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- 저자 : 이상균(SangGyun Lee) (검색결과 8 건)
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빈곤관련 위험요인의 잠재계층유형이 청소년 건강증진행위에 미치는 영향
이상균(Lee, Sanggyun),유조안(Yoo, Joan P),그레이스정(Chung, Grace H) 한국청소년정책연구원 2015 한국청소년연구 Vol.26 No.3
본 연구는 빈곤관련 위험요인의 잠재계층유형이 건강증진모형에 기반한 매개변인을 통해 청소년 건강증진행위에 영향을 미치는 매개효과를 확인하였다. 2014년 서울시교육청의 협조아래 수집된 서울교육건강복지패널 1차년도 자료를 분석하였다. 분석자료는 학부모의 연구참여 동의를 얻은 초등학생·중학생 820명과 그들의 주양육자 820명이 응답한 자료다. 최저생계비 미달과 정부지원·보조 경험으로 구성된 소득빈곤, 가족구조결손을 보여주는 한부모가구, 의료욕구 미충족, 경제적 어려움, 식품불안정성 등 빈곤관련 위험요인에 대해 잠재계층분석을 실시한 결과, ‘비빈곤집단’ ,‘소득비빈곤·물질적 결핍집단’, ‘한부모빈곤·물질적 결핍집단’으로 명명된 3개 잠재계층유형으로 분류되었다. 이들 유형이 방임경험, 가족활동, 자기효능감, 스트레스를 통해 청소년의 건강증진행위에 영향을 미치는지 매개효과분석을 수행하였다. 분석결과, 소득비빈곤·물질적 결핍집단과 한부모빈곤·물질적 결핍집단은 비빈곤집단에 비해 방임경험을 제외한 모든 매개변인을 통해 건강증진행위에 부정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 소득빈곤을 경험하는 전형적인 취약집단과 함께 소득빈곤을 경험하지 않는 가구에서도 복수의 빈곤관련 위험요인을 경험하는 경우, 가족활동, 자기효능감, 스트레스를 통해 건강증진행위에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 청소년 건강증진과 관련하여 빈곤관련 위험요인의 누적효과와 하위집단유형을 고려해 개입대상을 선택할 필요성이 있음을 보여준다. 이러한 분석결과에 기반하여 청소년기 건강증진행위를 향상시키기 위한 정책적, 실천적 제언과 함의를 논의하였다. The purpose of this study is to identify the underlying typology of poverty-related risks of households with adolescents, and to examine whether significant differences in adolescents’ health promoting behaviors are observed between these discrete groups. Latent class analysis was utilized to estimate the latent classes of poverty-related risks. Mediation analysis with multicategorical independent variable was employed to examine the mediating effects of proposed mediators of the relationship between the latent classes and adolescents’ health promoting behaviors. The proposed mediators include neglect experiences, family activities, and adolescent’s self-efficacy and stress. Our analytic results showed three latent classes of poverty-related risks including ‘single-parent poverty?material hardship group’, ‘non income poverty?material hardship group’, and ‘no economic hardship group’. Relative to the ‘no economic hardship group’, those assigned to 2 poverty-related hardship groups were less likely to have heath promoting behaviors through the proposed mediators(except for neglect experiences). Based on these findings, health promotion and intervention programs for adolescents will need to consider this clear heterogeneity of poverty-related risks and enhance the level of attention given to significant mediators on the subpopulation. The implications of the study findings and suggestions for future research are also discussed.
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디지털 방사선 영상에서 그리드 왜곡의 포화 특성에 관한 연구와 적응 필터링에 기초한 제거
김동식(Dong Sik Kim),이상균(Sanggyun Lee) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.4
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드 패턴으로 인한 왜곡이 발생하며, 디지털 필터를 사용하여 제거할 필요가 있다. 그런데 x선에 대하여 과하게 노출되어 영상디텍터에서 포화된 영상이 형성되는 경우에는 그리드 왜곡의 제거가 잘되지 않는다. 본 논문에서는, 보다 효율적으로 그리드 왜곡을 제거하기 위하여 x선 영상 형성에서 노출량에 따른 특성을 포화 현상까지 포함하여 분석하였다. 포화가 되기 시작하면 그리드 왜곡 성분의 최대 크기가 오히려 줄어들고 대역폭은 넓어지는 특성을 관찰할 수 있었다. 또한 왜곡 성분의 중요신호대역폭 (significant-signal bandwidth)을 측정하여 필터의 대역폭을 결정하여 그리드 왜곡을 효율적으로 줄일 수 있는 적응 필터링 알고리듬을 제안하였다. 실제 x선 디지털 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적으로 그리드 왜곡을 제거할 수 있음을 확인하였다. In order to obtain more clear x-ray images, an antiscatter grid, which can absorb the scattered rays, is employed. The artifacts due to the grid pattern are, however, visible, and thus should be removed by employing digital filters. For over exposed x-ray images, the strength of the grid artifacts are too big to be removed if fixed-bandwidth filters are employed. In this paper, for an efficient grid artifact reduction, we analyze the characteristics of the image formation and image saturation as the x-ray exposure increases. We can notice that, as the saturation begins to occur, the maximum of the artifact component decreases contrary to increasing exposure amount. We propose then an adaptive filtering algorithm for reduction of the grid artifacts, where the significant-signal bandwidth of the artifact component is used to choose appropriate filter bandwidths. The proposed algorithm is tested for real x-ray digital images, and can efficiently remove the grid artifacts.
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GOCI 위성영상과 기계학습을 이용한 한반도 연안 수질평가지수 추정
장은나 ( Eunna Jang ),임정호 ( Jungho Im ),하성현 ( Sunghyun Ha ),이상균 ( Sanggyun Lee ),박영규 ( Young Gyu Park ) 대한원격탐사학회 2016 大韓遠隔探査學會誌 Vol.32 No.3
우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행 될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다. In Korea, most industrial parks and major cities are located in coastal areas, which results in serious environmental problems in both coastal land and ocean. In order to effectively manage such problems especially in coastal ocean, water quality should be monitored. As there are many factors that influence water quality, the Korean Government proposed an integrated Water Quality Index (WQI) based on in situmeasurements of ocean parameters(bottom dissolved oxygen, chlorophyll-a concentration, secchi disk depth, dissolved inorganic nitrogen, and dissolved inorganic phosphorus) by ocean division identified based on their ecological characteristics. Field-measured WQI, however, does not provide spatial continuity over vast areas. Satellite remote sensing can be an alternative for identifying WQI for surface water. In this study, two schemes were examined to estimate coastal WQI around Korea peninsula using in situ measurements data and Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) satellite imagery from 2011 to 2013 based on machine learning approaches. Scheme 1 calculates WQI using estimated water quality-related factors using GOCI reflectance data, and scheme 2 estimates WQI using GOCI band reflectance data and basic products(chlorophyll-a, suspended sediment, colored dissolved organic matter). Three machine learning approaches including Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR), and a modified regression tree(Cubist) were used. Results show that estimation of secchi disk depth produced the highest accuracy among the ocean parameters, and RF performed best regardless of water quality-related factors. However, the accuracy of WQI from scheme 1 was lower than that from scheme 2 due to the estimation errors inherent from water quality-related factors and the uncertainty of bottom dissolved oxygen. In overall, scheme 2 appears more appropriate for estimating WQI for surface water in coastal areas and chlorophyll-a concentration was identified the most contributing factor to the estimation of WQI.
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