Anti-dumping instruments among trading partners have been the subject of research by both academicians and practitioners. This study attempts to establish an early-warning model of anti-dumping against Chinese textile exporting companies, which have suffered from anti-dumping regulations and got arbitration awards. After reviewing theories of anti-dumping arbitration, early-warning and relationship marketing, the measuring items and relationship marketing model of Chinese textiles exporters are investigated. Empirical methods are selected based on early-warning theories of companies. Eighty percent of 156 valid questionnaires by surveys and interviews are used as training data via Binary-Logistic regression while the other twenty percent are validated in the model. As a result, a proper early-warning model has been established.
Early academic warning is considered as an inherent problem in education data mining. Early and timely concern and guidance can save a student's university career. It is widely assumed as a multi-class classification system in view of machine learning. Therefore, An accurate and precise methodical solution is a complicated task to accomplish. For this issue, we present a hybrid model employing rough set theory with a back-propagation neural network to ameliorate the predictive capability of the system with an illustrative example. The experimental results show that it is an effective early academic warning model with an escalating improvement in predictive accuracy.
본 연구는 조기경보서비스의 전국 확대에 따른 서비스 제공의 경제적 타당성을 검토하는데 목적이 있다. 분석방법으로는 비용편익분석법의 하나인 순현재가치법을 준용하였다. 순현재가치를 구성하는 편익항목으로 농작물재해보험 실적자료를 이용한 피해경감액과 농가의 조기경보서비스 이용에 따른 지불의사액을 이용하였으며, 비용항목은 시스템 구축 및 유지비용, 그리고 문자발송 비용 등을 포함하였다. 분석결과, 조기경보서비스의 전국 확대는 경제적 타당성이 있으며, 그 효과는 참여농가의 문자이용 수준(10%~40%까지, 10%p간격)에 따라 달라지는 것으로 분석되었다. 향후, 조기경보서비스 참여농가가 증가할 경우 조기경보서비스의 경제적 효과는 더욱 커질 것으로 예상된다. 효과적인 정보의 전달 및 활용을 위해 문자뿐만 아니라 앱이나 웹을 통한 정보전달 수단을 적극 활용함으로써 조기경보서비스의 경제적 효과를 더욱 증진시킬 필요가 있다.
Early warning services for crop diseases are valuable when they provide timely forecasts that farmers can utilize to inform their disease management decisions. In South Korea, collaborative disease controls that utilize unmanned aerial vehicles are commonly performed for most rice paddies. However, such controls could benefit from seasonal disease early warnings with a lead time of a few months. As a first step to establish a seasonal disease early warning service using seasonal climate forecasts, we developed the EPIRICE Daily Risk Model for rice blast by extracting and modifying the core infection algorithms of the EPIRICE model. The daily risk scores generated by the EPIRICE Daily Risk Model were successfully converted into a realistic and measurable disease value through statistical analyses with 13 rice blast incidence datasets, and subsequently validated using the data from another rice blast experiment conducted in Icheon, South Korea, from 1974 to 2000. The sensitivity of the model to air temperature, relative humidity, and precipitation input variables was examined, and the relative humidity resulted in the most sensitive response from the model. Overall, our results indicate that the EPIRICE Daily Risk Model can be used to produce potential disease risk predictions for the seasonal disease early warning service.
본 연구는 조기경보서비스의 전국단위 확대를 앞두고 서비스 제공에 따른 재해피해 경감효과를 측정할 목적으로 수행되었다. 피해경감효과는 2017년~2020년 기간 동안 조기경보서비스 제공지역의 보험작물 19종에 대해 보험실적 자료를 이용하여 측정하였다. 측정결과, 조기경보서비스는 농가의 재해피해를 예방하거나 경감시키는 효과가 있는 것으로 분석되었다. 특히, 방재시설이 구비되어 있는 경우에 재해경감효과가 더 큰 것으로 나타났다. 이상의 분석결과를 통해 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 주관적으로 경험한 재해경감 사례를 공신력과 객관성을 갖춘 보험실적자료를 활용하여 수치적 효과로 제시함으로써 조기경보서비스의 확대, 조기경보서비스 이용 시 보험료의 할인, 조기경보서비스 가입 촉진을 위한 홍보자료 등의 기초자료로 활용할 수 있다. 둘째, 조기경보서비스의 확대보급에 있어서 방재시설을 갖춘 지역이나 작목에 우선순위를 두는 것이 사업의 효율성과 효과성을 높이는데 도움이 될 수 있다.
화학공장들을 비롯한 수많은 가스 이용 시설들에서는 방대한 양의 운전 변수들을 감시하면서 운전 상태 및 부하에 따라 설비를 제어하고 있다. 이러한 공정에서 운전자가 인식할 수 있는 공정의 이상(fault)은 물리적인 고장(physical failure)이나 외부 교란, 운전자의 오류(human error) 등과 같은 원인으로 인하여 공정의 운전 조건이 정해진 상태를 벗어난 비정상(abnormal) 상태가 지속적으로 누적되면서 발생한다 이러한 공정의 이상이 발생하기 전부터 비정상 상태가 지속됐다는 것에 기초하여, 운전 변수들을 실시간으로 감시하여 공정 상태의 판단을 도와주고, 공정의 이상이 발생하기 전에 조기 경보를 해주는 조기 경보 시스템에 대해 연구하였다.
Landslides pose significant threats to many countries globally, yet the development and implementation of effective landslide early warning systems (LEWS) remain challenging due to multifaceted complexities spanning scientific, technological, and political domains. Addressing these challenges demands a holistic approach. Technologically, integrating thresholds, such as rainfall thresholds, with real-time data within accessible, open-source software stands as a promising solution for LEWS. This article introduces LandScient_EWS, a PHP-based program tailored to address this need. The software facilitates the comparison of real-time measured data, such as rainfall, with predefined landslide thresholds, enabling precise calculations and graphical representation of real-time landslide advisory levels across diverse spatial scales, including regional, basin, and hillslope levels. To illustrate its efficacy, the program was applied to a case study in Medellin, Colombia, where a rainfall event on August 26, 2008, triggered a shallow landslide. Through pre-defined rainfall intensity and duration thresholds, the software simulated advisory levels during the recorded rainfall event, utilizing data from a rain gauge positioned within a small watershed and a single grid cell (representing a hillslope) within that watershed. By identifying critical conditions that may lead to landslides in real-time scenarios, LandScient_EWS offers a new paradigm for assessing and responding to landslide hazards, thereby improving the efficiency and effectiveness of LEWS. The findings underscore the software's potential to streamline the integration of rainfall thresholds into both existing and future landslide early warning systems.
This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.
본 연구에서는 농업기상재해 조기경보시스템의 전국 확대 구축을 위한 기초자료를 제시하고자, 조기경보서비스를 활용하는 농가를 대상으로 만족도를 조사하였고, 시범사업 추진에 따른 비용편익을 분석하였다. 설문에 참가한 농가는 조기경보서비스에 대해서 대체로 만족하였고 농사에 잘 활용한다고 응답하였다. 그리고 조기경보서비스에 대한 월간 지불의사금액은 평균 8,833원으로 조사되었다. 조기경보서비스가 전국으로 확대되어 시 군 농가의 50%가 6개월간 이용한다고 가정하면, 편익대비 비용의 비가 2.2로 분석되어 전국 확대를 위한 사업추진의 타당성이 높은 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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