Traffic problems caused by drunk drivers have been steadily raised from the past. Even though the previous researches have focused on the development of countermeasures for preventing drunk driving, the number of drivers violating the DUI (Driving-Under-Influence) regulation is still increasing. Many studies seek countermeasures for preventing drunk driving by comparing the differences between general and drunk drivers. However, few researches have investigated focusing only on the characteristics of drunk drivers. It is well known that characteristics of general drivers are different from those of drunk drivers, and also habitual drunk drivers have different characteristics from non-habitual drunk drivers. Motivated by this fact, only the drivers who have violated DUI regulation are considered in the analysis. This study primarily aims to provide alternative solutions for reducing habitual drunk drivers who are highly inclined to do drunk driving repeatedly. For the analysis, various types of variables potentially effecting drunk driving behavior were investigated, and then truncated count data models were developed to analyze the effects of the variables selected on drunk driving. The results showed that 1) a truncated negative binomial model is better fitted to the data; and 2) five variables including experiential learning, the lack of self-control, self-reflection, the fear of crackdown, and the level of dependence on vehicles were found to be statistically significant.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.18
no.3
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pp.291-302
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2005
Due to the importance of the parameter in structural response, the uncertain elastic modulus was located at the center of stochastic analysis, where the response variability caused by the uncertain system parameters is pursued. However when we analyze the so-called stochastic systems, as many parameters as possible must be included in the analysis if we want to obtain the response variability that can reach a true one, even in an approximate sense. In this paper, a formulation to determine the statistical behavior of in-plane structures due to multiple uncertain material parameters, i.e., elastic modulus and Poisson's ratio, is suggested. To this end, the polynomial expansion on the coefficients of constitutive matrix is employed. In constructing the modified auto-and cross-correlation functions, use is made of the general equation for n-th moment. For the computational purpose, the infinite series of stochastic sub-stiffness matrices is truncated preserving required accuracy. To demons4rate the validity of the proposed formulation, an exemplary example is analyzed and the results are compared with those obtained by means of classical Monte Carlo simulation, which is based on the local averaging scheme.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.3
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pp.509-521
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1994
This study is an effort to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. A stochastic model is formulated for the process of daily precipitation with considering the sequences of wet and dry days and the precipitation amounts on wet days. This study consists of 2 papers and the process of precipitation occurrence is modelled by an alternate renewal process (ARP) in paper (I). In the ARP model for the precipitation occurrence, four discrete distributions, used to fit the wet and dry spells, were as follows; truncated binomial distribution (TBD), truncated Poisson distribution (TPD), truncated negative binomial distribution (TNBD), logarithmic series distribution (LSD). In companion paper (II) the process of occurrence is developed by Markov chain. The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma. Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Daily precipitation series model consists of two models, A-Wand A-G model, by combining the process of precipitation occurrence and a continuous probability distribution on the precipitation of wet days. To evaluate the performance of the simulation model, output from the model was compared with historical data of 7 stations in the Nakdong and Seomjin river basin. The results of paper (1) show that it is possible to design a model for the synthetic generation of IX)int precipitation patterns.
The purpose of this study is to predict factors influencing participant demand for the temple stays and to help find alternatives for temple stay marketing strategies. Specifically, the study sought to examine input variables on the visit frequency of temple visitors who partook in temple food. Research subjects were temple stay participants with experience with temple food. Through convenience sampling method, 300 self-administered questionnaires were distributed to participants at 4 temple stays in Seoul. Of the 278 questionnaires collected, 232 (83%) were used for research analysis. Given that the requirement that proper model for analysing the collected data be applied, the Truncated Negative Binomial(TNB) Poisson model, which is useful for analysing count data that are truncated at '0' and overcrowded with a certain value, was selected fort his study. Study results found that, for temple stay food revitalization, the most crucial item for temple food proponents to recognize is natural food ingredients. The degree of affection was higher among respondents over 40 years of groups and with incomes over 40 million won or more than others. In addition, unmarried and male were higher than married and female, and the Christian population in the temple food demand higher impact than Shamanism community. This match should be a priority to establish an in-depth public relations policy of targeted marketing of consumers according to various demographic characteristics. Active and aggressive efforts to expand food inspection are required to promote the healthy image of the temple food to the fragmentation of consumer marketing hierarchy.
This study aims to identify and analyze the main factors that determine the properties and buying behavior in the premium bottled select and analyze the degree of impact on the relevant variables are premium water demand. When applied to the truncated negative binomial model to derive the study results: The results of estimating the variables that affect the demand for premium mineral water are as follows. Premium bottled water demand of this group my purchases with a choice between buying behavior variables are significantly higher than the relative population. To also do a good ingredient water, it appeared to be on a statistically significant positive effect on the demand for the more groups you purchase a premium bottled water for the purpose of receiving special feeling, just buy purpose is called to drinking water does not significantly affect to be analyzed. Among demographic characteristics it showed that demand for premium bottled water purchases are significantly higher in women than in men, professional / clerical job, such as the military, college graduates were more consumer research as significant in comparison to the relative population. Taste and package design factors of premium bottled mineral water among the select attribute factors are having a significant positive impact on the purchasing demand, local conditions and cost factors have been estimated to be insignificant.
Sari, Ali Akbari;Rezaei, Satar;Arab, Mohammad;Majdzadeh, Reza;Matin, Behzad Karami;Zandian, Hamed
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.17
no.9
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pp.4421-4426
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2016
Background: Smoking is recognized as a main leading preventable cause of mortality and morbidity worldwide. It is responsible for a considerable financial burden both on the health system and in society. This study aimed to examine the effect of smoking on cost of hospitalization and length of stay (LoS) among patients with lung cancer in Iran in 2014. Materials and Methods: A total of 415 patients were included in the study. Data on age, sex, insurance status, type of hospitals, type of insurance, geographic local, length of stay and cost of hospitalization was extracted by medical records and smoking status was obtained from a telephone survey. To compare cost of hospitalization and LoS for different smoking groups, current smokers, former smokers, and never smokers, a gamma regression model and zero-truncated poisson regression were used, respectively. Results: Compared with never smokers, current and former smokers showed a 48% and 35% increase in hospitalization costs, respectively. Also, hospital LoS for current and former smokers was 72% and 31% higher than for never smokers, respectively. Conclusions: Our study indicated that cigarette smoking imposes a significant financial burden on hospitals in Iran. It is, however, recommended that more research should be done to implement and evaluate hospital based smoking cessation interventions to better increase cessation rates in these settings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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