미래 유망연구 및 기술의 선정을 위한 방법론의 개발과 이를 통한 구체적인 아이템 선정을 위한 연구가 추진되고 있다. 본 논문에서 우리는 건설교통분야의 유망연구영역 도출을 위하여 과학계량학(scientometrics)을 활용한다. 과학계량학적 분석을 위하여 Scopus 데이터베이스, 상위 1%에 해당하는 고인용논문, 서지결합법, cosine 계수, 계층적 클러스터링 기법을 사용하며, 그 분석결과는 전문가들에 의해 재검증을 실시한다. 우리는 과학계량학적 분석방법을 자세히 설명하고, 미래유망연구영역 및 기술도출의 객관적인 방법으로서 과학계량학적 분석의 가능성을 보여준다.
This study aimed to provide a basic information for managing the water quality of national and regional 1st rivers in Gyeongnam by analyzing the emerging hot spot patterns in BOD, T-P, and TOC, and by grouping the changing trends into clusters. The emerging hot spot analysis for each water quality item was implemented in ArcGIS Desktop with monthly water quality data from 96 water environmental monitoring stations in Gyeongnam, and then four patterns of water quality change were classified by the K-mean cluster analysis. As for BOD, persistent cold spot pattern covered about 42.9% of target rivers, and T-P concentration tended to be low or be getting lower at over 70% of target rivers. While, for TOC, about 70% of target rivers resulted in oscillating hot spots. In addition, the cluster analysis showed that the downstream of Nakdong river had the top priority in terms of water quality management because of the increasing concentration for all the three water quality.
Castrodale, Louisa J.;Raczniak, Gregory A.;Rudolph, Karen M.;Chikoyak, Lori;Cox, Russell S.;Franklin, Tricia L.;Traxler, Rita M.;Guerra, Marta
Safety and Health at Work
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제6권4호
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pp.353-356
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2015
Background: In 2012, the Alaska Section of Epidemiology investigated personnel potentially exposed to a Brucella suis isolate as it transited through three laboratories. Methods: We summarize the first implementation of the United States Centers for Disease Control and Prevention 2013 revised recommendations for monitoring such exposures: (1) risk classification; (2) antimicrobial postexposure prophylaxis; (3) serologic monitoring; and (4) symptom surveillance. Results: Over 30 people were assessed for exposure and subsequently monitored for development of illness. No cases of laboratory-associated brucellosis occurred. Changes were made to gaps in laboratory biosafety practices that had been identified in the investigation. Conclusion: Achieving full compliance for the precise schedule of serologic monitoring was challenging and resource intensive for the laboratory performing testing. More refined exposure assessments could inform decision making for follow-up to maximize likelihood of detecting persons at risk while not overtaxing resources.
Recent development of deep learning techniques for image generation has led to straightforward generation of sophisticated deepfakes. However, as a result, privacy violations through deepfakes has also became increased. To solve this issue, a number of techniques for deepfake detection have been proposed, which are mainly focused on RGB channel-based analysis. Although existing studies have suggested the effectiveness of other color model-based analysis (i.e., Grayscale), their effectiveness has not been quantitatively validated yet. Thus, in this paper, we compare the effectiveness of Grayscale channel-based analysis with RGB channel-based analysis in deepfake detection. Based on the selected CNN-based models and deepfake datasets, we measured the performance of each color model-based analysis in terms of accuracy and time. The evaluation results confirmed that Grayscale channel-based analysis performs better than RGB-channel analysis in several cases.
The advent of digitalisation has transformed economies into more integrated, but increasingly complex systems. This new trend has brought dynamic changes in the manufacturing sector through advanced ICT infrastructure, smart factories, digitally-controlled logistics, and skilled ICT-labour. The impacts of the digital economy on manufacturing could be best illustrated through "Industry 4.0." With this wave of technological advancement, countries aim to establish an industrial ecosystem where every manufacturing process and function is connected and interacts through digital networks. Industry 4.0 presents opportunities for Emerging Asia, as the region has emerged as a fast-growing manufacturing hub and particularly a production base for ICT goods. However, growing production capacity, increased exports, and increases in FDI in the field of ICT goods manufacturing have so far contributed little to the development and diffusion of ICT. A huge gap exists in the ICT uptake amongst countries and between small and large firms. This paper highlights the level of Industry 4.0 readiness of Emerging Asia and key factors that determine its enhancement.
Purpose: Due to an ever more interconnected global commercial environment, the role of SMEs from emerging markets has attracted considerable attention in business literature of late. Reinforced by strategic management theory, this study builds on aspects such as entrepreneurial orientation and dynamic capabilities to construct and test a framework that focuses on exploring their associations with export performance. Research design, data and methodology: To contribute further towards a deeper understanding of these markets, the current study empirically tests a model using data collected from 225 exporting firms located throughout South Africa. Results: The results from the data analysis show that entrepreneurial orientation contributes significantly towards improving the performance of South African SMEs. Additionally, this study integrates three dynamic capabilities in the strategy-performance relationship to test their interacting effects on the correlation between entrepreneurial orientation and export performance. Further findings advocate support for relationship-based capabilities playing a moderating role between entrepreneurial orientation and the exporting performance of small and medium firms emanating from emerging markets. Conclusions: Findings provide substance to the argument that entrepreneurship, as a strategy-making process, leads to export performance in emerging nations. Especially, this study provides several suggestions as to how small and medium-sized organizations can develop their exporting performance based on the research findings.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.931-941
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2021
The study focuses on the relationship between SB, corporate social responsibility (CSR), and the emerging economy. Thereafter it highlights the types, principles, and funding cycle of SB with the evidence from Grameen Bank, which is a globally well-recognized microfinance venture in Bangladesh established by the Nobel Laureate Dr. Muhammad Yunus. This study employs qualitative analysis to illustrate an architectural overview of the SB model by collecting secondary data from various publications related to the topic and published data of Grameen Bank. Finally, this paper illustrates the SB model along with specified characteristics, systematic framework, and main approaches for sustainable context, which could be applied as a conceptual framework for SB in any context of the emerging economy. The findings of this study suggest that the SB model is the workflow having a hierarchy of five phases namely need identification, goal setting, solution-based business plan, business plan assessment, and business plan execution. Analyzing a range of social business interventions in a developing country, Bangladesh, through the lens of five key aspects demonstrates that social business is the most efficient way to sustainably maximize the social benefits and minimize specific social issues poverty of the people affected.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.387-399
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2021
This study mainly aims to examine the effect of intangible assets on the value relevance of the Gulf Cooperation Council (GCC)-listed non-financial firms. This study tested three types of models by using a large sample of non-financial firms listed in GCC countries as emerging markets from 2008 to 2016. The types of models are accounting information (earnings per share and book value of share) without intangible assets model, intangible assets model, and accounting information (earnings per share and book value of share) with intangible assets model. Ordinary least square (OLS) shows mixed results as intangible assets improve the value relevance of accounting information positively in UAE and negatively in Kuwait but not in other countries. The study documents a robust positive relationship between intangible assets and earnings quality in terms of value relevance in KSA and Qatar. The findings provide implications for policymakers, investors, and managers. The results suggest that intangible assets can improve the value relevance in emerging markets, such as GCC, as the need to organize the requirements of information disclosures on intangible assets and provide great transparency and additional disclosure of information about intangible assets and their components.
The purpose of this research is to understand Ko Yu-seop's perception of 'contemporary emerging architecture' in the West by investigating into his two early 1930s' articles: 'On Emerging Arts, Particularly the Cutting-edge Architecture' (Jan. 1931) and 'Russian Architecture' (Dec. 1932). As a result of the investigation, it is argued that he attempted to systematically describe his contemporary architecture, fromthe concept of 'modern' to representative architectural theories, and his suggested reference list is considered meaningful since it illustrates one aspect of how modern architectural knowledge was transferred to Korea at that time. As his limitation, however, it should be pointed out that a significant part of his writing was a verbatim translation of the Japanese critic Takao Itagaki's New Art Acquisition (1930). Nevertheless, the two articles give us a valuable understanding related to his socialist tendency, his preferred commune-type city-cum-architecture that reflects the ideology, etc. Hereafter, this understanding needs to be further discussed in both study areas of art history and architectural history in Korea.
Purpose - The purpose of this study is to predict corporate corruption in emerging markets such as Brazil, Russia, India, and China (BRIC) using different machine learning techniques. Since corruption is a significant problem that can affect corporate performance, particularly in emerging markets, it is important to correctly identify whether a company engages in corrupt practices. Design/methodology/approach - In order to address the research question, we employ predictive analytic techniques (machine learning methods). Using the World Bank Enterprise Survey Data, this study evaluates various predictive models generated by seven supervised learning algorithms: k-Nearest Neighbour (k-NN), Naïve Bayes (NB), Decision Tree (DT), Decision Rules (DR), Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), and Artificial Neural Network (ANN). Findings - We find that DT, DR, SVM and ANN create highly accurate models (over 90% of accuracy). Among various factors, firm age is the most significant, while several other determinants such as source of working capital, top manager experience, and the number of permanent full-time employees also contribute to company corruption. Research implications or Originality - This research successfully demonstrates how machine learning can be applied to predict corporate corruption and also identifies the major causes of corporate corruption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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