A risk-informed regulatory approach implies that risk insights be used as supplement of deterministic information for safety decision-making purposes. In this view, the use of risk assessment techniques is expected to lead to improved safety and a more rational allocation of the limited resources available. On the other hand, it is recognized that uncertainties affect both the deterministic safety analyses and the risk assessments. In order for the risk-informed decision making process to be effective, the adequate representation and treatment of such uncertainties is mandatory. In this paper, the risk-informed regulatory framework is considered under the focus of the uncertainty issue. Traditionally, probability theory has provided the language and mathematics for the representation and treatment of uncertainty. More recently, other mathematical structures have been introduced. In particular, the Dempster-Shafer theory of evidence is here illustrated as a generalized framework encompassing probability theory and possibility theory. The special case of probability theory is only addressed as term of comparison, given that it is a well known subject. On the other hand, the special case of possibility theory is amply illustrated. An example of the combination of probability and possibility for treating the uncertainty in the parameters of an event tree is illustrated.
The automated demand response (DR) program encourages consumers to participate in grid operation by reducing power consumption or deferring electricity usage at peak time automatically. However, successful deployment of the automated DR program sphere needs careful assessment of appliances load profile (ALP). To this end, the recent method estimates frequency, consistency, and peak time consumption parameters of the daily ALP to compute their potential score to be involved in the DR event. Nonetheless, as the daily ALP is subject to varying with respect to the DR time ALP, the existing method could lead to an inappropriate estimation; in such a case, inappropriate appliances would be selected at the automated DR operation that effected a consumer comfort level. To address this challenge, we propose a more proper method, in which all the three parameters are calculated using ALP that overlaps with DR time, not the total daily profile. Furthermore, evaluation of our method using two public residential electricity consumption data sets, i.e., REDD and REFIT, shows that our energy management systems (EMS) could properly match a DR target. A more optimal selection of appliances for the DR event achieves a power consumption decreasing target with minimum comfort level reduction. We believe that our approach could prevent the loss of both utility and consumers. It helps the successful automated DR deployment by maintaining the consumers' willingness to participate in the program.
New exercise technology such as the virtual reality (VR)-based exercise system is required to meet soaring demand for target participants in exercises and to alleviate the difficulties in personnel mobilization through an alternative approach to the exercise system. In a previous study, event tree methodologies were introduced in setting up an exercise scenario of a VR-based radiological exercise system. In the scenario, the locations at which major events occur are rephrased as nodes, routes as paths, and public response actions as protective actions or contents of an exercise at individual locations. In the study, a model for estimating effective doses to the participants is proposed to evaluate the exercise system, using the effective dose rates at particular times and locations derived from a computer program. The effective dose received by a student when she/he follows a successful route is about a half of the dose received when she/he does not follow the exercise guide directions. In addition, elapsed time to finish an exercise when following a successful route is less than one-third of the time spent to finish an exercise when following the guide's directions.
Objectives : These days assaults and other natural and human disasters are increasing. But oriental medical treatment researches in Korea are limited in car accident PTSD patients only. Our object is to explore an oriental medical intervention model for the evidence-based approach to PTSD after diverse trauma including disasters. Methods : Domestic papers for Korean researches are obtained from oriental medical related journals by internet searching. International materials are obtained from PubMed searching and a publication from Department of Veterans' Affairs. After assorting searched articles into RCTs and non-RCTs, we analyzed the articles according to the elapsed time from trauma. Results : We confirmed that acupuncture, CBT, and PMR were effective in acute stage after traumatic event. And EMDR, EFT, and relaxation therapy were effective in chronic stage after traumatic event. Building on the findings, we proposed a model of oriental medicine for Disaster Mental Health. Conclusions : Analyzing previous researches about oriental medicine on PTSD, several interventions were confirmed the effectiveness on specific treatment stage. We could find the possibility of Oriental Medicine as a Disaster Mental Heath and proposed a model of Oriental medicine for Disaster Mental Health.
Purpose Recently, 3D factory simulation technology has emeged as a powerful tool for modeling and analysis of a wide range of production systems, however, it has been not paid much attention in Korea. In this context, this paper aims to provide a comprehensive literature review on discrete event simulation softwares and introduce a promising 3D factory simulation software called FlexSim and its application domains. Design/methodology/approach In order to demonstrate worldwide popularity and technical superiority of FlexSim software, we analyzed the recent list of rankings for commercial discrete simulation softwares released by winter simulation conference and users' opinions collected from business software review site. Moreover, several main application domains are derived from a review of the previous research papers that deal with applications of FlexSim software. Findings FlexSim software recently moved up the list of major commercial simulation softwares, and technical superiorities of the software demonstrate that it is a promising tool for practical 3D factory simulation. Moreover, recent research papers suggest that FlexSim software can be used as a component of smart factory system. In this context, it is expected that FlexSim software becomes more popular in the era of industry 4.0.
RYANDONO, Muhamad Nafik Hadi;MUAFI, Muafi;GURITNO, Agung
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.697-710
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2021
The purpose of this study is to explore the reaction of sharia stock in the Indonesian capital market to the global Covid-19 pandemic. The method used in this study is an event study with a Market Adjusted Model (MAM) approach. The population of this study is shares listed on the Indonesian Stock Exchange (IDX), with the sample chosen from the Jakarta Sharia (Islamic) Index. The result of this study found that the global Covid-19 pandemic is bad news, with the indicators as follows: a) the average expected return is negative; b) the average actual return is negative; c) the average abnormal return is negative, and d) the increase selling action of stock as a cut loss strategy. There is a negative abnormal return and significant Trading Volume Activity (TVA) before, during, and after the announcement of the global Covid-19 pandemic. However, this study found no difference in abnormal return and TVA before and after the announcement of the global Covid-19 pandemic. From these results, this study indicates that the sharia stocks in the capital market in Indonesia can respond quickly to the information that existed. Therefore, the capital market of Indonesia is a capital market with a semi-strong efficient form.
Purpose - The purpose of this study is to examine the impact of the Pandamic Declaration on 'untact firms' listed in KOSPI and KOSDAQ market in order to verify Investor Mania Hypothesis. Design/methodology/approach - This study collected financial data for 44 untact firms in KOSPI and KOSDAQ market. Then, we employed ESM(Event Study Methodology), EGARCH model and DID(Difference-In-Difference) for analysis. Findings - First, in contrast with the benchmarking index, KOSPI 200 which shows a negative (-) abnormal return trend, the untact firms have positive abnormal return trend consistently. Second, after the Pandemic Declaration, the variability of abnormal return for the untact firms is found to be significantly positive. Third, we find that the cumulative abnormal return and volatility of the untact firms significantly increase after the Pandemic Declaration. Research implications or Originality - Based on the Investor Mania Hypothesis, we confirm that the market potential of untact firms after the Pandemic Declaration is observed when compared with the KOSPI 200.
Water contamination in a water distribution network (WDN) is harmful since it directly induces the consumer's health problem and suspends water service in a wide area. Actions need to be taken rapidly to countermeasure a contamination event. A contaminant source ident ification (CSI) is an important initial step to mitigate the harmful event. Here, a CSI approach focused on determining the contaminant intrusion possible location and time (PLoT) is introduced. One of the methods to discover the PLoT is an inverse calculation to connect all the paths leading to the report specification of a sensor. A filtering procedure is then applied to narrow down the PLoT using the results from individual sensors. First, we spatially reduce the suspect intrusion points by locating the highly suspicious nodes that have similar intrusion time. Then, we narrow the possible intrusion time by matching the suspicious intrusion time to the reported information. Finally, a likelihood-score is estimated for each suspect. Another important aspect that needs to be considered in CSI is that there are inherent uncertainties, such as the variations in user demand and inaccuracy of sensor data. The uncertainties can lead to overlooking the real intrusion point and time. To reflect the uncertainties in the CSI process, the Monte-Carlo Simulation (MCS) is conducted to explore the ranges of PLoT. By analyzing all the accumulated scores through the random sets, a spread of contaminant intrusion PLoT can then be identified in the network.
Purpose - The primary objective of this article is to investigate the impact of U.S. monetary policy on institutional / individual / foreign investor reactions in the Korean stock market. Design/methodology/approach - This study employs a high frequency event study methodology to identify U.S. monetary policy shocks and quantify the impact of identified shocks on investor reactions. The dependent variable in the regression model is net stock purchase, while the explanatory variables are U.S. monetary policy shocks. The model is estimated for the period 2000-2019, including 156 FOMC meetings. Findings - Foreign investors immediately sell stocks in response to contractionary U.S. monetary shocks. They do not, however, react to anticipated changes in monetary policy rates, confirming the rationality of foreign investors. Individual investors demonstrate the opposite response, indicating that a non-trivial proportion of individual investors are irrational. Research implications or Originality - This study adds to the current literature on the effect of U.S. monetary policy on the Korean stock market. This study demonstrates a heterogeneous response to U.S. monetary policy shocks, validating the rational investment behavior of foreign investors, while individual investors exhibit a certain degree of irrationality. Methodologically, this study adds to the literature by quantifying the impact of U.S. monetary policy employing a sharper identification method allowing a simple and consistent estimation.
The concepts of phylogeny and floral genetics play a crucial role in understanding the origin and diversification of flowers in angiosperms. Angiosperms evolved a great diversity of ways to display their flowers for reproductive success with variations in floral color, size, shape, scent, arrangements, and flowering time. The various innovations in floral forms and the aggregation of flowers into different kinds of inflorescences have driven new ecological adaptations, speciation, and angiosperm diversification. Evolutionary developmental biology seeks to uncover the developmental and genetic basis underlying morphological diversification. Advances in the developmental genetics of floral display have provided a foundation for insights into the genetic basis of floral and inflorescence evolution. A number of regulatory genes controlling floral and inflorescence development have been identified in model plants such as Arabidopsis thaliana and Antirrhinum majus using forward genetics, and conserved functions of many of these genes across diverse non-model species have been revealed by reverse genetics. Transcription factors are vital elements in systems that play crucial roles in linked gene expression in the evolution and development of flowers. Therefore, we review the sex-linked genes, mostly transcription factors, associated with the complex and dynamic event of floral development and briefly discuss the sex-linked genes that have been characterized through next-generation sequencing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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