This study analyzes the long-run impacts of climate change on Korean agriculture and economy. We estimate the impacts of climate change on the productivities of major agricultural products including rice, dairy and livestock using both a simulation approach and a semiparametric econometric model. The former predicts a decline in productivity while the latter predicts an increase in productivity due to climate change, especially for rice. A recursive dynamic CGE model is used to analyze the general equilibrium impacts of productivity change under the two different scenarios, derived from the two productivity analysis approaches. The loss of GDP in 2050 is 0.2% or 0.02% of total GDP depending on the scenario. It is shown that the losses in dairy and livestock sectors are larger than that in rice sector, although the losses in those two non-rice sectors have been ignored by most existing works.
Asbestos has been actively used for various places. Since it was designated as the first grade carcinogen in the 1970s, strict regulations on using asbestos has been implemented globally. Considering long-term latent periods between asbestos exposure and environmental diseases, we analyze the time lag between asbestos consumption and the incidence of mesothelioma in Korea and estimate the long-run relationship. In addition, we conduct a comparative analysis on the effectiveness of asbestos regulations in the United Kingdom and the United States, which have accumulated long-term time-series observations. The latent period analysis indicates that the consumption of asbestos and the incidence of the disease are highly correlated in all three countries, being long-term lags of more than 30 years. Also, we find a long-run equilibrium relationship between asbestos consumption and the incidence of mesothelioma in the presence of long-term lags between the variables in all three countries. Furthermore, using a distributed lag model, asbestos consumption has statistically significant positive effects on mesothelioma with a long-term lag.
The improvement of energy intensity is drawing attention as a way to achieve sustainable development. Energy price and technology level are the main factors affecting energy intensity, and empirical studies on the relationship between the variables have been conducted mainly in overseas countries. However, analyzing the relation between energy intensity, energy price and technology has not been studied in Korea. Therefore, this study analyzed the dynamic relationship between energy intensity, energy price, and total factor productivity (TFP) in Korea. As a result of the analysis, the three variables form a long-term equilibrium relationship. The increase in TFP reduces energy intensity in both short and long term, and the long-term effect is greater than short-term effect. On the other hand, energy price do not have a significant impact on energy intensity. Granger causality test results show that energy intensity and TFP granger cause each other, but energy price is weak-exogenous.
This study investigates the strategic environmental corporate social responsibility (ECSR) of polluting duopoly when two firms have different production costs and compete with prices. We then examine an endogenous timing game in choosing ECSR and its effects on environmental damage and social welfare. The followings are the main findings: First, sequential choice of ECSR is strategic complements and it provides late adopter advantage irrespective of cost difference. Second, sequential choice of ECSR is the equilibrium of endogenous timing game. In particular, an efficient firm-leading ECSR is the payoff dominance equilibrium when cost difference is significant. Finally, environmental damage and social welfare depend on the social cost of pollution. In particular, an efficient firm-leading ECSR is socially desirable when social cost is high. However, an inefficient firm-leading ECSR increases environmental damage irrespective of social cost and it reduces social welfare when cost difference is significant.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.3
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pp.2178-2184
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2015
With the development of wireless network technologies, mobile users may use various networks easily and expect more advanced services. On the other hand, it may bring on some problems with network resource management that should lead the service provider to improve the current service quality and manage the network resource efficiently. This paper proposes the optimized radio resource management (RRM) scheme that integrates the Grey Relational Analysis (GRA) and game theory. The first applies the GRA to determine the Grey Relation Coefficient (GRC) factors that represent the network preference, and the network provider then selects the requested service that provide maximum payoff through Nash Equilibrium. Six requested services that have one application service among four different types of service classes were considered and the game was played repeatedly. In WiMAX, WLAN 1 and WLAN 2 game, the maximum payoff of each players was 93, 90.6 and 92.8 respectively. The experimental results show that every requested service can be selected by the network provider. Consequently, the proposed radio resource management mechanism is more effective in heterogeneous wireless networks.
The interaction of $NpO^+_2$ with $Cl^-$ was studied using visible-near-infrared spectroscopy in $NaCl-Ca-Cl_2-NaClO_4$, $NaCl-NaClO_4$, and $CaCl_2-NaClO_4$ solutions with ionic strength (I) of 6M. The spectra of $NpO^+_2$ around 980 nm varied with $Cl^-$ concentration in the $NaCl-CaCl_2-NaClO_4$ and $NaCl-NaClO_4$ solutions at [$Cl^-$] ${\geq}3.5M$, but not in the $CaCl_2-NaClO_4$ solution. Assuming the 1:1 interaction between $NpO^+_2$ and $Cl^-$, the apparent equilibrium constants at I = 6M were evaluated. The presence of $Ca^{2+}$ was found to destabilize overall interaction between $NpO^+_2$ and $Cl^-$. The observations were consistent with the density functional theory calculation.
Accurate numericalsimulation of wind field over complex terrain is an important prerequisite for wind resource assessment. In this study, numerical simulation of wind field over complex terrain was further carried out by taking the complex terrain around Siu Ho Wan station in Hong Kong as an example. By artificially expanding the original digital model data, Gambit and ICEM CFD software were used to create high-precision complex terrain model with high-quality meshing. The equilibrium atmospheric boundary layer simulation based on RANS turbulence model was carried out in a flat terrain domain, and the approximate inflow boundary conditions for the wind field simulation over complex terrain were established. Based on this, numerical simulations of wind field over complex terrain under different inflow wind directions were carried out. The numerical results were compared with the wind tunnel test and field measurement data for land and sea fetches. The results show that the numerical results are in good agreement with the wind tunnel data and the field measurement data which can verify the accuracy and reliability of the numerical simulation. The near ground wind field over complex terrain is complex and affected obviously by the terrain, and the wind field characteristics should be fully understood by numerical simulation when carrying out engineering application on it.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5819-5840
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2018
Considering the topology of hierarchical tree structure, each cluster in WSNs is faced with various attacks launched by malicious nodes, which include network eavesdropping, channel interference and data tampering. The existing intrusion detection algorithm does not take into consideration the resource constraints of cluster heads and sensor nodes. Due to application requirements, sensor nodes in WSNs are deployed with approximately uncorrelated security weights. In our study, a novel and versatile intrusion detection system (IDS) for the optimal defense strategy is primarily introduced. Given the flexibility that wireless communication provides, it is unreasonable to expect malicious nodes will demonstrate a fixed behavior over time. Instead, malicious nodes can dynamically update the attack strategy in response to the IDS in each game stage. Thus, a multi-stage intrusion detection game (MIDG) based on Bayesian rules is proposed. In order to formulate the solution of MIDG, an in-depth analysis on the Bayesian equilibrium is performed iteratively. Depending on the MIDG theoretical analysis, the optimal behaviors of rational attackers and defenders are derived and calculated accurately. The numerical experimental results validate the effectiveness and robustness of the proposed scheme.
With the development of mobile edge computing, how to utilize the computing power of edge computing to effectively and efficiently offload data and to compute offloading is of great research value. This paper studies the computation offloading problem of multi-user and multi-server in mobile edge computing. Firstly, in order to minimize system energy consumption, the problem is modeled by considering the joint optimization of the offloading strategy and the wireless and computing resource allocation in a multi-user and multi-server scenario. Additionally, this paper explores the computation offloading scheme to optimize the overall cost. As the centralized optimization method is an NP problem, the game method is used to achieve effective computation offloading in a distributed manner. The decision problem of distributed computation offloading between the mobile equipment is modeled as a multi-user computation offloading game. There is a Nash equilibrium in this game, and it can be achieved by a limited number of iterations. Then, we propose a distributed computation offloading algorithm, which first calculates offloading weights, and then distributedly iterates by the time slot to update the computation offloading decision. Finally, the algorithm is verified by simulation experiments. Simulation results show that our proposed algorithm can achieve the balance by a limited number of iterations. At the same time, the algorithm outperforms several other advanced computation offloading algorithms in terms of the number of users and overall overheads for beneficial decision-making.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2666-2687
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2022
As a new alternative communication scheme in 5G, unmanned aerial vehicle (UAV) is used as a relay in the remote base station (BS) for assistant communication. In order to ameliorate the quality of the backhaul link, a UAV backhaul transmission scheme based on improved Nash equilibrium (NE) strategy is proposed. First, the capacity of air-to-ground (A2G) channel by the link preprocess is maximized. Then, the maximum utility function of each UAV is used as the basis of obtaining NE point according to the backhaul channel and the backhaul congestion. Finally, the improved NE strategy is applied in multiple iterations until maximum utility functions of all the UAVs are reached, and the UAVs which are rejected by air-to-air (A2A) link during the process would participate in the source recovery process to construct a multi-hop backhaul network. Simulation results show that average effective backhaul rate, minimum effective backhaul rate increases by 10%, 28.5% respectively in ideal A2G channel, and 11.8%, 42.3% respectively in fading channel, comparing to pure NE strategy. And the average number of iterations is decreased by 5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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