Objectives : To evaluate the hypothesis that air pollution could increase emergency room visits for respiratory diseases, and if so, to quantify the strength of association between those. Methods : We compiled daily records of hospital emergency room visits for respiratory diseases in Seoul, from November 1. 1955 to October 31. 1996, by using medical utilization data of unscheduled visits. In addition, air quality and weather data for the same period was collected. And a case-crossover design was applied by adopting conditional logistic regression analysis to determine the relationship between air pollutants and emergency room visits for respiratory diseases. In particular, the control periods were chosen by a bidirectional paired matching technique 7, 14, and 21 days before and after the case periods. Results : Only ozone was associated with the increased number of emergency room visits for respiratory diseases. The relative risk according to a 30ppb increase of ozone concentration (24hr mean, lagged 1day) was 1.91(95% confidence interval = 1.78-2.05). Conclusion : There was a statistically significant association between the ambient ozone and daily emergency room visits for respiratory diseases.
조건부 분기 명령어(conditional branch instruction)의 잘못된 분기 예측(branch misprediction)은 프로세서의 성능 향상에 심각한 장애 요인이 되고 있다. 특히 시분할(time-sharing) 시스템과 같이 문맥 교환(context switch)이 발생하는 멀티프로그래밍 환경(multiprogramming environment)에서는 더욱 낮은 분기 예측 정확성(branch prediction accuracy)을 보인다. 본 논문에서는 문맥 교환이 발생하는 멀티프로그래밍 환경에서 높은 분기 예측 정확성을 보이는 중첩 분기 예측표 교환(Overlapped Predictor Table Switch, OPTS) 기법을 소개한다. 분기 예측표(predictor table)를 분할하여 각각의 프로세스(process)에 할당하는 OPTS 기법은 문맥 교환의 영향을 최소화함으로써 높은 분기 예측 정확성을 유지하는 분기 예측 방법이다.Abstract There is wide agreement that one of the most important impediments to the performance of current and future pipelined superscalar processors is the presence of conditional branches in the instruction stream. Accurate branch prediction is required to overcome this performance limitation. Many branch predictors have been proposed to help to alleviate this problem, including the two-level adaptive branch predictor, and more recently, hybrid branch predictor. In a less idealized environment, such as a time-sharing system, code of interest involves context switches. Context switches, even at fairly large intervals, can seriously degrade the performance of many of the most accurate branch prediction schemes. In this study, we measure the effect of context switch on the branch prediction accuracy in various situation and show the feasibility of our new mechanism, OPTS(Overlapped Predictor Table Switch), which save and restore branch history table at every context switch.
The main purpose of this study is to propose the integrated assessment model for the rational and effective selection of proposed sites in National Trust (NT) and conserve the ruined natural environment by excessive land development. The results of this study are as follows; 1) The specialists thought that rare and endangered species were very important in plant and animal, in case of landscape and environment, naturality and water quality were too important. 2) In the result of the correlation measure on the indicator of assessment, 'erosion of soil'and 'air pollutant'was highly correlative. Secondly, 'suspended solids' and 'erosion of soil'was high correlation. 3) In the result of forming the factors into the integrated indicators, they were classified into conditional, stable, valuable and potential factors and the purpose of this formation is to evaluate proposed sites in NT objectively and rationally with organic assessment. 4) In the integrated assessment model, the degree of explanation was observed approximately 36.4% and the important factor was the conditional factor, but we have to consider all factors for the effective and objective assessment. Therefore we organically have to apply and use them for the assessment of proposed sites in NT. It turns out to offer raw data on the land conservation and carry out the role of the instrument of measurement. As for future directions, the follow are proposed: 1) adaptation of real proposed site, 2) verification of effect and problem, 3) practical survey for diverse types as mountain, coast and inland.
This study analyzes the changes in commuter's mode choice between 2002 and 2006 according to the implement of the integrated public transit system in Seoul metropolitan city. Especially this study focuses on differential changes in a transit modal choice among socioeconomic status, trip purpose and spatial characteristics of origin and destination. The probability of public transit use against automobile is modeled as a function of socioeconomic variables, spatial characteristics of origin and destination and the utility of the commuter's mode. The results from conditional logit model analyses suggest that people with lower income show the larger changes in the ratio of public transit choice between 2002-06. Also both higher density, more accessible to public transit and more diverse land uses in residence zone and in work place generally increase the ratio of public transit choice between 2002-06. Car and subway have the most strong alternative relation in commuter's mode choice. The findings give an important implication that the integrated public transit system has differential impacts on commuter's mode choice in Seoul.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3718-3726
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1999
Color image is more effective than gray one in human visual perception. Therefore, color image processing becomes important area. Color images are often corrupted by noises due to the input sensor, channel transmission errors and so on. Some filtering techniques such as vector median, mean filter, and vector $\alpha-trimmed$ mean filter have been used for color noise removal. Among them, vector $\alpha-trimmed$ mean filter gave the best performance in the mixed color noise. But, there are edge shift and blurring effect because vector $\alpha-trimmed$ mean filter is uniformly processed across the image. So, we proposed a conditional fuzzy cluster filter to improve this problems. Simulation results showed that the proposed scheme improves the NCD measure and visual quality over the conventional vector $\alpha-trimmed$ mean filter in the mixed color noise.
Objectives: Busan is reported to have the highest mortality rate among 16 provinces in Korea, as well as considerable health inequality across its districts. This study sought to examine overall and cause-specific mortality and deprivation at the town level in Busan, thereby identifying towns and causes of deaths to be targeted for improving overall health and alleviating health inequality. Methods: Standardized mortality ratios (SMRs) for all-cause and four specific leading causes of death were calculated at the town level in Busan for the years 2005 through 2008. To construct a deprivation index, principal components and factor analysis were adopted, using 10% sample data from the 2005 census. Geographic information system (GIS) mapping techniques were applied to compare spatial distributions between the deprivation index and SMRs. We fitted the Gaussian conditional autoregressive model (CAR) to estimate the relative risks of mortality by deprivation level, controlling for both the heterogeneity effect and spatial autocorrelation. Results: The SMRs of towns in Busan averaged 100.3, ranging from 70.7 to 139.8. In old inner cities and towns reclaimed for replaced households, the deprivation index and SMRs were relatively high. CAR modeling showed that gaps in SMRs for heart disease, cerebrovascular disease, and physical injury were particularly high. Conclusions: Our findings indicate that more deprived towns are likely to have higher mortality, in particular from cardiovascular disease and physical injury. To improve overall health status and address health inequality, such deprived towns should be targeted.
Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.
The heterogeneous autoregressive (HAR) model is a simple linear model that is commonly used to explain long memory in the realized volatility. However, as realized volatility has more complicated features such as conditional heteroscedasticity, leverage effect, and volatility clustering, it is necessary to extend the simple HAR model. Therefore, to better incorporate the stylized facts, we propose a threshold HAR model with GARCH errors, namely the THAR-GARCH model. That is, the THAR-GARCH model is a nonlinear model whose coefficients vary according to a threshold value, and the conditional heteroscedasticity is explained through the GARCH errors. Model parameters are estimated using an iterative weighted least squares estimation method. Our simulation study supports the consistency of the iterative estimation method. In addition, we show that the proposed THAR-GARCH model has better forecasting power by applying to the realized volatility of major 21 stock indices around the world.
Purpose - This paper examines whether fiscal and monetary expansion would affect output in Australia. Research design, data, and methodology - An extended IS-LM model which describes the equilibrium in the goods market and the money market is applied. The real effective exchange rate and the real stock price are included in order to determine whether there may be any substitution or wealth effect. The sample consists of Annual data ranging from 1990 to 2018. The GARCH process is used in empirical work to correct for potential autoregressive conditional heteroscedasticity. Results - Expansionary fiscal policy reduces output; whereas, expansionary monetary policy raises output. In addition, real appreciation of the Australian dollar, a lower U.S. interest rate, a higher real stock price or a lower expected inflation would increase output. The finding that expansionary fiscal policy has a negative impact on real GDP suggests that the negative crowding-out effect on private spending dominates the positive impact. Conclusions - Fiscal prudence needs to be pursued. Real depreciation of the Australian dollar hurts output. Monetary tightening in the U.S. generates a negative effect on Australia's output. A healthy stock market is conducive to economic growth as higher stock prices tend to result in the wealth and other positive effects, increasing consumption and business spending.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the relationship between employee authenticity and customer loyalty. This study also examined whether rapport positively mediated the above relationship. In addition this study address the moderating role of customer emotional intelligence in the relationship between employee authenticity and rapport. By developing moderated a mediation model, we addressed indirect conditional effect of customer emotional intelligence on the relationship between employee authenticity and customer loyalty via rapport. Methods: The survey data was collected by customers who used various services in Korea. The main hypotheses were tested using a cross-sectional design, with questionnaires administered to 292 customers. Results: The result of empirical analysis has shown that employee authenticity was significantly positively related to customer loyalty. We have also found that rapport positively mediated the relationship between employee authenticity and customer loyalty. While there was a significant moderating effect of customer emotional intelligence on the relationship between employee authenticity and rapport, the moderated mediating role of customer emotional intelligence was found. Conclusion: The results provide useful theoretical and practical implications to the organizations and managers who want to improve customer loyalty. Future research directions with the limitation of the study were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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