최근 일자리 창출이 노동시장의 가장 중요한 이슈가 되고 있는데 노동시장에서 발생하고 있는 미스매치를 해소하기 위해서는 일자리 수도 중요하지만 일자리의 질도 매우 중요하다. 김영민(2014)은 지역 노동시장을 객관적으로 평가하기 위하여 고용기회 등 7개 부문 20개 지표로 '2012년 일자리 질 지수'를 작성하였다. 이 방법은 종합지표의 개념인 '일자리 질 지수'를 제시하고 있으며, 동 지수를 작성하기 쉬운 장점이 있다. 그러나 구성지표의 적합성을 통계적으로 검증하고, 이에 근거하여 통계적 기법을 통해 하나의 종합지표로 만드는데 현실적으로 어려움이 있다. 이에 본 연구는 강기춘 김명직(2014)이 제시한 주성분분석(Principal Component Analysis : PCA) 방법론 및 비관측요인모형(Unobserved Component Model : UCM)을 이용하여 대안적 '2012년 좋은 일자리 지수' 및 신뢰구간을 작성하고 2017년 상반기 지역별고용조사를 이용하여 '2017년 좋은 일자리 지수'를 작성하여 지역별로 지수의 변화를 비교해 보았다. 실증분석 결과 김영민 연구에서 사용한 단순가중치 부여 표준화 방법과 본 연구에서 제안하고 사용한 PCA 방법 및 UCM에 의한 방법 등 종합지표 작성 방법에 따른 순위상관계수가 2012년 및 2017년 모두 5% 유의수준 하에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 모든 방법에 유용성이 있는 것으로 판단되었다. 그러나 단순가중치를 자의적으로 부여하는 방법보다는 데이터에 근거하여 과학적이고 객관적인 가중치를 결정하는 PCA 방법론 및 UCM이 더욱 선호되고, 종합지표의 수준뿐만 아니라 신뢰구간까지 계산해 주어 통계적 유의성을 고려한 순위비교가 가능하게 해 주는 UCM이 더 유용한 정보를 제공해 주기 때문에 향후 많은 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This paper focuses on a number of criteria that enable controlling the influence of geometric simplification on the quality of finite element (FE) computations. To perform the mechanical simulation of a component, the corresponding geometric model typically needs to be simplified in accordance with hypotheses adopted regarding the component's mechanical behaviour. The method presented herein serves to compute an a posteriori indicator for the purpose of estimating the significance of each feature removal. This method can be used as part of an adaptive process of geometric simplification. If a shape detail removed during the shape simplification process proves to be influential on mechanical behaviour, the particular detail can then be reinserted into the simplified model, thus making it possible to readapt the initial simulation model. The fields of application for such a method are: static problems involving linear elastic behaviour, and linear thermal problems with stationary conduction.
The key to detecting damage to civil engineering structures is to find an effective damage indicator. The damage indicator should promptly reveal the location of the damage and accurately identify the state of the structure. We propose to use the distance measures of low-order AR models as a novel damage indicator. The AR model has been applied to parameterize dynamical responses, typically the acceleration response. The premise of this approach is that the distance between the models, fitting the dynamical responses from damaged and undamaged structures, may be correlated with the information about the damage, including its location and severity. Distance measures have been widely used in speech recognition. However, they have rarely been applied to civil engineering structures. This research attempts to improve on the distance measures that have been studied so far. The effect of varying the data length, number of parameters, and other factors was carefully studied.
The earthquake loss assessment framework of ductile reinforced concrete (or RC) frame using component-performance -based methodology was studied in this paper. The elasto-plastic rotation angle was used as the damage indicator of structural component, and the damage-to-loss model was proposed on the basis of the deformation indicator of structural component. Dynamic instability during incremental dynamic analysis was taken as collapse criterion, and column failure was taken as criterion that structure has to be demolished. Expected earthquake losses of low-rise, mid-rise and high-rise RC frames were discussed. The expected earthquake loss encompassed collapse loss, demolition loss and repair loss. Furthermore, component groups of RC frame were divided into structural components, nonstructural components and rugged components. The results indicate that ductile RC frame is more likely to be demolished than collapse, especially in low-rise and mid-rise RC frames. Furthermore, the less collapse margin ratio the structure has, the more demolition probability the structure will suffer under rare earthquake. The demolition share of total earthquake loss might be more prominent than repair share and collapse share in ductile RC frame.
Ponomarova, Halyna F.;Stepanets, Ivan O.;Vasylenko, Olena M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.91-96
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2022
Article materials reflect the results of scientific research and generalization of experience concerning quality measurement of student's educational activities in the context of innovative development of the educational process, which is ensured by introducing educational innovations. The main point of monitoring of higher education students' activities and also phenomenon of education quality, particularly its results, are determined in the research. Guided by the scientific theory and personal experience of scientific and pedagogical activities, the attempt to single out the key components, important indicators and to introduce component indicator model of quality of higher education students' activities on the qualimetry base has been performed. Methodical solutions concerning the application of the developed model to determine the dynamics of pedagogical students' educational achievements by particular educational components in the process of innovative development of educational process are proposed. The advanced studies that relate to the development of methods for monitoring the quality of pedagogical higher education students' activities on the basis of systemic, competence and qualimetry approaches taking into account the levels of education and chosen specialties have been decided.
Objectives: This study was conducted to assess environmental health status on a local scale using environmental health-related indicators. It demonstrated the possibility of using a structural equation model, a methodological approach to provide synthesized information. Methods: Eighteen indicators were selected from official statistical data published by local governments. Each environmental health-related indicator was classified according to the PSR (pressure-state-response) model. Aggregation methods were performed using principal component analysis and fuzzy sets. Results: The five principal components were classified through principal component analysis (PCA) and obtained eigenvalues >1.0 from the initial 18 indicators. The aggregated index was obtained by condensing the original information into two broad and simple categories through fuzzy sets. Conclusion: This could be useful in that the aggregation procedure may provide a basis for establishing environmental health policies and a decision-making process. However, the availability and quality of indicators, assessment of aggregation method bias, choice of weighted scores for indicators, and other factors should be examined in future studies.
본 논문은 종합지표를 작성하는 세계은행(World Bank)의 방법론을 소개하고 그 방법론의 적용 사례를 살펴본 후 시사점을 도출하였다. 세계은행의 방법론인 비관측요인모형(UCM)에 따라 스위스 국제경영대학원(IMD)의 국가 경쟁력지수를 재산출한 후 IMD의 기존 국가경쟁력지수에 따른 순위와 비교해 보며 그 상관관계를 분석하고 시사점을 도출하였고, 경기도 31개 시군의 운영성과를 세계은행의 방법론으로 측정하여 비교해 보고 시사점을 도출하였다. 본 연구의 의의는 다음과 같이 요약될 수 있다. 세계은행의 방법론은 구성지표의 적합성 검증에 대한 통계적 방법론을 적용하지 않은데 반해 본 연구는 적합성 검증을 위한 통계적인 방법론으로 주성분분석(PCA)을 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 PCA 방법론 및 UCM은 후보지표 선정, 가중치 도출, 그리고 종합지표의 수준 및 신뢰구간 작성에 매우 유용한 것으로 나타났다. 따라서 지역발전지수, 지방재정분석, 지방자치경쟁력지수, 공기업평가 등에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose - A variety of indicators are used for the diagnosis of economic situation. However, most indicators explain the past economic situation because of the time difference between the measurement and announcement. This study aims to argue for the resurrection of an idea: electricity demand can be used as an indicator of economic activity. In addition, this study made an endeavor to develop a new Real Business Index(RBI) which could quickly represent the real economic condition based on the sales statistics of industrial and public electricity. Research design, data, and methodology - In this study monthly sales of industrial and public electricity from 2000 to 2015 was investigated to analyze the relationship between the economic condition and the amount of electricity consumption and to develop a new Real Business Index. To formulate the Index, this study followed next three steps. First, we decided the explanatory variables, period, and collected data. Second, after calculating the monthly changes for each variable, standardization and estimating the weighted value were conducted. Third, the computation of RBI finalized the development of empirical model. The principal component analysis was used to evaluate the weighted contribution ratio among 3 sectors and 17 data. Hodrick-Prescott filter analysis was used to verify the robustness of out model. Results - The empirical results are as follows. First, compatibility of the predictability between the new RBI and the existing monthly cycle of coincident composite index was extremely high. Second, two indexes had a high correlation of 0.7156. In addition, Hodrick-Prescott filter analysis demonstrated that two indexed also had accompany relationship. Third, when the changes of two indexes were compared, they were found that the times when the highest and the lowest point happened were similar, which suggested that it is possible to use the new RBI index as a complementing indicator in a sense that the RBI can explain the economic condition almost in real time. Conclusion - A new economic index which can explain the economic condition needs to be developed well and rapidly in a sense that it is useful to determine accurately the current economic condition to establish economic policy and corporate strategy. The salse of electricity has a close relationship with economic conditions because electricity is utilized as a main resource of industrial production. Furthermore, the result of the sales of electricity can be gathered almost in real time. This study applied the econometrics model to the statistics of the sales of industrial and public electricity. In conclusion, the new RBI index was highly related with the existing monthly economic indexes. In addition, the comparison between the RBI index and other indexes demonstrated that the direction of the economic change and the times when the highest and lowest points had happened were almost the same. Therefore, this RBI index can become the supplementary indicator of the official indicators published by Korean Bank or the statistics Korea.
이 논문은 미시(微視)기반레벨에서 (at Micro-Foundations level) PBR(등급에 의한 가격책정)도구를 개발하여 PBR이 어느 상황에서든 가격책정(Pricing)의 기준과 비즈니스모델평가에 대한 일반적인 기준으로 사용될 수 있음을 주장하고 있다. 본 논문은 우선 구매력과 지불/구매의향 (Willingness to Pay/Purchase: WTP)을 동시에 지니고 있는 현시니즈(Explicit Needs)로부터 WTP모델을 유도하여 WTP수준과 WTS(willingness to supply/sell: 공급/판매의향) 수준간의 간격에 대한 서열척도(ordinal scale)를 취하여 PBR방법을 개발하였다. 구체적으로 고객이 기대하는 이상적 마케팅믹스인 최선의 SPEC (Solution, Price Indicator by WTP, Encouragement, Channel)과 기업이 제공하는 실제 마케팅믹스 (Marketing Mix) 4P에 대하여 우선 각 구성요소 마다마다를 상호 개별적으로 비교할 뿐만 아니라 전체를 하나로 인식하여 상호 비교함으로써 PBR방법을 개발한 후 이를 적용한 몇 가지 예시를 통해서 PBR방법이 실제로 비즈니스모델을 평가하는데 사용될 수 있음을 보여 준다. 결론적으로 본 논문은 어떤 상황에서든 PBR이 가격책정과 비즈니스모델의 평가도구로서 유용하게 사용될 수 있다고 주장한다.
An energy storage system is composed of lithium-ion batteries in modern applications. Batteries are regarded as storage devices for renewable and residual energy. The failure of batteries can cause the performance reduction and explosion of battery systems. High maintenance cost is essential when dealing with the problem of battery safety. Therefore an accurate health diagnosis is required to ensure the high reliability of battery systems. A battery pack is a combination of single cells in series and parallel connections. A battery pack has to consider various factors to assess battery health. Battery health involves conventional factors and additional factors, such as cell-to-cell imbalance. For large applications, state-of-health (SOH) can be inaccurate because of the lack of factors that indicate the state of the battery pack. In this study, six characterization factors are proposed for improving the SOH estimation of battery packs. The six proposed characterization factors can be regarded as health indicators (HIs). The six HIs are applied to the principal component analysis (PCA) algorithm. To reflect information regarding capacity, voltage, and temperature, the PCA algorithm extracts new degradation factors by using the six HIs. The new degradation factors are applied to a multiple regression model. Results show the advancement and improvement of SOH estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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