• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권6호
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• pp.871-880
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• 2007

본 연구는 일반적으로 낮은 육질등급으로 유통되는 한우수소고기에 대하여 소비자 관능평가를 실시하여 사회인구학적 요인과 한국소비자들의 관능특성간에 어떠한 관계가 있는지 알아보고, 이 결과를 한국소비자들을 위한 요리방법별 부위별 맛 예측 모델을 설정하기 위한 기초자료로 활용하고자 수행하였다. 24개월령 한우수소를 도축한 후 업진, 보섭, 채끝, 등심, 꾸리, 홍두깨, 목심, 설깃, 우둔, 양지부위를 분리하여 전국 소비자 650명을 대상으로 탕, 그릴 및 구이형태로 각각 조리하여 연도, 다즙성, 향미 및 전반적인 기호도를 평가한 결과 탕형태로 조리된 한우수소고기는 거주지역, 연령, 성별, 직업, 고기섭취습관 및 10개의 부위에 대한 관능특성 4가지 요인(연도, 다즙성, 향미 및 전반적인 기호도)과 모두 관련이 있는 것으로 나타났다. 스테이크 형태인 경우 쇠고기에 대한 기호성향이 거주지역, 연령 및 식습관 등과 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났으나 직업, 가족수, 가계수입 및 부위에 따라서는 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.01). 구이형태인 경우 거주지역, 연령, 직업, 가계수입, 식습관 및 부위에 따라 기호도 성향에 차이가 있었다. 또한, 한우수소고기의 관능평가 결과에 대하여 주성분 분석을 실시한 결과 요리방법에 따라 연도, 다즙성, 향미 및 기호도가 부위별 관능특성에 미치는 가중치가 다른 것으로 분석되었다. 결론적으로 한국소비자들은 동일한 조건의 쇠고기일지라도 요리방법 및 부위에 따라 쇠고기 맛을 평가하는 기호도에 차이가 있었으며 이러한 점을 고려하여 부위별요리방법별 맛 예측모델을 확립한다면 한우고기를 차별화할 수 있는 유통시스템 개발이 가능할 것으로 생각된다.

• 산경연구논집
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• 제11권7호
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• pp.29-40
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• 2020

Purpose: In modern society, many urban problems are occurring, such as aging, hollowing out old city centers and polarization within cities. In this study, we intend to apply big data and machine learning methodologies to predict depression symptoms in the elderly population early on, thus contributing to solving the problem of elderly depression. Research design, data and methodology: Machine learning techniques used random forest and analyzed the correlation between CES-D10 and other variables, which are widely used worldwide, to estimate important variables. Dependent variables were set up as two variables that distinguish normal/depression from moderate/severe depression, and a total of 106 independent variables were included, including subjective health conditions, cognitive abilities, and daily life quality surveys, as well as the objective characteristics of the elderly as well as the subjective health, health, employment, household background, income, consumption, assets, subjective expectations, and quality of life surveys. Results: Studies have shown that satisfaction with residential areas and quality of life and cognitive ability scores have important effects in classifying elderly depression, satisfaction with living quality and economic conditions, and number of outpatient care in living areas and clinics have been important variables. In addition, the results of a random forest performance evaluation, the accuracy of classification model that classify whether elderly depression or not was 86.3%, the sensitivity 79.5%, and the specificity 93.3%. And the accuracy of classification model the degree of elderly depression was 86.1%, sensitivity 93.9% and specificity 74.7%. Conclusions: In this study, the important variables of the estimated predictive model were identified using the random forest technique and the study was conducted with a focus on the predictive performance itself. Although there are limitations in research, such as the lack of clear criteria for the classification of depression levels and the failure to reflect variables other than KLoSA data, it is expected that if additional variables are secured in the future and high-performance predictive models are estimated and utilized through various machine learning techniques, it will be able to consider ways to improve the quality of life of senior citizens through early detection of depression and thus help them make public policy decisions.

• 한국토양비료학회지
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• 제9권3호
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• pp.183-199
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• 1976

1. The cultivated land in Korea has originally low fertility resulting in high dependence to fertilizers. 2. The total fertilizer requirement calculated by the Office of Rural Development (ORD) in 1976 was about 1,153 thousand mts, and the total amount of supply planned by the Ministry of Agriculture and Fishery was 1,010 thoushand mts which is close to the amount calculated by ORD. However, there is some gap between the amount of recommended (N, 11.6; $P_2O_5$: $K_2O$, 7.3kg/10a> and supply planned (N, 12.0; $P_2O_5$, 6.3; $K_2O$. 4.8kg/10a) fertilizers for each elements per unit area 3. For 15 years from 1960 to 1975 the fertilizer consumption of nitrogen was roughly increased from 200,000 mts to 500,000 mts; phosphorus, from 50,000 to 250,000 mts; potassium, from 10, 000 to 170,000 mts; accounting 2.5, 5, and 17 times of increase respectively. 4. The total fertilizer consumption for 5 years from 1967 to 1971 was about 100,000 mts and another 5years from 1971 to 1975 was 300,000 mts indicating three times increase. 5. The direct factors influenced to the increase of fertilizer consumption in recent years are 1) the dissemination of high yielding Tongil type rice varieties which are resistant to heavy fertilization 2) high price policy for agricaltural products 3) increased cultivation of vegetables:, fruits, and forages which require high level of fertilizers. The indirect factors are 1) dissemination of new improved agricultural techniques, 2, improvement of cultivated land conditions through irrigation system and land reform, 3) increased supply of silicate fertilizers, and 4) increase of farm income. 6. The percentage of total fertilizer consumption by rice (32%) and barley (25%) is about 57%. The ratio of total fertilizer consumption by vegetables and forages is expected to increase greatly. 7. Based on the increasing tendency of cultivated land and yield per unit area for last 10 years in each crop, total fertilizer consumptions in 1980, 1990, and 2000 year are estimated to 1,290,000, 1,580,000 and 1,870,000 mts respectively.

• 과학기술학연구
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• 제16권1호
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• pp.29-61
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• 2016

본 연구는 기업들이 효율성 제고 전략의 일환으로 정규직을 임금이 낮은 비정규직 노동력으로 대체하는 현상과 연구개발 활동과의 관계를 규명하고자 하였다. 즉, 정규직을 비정규직 노동력으로 대체하는 것이 가능한 이유로 우리나라에서 비정규직의 확대로도 제품 경쟁력의 유지를 가능하게 만드는, 연구개발의 방향성에 주목하는 것이다. 이러한 논의를 실증하기 위해, VAR 방법론에 의한 추정결과를 살펴보면, 우리나라의 연구개발비 지출 증가세가 GDP 증가는 물론, 정규직의 대리변수인 상용직 변화와 비정규직의 대리변수인 임시직 및 임시일용직의 비율의 변화에 모두 Granger Causality가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 충격반응 함수 추정 결과를 살펴보면, 연구개발비에 외부적 충격이 가해지고 6~7분기 후에는 상용직 증가세가 줄어드는 것으로 나타났으며, 임시직 고용은 120분기 뒤에는 다시 상승세로 전환되는 등의 반응 양상이 나타나는 것으로 나타났다. 한편으로 이러한 분석 결과를 기반으로 향후 임시직/상용직 비율의 변화를 전망한 결과, 일정 기간의 감소세를 보이다 상승세로 반전하여 지속적인 상승세를 보이는 것으로 나타났다. 임시직/상용직 비율의 증가세가 지속된다는 예측 결과는 연구개발비 지출의 확대에 따른 기술 변화가 노동시장의 불안정성과 연관성이 깊다는 것을 의미한다. 이러한 현상을 극복하기 위해서 기업의 비용절감 위주의 경쟁전략이 수정되어야 하며, 보다 적극적인 연구개발 인력 양성 계획의 수립 및 실천, 축적된 숙련에 기반하는 산업의 육성책 도입 등이 필요하다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제23권4호
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• pp.436-450
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• 1990

This study was designed to investigate the mar factors affecting selection of delivery facilities by pregnant women. Five hundred women hospitalized at 23 Seoul-area delivery facilities, such as university hospitals, general hospitals, hospitals, and clinics were selected and given questionnaires from April 24 to May 7, 1990. A total of 350 questionnaires were collected and analysed for the study. The results are as follows ; 1. In general, variables which significantly affected the choice of delivery facilities included the age of women, their educational level, the educational level of their husbands, monthly average incomes and residential areas. 2. In analyzing the obstetrical characteristics of the women, those variables significantly affecting the choice of delivery facilities were the gestational period, the facilities for prenatal care, the frequency of prenatal care, the type of delivery, the frequency of miscarriage, previous delivery experiences and the awareness on prenatal care. 3. In comparing the motivation factors for selecting the delivery facilities, all the factors except convenience and need for hospitalization differed significantly among delivery facilities. 4. The factor analysis was assessed for twenty possible factors motivating the choice of delivery facilities. Six factors including personal service, scale of the facility, reputation, urgency, convenience, and experience were noted explaining by 57.7%. 5. In the discriminant analysis used to clarify the major factors affecting the selection of delivery facilities, the 16 significant variables were regarded as independent variables, and the type of delivery facilities was considered a dependent variable. The stepwise method was applied to the analysis. Detected discriminant variables were the facilities for prenatal care, scale factor, personal service factor, urgency factor, convenience factor, reputation factor, experience factor, gestational period, types of delivery, frequency of miscarriage, age and income. These 12 discriminant variables were tested, with reference to discriminant prediction, on their importance in the choice of the delivery facility, by the discriminant functional formula. The test showed a hit-rate of 67.7%. The results suggest that general characteristics, obstetrical characteristics, and motivations for selecting the delivery facilities differ significantly according to the types of the delivery facilities. This study implies that all types of delivery facilities should attempt to acommodate characteristics and motivations of pregnant women. The facilities should be prepared to increase their patients satisfaction with required medical conditions by improving service and responding to the pregnant women's preferences.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제22권3호
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• pp.313-322
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• 1989

The present status of the traffic accident rate in Korea shows that it is the highest in the world with a continuously increasing trend. Human factors account for 90% of the causes of traffic accidents. Therefore, the purpose of this study was to determine some human factors related to traffic accidents by studying the relationship between health status and traffic accidents. To accomplish this purpose, all taxi companies located in the Seoul area were divided in three groups according to the number of taxi possessed, then some companies in each ?roup were randomly selected for study, and a total of 222 drivers in those selected companies were questioned and examined from April 15 to April 22, 1989. Seventy drivers among 222 had experienced a traffic accident. A $x^2$-test was performed on the data, then, factor analysis and discrminant analysis were executed with the following results: 1. The drivers complaining of gastroenteric symptoms numbered 110(49.5%), which was the major symptom among all drivers complaining of poor health. 2. In the primary analysis, variables related to traffic accidents were divided into general, occupational, and health characteristics. Drivers having no traffic accident experience and drivers having that experience were subjected to question about age, educational level, residential status, monthly average income, working hours and days, degree of satisfaction with their profession and homelife, degree of worry about health. degree of fatigue, medication, drunken driving, and illness, but there were no statistical significances. 3. In the factor analysis, the 8 health variables which cause traffic accidents were classified into 3 common factors which were perceived health factor, sleeping and drunken driving, and visual acuity and smoking factor. Perceived health was the factor which contributed most to explaining accidents. 4. In the discriminant analysis, a correct prediction rate of 68.0% was obtained in the factors of all the characteristics. 5. Degree of sttisfaction with their homelife and educational and economic factor in the general characteristics, degree of satisfaction with their profession in the occupational characteristics, and sleeping and drunken driving in the health characteristics were selected as statistically significant factors to discriminant the traffic accident. 6. Among the factors of the general, occupational, and health characteristics, degree of satisfaction with their homelife, driving experience, family factor, perceived factor were selected as the statistically significant factors.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.50-60
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• 2022

본 연구는 백두대간에 자생하는 주요 밀원수종 3종(음나무, 피나무, 쪽동백나무)을 대상으로 서식지 적합성 분석을 수행하였다. 백두대간 내 밀원수종 서식지 적합도 분석을 MaxEnt를 이용하여 수행한 결과, 모형의 예측정확도 AUC값은 음나무 0.747, 피나무 0.790, 쪽동백나무 0.755로 나타났다. 밀원수종의 서식지 적합도에 가장 영향을 많이 미치는 변수로 음나무와 피나무는 고도, 연평균 기온, 경사도 순으로 나타났으며, 쪽동백나무는 연평균 기온, 고도, 연평균 강수량 순으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 대상수종 모두 지형인자인 고도와 기후인자인 연평균 기온이 가장 중요한 인자로 나타났으며, 이는 고도와 기온이 대상 수종의 분포 패턴을 설명하는데 매우 핵심적인 인자임을 나타낸다. 본 연구는 임업소득 향상을 위한 고부가가치 아이템인 산림양봉의 필수자원인 주요 밀원수종들의 서식지 적합성 분석을 통해, 백두대간 내 주요 밀원수종의 관리와 밀원림을 조성할 수 있는 잠재력이 높은 중요 적합지들에 대한 자료를 제공한다. 향후 밀원수종 분포에 영향을 미치는 토양, 건조도 등의 무생물적 인자와 종간경쟁 등의 생물적 인자를 종합적으로 고려하여 모형의 정확도를 높이는 연구가 추가로 진행되어야 할 필요가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.635-647
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• 2006

한국기업의 해외건설공사 진출은 1960년대 이후 45년간 약4,900여건, 총 1,933억불 이상의 실적을 거두어 오면서, 고용증대와 국제수지 개선 등 경제발전에 지대한 공헌을 해왔다. 그러나 해외건설 프로젝트는 정치, 경제, 사회, 문화 등 다양하고 복잡한 리스크에 노출되어 있어 국내 건설사업에 비해 수익성이 악화될 수 있는 가능성이 매우 높은 특성을 갖고 있다. 또한 소수의 악성 프로젝트에 의해서 전체 기업의 재무구조를 악화시키는 사태가 빈번히 발생하고 있는 국내 기업의 현실에서, 해외공사의 계획이나 수주 시에 양질의 프로젝트를 선별하고 그에 따라 미리 대상 프로젝트의 특성을 파악하여, 적정한 관리요소 및 전략을 수립하는 것은 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 해외건설공사 수익성에 영향을 미치는 인자를 도출하고 이러한 영향인자와 수익성간의 인과관계를 분석하여, 향후 프로젝트의 계획 및 수주 시 해당 프로젝트의 수익성을 미리 가늠해볼 수 있는 예측모델을 도출하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌조사 및 전문가 자문을 통해 64개의 해외건설공사 수익성 영향 리스크인자를 도출하였으며, 실제 사례에 기반한 자료수집 및 통계분석을 통해 수익성 영향인자와 해외공사 수익성 성과간의 인과관계를 규명하였다. 또한 도출된 예측모델의 검증을 위해, 추가적인 15개 프로젝트에 적용하여 예측모델의 정확성을 검증하였으며, 웹 기반의 프로그램으로 예측모델을 구축하여 활용을 위한 기반을 조성하였다. 이러한 수익성 예측모델의 활용을 통해서 국내 건설업체들은 해외건설공사 진출 시 해당 프로젝트의 타당성을 사전에 확인하여 양질의 프로젝트를 선별함으로써 해외건설공사의 수익성 향상을 위한 수주 전략의 수립이 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.157-176
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• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.