Agriculture is more influenced by environmental factors rather than other industries. Among the environmental factors, the meteorological conditions mainly impact the output of agricultural products. Hence, the purpose of this study is to analyze the impact of meteorological factors on the output of elemental agricultural products. As a first step, we obtained the data of the meteorological factors (i.e., precipitation, humidity, temperature, insolation, snowdrifts, wind velocity) and the output of the various agricultural products (i.e., grain, fruits and vegetables, root crops, green vegetables, seasoned vegetables, fruits, special crops) from the year 1990 to 2009 (20 years) of Seoul and the six metropolitan cities in Korea. Then, the analysis of the correlation between the agricultural product with the largest output and the meteorological factors of the place where the corresponding agricultural product is most produced, was carried out in order to determine the core meteorological factor that most impacts the output of agricultural product. The correlation analysis revealed that humidity, insolation and wind velocity have been the crucial meteorological factors to influence the output of the agricultural products. From the result, we can induce that the meteorological forecast information about the vital meteorological factors, i.e., humidity, insolation and wind velocity, facilitates the optimized cultivation plan to maximize the output of agricultural products.
본 연구에서는 IT산업의 연구개발 투자가 부가가치에 미치는 영향을 분석하기 위하여 IT산업을 방송통신기기, 정보기기, 전자부품으로 세분하고, 각 세부 산업별로 자본스톡, 노동투입, 연구개발스톡을 독립변수로 설정하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 모든 산업부문에서 t-value와 R-square 값들은 유의한 것으로 나타났지만, 자기상관은 매우 높게 나타났다. 한편 정보기기산업에서는 연구개발스톡, 전자부품산업에서는 노통투입의 계수 값이 마이너스로 나타나서 다중공선성의 징후가 의심되었다. 본 연구에서는 Cochrane-Orcutt 절차와 주성분회귀분석을 통하여 자기상관 및 다중공선성의 문제를 해결하였다. 연구개발스톡이 부가가치에 미치는 영향을 분석한 결과, 방송통신기기산업의 연구개발투자가 정보기기산업이나 전자부품산업에 비해 훨씬 큰 영향을 미치는 것으로 추정되었다.
Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.420-425
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2011
Corporate Social Responsibility has become a hot issue for modern enterprises recently. Under this trend, companies have to focus on what they can do for society instead of on just making profits. This paper is to explore the relationship between ecological corporate social responsibility and organizational performance in the construction industry in Taiwan. 192 samples were collected from Taiwan's general contractors and analyzed using factor analysis, correlation analysis and path analysis. This study found: (1) in general, the contractors in Taiwan don't devote much to realizing ecological corporate social responsibility, and there is still much room for improvement; (2) the correlation analysis results indicated there are significant positive relationships between ecological corporate social responsibility and organizational performance; and (3) according to the path analysis results, a contractor can improve its business performance by improving its realization of corporate social responsibility.
Purpose: This research is aimed to explore factors affecting on Kazakhstan's pharmaceutical distribution industry, selection of various factors and assessment of the level of their influence. Based on the literature review it was defined that there is a great variety of scientific works relating to pharmaceutical distribution industry competitiveness and management improvement. Research design, data and methodology: There is very little research, which to determine the issues of pharmaceutical industry distribution in developing countries, in particular EAEU countries. The algorithm was chosen for research provision: statistical and comparative analysis, correlation, and regression analysis. The data of 1993-2020 obtained from the World Bank, Bureau of National Statistics, National Bank of Kazakhstan, which is expressed by 19 factors as macroeconomic indicators. Results: The chosen variables were selected non-randomly, these economic indicators had the most reliable, unique, and utmost for the whole research period complete information. Conclusions: There could be made adequate conclusions of the research, there is a strong positive relationship for six factors: population, GDP per capita, average annual US dollar exchange rate, the minimum pension, average assigned monthly pension, minimum wage. Pension and wage are the most significant factors affecting on the pharmaceutical distribution industry in Kazakhstan.
Today, the form of competition among companies quickly changes in new paradigm. In the past company activity was performed independently, but now dependently. With global age, that change is essential, the introduction of a system that integrates a series of courses is needed for the success of members. Nevertheless, those change are very slow in construction industry, that causes a lot of loss in project process. Construction industry produce structures with collaboration of other industries. There are difficulties that only one company make it, alone. In this trend, cooperation is essential. but the process of original brings a lot of loss From this perspective, this study will prove dependencies of construction industry. Draw out each factor from industrial cooperation, those analyze correlation with system dynamics. In conclusion, this study performs a basic research about 'Integrated Management System' of construction project.
기존 연구에 따르면, 한국 금융 산업의 연도별 IT투자 규모는 GDP 변화추이와 동조하는 패턴을 가지고 있다. 1993년부터 2012년까지 과거 20년간의 산업별 데이타를 기반으로 금융 산업을 은행, 생명보험, 손해보험 및 증권 4개로 분류하여 GDP와 IT예산간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과로 시간이 흘러갈수록 금융회사의 총예산대비 IT예산 규모는 은행, 생명보험 및 증권 분야는 지속적으로 하락 추세를 유지하고 있다. 반면에 손해보험 분야는 상승 추세를 유지되고 있음을 확인하였다. 이를 통해 금융 산업의 IT규제가 향후 금융 산업에 미치는 영향을 분석하였으며, 금융IT서비스산업이 발전하기 위한 정책방향을 제언하였다.
The concerns on high ozone concentration phenomenon is significantly growing in Seoul metropolitan area including the industry complex area, like Shiwha Banwol area. The aims of this research is the analysis of relationship between high concentrations of $O_3$ and solar radiation parameters in atmosphere. The understanding of the effects of solar radiation intensity, humidity, high air temperature on ozone concentration in a day is very useful to provide a direction for reducing of the high ozone concentration to a local government or a metropolitan government. The correlation analysis between maximum ozone concentration and various meteorological parameters in 2009 - 2011 carried out using IBM's SPSS program. The results showed that the mean correlations coefficient (R) between daily Ozone maximum and solar radiation resulted R = 0.64 during 2011. May - September in 10 air pollution stations. In case of correlations between daily ozone maximum and relative humidity showed negative correlation R = -0.61. The correlation analysis with mean air temperature during 1-3 PM resulted R = 0.29. This low correlation coefficient could be corrected by using of categorized data of ozone concentration. The daily maximum ozone concentration is more dependent on peak solar radiation and high air temperature during 1-3 PM than its simple daily maximum values. The results of this research would be used to develop the high ozone alert system around Seoul metropolitan area. This correlation analysis could be partially integrated to prediction of ozone peak concentration in connection with other methods like classification and regression tree(CART).
The purpose of this study was to investigate job stressors, job stress symptoms, and job performance of workers in fashion industry. The data were obtained from questionnaire completed by 529 workers who were employed in textile or clothing manufactures located in Seoul, Daegu, Busan, and Masan area. The SPSS package was used for data analysis which included frequency, mean, correlation, and factor analysis. Job stressors consisted of environmental related stressors, job related stressors(task characteristics and role characteristics) and organization related stressors(organization climate and career development). Most of job stressors were significantly correlated with job stress symptoms but their correlation coefficients were low. Among job stressors, quantitative work overload was found to be a major stressor. Workers in fashion industry appeared to evaluate their job performance relatively good. Also, it was found that behavioral and psychological symptoms were negatively correlated with job performance.
The traditional newspaper industry faces the opportunities and challenges of industry transformation and integration with new media. Consequently, the catalogs of newspapers and magazines are also updated. In this study, necessary information on catalogs was obtained and used to analyze the overall development trend of the newspaper industry. A word frequency analysis was then performed on the introduction and product categories of the catalogs, and the content and types of newspapers and magazines were examined. Furthermore, related factors such as price, number of pages, publishing frequency, and best-selling status were analyzed; the correlation among factors affecting best-selling status was also explored. Subsequently, each element and a combination of elements were used to generate a dataset, build three classification models, and analyze the accuracy of predictions of whether newspapers sold well under other circumstances. The experimental results showed that price is the most critical factor affecting the best-selling status of newspapers and magazines. Publishing frequency and the number of pages were also found to be significant indicators that impact people's subscription choices. Finally, a competitive strategy regarding content, price, quality, and positioning was developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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