As a large amount of data is produced in each industry, a number of time series pattern prediction studies are being conducted to make quick business decisions. However, there is a limit to predicting specific patterns in nonlinear time series data due to the uncertainty inherent in the data, and there are difficulties in making strategic decisions in corporate management. In addition, in recent decades, various studies have been conducted on data such as demand/supply and financial markets that are suitable for industrial purposes to predict time series data of irregular random walk models, but predict specific rules and achieve sustainable corporate objectives There are difficulties. In this study, the prediction results were compared and analyzed using the Chaos analysis method for roulette data and financial market data, and meaningful results were derived. And, this study confirmed that chaos analysis is useful for finding a new method in analyzing time series data. By comparing and analyzing the characteristics of roulette games with the time series of Korean stock index future, it was derived that predictive power can be improved if the trend is confirmed, and it is meaningful in determining whether nonlinear time series data with high uncertainty have a specific pattern.
The cyclicality of productivity has been one of the essential issues in macroeconomics. Since Solow(1957) developed the dominant approach to the measurement of productivity growth, Solow's approach, which assumes the perfect competition, the constant returns to scale, and the full use of input factor has been modified particularly in Hall's(1990) and Basu's(1996) works. Their researches take account of market power, returns to scale, and variable factor utilization. This paper establishes the empirical model based on Hall's(1990) and Basu's(1996) models, estimates 4 types of Solow's reidual in manufacturing and 2 service industries over the period 1975:1-2010:4, and analyzes the cyclicality of measured productivity. The result proved the measured productivity to be procyclical in manufacturing industries and electricity and water industry, and in contrast to the Basu's, the variable factor utilization transformed the countercyclicality of measured productivity into its procyclicality in the Korean economy.
Climate change and related policies and regulations influence the performance of the firms in various ways. Climate change influences corporate competitiveness through physical impacts, GHG regulations, changes in asset values, demand shift, etc. Therefore, corporate competitiveness could be maintained by reducing vulnerability to climate change and adapting to new circumstances. Without effective responses to the challenges, the firms would have difficulties in maintaining their competitiveness in the market and the cost of national economy will significantly increase as well. Even though it seems fairly easy to understand the meaning of competitiveness, deriving the driving forces of and measuring changes in competitiveness are complicated and disputable processes. A common way to overcome it is to develop a 'competitiveness index'. The objective of this study is to derive the main factors influencing corporate competitiveness related to climate change and develop 'competitiveness index' reflecting those factors. The index will make contribution to enhance the response capacity of the firms to climate change and increase the effectiveness of climate change policies for the industry by providing a quantitative tool to measure the changes in corporate competitiveness related to climate change.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.13
no.2
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pp.37-47
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2012
Engaged number in the construction industry is 45 percentage level against to manufacturing industry. And Induction -factor of Production is much the same to mfg. field, Value added Induction-factor is more higher than manufacturing industry, therefore we research again about workers' inferior working & personal life condition in our society in order to they feel happiness their life with pride for the job construction occupation. So construction companies & government will be contribute to strengthen their phase & to achieve more higher level of construction working culture for elevate competitive power. We have to prepare the basis to turn to the qualitative construction businesses by break away from only the amount of work volume in company with the system of workers' self-conceit on the ground of professional education/training, qualification system, social insurance benefits, working condition improvement, stable job. Our nations does not feel well-being senses, only 25 class level in the 30 countries of OECD. We draw the questions at issue with slough off old customs in order to qualitative improvement for profession & self-contentment of construction workers, and present the useful plan to contribute to international competitiveness with our construction firms in the globalize construction field under Government's & company's policy.
Seasonal adjustment is useful to provide a better understanding of underlying trends in Korean economic statistics. The seasonal component also includes calendar effects such as Seol and Chuseok. Most popular seasonal adjustment methods are X-12-ARIMA of the U.S. Bureau of the Census and TRAMO-SEATS of the Bank of Spain. Statistics Korea and the Bank of Korea compile seasonally adjusted series of several Korean economic statistics. This paper illustrates basic principles for seasonal adjustment and the current status of seasonal adjustment in Korea based on previous research. In addition, several issues on seasonal adjustment are addressed.
This paper develops theoretical model between economic growth and pollution as follows: First, emissions are generated from final good production process and technology accumulation. Second, pollution is directly connected with increase in final good production or in consumption, Third, no pollution abatement activity would be undertaken. Fourth, reproducible factors associated with labor and capital input are used in production function. We also test the existence of nonlinear Dynamics between economic growth and pollution using an exponential smooth transition autoregressive model(ESTAR). We find the presence of nonlinear dynamics between economic growth and pollution with a time series data for Seoul. This result shows indirectly that an inverted U relationship between air pollution and economic growth exists.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.31
no.7
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pp.29-31
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2002
생활수준의 향상과 산업의 고도화로 에어컨의 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 표 1에 나타낸 바와 같이 2001년의 세계 에어컨 (가정용 및 패키지 에어컨) 수요량은 약 4000만대로 전체 생산 및 수요의 80% 이상을 아시아(중국, 일본, 한국)와 미국이 차 지하고 있다. 국내업체의 2001년의 국내외 총 에어컨 생산량도 700만대 정도로 전 세계 수요의 약 15% 이상을 점하고 있는데, 에어컨의 냉매에 의한 환경문제가 중요한 사안으로 대두되고 있다. 에어컨의 냉매로 사용되고 있는 HCFC계 (R22) 냉매의 대채냉매로 사용중인 HFC계 냉매도 지구온난화지수가 높으며, 1997년 채택된 교토 의정서에서 대기 배출가스 억제 물질로 분류되었다. 따라서, HFC물질을 사용하는 경우 제품 폐기시 냉매를 회수해야 하는 문제를 가지고 있어서 자연냉매의 사용에 대한 관심이 높아지고 있다. 이산화탄소도 자연냉매의 하나로 선진국을 중심으로 이산화탄소에 대한 이용기술 개발이 활발히 진행되고 있으며, 선진국에서는 이산화탄소 냉매를 적용한 급탕기와 같은 일부 상품이 출하되고 있다. 그러나, 이산화탄소 냉매를 이용한 냉난방시스템에 대해서는 선진국에서도 현재 실험실 차원의 시작품을 제작하여 성능과 신뢰성 향상을 위한 연구가 진행되고 있는 단계이며, 실용화를 위해서는 해결되어야 할 여러 가지 문제점들이 남아 있는 것으로 알려져 있다. 본 글에서는 산업자원부의 차세대신기술개발사의 일환으로 지원되고 있는 이산화탄소 냉매를 이용한 냉난방시스템의 개발 과제에 대해 간단히 소개하기로 한다.
A machine vision system (MVS) is a computer system that utilizes one or more image-capturing devices to provide image data for analysis and interpretation. Recently there have been a number of industrial- and medical-device applications where control charts have been proposed for use with image data. The use of image-based control charting is somewhat different from traditional control charting applications, and these differences can be attributed to several factors, such as the type of data monitored and how the control charts are applied. In this paper, we investigate the adjustment effect of image size and region of interest (ROI) size, when we use control charts to monitor grayscale image data in industry.
The purposes of this study are to analyze and forecast the domestic demand for papers by regression models with time-series data (1965-81). For the period of 1965-81, the real GNP of Korea grew at annual average increase rate of 8.8 percent. On the other hand, the domestic demand of papers grew at annual average increase rate of 17.9 percent in this period. Especially, the annual average increase rate for board-papers accounted to 25.8 percent. To analyze domestic demand for papers, GNP, per capita GNP, price findex of papers, production activity index of the major papers consuming industries and price index of substitutive goods were selected as independent variables. The expected values of domestic demand for papers were computed by forecasting equations as follows. T-values are in parentheses. ${\ell}nDDP=2.452+1.986{\ell}nPG-0.844{\ell}nPWI$$(33.397)^*\;(-6.149)^*\;R^2=0.997$${\ell}nDDP=6.468+0.827{\ell}nPDA$$(17.403)^*\;R^2=0.950$ DDP : Domestic demand for papers PG : Real GNP per capita (1,000 won) PWI : Real price index of papers (1980 = 100) PDAV : Production activity index of the major papers consuming industries The results analyzed and forecasted by these models are summarized as follows: The domestic demand for papers had positive correlation toward per capita GNP and production activity index of the major papers consuming industries. Per capita GNP elasticity of the domestic demand for papers was the most elastic among independent variables. The price elasticity of domestic demand for papers had negative sign and inelastic. These were not only statistically significant but theoretically compatible. The domestic demand for papers was projected to be 3,152-4,470 thousand mit in 1991, representing at annual increase rate of 5.0-12.4 percent during the period of 1982-91. Domestic demand for papers per capita was projected to be 69.1-98.0 kg in 1991.
HAM, Geon-Woo;LEE, Jeong-Min;BAE, Kyoung Ho;PARK, Hong-Gi
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.3
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pp.107-119
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2019
As the development of ICT and integration technology, many changes and innovations in agriculture field are implemented. The agricultural sector has shifted from a traditional industry to a new industrial form called the 6th industry combined with various advanced technologies such as ICT and IT. Various approaches have been attempted to analyze and predict crops based on spatial information. In particular, a variety of research has been carried out recently for crop cultivation and smart farms using drones. The goal of this study was to establish an agricultural drought monitoring system using drones to produce scientific and objective indicators of drought. A soil moisture sensor was installed in the drought area and checked the actual soil moisture. The soil moisture data was used by the reference value to compare and analyze the temperature and NDVI established by drones. The soil temperature by the drone thermal image sensor and the NDVI by the drone hyperspectral was analyzed the correlation between crop condition and soil moisture in study area. To verify this, the actual soil moisture was calculated using the soil moisture measurement sensor installed in the target area and compared with the drone performance. This study using drone drought monitoring system may enhance to promote the crop data and to save time and economy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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