Purpose: This study was to examine whether a health care model that provides comprehensive medical services based on population groups to members of the medical cooperative is applicable as a policy alternative in terms of medical use and cost. Methods: Data were derived from National Health Insurance claim data in 2019. We compared the medical volume and expenses of patients who visited social cooperative-type medical clinics with other patients, control group who visited other clinics in a local area. Results: The average number of visit days was 25.3 days in social cooperative-type medical clinics, more than 24.2 days in the control group (p=.004). However, the average medical cost per visit was KRW 46 thousand in social cooperative-type medical clinics, which was significantly lower than KRW 51 thousand in the control group (p<.001), and the total medical cost was also KRW 16.1 billion in social cooperative-type medical clinics and KRW 16.9 billion in the control group. Conclusion: We identified that a population-based health care model might change patients' behaviors to health care services and decrease total medical cost. Further population based experiment is needed to develop alternative healthcare model.
The rapid urbanization in many Asian countries has taken millions of people from the rural countryside to concentrated megacities, which eventually putting pressure on the existing water resources. The over-growing population and increasing living standard of people in the urban region of developed as well as developing countries such as Korea, China, Japan and India have witnessed a drastic change in terms of domestic water demand for the past few decades. In this study, we used the concept of potential surface water availability in the form of surface runoff for future vulnerability assessment. We focused on 42 megacities having population more than 5 million as per the United Nations (UN) census data 2020. The study shows that 30 out of 42 cities having more than 180L/p/d demand for domestic use based on various references. We have predicted the domestic water demand for all the cities on the basis of current per capita demand up to 2035 using UN projected population data. We found that the projected water demand in megacities such as Seoul, Busan, Shanghai, Ghuanzou are increasing because of high population as well as GDP growth rate. On the contrary, megacities of Japan considered in our stud shows less water demand in future due to decreasing trend of population. As per the past records provided by the local municipalities/authorities, we projected different scenarios based on the future supply for various megacities such as Chennai, Delhi, Karachi, Mumbai, Shanghai, Wuhan, etc. We found that the supply to demand ratio of these cities would be below 75% for future period and if such trend continues then the inhabitants will face serious water stress conditions. Outcomes of this study would help the local policy makers to adopt sustainable initiatives on urban water governance to avoid the severe water stress conditions in the vulnerable megacities.
This study is about characteristic of rural areas development project considering Rural Areas Migration. As a Rural Economy is getting worse for a rapid decrease in population and a rapid aging of the population, Decline in Rural areas has become more serious. So, Each local government is promoting rural areas development project, like Culture Village Project, Rural Village Project, Happiness Village Project, and Farming and Fishing New-town Project, to attract inhabitants in the Urban Area. This study examines the change of policy about rural areas development project in Corea through theoretical study, and analyzes the Implementation of rural village Project supported or implemented by local community to characterize the project.
This paper deals with the fuzzy modeling for the complex and uncertain system in which conventional and mathematical models may fail to give satisfactory results. mGA(messy Genetic Algorithm) has more effective and adaptive structure than sGA with respect to using changeable-length string and VEGA(Virus Evolution Genetic) Algorithm) can search the global and local optimal solution simultaneously with reverse transcription operator and transduction operator. Therefore in this paper, the optimal fuzzy model is obtained using Virus-messy Genetic Algorithm(Virus-mGA). In this method local information is exchanged in population so that population may sustain genetic divergence. To prove the surperioty of the proposed approach, we provide the numerical example.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.489-494
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1998
This paper describes a design of graphical user interface for a simulated breeding tool with multifield. The term field is used here as a population of visualized individuals that are candidates of selection. Multi-field interface enables the user to breed his/her favorite phenotypes by selection independently in each field, and he/she can copy arbitrary individual into another field. As known on genetic algorithms, a small population likely leads to premature convergence trapped by a local optimum, and migration among plural populations is useful to escape from local optimum. The multi-field user interface provides easy implementation of migration and wider diversity. We show the usefulness of multi-field user interface through an example of a breeding system of 2D CG images.
This paper presents a causal forecasting model using guided genetic algorithm in continuous manufacturing process. The guide genetic algorithm(GGA) is an extended genetic algorithm(GA) using penalty function and population diversity index to increase forecasting accuracy. GGA adds to the canonical GA the concept of a penalty function to avoid selecting the unproductive chromosomes and to make a proper searching direction. Also, GGA modifies the current population using the similarity of chromosomes to avoid falling into the trap of local optimal solution. For investigation GGA performance, we used a set of real data that was collected in local glass melting processes, and experimental results show the proposed model results in the better forecasting accuracy than linear regression model and canonical GA.
Poor subsistence farmers who live in a semi-arid area of northern Ethiopia build irrigation systems to overcome water shortages. However, there is a high risk of malaria transmission when increased standing water provides more favorable habitats for mosquito breeding. This is a serious problem because there are many barriers to malaria control measures and health care systems in the area. Using a causal loop diagram and computer simulations, the author attempted to visually illustrate positive and negative feedbacks between mosquito and human populations in the context of Simret, which is a small village located in northern Ethiopia and is generally considered a malaria-free area. The simulation results show that the number of infectious mosquitos increases to 17,215 at its peak, accounting for 3.5% of potentially dangerous mosquitos. At the same time, the number of sick people increases to 574 at its peak, accounting for 15% of local population. The malaria outbreak is controlled largely because of a fixed number of vulnerable people or local population that acts as an intermediate host.
The small-scale dynamic of moth populations in spring was examined in a coniferous forest of southwestern Korea. Moths were collected with one 22-watt light trap for 29 days in April 2007. A total of 450 individuals of 38 species in 5 families were collected. The most abundant species was an epiplemid moth, Epiplema plagifera. The relationship between these dominant moths and their host plants is briefly discussed. We also examined influence of weather factors on the number of species and individuals collected. Multiple regression analyses showed that the two-day temperature difference explained 18% of the variance in the number of species collected, while air and ground temperatures explained 51% of the variance in the log-transformed number of individuals collected. This suggests that temperature affects local population sizes in spring, but variables other than weather may also affect the diversity of local moth populations.
This paper suggests a new methodology of evolutionary computations - an Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) for solving the Economic Load Dispatch (ELD) problem which has piecewise quadratic cost functions and prohibited operating zones with many local minima. AEA uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations: global search capability of GA and local search capability of ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and the population by ES are adaptively modulated according to the fitness. Case studies illustrate the superiority of the proposed methods to existing conventional methods in power generation cost and computation time. The results demonstrate that the AEA can be applied successfully in the solution of ELD with piecewise quadratic cost functions and prohibited operating zones
In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve the Traveling Salesman Problem(TSP). Because TSP is a well-known combinatorial optimization problem and belongs to a NP-complete problem, there is a huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. In addition, we have the non-schema part to be applied to inversion as well as for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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