The purpose of this study was to assess the daily steps, physical activities and activity coefficient of policemen (average age: 31.5 ${\pm}$ 5.1 years) who do shift work. Body weight, height and daily steps were measured and one-day activity diary was collected by interviewing with policemen. Average height, body weight, BMI, body fat (%) and muscles (%) of subjects were 173.1 ${\pm}$ 5.2 cm, 73.7 ${\pm}$ 9.7 kg, 24,6 $kg/m^{2}$, 15.5 ${\pm}$ 1.9% and 37.3 ${\pm}$ 5.8%, respectively. The average daily numbers of steps were found to be 9,812 steps/day on day shift duty and 10,888 steps/day on night shift duty and 6,551 steps/day on holiday duty. Hourly step rates on day shift, night shift and holiday came to 1946 steps/hr, 2,130 steps/hr and 1,318 steps/hr, respectively. Activity coefficient (1.75) in night shift of the subjects was the highest and activity coefficient (1.52) in day shift was significantly higher than that (1.31) in holiday (p < 0.05). The rate of expending time for very light activity in holiday (91.5%) was significantly higher than that (70.0%) in night shift. The muscle mass (kg, %) had significantly positive relationship with daily steps in day shift (r = 0.592, r = 0.632) and night shift (r = 0.550, r = 0.503). Triceps skinfold thickness was negatively correlated with daily steps in day shift (r = -0.366, p < 0.05). There were remarkable differences in physical activities and sleeping hours depending on shift works of policemen. In the case of night shift work, sleeping hours was the lowest and activity coefficient was the highest among day shift, night shift and holiday. These results suggest that energy requirements of policemen should be differentiated according to shift work duty.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.1
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pp.18-22
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2009
Short-term load forecasting (STLF) is an important task in power system planning and operation. Its accuracy affects the reliability and economic operation of power systems. STLF is to be classified into load forecasting for weekdays, weekends, and holidays. Due to the limited historical data available, it is more difficult to accurately forecast load for holidays than to forecast load for weekdays and weekends. It has been recognized that the forecasting errors for holidays are large compared with those for weekdays in Korea. This paper presents a polynomial regression with data mining technique to forecast load for holidays. In statistics, a polynomial is widely used in situations where the response is curvilinear, because even complex nonlinear relationships can be adequately modeled by polynomials over a reasonably small range of the dependent variables. In the paper, the coefficient of determination is proposed as a selection criterion for screening weekday data used in holiday load forecasting. A numerical example is presented to validate the effectiveness of the proposed holiday load forecasting method.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.8
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pp.450-456
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2003
This paper proposes a multiple time-series model with dummy variables for one-hour ahead load forecasting. We used 11 dummy variables that were classified by day characteristics such as day of the week, holiday, and special holiday. Also, model specification and selection of input variables including dummy variables were made by test statistics such as AIC(Akaike Information Criterion) and t-test statistics of each coefficient. OLS (Ordinary Least Squares) method was used for estimation and forecasting. We found out that model specifications for each hour are not identical usually at 30% of optimal significance level, and dummy variables reduce the forecasting error if they are classified properly. The proposed model has much more accurate estimates in forecasting with less MAPE (Mean Absolute Percentage Error).
The purpose of the study is to predict the number of police calls using neural network which is one of the machine learning and negative binomial regression, by using the data of 112 police calls received from Chungnam Provincial Police Agency from June 2016 to May 2017. The variables which may affect the police calls have been selected for developing the prediction model : time, holiday, the day before holiday, season, temperature, precipitation, wind speed, jurisdictional area, population, the number of foreigners, single house rate and other house rate. Some variables show positive correlation, and others negative one. The comparison of the methods can be summarized as follows. Neural network has correlation coefficient of 0.7702 between predicted and actual values with RMSE 2.557. Negative binomial regression on the other hand shows correlation coefficient of 0.7158 with RMSE 2.831. Neural network has low interpretability, but an excellent predictability compared with the negative binomial regression. Based on the prediction model, the police agency can do the optimal manpower allocation for given values in the selected variables.
Objectives: This study was conducted to analyze the general properties of beauticians and to analyze correlation between their experiences of indigestion and relevant factors and thus to provide basic data to prevent obstacles to beautician's health. Methods: A self-administered survey on 257 female beauticians in Daegu from March 15 to May 30, 2005 was conducted. Cross-link analysis was used to examine indigestion in relation to the general properties of beauticians, and correlation analysis was used to determine the level of relationship between indigestion and relevant factors, and multiple regression analysis was used to determine the degree of effects of relevant factors on indigestion. Results: The results can be summarized as follows: 1. As for indigestion by general properties and beauty-related properties, there were significant differences in gender(p<0.01), age(p<0.05) and marriage status(p<0.05) among general properties and there were significant differences in the number of holiday(p<0.05), beauty culture career(p<0.01), and the degree of satisfaction on duty(p<0.001) among beauty-related properties. As for indigestion by eating habit and health-related properties, there were significant differences in the degrees of regular eating(p<0.001) and regular living habit(p<0.001), and eating speed(p<0.01). 2. Factors relevant to the eating habit showing significant correlation with indigestion were regular eating habit, taking well-balanced nutrition, and taking salty food. Among them, the regular eating habit was shown to be the most relevant with the correlation coefficient of -0.253(p<0.01). The general and beauty-related factors showing significant correlation with indigestion were beauty culture career, number of holiday, and regular living habit. And regular living habit was shown to be the most relevant with the correlation coefficient of -0.260(p<0.001). 3. Results from the regression analysis showed that relevant factors having significant effects on indigestion were gender, beauty culture career, satisfaction on duty, eating speed, regular eating habit and regular living habit. And satisfaction on duty was found to have the greatest effect on indigestion. Conclusions: The findings of this study could be effectively used to develop a practical management strategy to prevent $beauticia{\acute{n}}s$ indigestion, and to promote $beauticia{\acute{n}}s$ health, and ultimately to improve the $beauticia{\acute{n}}s$ quality of life.
Additive willingness-to-pay (WTP) for leisure-travel time saving focused on the Iksan-Pohang Expressway and the Donghae Expressway was surveyed during the summer months to estimate the value of travel-time savings (VTTS) for non-business leisure trips. Travelers traveling between 2 and 3 hours on Iksan-Pohang Expressway had WTP of 723 won per 10 minutes of leisure-travel time savings and those traveling between 3 and 4 hours on Donghae Expressway had WTP of 854 won per the same. Based on this survey, we learned that WTP in leisure travel time savings increased with the total travel time. 300 effective samples for each expressway were collected, and estimation was separately conducted on the basis of Cox test.
This paper analyzes the macroeconomic effects of elections on the Korean economy and their future ramifications. It measures the shocks to the Korean economy caused by elections by taking the average of sample forecast errors from four major elections held in the 1980s. The seven variables' Bayesian Vector Autoregression Model which includes the Monetary Base, Industrial Production, Consumption, Consumer Price, Exports, and Investment is based on the quarterly time series data starting from 1970 and is updated every quarter before forecasts are made for the next quarter. Because of this updating of coefficients, which reflects in part the rapid structural changes of the Korean economy, this study can capture the shock effect of elections, which is not possible when using election dummies with a fixed coefficient model. In past elections, especially the elections held in the 1980s, $M_2$ did not show any particular movement, but the currency and base money increased during the quarter of the election was held and the increment was partly recalled in the next quarter. The liquidity of interest rates as measured by corporate bond yields fell during the quarter the election and then rose in the following quarter, which is somewhat contrary to the general concern that interest rates will increase during election periods. Manufacturing employment fell in the quarter of the election because workers turned into campaigners. This decline in employment combined with voting holiday produce a sizeable decline in industrial production during the quarter in which elections are held, but production catches up in the next quarter and sometimes more than offsets the disruption caused during the election quarter. The major shocks to price occur in the previous quarter, reflecting the expectational effect and the relaxation of government price control before the election when we simulate the impulse responses of the VAR model, imposing the same shocks that was measured in the past elections for each election to be held in 1992 and assuming that the elections in 1992 will affect the economy in the same manner as in the 1980s elections, 1992 is expected to see a sizeable increase in monetary base due to election and prices increase pressure will be amplified substantially. On the other hand, the consumption increase due to election is expected to be relatively small and the production will not decrease. Despite increased liquidity, a large portion of liquidity in circulation being used as election funds will distort the flow of funds and aggravate the fund shortage causing investments in plant and equipment and construction activities to stagnate. These effects will be greatly amplified if elections for the head of local government are going to be held this year. If mayoral and gubernatorial elections are held after National Assembly elections, their effect on prices and investment will be approximately double what they normally will have been have only congressional and presidential elections been held. Even when mayoral and gubernatorial elections are held at the same time as congressional elections, the elections of local government heads are shown to add substantial effects to the economy for the year. The above results are based on the assumption that this year's elections will shock the economy in the same manner as in past elections. However, elections in consecutive quarters do not give the economy a chance to pause and recuperate from past elections. This year's elections may have greater effects on prices and production than shown in the model's simulations because campaigners' return to industry may be delayed. Therefore, we may not see a rapid recall of money after elections. In view of the surge in the monetary base and price escalation in the periods before and after elections, economic management in 1992 should place its first priority on controlling the monetary aggregate, in particular, stabilizing the growth of the monetary base.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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