PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.
최근 다른 행정조직에 비하여 연구가 부족했던 소방행정분야에 체계적인 변화가 나타나고 있다. 특히, 소방수요가 증가하고 형태가 다양화되고 있는데, 가장 시급한 일은 소방수요에 맞게 소방력을 확보하는 일이다. 이러한 소방력의 배치는 주민들의 사회적 후생의 만족으로 이어질 것이다. 본 연구의 목적은 소방력의 결정요인을 찾아보고 소방수요가사회 경제적 요인의 영향을 받는지 알아보는데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 소방력, 소방수요, 사회 경제적 요인, 재정적 요인에 대한 조사를 실시하였다. 그 다음, 이론적 배경과 과거연구를 근거로 4가지 가설을 설정하였다. 가설을 검증하기 위한 통계적 방법은 회귀방정식과 구조방정식분석이다. 본 연구 결과, 소방력은 소방수요와 재정적 요인에 의해서는 양(+)의 유의적인 영향을 받았으나, 사회 경제적인 요인에 의해서는 음(-)의 유의적인 영향을 받았다. 또한 소방수요는 경제적인 요인에 의해서는 양(+)의 영향을 받았으나, 사회적인 요인은 음(-)의 영향을 미친 것으로 나타났다.
Among trip distribution models, The BPR type Gravity Model is the one which is the most widely used. The key issue associated with this model is a functional form of friction factor which should be calibrated in the process, and interpretation for socioeconomic factor known as K-factor(Kij) which is used to adjust the difference between observed zone-to-zone trips and the estimated trips. In this study, the BPR type Gravity Model has been fitted to 1990 O/D data for Seoul. Two type of function form for friction factor has been employed : one is a form of Generalized function and the orther is UTP function. With above two function, the parameters for travel distance(Skin-tree) are prepared. The relationship between socioeconomic factor and trips is identified by calculating and analyzing the characteristics of Kij. Consequently, both of the friction factor functions are statistically signified. However, it show an overestimation tendency when estimated with UTP function. It is found that the Generalized function is suitable for the city of Seoul, and also, in case there are a lot of trips correlatively, the socioeconomic factor is close to 1, on the other hand if it's small, it shows a bias which is dispersed around 1.
Objectives: This study aimed to analyze long-term trends in the contribution of each cause of death to socioeconomic inequalities in all-cause mortality among Korean adults. Methods: Data were collected from death certificates between 1990 and 2004 and from censuses in 1990, 1995, and 2000. Age-standardized death rates by gender were produced according to education as the socioeconomic position indicator, and the slope index of inequality was calculated to evaluate the contribution of each cause of death to socioeconomic inequalities in all-cause mortality. Results: Among adults aged 25-44, accidental injuries with transport accidents, suicide, liver disease and cerebrovascular disease made relatively large contributions to socioeconomic inequalities in all-cause mortality, while, among adults aged 45-64, liver disease, cerebrovascular disease, transport accidents, liver cancer, and lung cancer did so. Ischemic heart disease, a very important contributor to socioeconomic mortality inequality in North America and Western Europe, showed a very low contribution (less than 3%) in both genders of Koreans. Conclusions: Considering the contributions of different causes of death to absolute mortality inequalities, establishing effective strategies to reduce socioeconomic inequalities in mortality is warranted.
Objectives: The aim of this study was to examine the geographic distribution of diabetes mortality in Japan and identify socioeconomic factors affecting differences in municipality-specific diabetes mortality. Methods: Diabetes mortality data by year and municipality from 2013 to 2017 were extracted from Japanese Vital Statistics, and the socioeconomic characteristics of municipalities were obtained from government statistics. We calculated the standardized mortality ratio (SMR) of diabetes for each municipality using the empirical Bayes method and represented geographic differences in SMRs in a map of Japan. Multiple linear regression was conducted to identify the socioeconomic factors affecting differences in SMR. Statistically significant socioeconomic factors were further assessed by calculating the relative risk of mortality of quintiles of municipalities classified according to the degree of each socioeconomic factor using Poisson regression analysis. Results: The geographic distribution of diabetes mortality differed by gender. Of the municipality-specific socioeconomic factors, high rates of single-person households and unemployment and a high number of hospital beds were associated with a high SMR for men. High rates of fatherless households and blue-collar workers were associated with a high SMR for women, while high taxable income per-capita income and total population were associated with low SMR for women. Quintile analysis revealed a complex relationship between taxable income and mortality for women. The mortality risk of quintiles with the highest and lowest taxable per-capita income was significantly lower than that of the middle-income quintile. Conclusions: Socioeconomic factors of municipalities in Japan were found to affect geographic differences in diabetes mortality.
Purpose: This study aimed to analyze the treatment outcomes according to the socioeconomic factor of patients who visited the emergency room. Methods: This study conducted frequency analysis, percentage analysis, and Fisher's exact test analysis method, using the R 4.1.2 program based on the 2019 data from the Korea Health Panel. Results: Among the treatment results of 1,648 patients, 392 patients were hospitalized or transferred to other hospitals, 845 were discharged after treatment, 224 were discharged, and 7 died. The Fisher's exact test of treatment outcomes and socioeconomic factors was not statistically significant for status of the worker and employment relationship, but was significant for the housing, household, economic activity, and insurance types, and marital status and education. Conclusion: The results of this study indicate that it is necessary to conduct follow up studies on socioeconomic factors to provide basic data that can contribute to fairness and equity in the health care field.
The purpose of this study was to investigate whether or not the clothing behavior of house-wives in Seoul vary depending on their socioeconomic status. The null hypotheses tested in this study were as follows: 1) There are no differences in housewives' attitudes toward the importance of clothing according to their socioeconomic status. 2) There are no differences in housewives' criteria of clothing choice according to their socioeconomic status. 3) There are no differences in housewives' clothing taste according to their socioeconomic status. 4) There are no differences in the pattern of housewives' clothing purchase according to their socioeconomic status. In order to test these null hypotheses, questionnaires on clothing behavior and socioeconomic status were distributed to a sample of 243 purposively selected housewives in Seoul, Korea. The factor analysis, correlation and analysis of variance techniques were employed for the statistical analysis of data. The results indicated that: 1) The attitudes toward the importance of clothing was related to socioeconomic status. 2) The criteria of clothing choice (aesthetics-practicality), clothing taste (individuality-conformity), and the pattern of clothing purchase (a degree of rationality) were not related to socioeconomic status. 3) The criteria of clothing selection was related to housewives' level of education. 4) Clothing taste was related to housewives' age.
Objectives: To examine whether the socioeconomic characteristics of communities (contextual effects) are related to the self-rated health of community residents after controlling individual characteristics (compositional effects). Methods: A linked data set including information on individuals from raw data of 1998 Korean National Health and Nutrition Survey(KNHNS) and information on the regions where the individuals lived from the socioeconomic statistical indices of Si-Gun-Gu (city-county-ward) in 1998 was established. The contextual factors of communities were generated from these socioeconomic indices through factor analysis. The contextual effects of community over and above the individual characteristics on the self-rated health were investigated using multilevel analysis. Results: The contextual factors of the community expressed as the factor scores have influence on the self-rated health of their residents above the compositional factors. When the communities were categorized into 5 groups (highest, high, middle, low, lowest) according to each of their factor scores, for factor 1 reflecting urbanization reversely, the residents of the communities that had the high, middle, and low factor scores showed significantly poor subjective health status than the residents of the lowest (most urbanized) group. For factor 2 reflecting community services and health resources, the subjective health status of the residents gradually became poorer when the group went from the highest to the lowest, and the low and lowest groups showed a significant difference. For factor 3 reflecting the manufacturing industry, as compared with the communities that have the highest factor scores, the other 4 groups showed significantly poorer subjective health status. And for factor 4 reflecting the scale of the regional government, as compared with the middle group, the rest of the 4 groups showed significantly better self-rated health. Conclusions: There existed regional contextual effects on their residents' health in Korean adults. To make policies tackling these contextual effects possible, more elaborate researches to find more specific factors and to explain the mechanisms of how health is influenced by the contextual factors are needed.
Purpose : This study was to analyze the demand for emergency ambulance service and to characterize the factors associated with the demand. Method : The basis for the model was from the actual demand for public emergency ambulance and socioeconomic and geographic characteristics. Multiple regression analyses were done for the related characteristics of public ambulance service. Result : The model explained total demand with a high degree of accuracy : the coefficient of determination($R^2=0.96$). For the regression, the set of variables indicative of low socioeconomic status were all significant. It showed the inappropriate use of public ambulance system. Public ambulance demand increased in higher housing density, low income, male unemployment and female labor force. Conclusion : The demand for public ambulances appeared to be highly predictable, using a simple linear model employing socioeconomic variables, quality of service variables, and land use variables. Low-income families tended, to use the public ambulance system more often than higher income. Area having elderly people or children also made many calls. Estimated demand calls were stable and had a tendency to be similar incident types.
Objectives: There are at least three conceptual models for the effects of the childhood social environment on adult health: the critical period model, the social mobility model, and the cumulative risk model. However, few studies have investigated all three different models within the same setting. This study aims to examine the impact of childhood and adulthood socioeconomic positions and intergenerational social mobility over the life course on the health in adulthood based both on the critical period model and the social mobility model. Methods: This study was conducted on 9583 adults aged between 25 and 64 years old and they were the respondents to the Korea Welfare Panel Study (2006). A multivariate logistic regression analysis was carried out, using the critical period model and the social mobility model out of the life course approaches, to look into the impact of childhood and adulthood socioeconomic positions and intergenerational social mobility on the health status in adulthood. Results: Household income and occupation out of the adulthood socioeconomic position indicators had an independent influence on the adulthood health status. The childhood socioeconomic position indicators, except for the place of childhood residence, affected the adulthood health status even after adjustment for the adulthood socioeconomic position. The effect of intergenerational social mobility was also statistically significant even after adjusting for the adulthood socioeconomic position, but it became insignificant when the childhood socioeconomic position was additionally adjusted for. Conclusions: Adulthood health is indeed affected by both the childhood and adulthood socioeconomic positions as well as intergenerational social mobility. This result shows that a life course approach needs to be adopted when dealing with health issues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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