Mierlo, J.-Van;Vereecken, L.;Maggetto, G.;Favrel, V.;Meyer, S.;Hecq, W.
International Journal of Automotive Technology
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v.4
no.2
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pp.77-86
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2003
How to compare the environmental damage caused by vehicles with different foe]s and drive trains\ulcorner This paper describes a methodology to assess the environmental impact of vehicles, using different approaches, and evaluating their benefits and limitations. Rating systems are analysed as tools to compare the environmental impact of vehicles, allowing decision makers to dedicate their financial and non-financial policies and support measures in function of the ecological damage. The paper is based on the "Clean Vehicles" research project, commissioned by the Brussels Capital Region via the BIM-IBGE (Brussels Institute for the Conservation of the Environment) (Van Mierlo et at., 2001). The VriJe Universiteit Brussel (ETEC) and the universite Libre do Bruxelles (CEESE) have jointly carried out the workprogramme. The most important results of this project are illustrated in this paper. First an overview of environmental, economical and technical characteristics of the different alternative fuels and drive trains is given. Afterward the basic principles to identify the environmental impact of cars are described. An outline of the considered emissions and their environmental impact leads to the definition of the calculation method, named Ecoscore. A rather simple and pragmatic approach would be stating that all alternative fuelled vehicles (LPG, CNG, EV, HEV, etc.) can be considered as ′clean′. Another basic approach is considering as ′clean′ all vehicles satisfying a stringent omission regulation like EURO IV or EEV. Such approaches however don′t tell anything about the real environmental damage of the vehicles. In the paper we describe "how should the environmental impact of vehicles be defined\ulcorner", including parameters affecting the emissions of vehicles and their influence on human beings and on the environment and "how could it be defined \ulcorner", taking into account the availability of accurate and reliable data. We take into account different damages (acid rain, photochemical air pollution, global warming. noise, etc.) and their impacts on several receptors like human beings (e.g., cancer, respiratory diseases, etc), ecosystems, or buildings. The presented methodology is based on a kind of Life Cycle Assessment (LCA) in which the contribution of all emissions to a certain damage are considered (e.g. using Exposure-Response damage function). The emissions will include oil extraction, transportation refinery, electricity production, distribution, (Well-to-Wheel approach), as well as the emission due to the production, use and dismantling of the vehicle (Cradle-to-Grave approach). The different damages will be normalized to be able to make a comparison. Hence a reference value (determined by the reference vehicle chosen) will be defined as a target value (the normalized value will thus measure a kind of Distance to Target). The contribution of the different normalized damages to a single value "Ecoscore" will be based on a panel weighting method. Some examples of the calculation of the Ecoscore for different alternative fuels and drive trains will be calculated as an illustration of the methodology.
This paper investigates empirically the impact of foreign investors on a firm's dividend and investment decision making in Korean stock market. Empirical results using the sample firms in non-financial firms listed in Korean stock market whose settlement month are December, we find that foreign investors who declared participation in management didn't exert significant impact on dividend increase. In the case of investment, foreign investors exerts significant impact on R&D investments. Using Hausman-Taylor Instrumental Variable method, we controlled endogeneity problem related with foreign ownership and dividend and investment policy. The contribution of this paper is that the purpose of foreign investors whether or not participate in management is the most critical point and the impacts of foreign investors on dividends and investment are different whether they participate in management or not.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.6
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pp.645-657
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2015
In this study floor impact noise and structure acceleration response of bare concrete slabs were predicted by using Finite Element Analysis(FEA). Prediction results were compared with experimental results to prove the accuracy of numerical model. Acoustic absorption were addressed by using panel impedance coefficients with frequency characteristics and structural modal damping of numerical model were applied by modal testing results and analysis of prediction and test results. By using frequency response function, the floor acceleration and acoustic pressure responses for various impact sources were calculated at the same time. In the FEA, the natural frequencies and the shapes of vibration and acoustic modes can be estimated through the eigen-value analysis, and it can be visually seen the vibration and sound pressure field and the contribution of major modes.
Most of the research regarding economic effects of policy loans has thus far been focused on whether policy loans can improve the financial status or the management performance of small and medium enterprises (SMEs). Unlike previous researches, this study implemented an empirical analysis focused on the contribution of policy loans to easing the liquidity restriction of investment. To analyze whether investment liquidity restriction can be alleviated or not, this study attempted an empirical analysis utilizing the nonlinear Euler equation induced through optimization of investment and GMM (generalized method of moments) as its analysis methodology. With the SMEs that received policy financing from the Small and medium Business Corporation (SBC) in 2004, this study analyzed three years of panel data before(2001~2003) and after(2004~2006) receipt of policy loans. According to the empirical results, it appears that policy loans had effects on resolving liquidity restriction of investment, implying that policy financing eases the liquidity restriction of SME investment and would contribute to the growth and development of SMEs. Further, I checked robustness of empirical results using Tobin's q model. The empirical results also support that policy loans help to resolve liquidity constraint. With these results, it is understood that the critical view to date, which has emphasized the ineffectiveness of policy financing due to it having no or insignificant economic effects, may be wrong.
This study reviews the trend of job separation rates for three years from 2002 to 2005 and investigates the various elements which influence this trend, especially the role of the labor unions, by using Korean Labor Panel data. In the basic statistics, the job retention rate of union members were higher by an average of 28.3% points compared to non-union members, but in the results of controlling the observed variables of individual influences in changing jobs, it was estimated that unions increase the job retention rate by 11% to 13% points. To investigate the effect of unions on the job stability of workers in detail, the non-linear decomposition method developed by Fairlie (2003) was used in the analysis. In examining the difference of job separation rates between union members and non-union members through observed variables of workers in explainable parts and unexplainable parts by using the non-linear decomposition technique, the contribution of the explainable part was estimated to be 67% to 74% and the unexplainable part accounted for the rest which was 26% to 33%. This suggests that not only does the union contribute to the job stability of its members, but the propensity to change jobs for a worker who is a union member is on average lower than that of a worker who is not a union member or who works at an establishment that does not have a union. The results of the empirical analysis show that the job stability effect of labor unions is limited within the boundary of a maximum 7% to 9% points. The reason for the effect of labor unions on job stability being so low is due to various reasons such as collective bargaining structure by company, intensified business competition after the financial crisis, and labor market segmentation.
Hong, Joon Ki;Kim, Young Sin;Cho, Kyu Ho;Lee, Deuk Hwan;Min, Ye Jin;Cho, Eun Seok
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.32
no.12
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pp.1836-1843
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2019
Objective: Social genetic effects (SGE) are an important genetic component for growth, group productivity, and welfare in pigs. The present study was conducted to evaluate i) the feasibility of the single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) approach with the inclusion of SGE in the model in pigs, and ii) the changes in the contribution of heritable SGE to the phenotypic variance with different scaling ${\omega}$ constants for genomic relationships. Methods: The dataset included performance tested growth rate records (average daily gain) from 13,166 and 21,762 pigs Landrace (LR) and Yorkshire (YS), respectively. A total of 1,041 (LR) and 964 (YS) pigs were genotyped using the Illumina PorcineSNP60 v2 BeadChip panel. With the BLUPF90 software package, genetic parameters were estimated using a modified animal model for competitive traits. Giving a fixed weight to pedigree relationships (${\tau}:1$), several weights (${\omega}_{xx}$, 0.1 to 1.0; with a 0.1 interval) were scaled with the genomic relationship for best model fit with Akaike information criterion (AIC). Results: The genetic variances and total heritability estimates ($T^2$) were mostly higher with ssGBLUP than in the pedigree-based analysis. The model AIC value increased with any level of ${\omega}$ other than 0.6 and 0.5 in LR and YS, respectively, indicating the worse fit of those models. The theoretical accuracies of direct and social breeding value were increased by decreasing ${\omega}$ in both breeds, indicating the better accuracy of ${\omega}_{0.1}$ models. Therefore, the optimal values of ${\omega}$ to minimize AIC and to increase theoretical accuracy were 0.6 in LR and 0.5 in YS. Conclusion: In conclusion, single-step ssGBLUP model fitting SGE showed significant improvement in accuracy compared with the pedigree-based analysis method; therefore, it could be implemented in a pig population for genomic selection based on SGE, especially in South Korean populations, with appropriate further adjustment of tuning parameters for relationship matrices.
Park, Geun-Ae;Lee, Yong-Jun;Shin, Hyung-Jin;Kim, Seong-Joon
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.2B
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pp.107-120
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2010
The effect of potential future climate change on the inflow of agricultural reservoir and its impact to downstream streamflow by reservoir operation for paddy irrigation water was assessed using the SLURP (semi-distributed land use-based runoff process), a physically based hydrological model. The fundamental input data (elevation, meteorological data, land use, soil, vegetation) was collected to calibrate and validate of the SLURP model for a 366.5 $km^2$ watershed including two agricultural reservoirs (Geumgwang and Gosam) located in Anseongcheon watershed. Then, the CCCma CGCM2 data by SRES (special report on emissions scenarios) A2 and B2 scenarios of the IPCC (intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The future weather data for the year, m ms, m5ms and 2amms was downscaled by Change Factor method through bias-correction using 3m years (1977-2006) weather data of 3 meteorological stations of the watershed. In addition, the future land uses were predicted by modified CA (cellular automata)-Markov technique using the time series land use data fromFactosat images. Also the future vegetation cover information was predicted and considered by the linear regression between monthly NDVI (normalized difference vegetation index) from NOAA AVHRR images and monthly mean temperature using eight years (1998-2006) data.
The purpose of research is to reveal the effect of innovation to enterprises' economic performance. The kind of this study has begun since 1960s and lively progressed then. The fmal theoretical result of the effect of innovation to the performance came positive in compare to the mixed results came out in empirical analysis. There are several reason why empirical results are different to the theoretical results. However the major factor is that of using imperfect statistics and inappropriateness of analysis method. This study used a population (1990~2008) provided from Korean Intellectual Property Office, KIPO for patent and also used a population (1990~2008) provided from Korea Investors Service, KIS for research and development. The contribution of this study is enormous statistical analysis. This study used principal component analysis made innovativeness index for appropriate index sampling, and made effort to minimize the error by using appropriate quantile regression for both to panel analysis and rapidly developed company analysis. Dividing the final results into two parts, the growth and the profit, the effect of technological innovation to the firm's growth is not significant to the panel analysis but heavily significant to the upper 10% of high growth firm. By classifying large company and small and medium enterprise, it is significant to upper 10% of high growth firm for large company and generally significant to small and medium enterprise. But for both lower 10% of low growth firms and 25% of low ranking firms are negatively effected, and for high growth firms larger than the medians are positively effected. Especially for upper 10% of high growth firms are mostly effected. It is more effective to the profitability than the growth. The effect to the profit for every enterprises are not significant, but effected significant to the larger enterprises than 25% of low ranking enterprises especially most effective to the upper 10% of high-profit enterprises. The analysis for the large company, it was significant and positively effected to the upper 10% of high profit enterprises and 25% of low ranking enterprises, but the negatively effected for the low-profit enterprises. For the small and medium enterprises, it is negatively effected for both 10% of low ranking enterprises and 25% of low ranking enterprises. However it is positively effective and significant for the high ranking enterprises than median, especially for those high growth firms. It is meaningful to recognize significancy by quantile, but more implicative result is to finding more effectiveness to the small and medium enterprises than to the large company.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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