Kwak, Ho-Chan;Song, Ji Young;Lee, In Mook;Lee, Jun
Journal of the Korean Society of Safety
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v.33
no.4
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pp.98-104
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2018
Macroscopic accident analyses have been conducted to incorporate transportation safety into long-term transportation planning. In macro-level accident prediction model, exposure variable(e.g. a settled population) have been used as fundamental explanatory variable under the concept that each trip will be subjected to a probable risk of accident. However, a settled population may be embedded error by exclusion of active population concept. The objective of this research study is to develop macro-level accident prediction model using floating population variable(concept of including a settled population and active population) collected from mobile phone data. The concept of accident prediction models is introduced utilizing exposure variable as explanatory variable in a generalized linear regression with assumption of a negative binomial error structure. The goodness of fit of model using floating population variable is compared with that of the each models using population and the number of household variables. Also, log transformation models are additionally developed to improve the goodness of fit. The results show that the log transformation model using floating population variable is useful for capturing the relationships between accident and exposure variable and generally perform better than the models using other existing exposure variables. The developed model using floating population variable can be used to guide transportation safety policy decision makers to allocate resources more efficiently for the regions(or zones) with higher risk and improve urban transportation safety in transportation planning step.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.43
no.1
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pp.1-11
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2017
Stochastic resource-constrained project scheduling problem is an extension of resource-constrained project scheduling problem such that activity duration has stochastic nature. In real situation where activity duration is not known until the activity is finished, open-loop based static policies such as activity-based policy and priority-based policy will not well cope with duration variability. Then, a dynamic policy based on closed-loop decision making will be regarded as an alternative toward achievement of minimal makespan. In this study, a dynamic policy designed to select activities to start at each decision time point is illustrated. The performance of static and dynamic policies based on variable neighborhood search is evaluated under the discrete-event simulation environment. Experiments with J120 sets in PSPLIB and several probability distributions of activity duration show that the dynamic policy is superior to static policies. Even when the variability is high, the dynamic policy provides stable and good solutions.
Purpose: We provide a condition-based maintenance policy where a surrogate variable is used for monitoring system performance. We constructed a risk function by taking into account the risk and losses accompanied with erroneous decisions. Methods: Assuming a unique degradation process for the performance variable and its specific relationship with the surrogate variable, the maintenance policy is determined. A risk function is developed on the basis of producer's and consumer's risks accompanied with each decision. With a strategic safety factor considered, the optimal threshold value for the surrogate variable is determined based on the risk function. Results: The condition-based maintenance is analyzed from the point of risk. With an assumed safety consideration, the optimal threshold value of the surrogate variable is provided for taking a maintenance action. The optimal solution cannot be obtained in a closed form. An illustrative numerical example and solution is provided with a source code of R program. Conclusion: The study can be applied to situation where a sensor signal is issued if the system performance begins to degrade gradually and reaches eventually its functional failure. The study can be extended to the case where two or more performance variables are connected to a same surrogate variable. Also estimation of the distribution parameters and risk coefficients should be further studied.
The increasing cost, and demand for, household energy has increased attention to the phenomena of energy burdens. Despite this increased attention, a lack of consensus remains in pinpointing the strongest predictors, and geographic differences, that exist within the energy ecosystem. This study addresses this gap by utilizing a series of dummy variable regressions across cities, suburbs, and rural areas within Erie County, New York-a county noted to have particularly high energy burdens. Specifically, three types of predictor sets were incorporated into the methodology: a set of socioeconomic variables, physical variables, and a combination of both variable sets. The results of this study suggest that cities tend to have the highest electricity burdens. Despite the aging infrastructure in Erie County, high energy burdens were driven primarily by socioeconomic factors such as housing cost burden and poverty status. Lastly, this study explores various planning and policy implications Erie County can utilize to reduce energy burdens. In turn, this study highlights the importance of focusing policy efforts on existing social service programs to provide support to the region's neediest households.
This paper mainly estimates a trajectory of GDP induced by variations in fiscal expenditure and taxation policy using three variable structural VAR models. By assigning different combinations of identifying restrictions on the disturbances and measuring the corresponding fiscal multipliers, we compare how robust the estimated values of fiscal multipliers are with respect to the restrictions. Then, considering the dependency of Korean economy on the foreign sector, we extend the three variable SVARs to four variable ones by adding a variable reflecting external shocks. Empirical analyses into the Korean quarterly data (from 1979 to 2000) with the three variable SVARs reveal that the size and the significance of the estimated fiscal multipliers in Korea are very small and low or they decay very fast. Results from the four variable SVARs confirm these results while the significance of the effectiveness of fiscal policy is enhanced in some cases.
Age replacement policy is a commonly policy in maintenance management of spare part. It means that a spare part is always replaced at failure or fixed time after its installation, whichever occurs first. An optimal age replacement policy of spare parts concerns with finding the optimal replacement time determined by minimizing the expected cost per unit time. The age of the part was generally assumed to be a random variable in the past literatures, but in many situations, there are few or even no observed data to estimate the probability distribution of part's lifetime. In order to solve this phenomenon, a new uncertain age replacement policy has been proposed recently, in which the age of the part was assumed to be an uncertain variable. This paper discusses the optimal age replacement policies by dealing with the parts' lifetimes as different distributed uncertain variables. Several results on the optimal age replacement time are provided when the lifetimes are described by the uncertain linear, zigzag and lognormal distributions.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.699-705
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2020
This study aims to examine the antecedent factors of debt policy on the influence of firm growth on firm value. There was a total of 19 companies involved accounting for 95 observational data from a population of 169 companies listed on the Kompas 100 Index of the Indonesia Stock Exchange from 2014 to 2018. The data were analyzed through descriptive statistics, classic assumption tests, multiple regression, and hypothesis testing. The results prove that the firm growth, proxied by asset growth or sales growth, did not have a significant influence on the debt policy. Further, there was no significant influence of debt policy on firm value when using debt ratio and also dividend policy as a control variable. In contrast, there was a positive and significant influence on the firm value when using debt to equity ratio proxy, both with or without using the control variable. Therefore, the debt policy was not proven as an antecedent on the influence of firm growth on firm value. This finding implies that there was a tendency for the company management to adopt the policy, which would increase the debt ratio to increase the investors' confidence in the stock market and investors neglect the company's dividend policy.
In this research, The impact factor based on previous studies was composed of attitudes, subjective norms, and executive organization. The purpose of this study was to analyze how these factors have affected on the behavior intention and the behavior the parking regulatory policy using The theory of reasoned action. In addition, The effect of moderate variable(residence, housing type) to be verified. Conducted a survey of the area that was subjected to the parking regulatory policy, and the survey result was analyzed. After verifying the hypothesis using structural equation modeling, Two factors (Attitude, subjective norm) were found to be on the positive effect on the behavior intention and Two factors (Attitude, executive organization) were found to be on the positive effect on the behavior. As a result of verifying the effect of moderate variable(residence, housing type), The residence variable showed a significant moderating effect on the relationship between attitudes and behavior and the housing type variable turned out a significant moderating effect on the relationship between enforcement agency and behavior. On the basis of this analysis, presented a practical way for regulatory compliance or Non compliance on the parking regulatory policy.
South Korean central government has launched the first comprehensive climate change policies in 1999, and they have been renewed every three year. The third policies ended in 2007. However, it is quite rare to analyze whether the climate change policies are effective against climate change. In this context, this paper aims at analyzing the effectiveness of climate change policy which was launched for seven years from 1999 to 2007 in South Korea. The effectiveness analysis of policy can be done in terms of the individual policy and/or all policies being synthesized as a comprehensive unit. Employing the latter methodology, this paper analyzed the effectiveness on the basis of economic growth as independent variable, greenhouse gas emission as dependent variable, and energy use and its process as intervening variable. Seven analytic indicators covering the three variables were selected on the basis of two points in time before and after climate change policy having been launched. The seven indicators were analyzed in terms of three aspects. They were the change in the state of each indicator, the effectiveness of climate change policy from 1999 to 2007, and the effectiveness process from 1999 to 2007. The effectiveness process was analyzed in terms of the relational context and its flow processing path. Economic growth was advanced remarkably with increase in the total consumption of energy. As a result, greenhouse gas emission increased. However, energy efficiency increased with significant decrease in energy intensity, carbon intensity, and energy elasticity. The expansion of new and renewable energy over total energy supply was not effective significantly on the decrease in greenhouse gas emission. The processing path of climate change policy being effective advanced toward increase in energy efficiency through energy intensity rather than toward sustainable development. Such a way of the effectiveness of climate change policy implies that most policies focused on adaptation rather than on mitigation.
Purpose - This study analyzed the effect of the Trump Government's protectionist trade policies on foreign ownership. Specifically, this study empirically analyzes the hypothesis that foreign ownership will decrease after the Trump Government rather than before the Trump Government. Design/methodology - The hypothesis of this study is based on the expectation that US protection trade policy will negatively affect the profitability of Korean companies. The dependent variable in this study is the foreign ownership ratio, and the independent variable is a dummy variable representing before and after the Trump Government. Multiple regression analysis was performed, including the control variables suggested in previous studies related to foreign ownership. Findings - As a result, foreign ownership increased after the Trump Government rather than before the Trump Government. This study further analyzes whether the main variables affecting foreign investor's decision-making are differences before and after Trump Government. The export ratio, profitability and dividends did not differ before and after Trump Government. However, the level of information asymmetry decreased after the Trump Government than before the Trump Government. This suggests that US protection trade policies do not adversely affect the profitability of Korean companies. However, Korean firms are improving their information environment because US protectionist trade policies can lower profitability and negatively impact capital raising. In this regard, the foreign ownership ratio seems to differ before and after the Trump Government. Originality/value - This study contributes in that it presents data that US protectionist policies can affect Korean corporate governance. This study has implications from the short-term analysis of US protection trade policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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