In this paper, we look at the relationship between international trade and the rule of law, using the World Justice Project Rule of Law Index, which include index figures on human rights, limits on government powers, transparency and regulatory efficiency. Based on regression analyses using the rule of law index figures and international trade figures (merchandise trade, service trade, exports and imports as percentage of GDP,) international trade and basic human rights seem to have little relationship; but trade has a close positive relationship with strong order and security. Somewhat surprisingly, regulatory transparency and effective implementation seems to have little or no effect on international trade and vice versa. International trade shows a clear positive relationship with the country's criminal justice system, but the relationship with the civil justice system is not as clear as such. For regulatory implementation and civil justice, services trade positively affect these institutions, but these institutions in turn affect exports more strongly than services trade. Finally, the effect of trade on rule of law is stronger on a medium to long term (10-20 year) time horizon.
Objective: This study examined the mediating effect of adolescents' self-esteem on the relationship between their childhood abuse experiences and school rule-breaking behavior. Methods: The research participants consisted of 1,748 adolescents aged from 15 to 16. Adolescents' school rule-breaking behavior and self-esteem were measured in 2016, whereas their childhood abuse experiences were measured in 2010. Panel data collected by the National Youth Policy Institute were analyzed using the bootstrapping technique and PROCESS Macro for SPSS. Results: The results of the study are as follows. First, the adolescents' childhood abuse experiences affected their school rule-breaking behavior. That is, the adolescents who were abused by their parents were at higher risk of breaking school rules later in life. Second, the adolescents' self-esteem mediated the relationship between their childhood abuse experiences and school rule-breaking behavior. The adolescents who were abused by their parents tend to have low levels of self-esteem and thereby break school rules. Conclusion/Implications: The present study shows the possibility that childhood abuse experiences lead to adolescents' problematic behaviors, such as school rule violation. It also indicates that it is necessary to provide counseling and therapeutic interventions for enhancing the self-esteem of adolescents of the at-risk group with childhood abuse experiences.
A rule was developed to constrain the annual rate of inbreeding to a predefined value in a population with different lifetimes between sires and dams, and to maximize the selection response over generations. This rule considers that the animals in a population should be divided into sex-age classes based on the theory of gene flow, and restricts the increase of average inbreeding coefficient for new offspring by limiting the increase of the mean additive genetic relationship for parents selected. The optimization problem of this rule was formulated as a quadratic programming problem. Inputs for the rule were the BLUP estimated breeding values, the additive genetic relationship matrix of all animals, and the long-term contributions of sex-age classes. Outputs were optimal number and contributions of selected animals. In addition, this rule was combined with the optimization of emphasis given to QTL, and further increased the genetic gain over the planning horizon. Stochastic simulations of closed nucleus schemes for pigs were used to investigate the potential advantages obtained from this rule by combining the standard QTL selection, optimal QTL selection and conventional BLUP selection. Results showed that the predefined rates of inbreeding were actually achieved by this rule in three selection strategies. The rule obtained up to 9.23% extra genetic gain over truncation selection at the same rates of inbreeding. The combination of the extended rule and the optimization of emphasis given to QTL allowed substantial increases in selection response at a fixed annual rate of inbreeding, and solved substantially the conflict between short-term and long-term selection response in QTL-assisted selection schemes.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.2
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pp.179-188
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2011
Association rule represents the relationship between items in a massive database by quantifying their relationship, and is used most frequently in data mining techniques. In general, association rule technique generates the rule, 'If A, then B.', whereas negative association rule technique generates the rule, 'If A, then not B.', or 'If not A, then B.'. We can determine whether we promote other products in addition to promote its products only if we add negative association rules to existing association rules. In this paper, we proposed the negatively pure association rules by negatively pure support, negatively pure confidence, and negatively pure lift to overcome the problems faced by negative association rule technique. In checking the usefulness of this technique through numerical examples, we could find the direction of association by the sign of the negatively pure association rule measure.
Im, Dong Sun;Gwon, Jong U;Kim, Chang Seok;Hong, Soon Yung
Journal of the Korean Chemical Society
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v.34
no.2
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pp.184-188
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1990
Rates for reactions of substituted phenacyl bromides with imidazole and those of substituted imidazoles with phenacyl bromide were measured by an electric conductivity method. The rates were accelerated by electron-withdrawing substituents of phenacyl bromide and these reactions obeyed well both the linear free energy relationship and the isokinetic relationship. The relation between pKa's of substituted imidazoles and reaction constants fit the Bronsted rule. However, the case of 2-methylimidazole deviated far from this rule exerting steric hindrance. The reaction proceeded much faster in acetonitrile than in methanol and the observed ratio, k2 (acetonitrile)/k2 (methanol), was considerably larger than the value calculated from the Kirkwood equation.
The major purpose of this study was to investigate the causal effect of the primary triad experiences on dating relationship satisfaction through self-esteem among college students. The primary triad experiences were composed of the parents' differentiation level of couple relationship and the parent-child relationship including family rule, triangulation and communication. Dating relationship satisfaction included such subscales as problem-solving communication, global satisfaction, affection communication and time together. The study data were collected from 382 college students by using self-administered questionnaire method. The results showed that parents' differentiation was positively correlated with self-esteem and all components of dating relationship satisfaction and that family rule was negatively associated only with problem-solving communication. Triangulation was negatively related with most components of dating relationship satisfaction and self-esteem, while parent-child communication showed positive correlations with the same variables. Path analysis results showed that self-esteem mediated the effect of most variables of primary triad experiences on dating relationship satisfaction. In addition, variables of the primary triad experience had direct influences on most components of dating relationship satisfaction. Self-esteem was found to be the most powerful variable influencing dating relationship satisfaction. The findings of the study were discussed in terms of pre-marital education and counseling.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.11a
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pp.299-306
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2000
General definition of data mining is the knowledge discovery or is to extract hidden necessary information from large databases. Its technique can be applied into decision making, prediction, and information analysis through analyzing of relationship and pattern among data. One of the most important work is to find association rules in data mining. The objective of this paper is to find customer's trend using association rule from analysis of database and the result can be used as fundamental data for CRM(Customer Relationship Management). This paper uses Apriori algorithm and FoodMart data in order to find association rules.
This paper tried to apply psychosocial factors in industrial safety research. Since Zohar's(1980) publication of safety climate in the field of safety research, this approach have been done by many researchers. Here, this paper reviewed the relationship between safety climate factors(safety rule, prevention, superior attitude, social support) and safety compliance, and the moderating effects of work condition, required skill and age. Based on the responses from 233 employees in Kangwon province industry, hierarchical regressional analysis showed that all safety climate factors(safety rule, prevention, superior attitude, social support) have positive relationship with safety compliance. Safety rule appeared to be more positively related with safety compliance, while work condition is more favorable and worker is older. But social support appeared to be more positively with safety compliance, while work condition is more unfavorable, and also prevention appeared to be more positively with safety compliance, while worker is more younger.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.61
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pp.115-126
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2000
In General, data mining is defined as the knowledge discovery or extracting hidden necessary information from large databases. Its technique can be applied into decision making, prediction, and information analysis through analyzing of relationship and pattern among data. One of the most important works is to find association rules in data mining. Association Rule is mainly being used in basket analysis. In addition, it has been used in the analysis of web-log and user-pattern. This paper provides the application method in the field of marketing through the analysis of data using association rule as a technique of data mining.
This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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