The purpose of this paper is to show the clustering trend and the comparison of empirical results and is to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the bootstrapped DEA(Data Envelopment Analysis) and game Cross-efficiency models for 38 Asian ports during the period 2003-2013 with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of cranes) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, bootstrapped DEA efficiency of SW and LT is 0.7660, 0.7341 respectively. Clustering results of the bootstrapped DEA analysis show that 3 Korean ports [ Busan (6.46%), Incheon (3.92%), and Gwangyang (2.78%)] can increase the efficiency in the SW model, but the LT model shows clustering values of -1.86%, -0.124%, and 2.11% for Busan, Gwangyang, and Incheon respectively. Second, the game cross-efficiency model suggests that Korean ports should be clustered with Hong Kong, Shanghi, Guangzhou, Ningbo, Port Klang, Singapore, Kaosiung, Keelong, and Bangkok ports. This clustering enhances the efficiency of Gwangyang by 0.131%, and decreases that of Busan by-1.08%, and that of Incheon by -0.009%. Third, the efficiency ranking comparison between the two models using the Wilcoxon Signed-rank Test was matched with the average level of SW (72.83 %) and LT (68.91%). The policy implication of this paper is that Korean port policy planners should introduce the bootstrapped DEA, and game cross-efficiency models when clustering is needed among Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs. Also, the results of SWOT(Strength, Weakness, Opportunity, and Threat) analysis among the clustering ports should be considered.
Park, Jinsoo;Kim, Yun Bae;Lee, Ha Neul;Jung, Gisun
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.23
no.3
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pp.19-25
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2014
Demand forecasting is the basis of management activities including marketing strategy. Especially, the demand of a part is remarkably important in supply chain management (SCM). In the fields of various industries, the part demand usually has the intermittent characteristic. The intermittent characteristic implies a phenomenon that there frequently occurs zero demands. In the intermittent demands, non-zero demands have large variance and their appearances also have stochastic nature. Accordingly, in the intermittent demand forecasting, it is inappropriate to apply the traditional time series models and/or cause-effect methods such as linear regression; they cannot describe the behaviors of intermittent demand. Markov bootstrap method was developed to forecast the intermittent demand. It assumes that first-order autocorrelation and independence of lead time demands. To release the assumption of independent lead time demands, this paper proposes a modified bootstrap method. The method produces the pseudo data having the characteristics of historical data approximately. A numerical example for real data will be provided as a case study.
This study provides an approach to perform the double mediation analysis in structural equation models using the R. For this purpose, the study reviews a variety of techniques for mediation analysis, selects the bootstrapping technique as the most suitable way for performing the double mediation analysis and develops an approach for the double mediation analysis in structural equating models with the bootstrapping using the plspm which is the R package for the performing PLS path analysis. This study will be useful for the studies including the double mediation analysis in structural equation modeling, which is not supported by most of SEM packages, also will provide the knowledge base for in-depth analysis through suggesting the new mediation analysis technique using R for the researchers.
Pyo, Jung Kee;Son, Yeong Mo;Kim, Yeong Hwan;Kim, Rae Hyun;Lee, Kyeong Hak;Lee, Young Jin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.100
no.3
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pp.392-396
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2011
The purpose of this study was to develop the basic wood density (Abbreviated BWD) for Pinus densiflora and to evaluate the applicability of bootstrap simulation method. The data sets were divided into two groups based on eco-types in Korea, one from Gangwon type and the other from Jungbu type. The estimated BWDs derived from bootstrap simulation, which is one of the non-parametric statistics, were 0.418 ($g/cm^3$) in the Pinus densiflora in Gangwon while 0.464 ($g/cm^3$) in the Pinus densiflora in Jungbu. To evaluate the bootstrap simulation, the mean BWD, standard error and 95% confidence interval of probability density were estimated. The number of replication were 100, 500, 1,000, and 5,000 times that showed constant 95% confidence interval, while tended to decrease in terms of standard errors. The results of this study could be very useful to apply basic wood density values to calculate reliable carbon stocks for Pinus densiflora in Korea.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1157-1161
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2009
본 연구에서는 부트스트랩(Bootstrap) 기법을 이용하여 측우기 강우량 관측계열(CWK)과 근대우량계 강우량 관측계열(MRG)에 대해 동질성 분석을 실시하였다. 서로다른 두 자료계열에 대한 전통적인 통계적 동질성 검정 방법은 모집단의 분포형을 알고 있어야 검정결과가 유효하였기 때문에 모집단의 분포가 복잡한 기상자료들은 이러한 전통적 방법을 사용하여 동질성을 파악하는 것이 매우 어려웠고 결과로 제시된 통계적 유의성에 대해서도 의심의 여지가 있었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 모집단을 가정하지 않아도 되는 비모수적 모의 방법인 부트스트랩 기법을 이용하여 두 자료계열간의 동질성 검정을 실시하였다. 분석 결과 M20의 CWK와 MRG는 미소한 기후의 경년변화 (Trend)의 영향을 제외하면 동질성을 가진 자료로 볼 수 있었으나, 갈수기의 경우는 월강우량의 크기에 변화가 있으며 호우기의 경우는 일강우량의 크기 및 호우의 형태에 변화가 있는 것으로 나타났다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.13
no.2
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pp.135-144
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2008
A bootstrap circuit is widely used for the floating gate power supply of Intelligent power module (IPM). A bootstrap circuit is simple and inexpensive. However, the duty cycle and on-time are limited by the requirement to refresh the charge in the bootstrap capacitor. And the value of the bootstrap capacitor should be increased as the switching frequency decreases. A charge pump circuit can be used to overcome the problems. This paper deals with an analysis and design of a charge pump circuit for the floating gate power supply of an IPM. The simulation and experiment are carried out for an induction motor drive system. The results well verifies the validity of the proposed circuit and design method.
We propose a test of consistency for two differentially private histograms using parametric bootstrap. The test can be applied when the original raw histograms are not available but only the differentially private histograms and the privacy level α are available. We also extend the test for the case where the privacy levels are different for different histograms. The resident population data of Korea and U.S in year 2020 are used to demonstrate the efficacy of the proposed test procedure. The proposed test controls the type I error rate at the nominal level and has a high power, while a conventional test procedure fails. While the differential privacy framework formally controls the risk of privacy leakage, the utility of such framework is questionable. This work also suggests that the power of a carefully designed test may be a viable measure of utility.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2009.06a
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pp.122-122
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2009
최근 PC의 성능이 향상되면서, 고성능의 전원공급 장치가 요구되고 있다. 특히 CPU에 대전력을 공급하는 싱크로너스 벅 컨버터는 파워 MOSFET을 구동하기 위해 별도의 구동 IC가 필요하다. 본 논문은 adaptive 지연을 이용하여 파워 MOSFET을 구동하는 싱크로너스 벅 구동 IC를 설계하였다. 고정밀도의 밴드캡 기준회로와 비교기를 이용하여 30 ns의 adaptive 지연을 생성하며, 전력소모를 줄이기 위해 저전압에서 동작하는 UVLO(under voltage lock out)를 설계하였다. 또한 상단 파워 MOSFET을 구동하기 위하여 부트스트랩 방식을 이용하며, 부트스트랩 다이오드를 IC 내부에 내장하여 컨버터의 설계비용을 줄였다. 설계한 구동 IC의 동작 전압 범위는 8 V - 15 V이며, 출력 전류는 최대 2A이다. 싱크로너스 벅 구동 IC는 $0.5\;{\mu}m$ BiCMOS(Bipolar-CMOS) 공정 파라미터를 사용하여 설계되었으며, 시뮬레이션은 Cadence사의 Spectre를 이용하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.738-741
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2016
다양한 크기의 모바일 기기가 등장함에 따라 기존 웹 어플리케이션으로는 개발자가 의도한대로 레이아웃을 구성하기 어려우며 네이티브 어플리케이션은 운영체제별로 각각 개발해야하기 때문에 많은 개발 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 부트스트랩을 이용하여 기기의 화면 크기에 가변적인 반응형 웹을 구축하고 모바일 운영체제의 웹뷰를 이용한 하이브리드 앱을 구현함으로써 개발과정 및 개발 시간 단축을 검증하였다.
When large-scale gene expression data are analyzed using lasso regression, the estimation of regression coefficients may be unstable due to the highly correlated expression values between associated genes. This irregularity, in which the coefficients are reduced by L1 regularization, causes difficulty in variable selection. To address this problem, we propose a regression model which exploits the repetitive bootstrapping of gene expression values prior to lasso regression. The genes selected with high frequency were used to build each regression model. Our experimental results show that several genes were consistently selected in all regression models and we verified that these genes were not false positives. We also identified that the sign distribution of the regression coefficients of the selected genes from each model was correlated to the real dependent variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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