• 감성과학
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• 제17권3호
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• pp.83-94
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• 2014

본 연구는 개인의 사회적 배척 경험과 소속 욕구 수준이 사회적 사건에 대한 정서 예측 및 정서 예측 오류의 크기에 미치는 영향을 검증하기 위하여 실시되었다. 참가자들은 예비 연구를 통해 구성된 8가지 종류의 사회적 사건과 비사회적 사건에 대해 각 사건이 실제로 벌어진다면 얼마나 기쁠지 혹은 괴로울지에 대해 응답하였다. 연구 1에서는 사회적 배척 경험이 많을수록 또는 소속 욕구가 높을수록 비사회적 사건에 비해 사회적 사건이 가지고 올 괴로움을 더욱 부정적으로 예측하는 것으로 나타났다. 그러나 연구 2에 의하면, 사회적 배척 경험이 많거나 소속 욕구가 높다고 해서 실제로 사회적 부정적 사건을 경험했을 때 더 괴로운 것은 아니라는 것이 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 사회적 배척 경험이 많거나 소속 욕구가 높은 개인의 사회적 사건에 대한 민감한 정서 예측이 그들이 사회적 사건으로부터 경험하는 실질적 괴로움이 더 크기 때문이 아니라 사회적 사건으로 인해 겪게 될 미래 정서를 과대 추정하기 때문이라는 것을 시사한다. 본 연구 결과의 함의와 제한점, 추후 연구에 대한 논의가 제시되었다.

• 한국항공운항학회지
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• 제5권1호
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• pp.51-63
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• 1997

Generally, air freight forecasting model used to major factor GNP(GDP), Yield, Exchange rate, as its independent variables. We studied about the factors that affect to Air Freight in Korea, and we found six affective variables. Those are GNP, Exchange rate, Flight routes, Flight numbers, Sum of dollars Export and import. To find the relationship between the Air Freight and GNP, Exchange rate, Flight routes, Flight numbers, Sum of dollars Export and import we used regression analysis. Through the regression analysis, we found some problems in the model. There are collieneraities between the variables, so we took the variables selection model to choose the best affective variables of air cargo. We have defined the the Korean air freight forecasting model with two variables and forecast far the $1996{\sim}2010$ period were made by using this model.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권4호
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• pp.242-249
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• 2004

This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for the practical purpose of forecasting forest fire danger. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, and temperature. To effectively forecast forest fire occurrence, we need to develop a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire. Forest fore occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using time series weather data sets collected from 8 meteorological observation centers. The data sets were for 5 years from 1997 through 2001. Development of the forest fire occurrence probability model used a logistic regression function with forest fire occurrence data and meteorological variables. An eight-province probability model by was developed. The meteorological variables that emerged as affective to forest fire occurrence are effective humidity, wind speed, and temperature. A forest fire occurrence danger rating index of through 10 was developed as a function of daily weather index (DWI).

• 한국산림과학회지
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• 제85권1호
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• pp.15-23
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• 1996

본격적인 산림자원조성시대를 대비하기 위해서는 가장 큰 피해를 주고 있는 산불에 대한 과학적이고 합리적인 산불발생에 관한 예측모형의 개발이 필수적이다. 따라서 본 연구는 이에 대한 현실적인 방안으로서 대구 경상북도지역을 대상으로 하여 기상요인을 이용한 산불발생확률모형을 개발하고자 수행하였다. 이를 위해 먼저 산불발생일의 모든 기상자료들을 검토하여 이들 기상요인과 산화발생빈도와의 함수관계를 파악하여 의미 있는 기상요인을 규명하고, 이와 병행하여 국지적(局地的) 차원(次元)의 기상자료 획득이 현실적으로 불가능하기 때문에, 각 시 군별 산불발생일의 유사정도를 적절한 통계적 기법에 이용하여 정량화(定量化)하고 이를 토대로 조사대상지역 범주화하였다. 그 결과 산불발생에 영향을 미치는 기상요인으로는 상대습도, 일조시간, 강우후 경과일로 밝혀졌으며, 조사대상지역은 대구를 중심으로 한 중남부지역, 안동을 중심으로 한 북부지역, 포항을 중심으로 한 동부해안지역으로 구분되었다. 따라서 구분된 각 지역의 시계열(時系列) 기상자료를 이용하여 logistic과 probit model을 기초로 한 산불발생확률모형이 개발되었다. 모의 실효성을 검정하기 위하여 과거 기상자료를 대입한 결과 상당한 정도의 예측능력이 확인되어, 이를 이용한 효율적인 감시활동과 진화장비의 배치 등 산불예방활동의 효율성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.