International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.4
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pp.98-103
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2021
Recently, as the need for food resources has increased both domestically and internationally, support for the agricultural sector for stable food supply and demand is expanding in Korea. However, according to recent media articles, the biggest problem in rural communities is the unstable profit structure. In addition, in order to confirm the profit structure, profit forecast data must be clearly prepared, but there is a lack of auxiliary data for farmers or future returnees to predict farm income. Therefore, in this paper we analyzed data over the past 15 years through time series analysis and proposes an artificial intelligence farm income prediction algorithm that can predict farm household income in the future. If the proposed algorithm is used, it is expected that it can be used as auxiliary data to predict farm profits.
The purpose of this study was to analyze the economic structures of low-income households, and to provide the policy suggestions for their economic well-being. The data for this study was from the 2009 year of the Korea Welfare Panel Survey (KOWEPS). The results are as follows: As for income structure, the low-income households had lower amounts in earned income, business and side-work income, and property income, but a higher amount in transfer income. They had a lower amount in private transfer income, but a higher amount in public transfer income. They had the highest rate of transfer income, showing that the rate of public transfer income was higher than that of private transfer income, and the government assistance was the highest rate in public transfer income. The households in extreme poverty had the lowest amounts in earned income, financial income, private transfer income, but the highest amount in public transfer income. The households in poverty had the lowest amount in transfer income. The households in extreme poverty, poverty and near poverty showed the highest rate in transfer income. As for asset structure, the low-income households had a lower amount in every type of assets. They showed the highest rate in total debt, and had a higher rate in housing asset, but lower rates in real-estate asset, financial asset and other asset. The households in extreme poverty had a lower amount in every type of assets than the households in near poverty. Three types of the low-income households showed the highest rate in housing asset, but the households in extreme poverty was the highest among them. As for expenditure structure, the low-income households had lower amounts in all of the expenditure items. They showed the highest rate in food expenditure, the second highest in other consumption expenditure. The households in extreme poverty showed lower amounts in almost all of the expenditure items than the households in near poverty, but the households in extreme poverty showed a higher amount in monthly rent than the households in neat poverty. Three types of the low-income households showed the highest rate in food expenditure. The expenditure rates of food, monthly rent and light·heat·water for households in extreme poverty were higher than those for the households in near poverty.
The goal of this study is to analyze one-child households' financial structure. The data from 1022 more than two children households and 236 one-child households were taken from the Korean Labor and Income Panel Study(2004). This study compared demographic, socioeconomic and marital characteristics between one-child households and more than two children households. A chi-square test, t-test and multiple regression analysis were used. The major findings were as follows: One-child households were different from more than two children households in demographic socioeconomic characteristics and financial structure. In one-child households, the variable that significantly influenced on consumption expenditures was monthly income and the variables that significantly influenced on private education expenditures were householder's age, home-ownership, monthly income.
In Korea, apples and pears are among the most important agricultural products to farmers who seek to earn money as income. Generally, farmers make decisions at various stages to maximize their income but they do not always know exactly which option will be the best one. Many previous studies were conducted to solve this problem by predicting farmers' income structure, but researchers are still exploring better approaches. Currently, machine learning technology is gaining attention as one of the new approaches for farmers' income prediction. The machine learning technique is a methodology using an algorithm that can learn independently through data. As the level of computer science develops, the performance of machine learning techniques is also improving. The purpose of this study is to predict the income structure of apples and pears using the automatic machine learning solution H2O.AI and to present some implications for apple and pear farmers. The automatic machine learning solution H2O.AI can save time and effort compared to the conventional machine learning techniques such as scikit-learn, because it works automatically to find the best solution. As a result of this research, the following findings are obtained. First, apple farmers should increase their gross income to maximize their income, instead of reducing the cost of growing apples. In particular, apple farmers mainly have to increase production in order to obtain more gross income. As a second-best option, apple farmers should decrease labor and other costs. Second, pear farmers also should increase their gross income to maximize their income but they have to increase the price of pears rather than increasing the production of pears. As a second-best option, pear farmers can decrease labor and other costs.
This study is to structurally examine the regional income disparity in Korea. It measures the regional income inducement by household consumption expenditure per unit income, and the regional interdependency of income using 2005 and 2015 Regional Input-Output Tables of 16 provincial regions of Korea. The results are as follows. Firstly, the income inducement by consumption expenditure per unit income decreased overall, mainly due to the decrease in the income inducement of other regions than due to that of their region. Secondly, in many regions, the inter-relational income dependency per unit income decreased also, this too, mainly due to the decrease in the income transfer to other region. And, the income inducement effects of consumption expenditure per unit income of Seoul and Gyeonggi, which occupy a large portion of the Korean economy, were lower than that of other regions, but took the largest portion of income inducements generated by other regions as well as by themselves and absorbed the income transfers from other regions the most. The higher income inducement and income absorption in Seoul and Gyeonggi by consumption expenditure of other regions were mainly because of the high share in service of their consumption structure, the progress in tertiarization of their industrial structure, and the high wage portion. These results also mean that viewed from the regional interdependency of income, the income of Seoul and that of Gyeonggi are highly dependent on the income of other regions. Especially, Gyeonggi which leads the overseas exports of high-tech based manufactured products, has other external factors that contribute to their high income inducement, whereas, Seoul which shows high income absorption using its inter-relations with other domestic regions based on the services, has an income-generating structure that is sensitive to other regions' economic situation. Amid overall declines in regional income inducements and in income transfers, and continuing concentrations into Seoul and Gyeonggi regions, to alleviate the regional disparity, the regional industry policies should, rather than benchmarking the policies of the two concentrated regions, enhance their own inter-regional relationships by strengthening the comparative advantage of their regionally specialized industry.
This study is to investigate the important factor for household private education expenditure. Especially, this study analyzed the influence of financial management characteristics. For this, the income level is classified by comparative poverty and analyzed the influence power The data for this study was "the Korean Labor Panel" conducted by Korea Labor Institute in 2000. The result showed the demographic factors by the income level and financial characteristics have big difference. Also, income level affects private education expenditure. For lower income level, demographic factors affect more than financial factors. This result explained the private education expenditure as luxurious goods. For middle income level, financial factors affect more than demographic factors. This explained the private education expenditure as choice goods. For upper income level, the private education expenditure was explained as investment goods.
The purpose of this study was to examine the effects of the environmental factors and the family structure on the academic achievements of their children. Among various environmental factors, the family income, the affective relationship between mother and child, and the mother's educational involvement are considered. Total of 164 mothers with children attending elementary school completed the structured questionnaires. The degree of educational involvement of single mothers was lower than that of mothers of both parents families. In order to analyze factors that affect children's academic achievement, the path regression was performed. The family income and the mother-child affective relationship were found to have indirect effects on the academic achievements of elementary school students through maternal involvement in their children's education.
This paper analyses the stochastic nature of the Permanent Income Hypothesis (PIH) by specifying the variance-covariance structure of PIH based on Hall and Mishkin[3]. Maximum likelihood is employed to estimate the model by explicitely incorporating the heteroscedastic nature of the data into the likelihood. The data used are individual Korean household consumption and income data. The results indicate that the data are generally consistent with the Permanent Income Hypothesis, and about 11 percent of the total variation in consumption may be attributable to the excess sensitivity of consumption to income.
In this study, we grasped the life time structure according to working woman's income using '2004 life time research' of Korea National Statistical Office. Concrete results are shown as follows. First, inspecting the difference of individual characteristic according to income, young women who have higher education level and larger house area had acquired more income. Second, in case of the difference of life time according to income, there was no difference of individual support time, while there was statistically significant difference of working hours, household affairs, leisure time and moving hours. Third, inspecting the individual time of working, household affairs, bringing up and leisure according to income, there was statistically significant difference by age, education level, sense of time oppression, and fatigue cognition. This individual difference was revealed more strongly in medium to low-ranked group.
This study attempts to analyse the food consumption expenditure patterns of wage-Earner's Households n terms of the changes in income during 1975∼1985. For the purpose of these time-series analysis and cross-section analysis, household survey data 'Annual Report on the Family Income and Expenditure Survey'- was used. The main results can be summarized as follows : 1. The proportion of the food expenditures has decreased with the increased of income in the city families during 1975∼1985. The Income-Elasticity and limit spending habits has decreased with the increase of income in the city families during 1975∼1985. 2. Analyzing the structure of the food consumption of each income class, the results reflected the Engel's law. That is to say, the higher income was, the more absolute expense for food was, but the rate of it was.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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