Under amazing increase in markets and certain demand on qualified service in the delivery system, global logistic optimization is becoming a keen interest to provide an essential infrastructure coping with modern competitive prospects. As a key technology for such deployment, we have been engaged in the practical studies on vehicle routing problem (VRP) in terms of Weber model, and developed a hybrid approach of meta-heuristic methods and the graph algorithm of minimum cost flow problem. This paper extends such idea to multi-depot VRP so that we can give a more general framework available for various real world applications including those in green or low carbon logistics. We show the developed procedure can handle various types of problem, i.e., delivery, direct pickup, and drop by pickup problems in a common framework. Numerical experiments have been carried out to validate the effectiveness of the proposed method. Moreover, to enhance usability of the method, Google Maps API is applied to retrieve real distance data and visualize the numerical result on the map.
This study aimed at exploring the system of reverse logistics for clothing, which refers to the whole process of moving clothes from their final destination for the purpose of capturing value or for proper disposal. In-depth interviews were conducted with stakeholders of reverse logistics system for clothing. Out of 51 individuals contacted, 12 participated in the research, resulting in 23.5% response rate. All the stages in Korean reverse logistic system for clothing were identified, but the flow of the resources in the system was not smooth and the collectors were often illegal or unauthorized companies. Domestic markets for reused or refurbished clothing were limited, and most of the products on this stage were exported. In general, collectors and exporters of reused clothes emphasized economic value over environmental value in their business when compared to manufacturer. Most participants acknowledged the importance of information exchange, but little social interaction was found among stakeholders.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.229-237
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2021
Our modern 'information-hungry' age demands delivery of information at unprecedented fast rates. Timely delivery of noteworthy information about recent events can help people from different segments of life in number of ways. As world has become global village, the flow of news in terms of volume and speed demands involvement of machines to help humans to handle the enormous data. News are presented to public in forms of video, audio, image and text. News text available on internet is a source of knowledge for billions of internet users. Urdu language is spoken and understood by millions of people from Indian subcontinent. Availability of online Urdu news enable this branch of humanity to improve their understandings of the world and make their decisions. This paper uses available online Urdu news data to train machines to automatically categorize provided news. Various machine learning algorithms were used on news headline for training purpose and the results demonstrate that Bernoulli Naïve Bayes (Bernoulli NB) and Multinomial Naïve Bayes (Multinomial NB) algorithm outperformed other algorithms in terms of all performance parameters. The maximum level of accuracy achieved for the dataset was 94.278% by multinomial NB classifier followed by Bernoulli NB classifier with accuracy of 94.274% when Urdu stop words were removed from dataset. The results suggest that short text of headlines of news can be used as an input for text categorization process.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권9호
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pp.1-9
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2021
This study aimed to investigate the existence of the Feldstein-Horioka (1980) puzzle in international macroeconomics by applying the conditional Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model to examine the long-run relationship between national savings and investments in Thailand and China. The input of this study relied on annual national savings and investments as a fraction of GDP during 1980-2019 which was collected from China National Bureau of Statistics (NBS) and Thailand National Economic and Social Development Council (NESDC). Hypothetically, Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root tests were applied to test the stationary properties and to investigate the integration level of selected time series. The empirical results, confirmed by cumulative sum (CUSUM) and cumulative sum square (CUSUMSQ), maintained no serial correlation and structural break problems. The finding of this study suggested that the Feldstein-Horioka puzzle in Thailand did not exist significantly. Thailand's national savings and investments nexus was independent, following the classic economic idea that financial liberalization, or perfect capital mobility, allowed national savings and investments to flow freely to countries with better interest rates. Whereas, a strong significant correlation was found in the case of China during the fixed exchange rate regime switching in 1994 and post WTO participation after 2001-2019.
교정치료 중 구강 내 환경 변화를 파악하기 위하여 교정치료 시작 후 24개월까지의 임상적 구강위생지수 및 타액, 구강 내 미생물의 변화양상을 평가하였다. 30명의 환자를 대상으로 하여, 임상적 구강위생지수(DMFS [decayed, missing and filled surfaces], O'Leary's plaque index, plaque pH), 타액의 변화(비자극/자극시의 타액량, 완충능(buffer capacity), pH, 잠혈(occult blood)류량, 구강 내 미생물(Streptococcus mutans, Lactobacillus) 변화를 파악하였다. 추가적으로 설문지를 이용하여 구강위생관리 및 식습관을 평가하였다. 분산분석, 회귀분석 및 Spearman의 상관분석을 통해 데이터를 분석하였다. 교정치료 도중 DMFS 값은 유의성있게 증가한 반면, plaque index는 감소하였고, plaque pH는 산성을 나타내었다 (p = 0.23). 비자극 시 타액량은 치료 중 유의성있게 변화하였으며 (p = 0.13), 자극 시의 타액량은 여성에서 장치 부착 이후 증가하는 양상을 보였다. Buffer capacity는 남성에서 치료 도중 감소되었으며, 타액의 pH는 유지되었다. 구강 내 미생물 및 잠혈류량은 고위험 수준까지 증가하였으며 성별의 차이는 나타나지 않았다 (p > 0.05). 치료 전 plaque와 구강위생용품의 사용 (r = 0.429; p = 0.018), 최종 DMFS와 비자극 시의 타액량 (r = -0.372; p = 0.043) 간에 뚜렷한 상관관계가 확인되었다. 교정장치의 부착으로 인해 구강 내 미생물은 증가하고, plaque pH는 산성화되어 치주조직의 손상이 일어나게 되었다. 또한 Buffer capacity는 변하지만, 치료 기간중의 타액의 pH는 유지되었다.
Purpose - This study examines the effect of control-ownership wedge on stock crash risk. In Korea, controlling shareholders have exclusive control rights compared to their cash flow rights. With increasing disparity, controlling shareholders abuse their power and extract private benefits at the expense of the minority shareholders. Managers who are controlling shareholders of the companies tend not to disclose critical information that would prevent them from pursuing private interests. They accumulate negative information in the firm. When the accumulated bad news crosses a tipping point, it will be suddenly released to the market at once, resulting in an abrupt decline in stock prices. We predict that stock price crash likelihood due to information opaqueness increases as the wedge increases. Research design, data, and methodology - 831 KOSPI-listed firm-year observations are from KisValue database from 2005 to 2011. Control-ownership wedge is measured as the ratio (UCO -UCF)/UCO where UCF(UCO) is the ultimate cash-flow(control) rights of the largest controlling shareholder. Dependent variable CRASH is a dummy variable that equals one if the firm has at least 1 crash week during a year, and zero otherwise. Logistic regression is used to examine the relationship between control-ownership wedge and stock price crash risk. Results - Using a sample of KOSPI-listed firms in KisValue database for the period 2005-2011, we find that stock price crash risk increases as the disparity increases. Specifically, we find that the coefficient of WEDGE is significantly positive, supporting our prediction. The result implies that as controlling shareholders' ownership increases, controlling shareholders tend to withhold bad news. Conclusions - Our results show that agency problems arising from the divergence between control rights and cash flow rights increase the opaqueness of accounting information. Eventually, the accumulated bad news is released all at once, leading to stock price crashes. It could be seen that companies with high control-ownership wedge are likely to experience future stock price crashes. Our study is related to a broader literature that examined the effect of the control-ownership wedge on stock markets. Our findings suggest that the disparity is a meaningful predictor for future stock price crash risk. The results are expected to provide useful implications for firms, regulators, and investors.
Nam, Kyoung Hyup;Seo, Il;Kim, Dong Hwan;Lee, Jae Il;Choi, Byung Kwan;Han, In Ho
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제62권4호
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pp.442-449
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2019
Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.
본 연구에서는 우리나라 수위관측소들 중에서 관측 유량이 검증된 총 19개 유역을 선정하고 관측된 홍수량을 사용하여 적정 설계홍수량을 유도함으로써 우리나라의 설계홍수량 특성을 분석하였다. 대상유역별로 관측개시 년도에서부터 분석 시작년을 기준으로 1년씩 증가 시키는 점진적 구성 방식으로 연최대홍수량에 대한 빈도분석을 실시하기 위해, 변동특성을 이동평균법에 의해 분석하였다. 19개 대상유역에 대한 연최대홍수량 계열 구성기간별로 기본통치를 산정하고 독립성, 동질성 및 Outiler 검정을 실시하였다. Gumbel, Generalized Extreme Value, Generalized Logistic 및 Generalized Pareto 분포의 적합도 검정을 LH-모멘트비도와 Kolmogorov-Smirnov 검정에 의해 수행하였다. 적정 확률분포로 선정된 GEV 분포의 매개변수를 확률가중모멘트의 치수 변화에 의한 L, L1, L2, L3 및 L4-모멘트법에 의해 추정하고 대상유역 및 연최대홍수량 계열 구성 기간별 설계홍수량을 유도하였다. 본 연구에서 사용한 변동률 분석에 따라 최근 지구온난화에 따른 우리나라 기후 변화를 고려한 적절한 수리구조물의 설계 조건변경시기는 2002년 전후로 하여야 할 것이다.
산업화와 도시화를 경험한 사회는 인구통계학적변화를 경험하고 있다. 이러한 변화는 세계적으로 고령화 인구를 점차 증가시키고 있으며, 이러한 현상이 세계적으로 확산되고 있다. 한국도 2000년에 고령화 사회에 접어 들어들었으며, 2018년에는 고령 사회가 직면할 것으로 예상된다. 따라서 이러한 현상에 대비한 고령자주택의 개발 등의 노인의 라이프 생활을 고려한 주택개발이 강조되고 있다. 본 연구의 목적은 고령자 주택에 입주하기 원하는 예비 수요자의 특성에 따른 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 유형별로 보다 세분화하여 이항 로지스틱 회귀분석을 통한 고령자 주택의 선택의사에 미치는 영향요인을 세분화 하였다. 이를 통해 개선방안 및 시사점을 도출하였는데 이에 대한 시사점으로, 첫째, 고령자주택은 개발 유형별로 선호하는 특성이 상이하게 도출됨을 알 수 있었다. 둘째, 개인특성에 따른 지표가 가장 많은 부분을 차지하고 있어 고령자주택의 수요조사가 우선적으로 시도되어야 함을 알 수 있었다. 셋째, 도심형 고령자주택 개발 시 원활한 개발을 위해 지자체 차원의 지가를 고려한 토지확보 방안이 필요하다. 넷째, 교외형 고령자주택 개발 시 경기도권에 수요층이 자연스럽게 고령자주택으로 입주하고 생활할 수 있도록 근교에 생활환경기반을 마련해야 할 것이다. 마지막으로 전원형 고령자주택 개발 시 다양한 생산, 여가 등의 프로그램의 도입되어야 할 것으로 판단된다.
Kim, Ki-Woong;Kim, DaeSeong;Won, Yong Lim;Kang, Seong-Kyu
Toxicological Research
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제29권2호
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pp.115-120
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2013
To investigate the effects of short-term exposure of beryllium on the human immune system, the proportion of T-lymphocytes such as CD3+, CD4+, CD8+, CD95, and NK cells, and the proportion of B cells and $TNF{\alpha}$ level in peripheral blood and immunoglobulins in the serum of 43 exposed workers and 34 healthy control subjects were studied. External exposure to beryllium was measured by atomic absorption spectrometer as recommended by the NIOSH analytical method 7300. T lymphocyte subpopulation analysis was carried out with flow cytometer. The working duration of exposed workers was less than 3 months and the mean ambient beryllium level was $3.4{\mu}g/m^3$, $112.3{\mu}g/m^3$, and $2.3{\mu}g/m^3$ in molding (furnace), deforming (grinding), and sorting processes, respectively (cited from Kim et al., 2008). However, ambient beryllium level after process change was non-detectable (< $0.1{\mu}g/m^3$). The number of T lymphocytes and the amount of immunoglobulins in the beryllium-exposed workers and control subjects were not significantly different, except for the total number of lymphocytes and CD95 (APO1/FAS). The total number of lymphocytes was higher in the beryllium-exposed individuals than in the healthy control subjects. Multiple logistic regression analysis showed lymphocytes to be affected by beryllium exposure (odd ratio = 7.293; p<0.001). These results show that short-term exposure to beryllium does not induce immune dysfunction but is probably associated with lymphocytes proliferation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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