Analysis of long term affecting factors on water quality items of gas emission form (BOD, COD) and leachate emission form (T-N, non-bio-degradable COD (NBDCOD)) was performed for the SUDOKWON 1st Landfill Site (LS1) and 2nd Landfill Site (LS2). As landfill gas was generated, BOD and COD decreased from 6,887 and 20,025 mg/L in 1993 to 49.5 and 670.2 mg/L in 2019, respectively. TN and NBDCOD increased with waste decomposition but gradually decreased after landfill closure because of the precipitation infiltration effect. Due to the drastic decline of carbon in the leachate, the BOD/TN ratios of LS1 and LS2 declined from 13.0 and 17.0 during early stage of the landfill to 0.07 and 0.16 in 2019, respectively; LS2 and NBDCOD/COD increased from 0.25 to 0.65 during the same period. These conditions caused carbon deficiency in denitrification treatment and a chemical post-treatment request for NBDCOD. The different behaviors of gas emission and leachate emission items suggest the necessity of different strategic approaches in the long term perspective.
Purpose: This study aims to predict the dry cargo transportation market economy. The subject of this study is the BDI (Baltic Dry Index) time-series, an index representing the dry cargo transport market. Methods: In order to increase the accuracy of the BDI time-series, we have pre-processed the original time-series via time-series decomposition and data augmentation techniques and have used them for ANN learning. The ANN algorithms used are Multi-Layer Perceptron (MLP), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM) to compare and analyze the case of learning and predicting by applying time-series decomposition and data augmentation techniques. The forecast period aims to make short-term predictions at the time of t+1. The period to be studied is from '22. 01. 07 to '22. 08. 26. Results: Only for the case of the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) indicator, all ANN models used in the research has resulted in higher accuracy (1.422% on average) in multivariate prediction. Although it is not a remarkable improvement in prediction accuracy compared to uni-variate prediction results, it can be said that the improvement in ANN prediction performance has been achieved by utilizing time-series decomposition and data augmentation techniques that were significant and targeted throughout this study. Conclusion: Nevertheless, due to the nature of ANN, additional performance improvements can be expected according to the adjustment of the hyper-parameter. Therefore, it is necessary to try various applications of multiple learning algorithms and ANN optimization techniques. Such an approach would help solve problems with a small number of available data, such as the rapidly changing business environment or the current shipping market.
This study examines the interactions between KTB spot and futures markets using the daily prices from March 4, 2002 to January 31, 2005. We use Granger causality test, impulse Response Analysis and Variance Decomposition through vector autoregressive analysis (VAR). However, considering the long-term relationships between the level variables of KTB spot and futures, we introduced Vector Error Correction Model. The main results are as follows. According to the results of Granger-causality test and impulse response analysis, we find that the yields of KTB forward have a great influence on the change of KTB spot but not vice versa. In terms of volatility analysis, there is no inter-dependence between KTB forward and spot markets. In the variance decomposition analysis we find that the short-term KTB forward has much more impact on the KTB spot market than the long-term KTB forward does. We think these results are meaningful for bond investors who are in charge of capital asset pricing valuation, risk management and international portfolio management.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.10
no.2
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pp.213-222
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2023
This paper mainly studies the relationship between financial development, inbound tourism development, and economic growth rate in Fujian Province, China. This study uses the data of real GDP, foreign exchange income from international tourism, and financial interrelations ratio from 1994 to 2019. In the analysis process, the Johansen cointegration test is first used to analyze whether the three have a long-term equilibrium relationship. Then the vector error correction model is established to test the restrictive relationship among the three. Next, the Granger causality test assesses whether the three have a causal relationship. Finally, the contribution rate of the three is analyzed by variance decomposition. The above methods show the following conclusions: first, the three have a long-term equilibrium relationship. Secondly, in the short term, local economic growth is constrained by inbound tourism and financial development. Thirdly, there is a causal relationship between economic growth and inbound tourism in Fujian, while there is a unidirectional causal relationship between financial development and economic growth, financial development, and inbound tourism. Fourthly, the contribution rate of inbound tourism to economic growth fluctuations in Fujian is higher than that of financial development.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.91-91
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2011
In the present study, the proposed EMD and NSOR models has been applied in hydrology and climate sciences. Here, we present those applications as the following: (1) to extend future scenarios of Global Surface Temperature Anomaly including long-term oscillation component; (2) to extend the future evolution of the Eastern Canada winter precipitation; (3) to apply EMD in detecting climate change.
We examined spatial and temporal patterns of root decomposition for three and half years, from October 1986 to April 1990, in semi-arid Chihuahuan Desert. Decomposition of roots occurred in a two-phased pattern: an early period of rapid mass loss followed by a period of slower loss. The rate of root decomposition had a high negative correlation with the initial lignin concentration in roots (r=-0.84, p<0.05). Annual mass loss rate of Baileya multiradiata, a herbaceous annual, was the highest with the value of 0.60, while that of Panicum obtusum. a perennial grass which was restricted to playa, was the lowest with 0.13. The mass loss rate of roots in the playa was the lowest among the vegetation zones along the transect. After 42 months elapsed, fluffgrass roots in playa lost 40% of the initial mass, while in other sites it lost on average 55% of the initial mass. In all roots except for desert marigold, there was an initial release of nitrogen early in decomposition followed by net nitrogen immobilization. Nitrogen concentration of the desert marigold roots showed linear increase from the beginning. Lignin concentration of perennial grass roots were higher than those of herbaceous annual and woody perennial root.
For the future energy-mix policy for carbon neutrality, demand for the capability of load-follow operation has emerged in nuclear power plants in order to accommodate the intermittency of renewable energy. The short-term decay heat analysis is also required to evaluate the decay heat level varied by the power level change during the load-follow operation, which is a very important parameter in terms of short-term decay heat removal during a grace time. In this study, the short-term decay heat level for 10 days after the shutdown was evaluated for both seasonal and daily load-follow cases. Additionally, the nuclide-wise contribution to the accumulated decay heat for 10 days was analyzed for further understanding of the short-term decay heat behavior. The result showed that in the seasonal case, the decay heat level was mainly determined by the power level right before the shutdown and the amount of each nuclide was varied with the power variation due to the long variation interval of 90 days. Whereas, in the daily case, the decay heat level was strongly impacted by the average power level during operation and meaningful mass variations for those nuclides were not observed due to the short variation interval of 0.5 days.
This paper examines the results of survey that the foreign ownership is cointegrated with capital market conditions in Korea using Vector Error Correction Model (VECM) and how the mechanism of innovations and dynamics among the foreign ownership and capital market proxies in the VECM was described. Specifically, we find that the foreign ownership and capital market proxies follow I (1) process and there are cointegrated relations between the foreign ownership and capital market proxies. Adopting the impulse response function and variance decomposition in the VECM, we suggest, in turn, the default risk premia, liquidity of market and the rate of interest in long term business cycle take on a special function on the KSE and KOSDAQ. Finally, we also offer evidences of which there are differences of the mechanism of dynamics and innovations between on the KSE and on the KOSDAQ.
Purpose - This paper aims to examine the environmental effects of South Korean foreign trade, and the changing relationship between industrial "three wastes" emissions and foreign trade. Design/methodology - Based on time series data of South Korean foreign trade and industrial "three wastes" from 2009 to 2019, a VAR model was used to analyze the long-term internal links and dynamic changes between foreign trade and environmental pollution. Findings - Variance decomposition analysis shows that for the three types of pollutants, self-impact contributes the most to the variance decomposition. It follows that South Korean foreign trade has a certain negative impact on the environment, and this impact has a certain sustainability. Originality/value - This paper contributes to the study on the relationship between foreign trade and environmental pollution. It theoretically proposes a coordinated development path for foreign trade development and green development based on the environmental impact of foreign trade, to provide a reference for the development of collaborative promotion.
Liao, Jianxin;Feng, Min;Li, Tonghong;Wang, Jingyu;Qing, Sude
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.1
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pp.145-164
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2014
Network virtualization provides a promising tool to allow multiple heterogeneous virtual networks to run on a shared substrate network simultaneously. A long-standing challenge in network virtualization is the Virtual Network Embedding (VNE) problem: how to embed virtual networks onto specific physical nodes and links in the substrate network effectively. Recent research presents several heuristic algorithms that only consider single topological attribute of networks, which may lead to decreased utilization of resources. In this paper, we introduce six complementary characteristics that reflect different topological attributes, and propose three topology-aware VNE algorithms by leveraging the respective advantages of different characteristics. In addition, a new KS-core decomposition algorithm based on two characteristics is devised to better disentangle the hierarchical topological structure of virtual networks. Due to the overall consideration of topological attributes of substrate and virtual networks by using multiple characteristics, our study better coordinates node and link embedding. Extensive simulations demonstrate that our proposed algorithms improve the long-term average revenue, acceptance ratio, and revenue/cost ratio compared to previous algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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