The Sample Cohort DB supplied by the National Health Insurance Service is a valuable resource for statistical studies as well as for health and medical studies. It takes significant time and effort to extract data from this Cohort DB having a large size. As such, we introduce a database system, conveniently called the National Health Insurance Service Cohort DB Extract Tool (NICE Tool), which supports several useful operations for effectively and efficiently managing the Cohort DB. For example, researchers can extract variables and cases related with study by simply clicking a computer mouse without any prior knowledge regarding SAS DATA step or SQL. We expect that NICE Tool will facilitate the faster extraction of data and eventually lead to the active use of the Cohort DB for research purposes.
For a survey research in which the characteristics of the population of interest are investigated from a sample, representativeness of the sampling frame is one of the most important part to be considered. If the sampling frame fails to represent the population properly, statistical procedures based on the even efficient sampling design result in significant nonsampling biases and thus the statistical validities of the results could be damaged. But the construction of the reliable sampling frame that covers the population properly costs money and time and thus the sampling frame based on a census or a large scale survey is often used in practice. For example, the sampling frame based on the population households census is used for many household surveys in Korea. But due to the time difference between the census and a survey of interest, the sampling frame constructed from the census is expected to fail to cover the population of interest. Especially, one could expect a large amount of population and household movement in a large city like Seoul. Thus in our research, we considered the construction of new sampling frame and the procedure of sample selection for 2008 Seoul survey. We analyzed the sampling frame based on 2005 population households census and found that it does not represent the population properly. Thus, we proposed a new sampling frame based on resident registration DB for 2008 Seoul survey. We also proposed the sampling weights and estimator of the population mean based on the sample selected from the newly constructed sampling frame.
Korea Health Panel (KHP) data and Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) data are collected by self-assess and self-report for individual's health status and medical use. Previous studies have claimed that the reliability for prevalence rates and health life expectancies obtained from these data should be validated. National Health Insurance Services in Korea recently released a sample cohort DB that contain all data related to the use of medical facilities for all entire Korea citizens. It has been shown that disease-specific prevalence rates calculated from these data are representative and reliable for the entire population. In this paper, we evaluate the reliability of prevalence rates derived from self-reported data such as KHP and KNHANES by comparing to the prevalence rates from the sample cohort DB. We found that both KHP and KNHANES underestimate prevalence rates and in turn overestimate health life expectancies. Moreover, the general trends of health life expectancies might be distorted (except for the sample cohort DB) because of sampling and non-sampling errors.
Purpose - The total amount of advanced Corporate Pension Insurance products exceed 148 trillion Korean Won at the end of 2016. For a firm with over 300 employees, when a bill on compulsion of introduction of Corporate Pension Insurance products, currently pending in court, is passed, Corporate Pension shall be an essential. The findings of the paper will provide a guideline for understanding on firm's attributes and its effects towards introduction of Corporate Pension Insurance products. Research design, data, and methodology - The data were collected using statistics of employer panel survey from Korea Labour Institute in 2013. The study analyses a sample survey on 1,775 outstanding enterprises and their HR department among whole corporations in Korea. For analysis of data, empirical testing by Logistic Regression was utilized. Results - As an outcome of empirical testing, variables on share of regular employees and the aged employees in over 50's generates a significant statistical meaning. It eventually gives a great impact on purchase of Corporate Pension scheme. Moreover, variables on corporate financial statement, current sales, current net income, total amount of the debts, labor cost per person also has a vital influence on introduction of Corporate Pension Insurance products. Lastly, variables on firm's labor relationship have no effect except for the execution or non-execution of HR consulting. Meanwhile, Variables affecting a choice on pension schemes types among firm's attributes are a share of regular employees, current net income, execution or non-execution of HR consulting etc. These variables represents a statistical implication. According to their each features, they prefer DB or DC plan. Conclusions - Introduction of corporate pension scheme is apposite to contemporary Korea's situation entering a hyper-aging society and firms with a high share of regular employees, the weight of aging, current sales, current net income and labor cost per person are exceedingly active in purchasing Corporate Pension Insurance products. However, after the introduction of corporate pension scheme, firms which has an implementation of consultation on human resource management, flexible benefits plan, job security and welfare system prefer DC plan whereas from financial perspective firms with high net income prefer DB plan.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2023.05a
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pp.317-318
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2023
This study is part of the carbonation degree DB accumulation through quantitative analysis of carbonation depth, Ca(OH)2 and CO2 according to the type of finish and years of use of old concrete structures in order to predict the amount of CO2 that can be absorbed through carbonation of concrete. To this end, the depth of carbonation of the concrete core specimen is measured using an indicator, and the dry amount of water combined with CO2 in the sample is measured using a differential thermal gravimetric analyzer for samples in the carbonation area and non-carbonated area classified by the indicator, and the absorption compared to the weight of the sample. The amount of absorbed CO2 was calculated. In addition, the degree of carbonation was calculated through quantitative comparison of Ca(OH)2 in the carbonation section and non-carbonation section. In the future, we will continue to add the survey and analysis data of dismantled structures and use them as basic data for estimating the amount of carbon dioxide that can be absorbed according to the exposure conditions and years of use by concrete mix.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.69-85
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2014
Carbon stocks of NFI plots can be accurately estimated using field survey information. However, an accurate estimation of carbon stocks in other unsurveyed sites is very difficult. In order to fill this gap, various spatial information can be used as an ancillary data. In South Korea, there is the 1:5,000 forest type map that was produced by digital air-photo interpretation and field survey. Because this map contains very detailed forest information, it can be used as the high-quality spatial data for estimating carbon stocks. In this study, we compared three upscaling methods based on the 1:5,000 forest type map and 5th national forest inventory data. Map algebra(method 1), RK(Regression Kriging)(method 2), and GWR(Geographically Weighted Regression)(method 3) were applied to estimate forest carbon stock in Chungcheong-nam Do and Daejeon metropolitan city. The range of carbon stocks from method 2(1.39~138.80 tonC/ha) and method 3(1.28~149.98 tonC/ha) were more similar to that of previous method(1.56~156.40 tonC/ha) than that of method 1(0.00~93.37 tonC/ha). This result shows that RK and GWR considering spatial autocorrelation can show spatial heterogeneity of carbon stocks. We carried out paired t-test for carbon stock data using 186 sample points to assess estimation accuracy. As a result, the average carbon stocks of method 2 and field survey method were not significantly different at p=0.05 using paired t-test. And the result of method 2 showed the lowest RMSE. Therefore regression kriging method is useful to consider spatial variations of carbon stocks distribution in rugged terrain and complex forest stand.
Purpose: This study examined the relationship between caffeine intake and metabolic syndrome in Korean adults using the 2013 ~ 2016 Korea National Health and Nutrition Examination Survey data (KNHANES). Methods: The caffeine database (DB) developed by Food and Drug Safety Assessment Agency in 2014 was used to estimate the caffeine consumption. The food and beverage consumption of the 24 hr recall data of 2013 ~ 2016 KNHANES were matched to items in the caffeine DB and the daily caffeine intakes of the individuals were calculated. The sample was limited to non-pregnant healthy adults aged 19 years and older, who were not taking any medication for disease treatment. Results: The average daily caffeine intake was 41.97 mg, and the daily intake of caffeine of 97% of the participants was from coffee, teas, soft drinks, and other beverages. Multivariate analysis showed that the caffeine intake did not affect metabolic syndrome, hypertension, low HDL-cholesterol, and abdominal obesity. Diabetes and hypertriglyceridemia, however, were 0.76 (95% CI: 0.63 ~ 0.93), and 0.87 (95% CI: 0.77 ~ 0.98) in third quintile (Q3), and 0.66 (95% CI: 0.53 ~ 0.82) and 0.83 (95% CI: 0.73 ~ 0.94) in fourth quintile (Q4) compared to Q1, respectively. Therefore, caffeine intake of 3.66 ~ 45.81 mg per day is related to a lower risk of diabetes and hypertriglyceridemia. Conclusion: The study showed that adequate caffeine intake (approximately 45 mg) was associated with a lower prevalence of diabetes and hypertriglyceridemia. Therefore, it can be used as a guideline for the adequate level of caffeine intake for maintaining health.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.141-147
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2012
The purpose of the study is the acquisitions of knowledge related in job searching from local companies and job seekers using data mining techniques. At the first step, for the study, we had selected the local companies their headquarters are located in Jeonbuk province. Then we had picked the graduating students out from the high schools, colleges, and universities in the same area as the job seekers. After the targeting of the sample, we had surveyed 560 local companies and 14 schools for the collecting of the preliminary data. As the result of the survey, we could collect 173 responses from the companies and 551 responses from the job seekers. At the second step using data mining, we had adapted the C5.0 algorithm to extract the inference rules. Then we had used the Visual Basic (VB) programming language to visualize the rules at the third step. At the fourth step, we transformed the inference rules into DB tables. At the final step, we had executed the rule inferences to support the development of the long-term human resources development (HRD) strategies. As the result of the study, we could suggest the helpful information to the HRD directors and job seekers in designing their strategies in managing their jobs and career development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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