 인구이동 변수와 삶의 질 변수들을 포괄하여 수도권으로의 인구이동에 영향을 미치는 요인과 인과관계를 규명하고자 한다. 연구의 데이터 구축을 위하여 통계청 마이크로데이터통합서비스(MDIS)에서 제공하는 '국내 인구이동 데이터'를 사용하였으며, 시간적 범위에 맞는 인구이동 데이터(2012-2017년) 총 5,700만 건 가운데 부산시 지역별 유출량 중 수도권 이동량을 추출하였다. 각 독립변수들은 연구의 시간적 공간적 범위에 맞춰 공공데이터에서 추출하였다. 구축한 데이터 세트(Data Set)을 기반으로 선형 다중 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis) 모형을 사용하였으며, 수정 결정계수(Adjusted R2), Durbin-Watson분석, 검정통계량(F-statstics)의 p-value값으로 모형의 적합도를 측정하였다. 분석결과, 부산시에서 수도권으로 인구이동에 유의미한 영향을 미치는 변수는 1인가구 증가율, 고령인구 증가율, 고령자수 비율, 합계출산율, 사업체수 증가율과 종사자수 증가율, 주택매매가지수 증가율, 문화시설 증가율, 교원 1인당 학생수 증가율 변수로 나타났다. 1인가구가 증가하는 지역일수록, 지역의 고령자 비율이 낮을수록, 고령자 비율이 감소할수록, 사업체수가 감소할수록, 종사자수가 증가할수록, 주택매매가지수가 증가할수록, 문화시설수가 감소할수록, 학생수가 감소할수록 수도권 인구이동 비율에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 한 정책적 시사점으로 청년 계층을 부산시에 정착시키고 유인할 수 있는 양질의 일자리, 문화, 복지 등의 제반환경을 제공해야 할 것이다. 일자리와 삶의 질을 높이는 것이 부산시 인구를 수도권으로 유출시키는 현상을 완화할 수 있는 핵심 요인이라고 할 수 있다.
본 연구는 환경정의 관점에서 도시근린공원의 접근성에 따른 형평성을 대구시를 사례로 분석하였다. 이를 위해 근린공원의 공간통계학적 분포 특성을 살펴 본 후, 최소거리 및 커버리지 접근 방법을 이용하여 접근성을 측정하였다. 여기에서 도출된 접근성에 따른 사회 경제적 특성을 비교하기 위해 근접비율, 맨 휘트니 U 검정, 로지스틱 회귀분석 등과 같은 기술적 추론적 통계를 이용하여 분석하였다. 최소거리 분석에서는 자치구 중 달서구가 근린공원에 대한 접근성이 가장 양호하며, 동구가 가장 불량한 것으로 나타났다. 커버리지 분석에서는 500m와 1,000m 모두 접근성이 가장 양호한 자치구는 달서구, 가장 불량한 자치구는 동구와 남구로 분석되었다. 환경적 형평성 분석 결과 구시가지는 대부분 고령자비율에서 환경적 형평성이 있는 것으로 나타났고, 인구밀도 및 미성년자 비율에서 불형평성이 나타났다. 신시가지는 대부분 인구밀도 및 미성년자 비율에서 환경적 형평성이 있는 것으로 나타났고, 고령자비율과 기초생활수급자비율 및 무상주택비율에서 불형평성이 나타났다. 이러한 결과는 정량적인 도시공원정책에 의한 대구시 도시공원의 조성과정 및 도시개발과정과 영구임대주택의 입지패턴과 밀접한 연관성을 가지고 있었다. 본 연구는 기존의 유해시설과 관련된 환경정의 연구의 주제를 확장하였으며, 도출된 분석결과는 대구시에서 사회 경제적 특성을 반영한 도시공원정책을 수립할 때 기초자료로 활용될 수 있다.
최근 몇 년간 서울시는 총 인구 수가 꾸준히 감소하고 있으나, 소형가구의 증가로 인해 총 가구 수는 증가하는 양상을 보이고 있다. 수도권 내 소형가구는 2010년 기준 전체가구의 44%를 차지하고 있으며, 통계청에서는 2020년에는 전국의 1인 가구 수가 전체가구의 약 30%이상을 차지할 것이라고 예상하였다. 1인 가구 관련 선행연구에 따르면 1인 가구가 연령별로 선호하는 주택유형이나 주변 환경 등이 다르게 나타나며, 본 연구에서는 연령별 차이가 1인 가구의 공간적 분포로 이어질 것이라는 연구가설을 제시하고자 한다. 따라서 1인 가구의 공간적 분포 요인이 되는 시설들을 대상으로 네트워크에 기초한 서비스 권역 분석 후 도출된 면적을 공간적 단위의 면적 비율로 계산하여 이를 독립변수로 적용한 다중회귀분석을 실시하였다. 공간적 단위는 서울시 집계구이며, 이를 토대로 연령별 1인 가구 수와 분포요인간의 상호작용을 살펴보았다. 또한 더미변수로 서울시 공간권역인 도심권, 동북권, 동남권, 서북권, 서남권으로 설정하고 각각의 권역별 결과를 도출하였다. 그 결과, 연령별로 주로 분포하고 있는 공간권역이 각기 다르게 나타났으며, 20대는 대학가 근처 주택, 30대는 전월세 주택, 40~50대는 월세주택, 60대 이상은 연면적 $40m^2$ 이하의 주택을 선호하는 것으로 나타났다. 이와 같이 1인 가구는 연령별로 선호하는 주택환경이 다르기 때문에, 이를 고려한 주택정책이 제시되어야 할 것이다.
이 연구는 중학생을 대상으로 주생활 영역 학습에 대한 인식 및 수업 만족도 관련 변인을 파악하여 주생활 영역의 수업개선 및 교과서 집필 시의 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구 결과, 첫째, '주거공간의 활용'은 교과내용이 '주택의 유지와 보수' 다음으로 흥미롭고 쉬우며, 실생활에 유용하고 교과서의 설명 및 시각자료가 흥미 있다고 보았다. 다양한 수업방법, 흥미로운 실험 실습을 하는 정도는 가장 낮았으나, 가장 이해하기 쉽게 가르쳤고 수업 만족도는 중단원 중에서 가장 높았다. 둘째, '실내환경과 설비'는 교과내용이 가장 흥미롭지 못하고 어려우며, 실생활 유용도와 교과서의 설명 및 시각자료 흥미도, 교사가 이해하기 쉽게 가르친 정도, 다양한 수업방법 사용 정도, 흥미로운 실험?실습 수행 정도는 세 중단원 중 중간이며 수업만족도는 가장 낮았다. 셋째, '주택의 유지와 보수'는 교과내용이 가장 흥미롭고 쉬우며 다양한 수업방법과 흥미로운 실험 실습이 가장 이루어졌으나, 실생활에는 유용하지 않고 교과서의 설명 및 시각자료도 흥미롭지 못하며, 교사는 이해가 잘 되도록 가르치지 못했다고 인식하였고 수업만족도는 중간이었다. 넷째, 성별, 기술 가정교과 성적에 따라 주생활영역 학습에 대한 인식의 차이가 나타나 여학생은 주거공간의 활용 단원의 교과내용을 쉽다고 보았으나 남학생은 대체로 교과서 설명 및 시각자료가 흥미있고, 다양한 수업방법, 흥미로운 실험 실습이 이루어졌다고 인식하였으며. '주택의 유지와 보수' 단원에 더 만족하였다. 기술 가정교과 성적이 낮을수록 교과내용을 어려워하였고 다양한 수업방법이 사용되었다고 인식하였다. 주생활 영역 수업 만족도는 전반적으로 보통 정도로 '주거공간의 활용'에 가장 만족하였는데 수업 만족도는 교사가 이해하기 쉽게 가르칠수록, 교과내용이 쉬울수록, 교과서의 설명 및 시각자료가 흥미 있을수록 더 높아 주생활 영역의 수업 만족도 향상을 위한 교사, 학습자, 교과서 측면에서의 노력과 자료 개발이 요구된다고 하겠다.
Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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