The current environmental problem is global, and threatens the very existence of human beings. Many factors have been argued as the causes of environmental problem. The examples include anthroponcentric human perspective on nature, increase in the knowledge on nature, development of technology, economic growth and unequal distribution, and population increase, etc. The scholars who argues population increase have focused on over-population. However, the estimation of optimum population size has not been attempted in terms of environmental carrying capacity. In such a context, this paper aims at estimating optimum population size in South Korea in terms of environmental carrying capacity. The estimation was done from two approaches. One was based on the state of environment, the other was based on 'the desirable state of environment' Koreans expect. The former is termed an objective approach, while the latter is termed an approach based on social consensus. About 47.5 millions were estimated from the former approach, and 48.5 millions from the latter approach. However, optimum population size increase by 50.5 millions if government increase environmental budget to 2.00% among total budget. As such, different optimum population size is estimated according to the values of variables. The most significant variable determining optimum population size is environmental budget, and followed by supply of clean energy. The estimated optimum population size was based on the time-series data from 1993 to 2002. Therefore, time-series data collected from other years will result in different estimation model, and then different optimum population size will be estimated.
본 논문에서는 시장에서 추계되는 소비자 의료가격지수의 바이어스를 가져오는 두 가지 원인을 살펴보았다 첫 번째로 가격지수구성이 갖는 구조적인 특성으로부더 야기되는 바이어스문제를 살펴보았고, 두 번째로, 소비자가 시장에서 실제로 구매하는 의료서비스와 해당 서비스 가격에 대한 모호한 정의로부터 야기되는 바이어스 문제를 살펴보았다 일반적인 가격지수는 최종 소비재 및 서비스 가격 변동 추계를 원칙으로 한다. 그러한 원칙이 의료가격 지수 구성의 경우 무시되고 의료서비스 생산을 위한 생산 요소가격 변동을 추계하여 최종 의료서비스 가격지수로 대용하고 있음을 보여주고 있다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.1
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pp.27-34
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2023
The optimal assignment problem between agents and tasks is known as one of the representative problems of combinatorial optimization and an NP-hard problem. This paper covers multi agent-multi task assignment problems with uncertain completion probability. The completion probabilities are generally uncertain due to endogenous (agent or task) or exogenous factors in the system. Assignment decisions without considering uncertainty can be ineffective in a real situation that has volatility. To consider uncertain completion probability mathematically, a mathematical formulation with stochastic programming is illustrated. We also present an algorithm by using the sample average approximation method to solve the problem efficiently. The algorithm can obtain an assignment decision and the upper and lower bounds of the assignment problem. Through numerical experiments, we present the optimality gap and the variance of the gap to confirm the performances of the results. This shows the excellence and robustness of the assignment decisions obtained by the algorithm in the problem with uncertainty.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.05a
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pp.135-137
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2018
다수의 원유 선적항으로부터 여러 정유공장으로 수송된 원유를 정제하여 생산한 제품유를 글로벌 수요시장으로 배분하는 2단계 석유물류네트워크의 최적화는 글로벌 석유 메이저의 중요한 의사결정문제이다. 본 연구는 제품유 시장의 가격 및 수요 변동의 영향을 반영하여 원유 수송, 정제 및 제품유 배분을 최적화하기 위한 석유물류네트워크의 로버스트 추계적 모형을 제시하고 있다. 계산실험은 제품유 시장의 가격 및 수요 변동에 관한 시나리오 기반의 데이터를 사용하여 최적화 모형에 적용하였으며, 그 결과를 바탕으로 제시한 최적화모형의 유용성과 타당성을 검증하여 보고하고 있다.
Offshore oil production faces several difficulties caused by oil price decline and unexpected changes in the global petroleum logistics. This paper suggests a stochastic model for optimizing the offshore oil production under uncertainty. The proposed model incorporates robust optimization and restricted recourse framework, and uses the lower partial mean as the measure of variability of the recourse profit. Some computational experiments and results based on the proposed model using scenario-based data on the crude oil price and demand under uncertainty are examined and presented. This study would be meaningful in decision-making for the offshore oil production problem considering risks under uncertainty.
본 논문에서는 제품의 유효기간이 짧고, 그 수요분포가 정규분포 함수로 주어지는 다품목 생산롯트의 크기를 결정하는 문제가 다루어진다. 총 생산량의 제약하에 2기간 동안의 생산재고 비용을 최소화하는 조건으로부터 적정 기초 재고수준과 롯트 크기를 구하는 효율적 해법이 제시된다. 특수 형태의 하나로 단일품목의 경우에 대한 최적 조건식도 아울러 주어진다.
This study aims to improve the more confident and efficient projection method that is to estimate the Number of Household per Family scales(NHF) in projecting the Household Heath care Expenditure(HHE). For this purpose, this paper suggested three results of the research. First, because projecting the NHF does not reflect the recent socio-demographic trends in the process of projecting the National Health Expenditure(NHE),the prior projection results have serious problem in the confidence and political availability. Second, the projection results about the HHE might be underestimated relative to the real one. Third, in order to estimate the more confident and efficient estimates of the HHE, the estimated NHF reflecting the socio-demographic trend must be used to project the one. There is an alternative method that the NHF and the increasing or decreasing rate of them which are regularly surveyed and suggested by the KOSIS should be used to project the process.
Embracing a suggestion by Sullivan(1984) and minimizing the sum of the estimation variances at all thresholds, a rigorous solution to order relatioll problems in multiple indi gator kriging is formulated. By utilizing the particular structure of the resulting optimization problem, a solution algorithm is developed that requires little computational effort beyond the initial indicator kriging. Thus, this proposed solution is computationally efficient, mathematically consistent, and based upon an explicit statistical foundation-unlike many of the ad hoc solutions currently in use.
Dealing with uncertainty has been a critical issue in demographic and population forecasting since 1980. This study reviews methodological developments in demographic and population forecasting over the last several decades. First, this study reviews the important issue of the uncertainty surrounding demographic forecasts. Several limitations of the traditional scenario approach to dealing with uncertainty are also discussed. Second, in forecasting demographic processes such as mortality, fertility, and migration, three approaches of stochastic forecasting are identified and discussed: expert judgment, statistical modeling, and analysis of historical forecast errors. Finally, this study discusses the current issues and directions for future research in stochastic demographic forecasting.
This paper examined the accuracy of the national population projections for the Republic of Korea produced from the 1980s to the early 2000s. Specifically, this study assessed the forecast accuracy of the Total Fertility Rate and life expectancy at birth as well as total and age-group populations. Overall, the data indicated no significant improvement in forecasting total populations. The largest forecast errors were for the young and the elderly, while projections of the working age population were comparatively accurate. The past population projections consistently over-estimated TFR but under-estimated life expectancy at birth. This study also showed that forecast errors in fertility were substantially larger than those in mortality, indicating that behaviorally determined factors are difficult to forecast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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