Using hourly SMP data from 2016 to 2020, this paper measures the weekly realized volatility and investigates the main force of its determinants. To this end, we extend the Bayesian variable selection by incorporating the regime-switching model which identifies important variables among a large number of predictors by regimes. We find that the increase in coal and nuclear generation, as well as solar power, reinforce the SMP volatility in both high volatility and low volatility regime. In contrast the increase in gas generation and gas price decrease SMP volatility when SMP volatility is high. These results suggest that the expansion of renewable energy according to 2050 Carbon Neutrality or energy transition policies increases SMP volatility but the increase in the gas generation or reduction of coal generation might offset its impact.
In this paper, we conducted a comparative study on the methodology for impact analysis as the economic grounds for formulating policy and investment plan concerned with utilizing spectrum resource. In order to provide numerical results for objective comparison and selection among policy and investment planning, methods to be analyzed are focused on quantitative methodology based on mathematical models, consequently the utility and limits of econometric model, input-output analysis, computable general equilibrium and system dynamics are compared from various viewpoints including analysis cost. Besides, we compared the methodologies in the standpoint of utilizing spectrum and discussed the recent findings of mixed models combining multiple methodologies to exploit the advantages of each methodology and to offset the limit. Results of the research can be used as reference indicators to select the method that conforms to the purpose and priority of analysis verifying the efficiency of execution of policies and investment plans.
Selection of appropriate liner type would be the most important factor to prevent groundwater contamination by leachate from waste management site. This report introduces the IWEM (Industrial Waste Management Evaluation Model) developed by US EPA to evaluate the potential pollution of groundwater under the waste management unit and to suggest an appropriate type of liner, and provides with the results of IWEM application to a coal-ash landfill site in Korea as a case study. IWEM uses a standard method using a database, a decision-making process based on site characteristics, and the user-friendly input-and-output system. Authors evaluate this model to be applicable in Korea provided that the database is replaced into local data.
The success of genome-wide association studies (GWASs) has enabled us to improve risk assessment and provide novel genetic variants for diagnosis, prevention, and treatment. However, most variants discovered by GWASs have been reported to have very small effect sizes on complex human diseases, which has been a big hurdle in building risk prediction models. Recently, many statistical approaches based on penalized regression have been developed to solve the "large p and small n" problem. In this report, we evaluated the performance of several statistical methods for predicting a binary trait: stepwise logistic regression (SLR), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and Elastic-Net (EN). We first built a prediction model by combining variable selection and prediction methods for type 2 diabetes using Affymetrix Genome-Wide Human SNP Array 5.0 from the Korean Association Resource project. We assessed the risk prediction performance using area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for the internal and external validation datasets. In the internal validation, SLR-LASSO and SLR-EN tended to yield more accurate predictions than other combinations. During the external validation, the SLR-SLR and SLR-EN combinations achieved the highest AUC of 0.726. We propose these combinations as a potentially powerful risk prediction model for type 2 diabetes.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.3
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pp.289-296
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2021
The Korean construction industry has been implementing G-SEED, a certification system that evaluates the environmental properties of buildings for the purpose of reducing environmental burdens such as energy and resource consumption and pollutant emissions. Also, creating a pleasant environment in general is one more purpose of G-SEED certification system. However, G-SEED certification in practice is difficult and time consuming due to the complexity of the certification acquisition process coupled with little economic consideration for the materials of each certification item. Therefore, in this study, we present a model for the optimal selection of materials and economic assessment using a genetic algorithm. The development of the model involves building a material database based on life-cycle costing (LCC) targeted at "Application of Indoor Air Pollutant Low Emission Material" from G-SEED. Next, the model was validated using a real non-residential building case study. The result shows an average cost reduction rate of 74.5 % compared with the existing cost. This model is expected to be used as an economically efficient tool in G-SEED.
In this study, we propose a new method to forecast long-term energy demand in Korea. Based on Chang et al. (2016), which models the time varying long-run relationship between electricity demand and GDP with a function coefficient panel model, we design several schemes to retain objectivity of the forecasting model. First, we select the bandwidth parameters for the income coefficient based on the out-of-sample forecasting performance. Second, we extend the income coefficient using the functional principal component analysis method. Third, we proposed a method to reflect the elasticity change patterns inherent in Korea. In the empirical analysis part, we forecasts the long-term energy demand in Korea using the proposed method to show that the proposed method generates more stable long term forecasts than the existing methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.3
s.35
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pp.319-329
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2005
Rapid business and technology changes drive many organizations to seek better solutions and many of them believe that Information Technology is an essential tool to cope with turbulent environment. Companies began to think ERP system as an effective alternative for IT-based process innovation and integrated information system. But each ERP system has a specific business model and technical structure, unlike in-house developed systems. Moreover implementation of ERP system accompanies transformation of business processes at company level including radical changes in information technology. Therefore, to implement ERP system successfully appropriate and careful selection of ERP system which is adequate for company's objectives and environment must be considered. In this research, four types of changes expected by ERP implementation were suggested. Each type of changes was determined by desired level of changes in business process and information technology.
The negative impact of climate change on the agricultural sector is rapidly increasing, and it is urgent to prepare policies at the government level to mitigate it. In the case of Rwanda's agricultural sector, which lacks the government's budget and farmers' capital, efficient and effective policy implementation is of paramount importance. To this end, rather than establishing related policies in the public sector from the top down, it is necessary to establish a bottom-up customized policy that is reflected in policy establishment by identifying the characteristics and behaviors of farmers who actually participate in adaptation activities. In this study, the effects of farmers' characteristics and farmers' perception status/adaptation status to climate change on the selection of adaptation methods for climate change were analyzed. 357 rice farmers randomly selected from Eastern Rwanda were surveyed to explore the information related to farmers' perception to climate change and adaptation methods as well as basic information of the farm. Research shows that the probability of selecting a variety of adaptation methods rather than not responding to climate change increases the younger the age, the higher the education level, and the easier access to climate information and credit. As a policy proposals, it is judged that public support such as strengthening agricultural technology support services, including more detailed guidance for elderly and low-educated farmers, and improving access to farm loan services by agricultural financial institutions is needed. In addition, it is necessary to adjust the planting time and cultivation method, provide timely information related to climate change, and provide crop variety improvement services to farmers.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.3
no.1
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pp.111-127
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2003
Web-based information resources should be managed and used methodically in the same manner as the paper-based resources are managed and used. It is necessitated by the prevalence of web-based delivery of a variety of information. To develop a web-based digital collection, it is critical to establish a set of standardized evaluation criteria for web-resources. The evaluation criteria needs to include authority, trustworthy, reliability, functionality, relatedness, accessibility, structure, design, user support, and security related matters. However, it is also necessary to have certain flexibility to either emphasize or include particular evaluation criteria to reflect varying characteristics of the web resources especially for the purpose of developing an effective digital collection. In addition, it is essential to review the evaluation criteria with respect to value, demand, duplication prevention, and intellectual property, which are relevant to the web-based digital collection development. Finally, various strategies were suggested as means to develop more effective web-based digital resource collection. These strategies include organizing a selection committee to ensure the objectivity and consistency in web-resource evaluation; developing a model for web-based digital resource collection; sharing new standards, protocols, markups, and metadata with other digital libraries; and developing user-centered digital resource collection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.3
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pp.941-955
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2015
In dual-channel networks (DCNs), all frequency hopping (FH) sequences used for data channels are chosen from the original FH sequence used for the control channel by shifting different initial phases. As the number of data channels increases, the hitting frequency point problem becomes considerably serious because DCNs is non-orthogonal synchronization network and FH sequences are non-orthogonal. The increasing severity of the hitting frequency point problem consequently reduces the resource utilization efficiency. To solve this problem, we propose a novel hitting frequency point collision avoidance method, which consists of a sequence-selection strategy called sliding correlation (SC) and a collision avoidance strategy called keeping silent on hitting frequency point (KSHF). SC is used to find the optimal phase-shifted FH sequence with the minimum number of hitting frequency points for a new data channel. The hitting frequency points and their locations in this optimal sequence are also derived for KSHF according to SC strategy. In KSHF, the transceivers transmit or receive symbol information not on the hitting frequency point, but on the next frequency point during the next FH period. Analytical and simulation results demonstrate that unlike the traditional method, the proposed method can effectively reduce the number of hitting frequency points and improve the efficiency of the code resource utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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