Our paper aims to estimate a household consumption function in the presence of liquidity constraints as well as household characteristics. Empirical findings from a Korean cross-sectional data (National Survey of Household Income and Expenditure) reveal that several family characteristics, such as household size, number of working members, children in school, and educational level and age of the household head, turn out to be critical determinants of household consumption. Especially, the influence of household size on consumption decision is shown to be highly significant, not only indirectly through its impact on household income, but also directly by affecting the household's preference for consumption itself. While, the other family characteristics primarily influences household income. Our paper distinguishes itself from existing literature in that it greatly improves the explanatory power of the estimated household consumption function by measuring the degree of the liquidity constraint rather than simply identifying its presence. Based on the assumption that the present value of human capital is a function of household characteristics, the degree of the liquidity constraint is represented by the underestimated portion of the human capital. Such a method of implementing the liquidity constraint is useful in treating various types of assets according to their liquidity. Finally, our estimated household consumption function is applied to decompose cross-sectional variances of consumption inequality. The analysis confirms that the overall alleviation in liquidity constraints in Korea after the 1997 currency crisis reduced consumption inequality despite the worsening of income inequality and changes in the demographic composition of family characteristics during the same period.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.2
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pp.163-171
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1997
Function approximation from a set of input-output pairs has numerous applications in scientific and engineering areas. Multilayer feedforward neural networks have been proposed as a good approximator of nonlinear function. The back propagation(BP) algorithm allows multilayer feedforward neural networks to learn input-output mappings from training samples. It iteratively adjusts the network parameters(weights) to minimize the sum of squared approximation errors using a gradient descent technique. However, the mapping acquired through the BP algorithm may be corrupt when errorneous training data we employed. When errorneous traning data are employed, the learned mapping can oscillate badly between data points. In this paper we propose a robust BP learning algorithm that is resistant to the errorneous data and is capable of rejecting gross errors during the approximation process, that is stable under small noise perturbation and robust against gross errors.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.2
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pp.94-101
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2012
This paper proposes an improved image steganalysis scheme to raise the detection rate of stego images out of cover images. To improve the detection rate of stego image in the steganalysis, tiny variation caused by data hiding should be amplified. For this, we extract feature vectors of cover image and stego image by two steps. First, we separate image into upper 4 bit subimage and lower 4 bit subimage. As a result, stego noise is expanded more than two times. We decompose separated subimages into twelve subbands by applying 3-level Haar wavelet transform and calculate co-occurrence probabilities of two different subbands in the same scale. Since co-occurrence probability of the two wavelet subbands is affected by data hiding, it can be used as a feature to differentiate cover images and stego images. The extracted feature vectors are used as the input to the multilayer perceptron(MLP) classifier to distinguish between cover and stego images. We test the performance of the proposed scheme over various embedding rates by the LSB, S-tool, COX's SS, and F5 embedding method. The proposed scheme outperforms the previous schemes in detection rate to existence of hidden message as well as exactness of discrimination.
This study purports to find the predictor of hospital bankruptcy in Korea and to examine the predictive power of the discriminant function model of hospital bankruptcy. Data on 17 financial and 4 non-financial indicators of 31 bankrupt and 31 profitable hospitals of 1, 2, and 3 years before bankruptcy were obtained from the hospital performance databank of Korea Institute of Health Services Management. Significant variables were identified through mean comparison of each indicator between bankrupt and profitable hospitals, and the discriminant function model of hospital bankruptcy was developed. The major findings are as follows 1. As for profitability indicators, net worth to total assets, operating profit to total capital, operating profit ratio to gross revenues, normal profit to total assets, normal profit to gross revenues, net profit to total assets were significantly different in mean comparison test in 1, 2, and 3 years before hospital bankruptcy. With regard to liquidity indicators, current ratio and quick ratio were significant in 1 year before bankruptcy. For activity indicators, patients receivable turnover was significant in 2 and 3 years before bankruptcy and added value per adjusted inpatient days was significant in 3 years before bankruptcy. 2. The discriminant function in 1, 2, and 3 years before bankruptcy were; $Z=-0.0166{\times}quick$ ratio-$0.1356{\times}normal$ profit to total assets-$1.545{\times}total$ assets turnrounds in 1 year before bankruptcy, $Z=-0.0119{\times}quick$ ratio-$0.1433{\times}operating$ profit to total assets-$0.0227{\times}value$ added to total assets in 2 years before bankruptcy, and $Z=-0.3533{\times}net$ profit to total assets-$0.1336{\times}patients$ receivables turn-rounds-$0.04301{\times}added$ value per adjusted $patient+0.00119{\times}average$ daily inpatient census in 3 years before bankruptcy. 3. The discriminant function's discriminant power in 1, 2, and 3 years before bankruptcy was 77.42, 79.03, 82.25% respectively.
The recent international comparative studies such as PISA(Program for International Student Assessment) and TIMSS-R(Third International Mathematics and Science Study-Repeat) provide results of relative mathematics achievement of participating countries. The purpose of this paper is to compare the mathematics results of PISA and TIMSS-R. To make PISA and TIMSS-R results comparable, they were standardized. The close investigation of these standardized results reveals that the two Asian countries(Korea and Japan) and several English speaking countries have the commonality in mathematics achievement. Thus this study looks for patterns and similarities within a group of Asian countries(Korea and Japan) and Western countries(the U.S and Australia) by in-depth analysis of PISA mathematics achievement based on item response theory. As a result, it was noted that Western countries tend to perform well on open constructed items and are likely to perform better when an item involves less formal mathematics. On the other hand, Asian countries perform well when an item involves numeric or algebraic computation related to curriculum-based content, but they are relative poor at an item calls for verbal explanations or interpretations of graphs.
One of RFID features is that each RFID tag has a unique identifying code. Logistic System utilizes RFID tag as location tracing, understanding stock or etc. On the other hand, there is a problem of overall lower recognition rate by getting the information of non-mobility tags with no need for reading. To solve this problem, we trace and analyze variation of moving and moveless RFID tag sensitivity by the hour. In analyzed data, we verify that tag sensitivity of mobile RFID is gradually increase while non-mobility tag has same intensity value. In order to detect mobile tag, we generate a function using Matlab with analyzed data and separate moving tags from non-mobility tags by software. As a result, we can confirm that non-mobility tags are detected by software and recognition rate of RFID tag is improved by separating moveless tag.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.2
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pp.33-40
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2003
Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone play an important role in reducing system development costs because the problems in early phases largely affect the quality of the late products. Real-time systems such as telecommunication systems are so large that criticality prediction is mere important in real-time system design. The current models are based on the technique such as discriminant analysis, neural net and classification trees. These models have some problems with analyzing causes of the prediction results and low extendability. This paper builds a new prediction model, GAM, based on Genetic Algorithm. GAM is different from other models because it produces a criticality function. So GAM can be used for comparison between entities by criticality. GAM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model(BPM), considering Internal characteristics and accuracy of prediction.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.9
no.2
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pp.236-245
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1997
On the basis of the seven species of fish caught by fishing boats with two crewmen belonging to the Iwawada Fisheries Cooperative of Chiba Prefecture, the fishing boats were classified by species withhigh market values, and the results obtainedwere reclassified by discriminant function. As a result, the fishing boats were classified into four groups. These four groups are : G1 featuring themain catchesof yellowtailsand skipjack/tunas ; G2 yellowtails and squids ; G3 squids and skipjack/tunas, and G4 octopus and other miscellaneous specles. Furthermore, principal component analysis were carried out on fish catches of the seven species in terms of the value obtained from a catch from the scores of the first, second and third principal components. The results of analysis show that Groups G1, G2 and G3 assume identical fishing form, while only Group G4 asumes a different fishing form.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.37
no.3
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pp.55-62
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2000
This paper presents an analysis of the chaotic behavior in the discrete-time voltage mode chaotic generator fabricated using 0.8${\mu}{\textrm}{m}$ single poly CMOS technology. An approximated empirical equation is extracted from the measurement data of a nonlinear function block. Then the bifurcation diagram is simulated according to input variables and Lyapunov exponent λ which represent a dependence on an initial value is calculated. We show the interrelations among time waveforms, state transition, and power spectra for the state condition of chaotic circuit, such as equilibrium, periodic, and chaotic state. And results of experiments in the chaotic circuit with the $\pm$2.5V power supply and sampling clock frequency of 10KHz are shown and compared with the simulated results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.10C
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pp.942-948
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2003
In this paper, we analyze the performance of multiple trellis coded modulation applied to continuous phase frequency shift keying (MTCM/CPFSK) for the noncoherent receiver without channel state information (CSI) on the interleaved Rician fading channel. In this system, the squared cross-correlation between the received signal and a candidate signal is used as the branch metric of the Viterbi decoder. To obtain the bit error performance of this system, we analyze the approximated pairwise error probability (PEP) and the exact PEP. We also derive the equivalent normalized squared distance (ENSD) and compare it with the ENSD of the noncoherent receiver with perfect CSI. Simulation results are also provided to verify the theoretical performance analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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