최근 미세먼지 농도가 높은 날이 늘면서 국민들의 관심도 증가하고 있다. 미세먼지의 분포는 공간적으로 상이하며 그 발생도 지역별로 다르게 기인하는데도 불구하고 미세먼지 저감을 위한 정책은 차별성 없이 이루어지고 있기 때문에 미세먼지의 공간적 이질성을 반영한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 미세먼지 농도에 영향을 미치는 자연요소와 인문요소를 함께 고려하여 요인을 선정 후 OLS, GWR, GWRR기법을 이용하여 미세먼지 분포의 공간 패턴을 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, OLS 분석 결과 자연요인의 경우 강수량과 대기정체일이 적을수록 그리고 주변고도가 낮을수록 미세먼지의 높은 농도의 기여율이 높았으며, 축사나 공업시설과 같은 인문요인의 경우 대부분 미세먼지와 양의 관계가 있음이 파악되었다. 둘째, GWRR 분석 결과 각 하위 지역별로 미세먼지의 분포에 영향을 주는 변수나 그 정도는 다르게 나타났다. 셋째, GWRR의 효용성 평가 결과 GWRR이 다른 두 모델에 비해 향상된 결과를 보였으며, 이는 미세먼지 뿐만 아니라 다양한 대기오염물질의 분석에도 적용이 가능함을 확인하였다.

우리나라는 세계에서 가장 빠르게 고령화 사회로 접어들고 있다. 본 연구는 급속한 고령화 사회를 대비하기 위하여 고령 해기사와 해양사고와의 관계를 분석하여 고령화되어 가는 해기사 정책에 기초 자료를 제공하고자 한다. 수집한 데이터는 2006년부터 2016년 까지 11년간이며, 부원을 제외한 해기사만을 대상으로 현황 조사 및 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 60대 이상의 고령 해기사의 취업자 수는 지난 11년 동안 약 2.7배 증가하여 증가 추이 폭이 다른 연령대 보다 큰 것으로 조사되었다. 둘째, 해양사고로 징계를 받은 고령 해기사사는 약 2.6배 증가 추이를 보였다. 셋째, 고령 해기사는 비고령 해기사보다는 해양사고율이 약 1.5배 높은 것으로 나타났다. 넷째, 고령 해기사의 취업자 수와 징계자 수 간에 회귀분석을 실시한 결과, 고령 해기사 취업자 수가 고령 해기사 징계자 수를 설명하는 설명력의 정도가 75.1%로 나타났다. 고령화 사회가 신속히 진행될 수 있으므로 고령 해기사 면허 갱신 교육과 갱신 자격을 강화하는 규정 등의 정책이 필요할 것으로 판단된다.

The airport concrete pavement is gradually changing from the empirical design method proposed by the FAA to the mechanical design method. However, the complete mechanical design method has not yet been developed because it is difficult to consider designing due to various break types due to environmental load. FAAFIELD, a widely used finite element analysis program in existing airport pavement design, has yet to be considered for environment loads, although it has been continuously updated. Therefore, this study used ABAQUS instead of FAARFIELD as a finite element analysis program to consider the environmental load, and carried out the load quantification work of A380 aircraft and B777 aircraft corresponding to 3DT(3 Dual Tandem) gear. The traffic load information of 3DT gear aircraft was collected, and the environmental load due to temperature and humidity was converted into the equivalent linear temperature difference. Through the finite element analysis using ABAQUS, the prediction data of maximum tensile stress and location was collected when the two loads act to slab simultaneously. The factors affecting the maximum tensile stress in the finite element analysis are slab thickness, joint spacing, aircraft load, combined bearing capacity, and equivalent linear temperature difference, respectively. In order to examine the adequacy of the selected factors, sensitivity analysis for factors which affect maximum tensile stress was performed, and the stress regression model was developed. For this, a multiple regression analysis program SPSS was used and the stress regression equations for 3DT gear aircraft were calculated considering traffic and environmental loads. Through the developed stress regression model, it is possible perform the load quantification process of the 3DT gear aircraft for the mechanical design of the airport concrete pavement. In addition, the appropriateness of the regression model is verified by securing the high decision coefficient through SPSS. This study was supported by Incheon International Airport Corporation(BEX00625)

Conventional airport concrete pavement design uses empirical design method presented by FAA but it is not accurate because it does not consider environment load. In case of mechanistic - empirical design method used overseas, it needs to be modified according to domestic conditions. In this paper, a stress regression model considering environmental load and dual tandem gear load is developed as a mechanical - empirical design process and verified by fatigue model calibration. First of all, literature review was conducted on airports using DT gear as a design aircraft among domestic airports, and the physical properties of concrete pavement layers of each airport were identified. In addition, the environmental load is divided into the temperature load and the moisture load, and the temperature load is calculated from the climatic data of the region where the domestic airport is located, and the moisture load is calculated through the drying shrinkage prediction model developed through the previous study. The stresses occurring in concrete slabs under environmental loads and traffic loads were predicted using FEAFAA, which is a finite element analysis program, and factors predicted to affect concrete pavement were selected for the stress regression.As a result of the sensitivity analysis of the selected factors, the joint spacing, slab thickness, gear load, and road bearing capacity coefficient affected the stress behavior of the slab by more than 5% of the reference stress.According to the mechanical design, the finite element analysis was carried out for the consideration of only the traffic load and the environmental load and the traffic load based on the design factors. Based on the analysis results, multiple regression analysis was performed using the statistical analysis program SPSS and the stress regression equation was calculated. Then, the stress model for the environmental load and the traffic load was calculated and the final stress model with each stress model as the independent variable was derived. Using the calculated stress regression model, the stress was calculated and the bending strength of the concrete was divided to calculate the stress - to - strength ratio, and the appropriate fatigue model was selected and the correction was performed by the least squares method. This study was supported by Incheon International Airport Corporation(BEX00625)

The current study identified risk factors associated with porcine circovirus type 2 (PCV2) infection on pig farms in the Republic of Korea using a multinomial logistic regression model to evaluate the PCV2 infection status of pigs at different growth stages. Compulsory disinfection of visitors (odds ratio [OR]: 0.019, 95% confidence interval [CI]: <0.001–0.378, p=0.0095), compulsory registration of visitors (OR: 0.002, 95% CI: <0.001–0.184, p=0.0070), regular blood testing (OR: 0.012, 95% CI: <0.001–0.157, p=0.0007), and running on-farm biosecurity learning programs for workers (OR: 0.156, 95% CI: 0.040–0.604, p=0.0072 and OR: 0.201, 95% CI: 0.055–0.737, p=0.0155, respectively) were identified as factors which could reduce the risk of PCV2 infection. However, visitation by a regular veterinarian (OR: 32.733, 95% CI: 3.768–284.327, p=0.0016) was associated with PCV2 infection.

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지(PM2.5) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로 졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 M6모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 M6 모델을 사용하여 계산된 PM2.5와 관측된 PM2.5농도 사 이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차(RMSE=10.70 μg m−3)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 PM2.5농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경 험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 PM2.5산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 PM2.5를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

이 연구에서는 Earth Observing System Terra 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 협대역 방출율(채널 29, 30, 31) 자료와 다중선형회귀모형을 이용하여 지표면 광대역 방출율을 추정하였다. 다중선형회귀모형 도출 및 검증을 위한 분광 방출율 자료는 MODIS University of California, Santa Barbara와 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer spectral library 의 307종(토양 123종, 식생 32종, 물 19종, 인위적 재료 43종, 바위 90종)을 사용하였다. 도출된 다중선형회귀모형의 결정계수(R 2 )는 0.95 (p< .001)로 높 게 나타났고 또한 이 모형 결과와 이론적 광대역 방출율 값의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)는 0.0070이었다. 그리고 이 연구 결과에 따라 계산된 지표면 광대역 방출율을 선행 연구 Wang et al. (2005)의 결과와 비교하였다. 그 결과 아시아, 아프리카, 오세아니아 지역에서 이 연구와 Wang et al. (2005)의 결과에 대한 1월 평균 지표면 광대역 방출율의 평균제곱근오차는 0.0054이었고 최소와 최대 편차는 각각 0.0027과 0.0067이었으며 이러한 통계 값은 8월에 도 유사하였다. 이 연구에서 다중선형회귀모형에 의하여 계산한 지표면 광대역 방출율은 Wang et al. (2005)의 값과 큰 차이가 없이 비교적 정확하게 산출되었으나 산출 정확성 향상을 위해서는 토지피복특성에 따른 차별화된 회귀모형 적 용 필요성이 제기된다.

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 순환을 이해하기 위한 중요한 기상인자일 뿐만 아니라 가뭄, 홍수, 산불 등과 같은 자연재해와 밀접하게 연관되어 있다. 그러나 위성기반 토양수분 자료는 공간해상도가 매우 떨어져서 국지규모 분석에 직접적 으로 적용하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 마이크로파 위성센서로부터 산출된 토양수분 자료가 가지는 공간해상도의 제약을 완화하기 위하여, 다양한 지면 변수와 공간통계법을 활용한 다운스케일링 기법을 도입하였다. 가장 정교한 다운스케일링 기법으로 평가되는 회귀크리깅을 이 연구를 통하여 토양수분 자료에 처음으로 적용하였다. 우리나라의 2013년과 2014년의 4월부터 10월까지 의 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 공간해상도 10km와 25km의 토양수분 자료를 각각 2km와 4km로 다운스케일링한 결과, 고해상도로 다운스케일링된 자료와 저해상도 원자료와의 일관성이 우수하게 유지되어, 다운스케일링 전후의 공간패턴과 자료특성이 잘 보존되는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제시한 다운스케일링 기법은 토양수분뿐만 아니라 여러 기상요소에 적용될 수 있으며, 위성영상이나 모형자료의 공간해상도 한계를 극복하기 위한 방편이 될 수 있을 것으로 기대된다.

PURPOSES:Emulsified asphalt is critical for road construction. The objective of applying asphalt emulsion as an adhesive is to prevent the phenomenon of debonding between the upper and lower layers. The quantity and veriety of bituminous material can be varied according to the type of pavement and site conditions. The objective of this study is to reveal the optimum application rates of the emulsified asphalt materials by types of tack-coats using Interface Shear Strength(ISS).METHODS:In the research, emulsified asphalt was paved on the surface of the divided mixture. The specimens of paving asphalt emulsion were utilized to evaluate the bond strength of tack-coat materials. In the evaluation process, NCHRP Report 712 was utilized to investigate the Interface Shear Strength, which reflects the bond capacity of asphalt emulsion. Then, the optimum residual application rates by tack-coat types were determined using regression analysis.RESULTS:As a consequence of squared R values investigated from 0.7 to 1 as part of the regression analysis, the tendency of predicted ISS values was compared with the results. The optimum residual application rates of AP-3, RS(C)-4, QRS-4, and BD-Coat were determined to be 0.78ℓ/m2, 0.51ℓ/m2, 0.53ℓ/m2, and 0.73ℓ/m2, respectively, utilizing 4th regression analysis.CONCLUSIONS:Based on the result of this study, it was not feasible to conclude whether higher residual application of tack-coat material leads to improved bond capacity. Rather, the shearing strength varies depending on the type of pavement.

향후 통일이후 북한지역의 급격한 국토개발로 인한 자연 환경 훼손을 미연에 방지하고 한반도의 균형 있는 국토의 보전과 관리를 위해서는 환경계획 기반의 국토계획이 필수적이다. 이러한 환경계획을 위해서는 다양한 환경공간정보를 이용한 국토의 자연환경 우수지역 평가지도 작성은 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 로지스틱 회귀분석을 통해 북한지역의 자연환경 우수지역 평가지도 구축방안을 제시하였다. 자연환경 우수성 평가 선행연구를 기반으로 평가에 필요한 평가항목들을 선정하고, 해당 평가항목들을 수집 및 구축하였으며 로지스틱 회귀분석을 이용하여 남북한 접경지역을 중심으로 자연환경성 우수지역 평가를 수행하였다. 평가결과 로지스틱회귀분석 적합성 모형은 89.4%의 분류정확도가 나타났으며, ROC 분석결과 정확도가 96.1%로 높게 나타났다. 본 연구의 결과를 국토환경성평가지도 환경생태적평가와 비교한 결과 본 연구에서 제시한 자연환경 우수지역 평가지도 결과가 북한지역의 환경계획에 활용이 가능할 수 있는 정확도를 나타내고 있다고 판단되었다. 따라서, 본 연구에서 도출한 자연환경 우수지역 평가지도의 40% 이상의 우수지역을 자연환경 핵심 우수지역으로 지정하고, 60%까지의 완충 자연환경성 우수지역으로 지정하여, 추후 단계적으로 핵심 자연환경 우수지역으로 확장할 수 있도록 정책적으로 설정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

본 연구는 국제원유시장과 아시아 주식시장(한국, 중국, 일본, 인도, 인도네시아, 필리핀, 말레이시아, 태국, 대만, 싱가포르, 베트남)간의 상관관계를 국면전환 관점에서 분석한다. 이를 위해 유가와 주가지수 간의 시간가 변 상관계수를 DCC-GARCH(1,1) 모형으로 추정하였고, 비선형 시계열 분석기법인 Smooth Transition Regression(STR) 모형을 활용해 구조적 변화의 비선형 특성과 상관관계의 강도를 파악하였다. 2002년 1월부 터 2016년 3월까지의 자료를 토대로 한 분석 결과, 국제유가와 아시아 주가지수간의 상관관계는 시간의 흐름에 따라 그리고 국가별로 상이한 움직임을 나타냈다. 또한 상관관계의 국면간 전환점과 전환속도를 측정하는 모수가 일부 국가에서 유의하게 추정되었다. 이러한 결과는 원유와 아시아 국가 주식으로 포트폴리오를 구성할 경우 상 관계수의 추정과정에서 비선형성과 강도를 고려해야 할 필요가 있음을 시사한다. 이에 본 논문은 방법론적으로 기존의 국제재무 문헌의 확장에 기여하며 주식시장과 원유시장의 관계자들에게도 포트폴리오 구성 및 시장예측과 관련한 실무적 시사점도 제공한다.

Moral licensing is a non-conscious effect that provides a moral boost in the self-concept, which increases the preference for a relative immoral action by dampening the negative self-attributions associated with such behavior. Applied to a marketing context, moral licensing explains why a purchase of a green product (a positive moral act) is likely to increase the likelihood of subsequently purchasing a luxury good (a negative moral act). This study addresses the question how big this effect typically is and which factors influence its size by conducting a Meta-Analysis and a Meta-Regression. Based on a random effects model, the point estimate for the generalized effect size Cohen’s d is 0.365 (SE=0.047; p=0.000). Results of a Meta-Regression indicate, for the first time, that the three moderators cultural background, type of decision and type of comparison explain a substantial amount of the total variation of moral licensing effect’s size.

The purpose of this study was to investigate the environmental factors that affect the computer literacy of childcare teachers. A survey was conducted to get information about teachers' ICT utilization ability and their physical and educational condition. Binary logistic regression analysis was performed using SPSS 17.0 program on the data of 293 teachers who work in childcare centers in capital area, and the following results were obtained. First, computer-related physical environment and computer training did not affect the teachers' computer literacy. Second, taking computer course had effects on the basic skills, word-processing ability, internet communication ability and computer program utilization. Third, the number of hours of using computers affected the ability to install and maintain computers. Fourth, the purchase of computer-related books and magazines and the number of computer programs they use had an effect on their computer program utilization. These results have significance in that they imply what is needed for improving childcare teachers' computer literacy in terms of institutional support.

In this study, the RDII predictions were compared using two methodologies, i.e., the RTK-based and regression methods. Long-term (1/1/2011~12/31/2011) monitoring data, which consists of 10-min interval streamflow and the amount of precipitation, were collected at the domestic study area (1.36 km2 located in H county), and used for the construction of the RDII prediction models. The RTK method employs super position of tri-triangles, and each triangle (called, unit hydrograph) is defined by three parameters (i.e., R, T and K) determined/optimized using Genetic Algorithm (GA). In regression method, the MovingAverage (MA) filtering was used for data processing. Accuracies of RDII predictions from these two approaches were evaluated by comparing the root mean square error (RMSE) values from each model, in which the values were calculated to 320.613 (RTK method) and 420.653 (regression method), respectively. As a results, the RTK method was found to be more suitable for RDII prediction during extreme rainfall event, than the regression method.

Background: Chronic back pain shows a high correlation with lumbar disability, physical disability for daily activities, and psychosocial factors, such as depression. Object: The purpose of this study was to examine the correlation of the level of pain and disability with psychosocial factors, which are potential disturbance variables, in patients with chronic lumbar pain. Method: The sample included 258 patients, who had complained of chronic lumbar pain for more than three months. The Quadruple Visual Analogue Scale was used to measure the level of pain, and a Korean version of Oswestry Disability Index was used to measure the level of disability. Psychosocial factors were measured using the Tampa scale for Kinesiophobia-11, Fear Avoidance Beliefs Questionnaire, and Pain Self-Efficacy Questionnaire. The collected data was analyzed using PASW 18.0, and an independent samples t-test was used to examine frequency, percentage, mean, and standard deviation of sociodemographic characteristics and major variables. Pearson’s correlation coefficient was used to investigate the correlation between the level of pain and disability and psychosocial factors. Stepwise multiple regression analysis was done to determine the level of pain and psychosocial factors of functional disorder. The significance level was set at α=.05. Result: There is a strong correlation between the level of pain and functional disorder and psychosocial factors in patients with chronic lumbar pain. The study also revealed that as the levels of pain and fear avoidance increase, pain self-efficacy decreases. Conclusion: The results suggest that negative perceptions towards pain, limitations of physical movement, and severe fear avoidance directly affect the decrease in pain self-efficacy. Therefore, it is recommended to test pain self-efficacy when measuring the level of pain and disability in patients with chronic low back pain.

East Nusa Tenggara (ENT) is one of seven provinces in the eastern region of Indonesia that contribute to the large number of out of school children (OOSC). A research study has been carried out to investigate the characteristics of OOSC and to determine the statistical model explaining factors that influence the OOSC occurrence in the age group 13 – 15 years in ENT. Data of OOSC were obtained from the Education Department and Regional Planning Board in 6 selected districts in ENT that were produced from the community based education information system (CBEIS) survey in coordination with UNICEF Kupang in 2013. The districts were Sikka, Timor Tengah Selatan (TTS), West Sumba, East Sumba, Central Sumba and the City of Kupang. A response variable of the study was the state of the children’s education with the category ‘yes’ for school and ‘no’ for out of school. Data was then analysed using descriptive analysis and multiple logistic regression method. The analysis shows that there were 795 OOSC in 10350 children in the junior high school age group. The majority of them are males, living in the country side, have farmer parents, are from families with wealth quintile on the bottom class and have mothers with no education. Logistic analysis on the best model shows that literacy, working status, disability, occupation of household heads, wealth quintile, possession of birth certificate, living status are the factors that significantly affect the number of OOSC in the 13-15 age group. Odds ratio values of the first three factors are 26.5; 12.8 and 7.5 respectively.