Purpose: This study was conducted to examine factors associated with obesity among Korean adolescents. Methods: The participants were 436 Korean adolescents aged 12~18 years who took part in the seventh Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2016). The data were analyzed by descriptive statistics, the $x^2$ test, one-way analysis of variance, and multinomial logistic regression using complex sample analysis. Results: Among the participants, 9.7% were classified as being obese, and 11.9% as being overweight. Several health parameters, including systolic blood pressure, diastolic blood pressure, waist circumference, and triglyceride, fasting blood sugar, and alanine aminotransferase levels, varied according to obesity. Distorted perceptions of body shape showed a significant negative association with overweight, and carbohydrate intake was negatively associated with obesity. Conclusion: These findings indicate that obesity in Korean adolescents was associated with lifestyle and health parameters. Therefore, intervention programs for obese or overweight adolescents should focus on preventing them from developing health problems.
This study analyzed the dietary lifestyle among housewives and found out the effect of dietary lifestyle on consumption pattern of soybean paste. Data were collected from 312 housewives living in Gyeongnam region through a self-administered questionnaire. According to the result of the factor analysis, dietary lifestyle were categorized into five factors: health-seeking type, convenience-seeking type, safety-seeking type, popularity-seeking type, and taste-seeking type. About thirty-five percent of the respondents knew the way how to prepare soybean paste while nineteen percent did not. There were significant differences in awareness regarding how to prepare soybean paste according to healthy-seeking lifestyle, convenience-seeking lifestyle, safety-seeking lifestyle, and popularity-seeking lifestyle. Thirty-seven percent of the respondents obtained soybean paste from family or relatives, whereas twenty-six percent made it at home. The result of the multinomial logistic regression analysis showed that the factors affecting the ways of obtaining soybean paste were age, monthly household income, employment status, coresidence with parent(s), husband's parent(s), or older relative(s), dwelling types, healthy-seeking lifestyle, convenience-seeking lifestyle and safety-seeking lifestyle.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.150-160
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2018
The purpose of this study is to classify the attitudes of Korean people regarding foreign workers and to analyze the influence factors. Analysis of the attitude difference and the influential factors utilized the SPSS ${\chi}^2$ test and multinomial logistic regression analysis using 2016 data obtained from the 'Koreans' Consciousness and Values'. Socio-demographic variables, national identity, and socioeconomic variables were used as explanatory variables. The attitude types (friendly, negative, and dual) of respondents were identified, and the influence of explanatory variables influencing these attitudes was identified. Analysis found they have a relatively generous stance on granting legal rights, while they are negative regarding the economic and social threats from foreign workers. As a result of analyzing the factors affecting attitudes, there are significant differences in each influence. However, negative attitudes and dual attitude concerning with negative legal rights found common to the influence of the factors of national identity. Gender and ratio of foreign workers were influential factors for dual attitudes with a high economic threat. On the other hand, socioeconomic factors reflecting the realistic conflict theory were not found to have any effect. The negative attitude of foreign workers in our society can be regarded as cognitive threats rather than realistic experiences or conflicts.
Using data from the 2001 American Housing Survey, the purpose of this study is to profile the economic and socio-demographic characteristics of baby boomers according to housing down payment sources and to identify determinants of housing down payment sources among baby boomers. Results of the multinomial logistic regression analysis indicated that household income, housing value, age, education, gender, marital status, race, and geographic region were all significant determinants of housing down payment sources among baby boomers. Identification of factors affecting the occurrence of borrowing for housing down payment would aid in the development of financial education programs for baby boomer households.
Growth mixture modeling was used to identify types of changes in overt aggression from Grades 4 to 7 among a sample from the Korean Youth Panel Survey. Three discrete patterns were found to adequately explain changes of overt aggression in both boys and girls : Persistent intermediate aggression; Increasing aggression; and Decreasing aggression. Most boys (93%) fell into the Persistent intermediate aggression group and 49% of girls were found to fall into the Increasing aggression group. This suggests that prevention programs should recognize that girls are at risk of increasing aggression in their early adolescence. Multinomial logistic regression analysis shows that self-control, child abuse, peer support, and involvement with deviant peers at Grades 4 were all strongly associated with trajectory class membership. These associations did not differ by gender. These findings suggest that prevention programs should focus on the multiple risk factors of both boys and girls.
Destination marketing organizations (DMOs) utilize the official website for marketing and promotional purposes, while tourists often navigate through the official website to gather necessary information for their upcoming trips. With the advancement of business analytics, DMOs may need to exploit the clickstream data generated through their official website to develop more suitable and persuasive strategic marketing and promotional activities. As such, the primary objective of the current study is to show whether clickstream data can successfully identify the trip purposes of a particular user. Using a latent class analysis and multinomial logistic regression, this study found the meaningful and statistically significant variations in webpage visits among different trip purpose groups (e.g., weekend getaways, day-trippers, and other purposes). The findings of this study would provide a foundation for more data-centric destination marketing and management practice.
Purpose: Minimally invasive gastrectomy is a promising surgical method with well-known benefits, including reduced postoperative complications. However, for total gastrectomy of gastric cancers, this approach does not significantly reduce the risk of complications. Therefore, we aimed to evaluate the incidence and risk factors for the severity of complications associated with minimally invasive total gastrectomy for gastric cancer. Materials and Methods: The study included 392 consecutive patients with gastric cancer who underwent either laparoscopic or robotic total gastrectomy between 2011 and 2019. Clinicopathological and operative characteristics were assessed to determine the features related to postoperative complications after minimally invasive total gastrectomy. Binomial and multinomial logistic regression models were used to identify the risk factors for overall complications and mild and severe complications, respectively. Results: Of 103 (26.3%) patients experiencing complications, 66 (16.8%) and 37 (9.4%) developed mild and severe complications, respectively. On multivariate multinomial regression analysis, independent predictors of severe complications included obesity (OR, 2.56; 95% CI, 1.02-6.43; P=0.046), advanced stage (OR, 2.90; 95% CI, 1.13-7.43; P=0.026), and more intraoperative bleeding (OR, 1.04; 95% CI, 1.02-1.06; P=0.001). Operation time was the only independent risk factor for mild complications (OR, 1.06; 95% CI, 1.001-1.13; P=0.047). Conclusions: The risk factors for mild and severe complications were associated with surgery, indicating surgical difficulty. Surgeons should be aware of these potential risks that are related to the severity of complications so as to reduce surgery-related complications after minimally invasive total gastrectomy for gastric cancer.
Although Korea's economic and domestic automobile market through the change of road environment are growth, the traffic accident rate has also increased, and the casualties is at a serious level. For this reason, the government is establishing and promoting policies to open traffic accident data and solve problems. In this paper, describe the method of predicting traffic accidents by eliminating the class imbalance using the traffic accident data and constructing the Hybrid Model. Using the original traffic accident data and the sampled data as learning data which use FP-Growth algorithm it learn patterns associated with traffic accident injury severity. Accordingly, In this paper purpose a method for predicting the severity of a victim of a traffic accident by analyzing the association patterns of two learning data, we can extract the same related patterns, when a decision tree and multinomial logistic regression analysis are performed, a hybrid model is constructed by assigning weights to related attributes.
The purpose of this study is to segment and examine urban farmers behavior by applying a two-step cluster analysis and multi-nominal logit model. The data were collected by a telephone survey with two-staged stratified random sampling in the cities around the country for the purpose of acquiring representative data. Respondents were asked to describe their awareness of urban agriculture, their agricultural activity, and sociodemographic characteristics. Among 2,000 cases, 381 cases(19.1%) which were of participants in urban agriculture were analysed in SPSS. From the findings, 27.3% of respondents had heard the word 'urban agriculture', and 25.5% of them regarded themselves as urban farmers. Four different clusters were derived from two-step clusters based on motive, place, companion, area and hours. They were 'Large scale hobby farming(cluster 1)', ‘Weekend farm/ hobby farming(cluster 2)', 'Land/ Self-supporting farming(cluster 3)', and 'Small scale hobby farming(cluster 4)'. The result of multinomial logistic regression showed that there were significant differences among these four segmented groups in terms of age, city size and housing type. In other words, there is quite a possibility that urbanites select different urban farming types according to their socio-demographic profiles. Therefore, the urbanite profiles can be used as the basis for promoting policy of several urban agriculture types. According to the result, policy directions for facilitating urban agriculture were presented.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.4
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pp.775-780
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2019
Techniques for predicting the future can be categorized into statistics-based and deep-run-based techniques. Among them, statistic-based techniques are widely used because simple and highly accurate. However, working-level officials have difficulty using many analytical techniques correctly. In this study, we compared the accuracy of prediction by applying multinomial logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, and Bayesian inference to marketing related data. The same marketing data was used, and analysis was conducted by using R. The prediction results of various techniques reflecting the data characteristics of the marketing field will be a good reference for practitioners.
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