The current increasing size of container vessels affects the container port's situation. The containerization has changed the inter-modal handling process, which brought more flexibility and comfortableness in the shipping industry sector. Thus, it is very crucial to analyze the efficiency of container ports in the regional sphere. Such kind of efficiency analysis provide a powerful management tool for port operators and shipping managers in the Mediterranean market, and it also helps to form an information for planning new regional and national port operations. This paper aims to analyze the ports' technical efficiency of Mediterranean major container ports. It is conducted to establish the model of port performance and efficiency through the empirical test of the various factors. Regarding to the panel data collected from the 48 DMUs (decision making units), this study attempts to provide the empirical basis of the port efficiency relative to another factors in the total port performance. Due to the complexity of the various activities carried out at container ports, the study focuses only on the technical efficiency at the level of the Mediterranean container port. Unlike the practice of cross-sectional data analysis, originally established by Charnes et al. (1985), the panel data in DEA window analysis applications are used. The main focus of this study is the relative technical efficiency of 12 container ports from 7 countries in the Mediterranean market. The selection of ports under study is based on their high handling capability and rankings in World Top 100 (Containerization International, 2018).
In the modern society, the number of people in disaster vulnerable groups is rapidly increasing such as the elderly, the disabled, foreigners, and children. The common characteristics of the groups vulnerable to disasters are that they live in residence types that are exposed to disasters because they are impoverished and if they are exposed to disasters, recovery is a slow process. The purpose of this study is to identify the new risk issues by performing risk issue analysis on the targets of disaster vulnerable group and provide base data for the development of the policies. For the research method, this study centered on the cases of children and pregnant women out of the disaster vulnerable groups and focused on the issue data of social media throughout the past 10 years ('10~'19) and performed social network analysis. As a result, first, the development of the issue showed relevance in the occurrence of specific cases. Second, the awareness about the types, targets, and management method of crisis management was analyzed. Third, an analysis was performed on the sentiment words that considered the solution measures of risk issues or the characteristics of the targets and it was analyzed that there were word that triggered negative emotions. Therefore, it is anticipated for the base data to be used for the government and also for the local government to build an effective crisis management system of the rapidly changing disaster environment on the basis of the sentiment analysis performed on the people of the nation as well as public awareness.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.228-234
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2021
Real estate market participants need to have a sense of predicting real estate prices in decision-making. Commonly used methodologies, such as regression analysis, ARIMA, and VAR, have limitations in predicting the value of an asset, which fluctuates due to unknown variables. Therefore, to mitigate the limitations, an artificial neural was is used to predict the price trend of apartments in Seoul, the hottest real estate market in South Korea. For artificial neural network learning, the learning model is designed with 12 variables, which are divided into macro and micro factors. The study was conducted in three ways: (Ed note: What is the difference between case 1 and 2? Is case 1 micro factors?)CASE1 with macro factors, CASE2 with macro factors, and CASE3 with the combination of both factors. As a result, CASE1 and CASE2 show 87.5% predictive accuracy during the two-year experiment, and CASE3 shows 95.8%. This study defines various factors affecting apartment prices in macro and microscopic terms. The study also proposes an artificial network technique in predicting the price trend of apartments and analyzes its effectiveness. Therefore, it is expected that the recently developed learning technique can be applied to the real estate industry, enabling more efficient decision-making by market participants.
This study uses the youth panel survey (YP2007 2th ~ 9th) data of the Korea Employment Information Service to examine the phenomenon of subjective mismatch arising from the youth labor market and analyzed the determinants and wage effects of subjective mismatch. Overall, the analysis showed that the over-education and over-technology of both educational background and technical skill level in the Miss Match significantly decreased, while the lack of education and technology increased rather gradually. Next, the analysis of the determinants of downward employment(Excess of education and technology) showed that males were less likely to be downwardly employed(Excess of education and technology) than females, and in the status of workers, the probability of downward employment of regular and non-wage workers was lower than that of temporary/daily workers. Finally, as a result of estimating the wage effect of the mismatch based on the pooled OLS model and the Panel Fixed Effect model, the mismatch which has the greatest effect on the wage was found to be excessive education, and it has been estimated that youth employees who are over-educated have an average 6.7% lower wages than those who are not. After controlling for the unobserved individual characteristics, they were found to receive a lower wage of 3.2%, and it is estimated that 2.9% for the technical excess mismatch and 2.3% for the major mismatch receive lower wages than the reference group.
The purpose of this study was to identify groups depending on the change trajectory of child maltreatment in childhood and early adolescence. For this study, the data from waves two through six (2011-2015) of the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) were used. Participants included first-grade (n=2,300) and fourth-grade (n=2,325) elementary school students. A latent class growth model (LCGM) using Mplus 7.21 was adopted to classify the types of developmental trajectories of child maltreatment. The main results were as follows: First, in physical abuse, childhood from the second to the sixth grades was classified into four groups: decreased, low maintenance, increased, and no maltreatment type. In addition, early adolescence from the fifth grade of elementary school to the third grade of middle school was also classified into the same types. Second, in emotional abuse, childhood was classified into three groups: decreased, increased, and no maltreatment type. Early adolescence was classified into four groups: decreased, low maintenance, increased, and no maltreatment type. Third, in neglect, childhood was classified into four groups: maintenance, low decreasing, low increasing, and no maltreatment type. Early adolescence was classified into three groups: maintenance, low increasing, and no maltreatment type. According to the change of child maltreatment by developmental period, physical abuse continued from childhood to early adolescence, whereas emotional abuse and neglect increased in early adolescence compared to childhood. This study is meaningful in classifying latent classes depending on maltreatment types. Theoretical and practical implications were suggested based on the study results.
From January 2 to December 30, 2017, out of 691 children diagnosed with dermatophytoses infection, 179 children had infections caused by Trichophyton among the total 13,093 patients who visited the Dermatology department. According to a survey, the patients included 317 adolescents, 203 elementary school age children, and 171 infants. In seasonal variation, the diagnosis was higher in summer (195 cases, 28%) and winter (191, 28%) and comparatively lower in spring (165, 24%) and autumn (140, 20%). The infection among the patients was caused by, from maximum to minimum, T. pedis (351, 51%), T. corporis (91, 13%), and T. unguinum (77, 11%). In all age groups, the highest number of patients were infected with T. pedis. After T. pedis, in descending order, the infection was caused by T. corporis, T. unguinum, T. manus and Tinea capitis in the infants and elementary school age children and by T. corporis, T. unguinum and T. cruris in adolescents. Among infections caused by Trichophyton, T. rubrum was the highest isolated causative agent. This data analysis confirmed the distribution of dermatophytoses and the different species according to paediatric age and will aid the study of paediatric dermatomycosis through continuous research.
Hong, Seungjin;Joo, Hongjun;Kim, Kyoungtak;Kim, Hung Soo
Journal of Wetlands Research
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v.20
no.4
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pp.370-382
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2018
The purpose of this study is to quantitatively and effectively evaluate the factors affecting flood damage by watershed. National Water Resource Plan(MOCT, 2001) has been developed Potential Flood Damage(PFD) which indicates flood vulnerability. But, it is only a simple grouping and it does not provide guidelines for flood control planning based on detailed evaluation of sub-components. In this study, we used PFD in the Han River basin according to the method applied in the National Water Resource Plan (existing method) and improvement based on actual flood hazard area and data. As an application method, after analyzing by yearly change(2009~2014), we compared and analyzed the tendency of the sub - components that constitute the potential and risk rather than the current grouping. As the result, it was possible to accurately evaluate the existing and improved methods, and it was possible to derive the vulnerability rankings, but the existing methods have different results from the actual watershed tendency. Therefore, the PFD of the improvement method that correctly reflects past history and watershed characteristics is more appropriate for the evaluation of flood vulnerability in the watershed. In addition, it is reasonable to establish a flood control plan referring to this and prevent flood damage in advance.
This study aims to analyze the research trends on Smart City and to present implications to policy maker, industry professional, and researcher. Cities around globe have undergone the rapid progress in urbanization and the consequent dramatic increase in urban dwellings over the past few decades, and faced many urban problems in such areas as transportation, environment and housing. Cities around the globe are in a hurry to introduce Smart City to pursue a common goal of solving these urban problems and improving the quality of their lives. However, various conceptual approaches to smart city are causing uncertainty in setting policy goals and establishing direction for implementation. The study collected 11,527 papers titled "Smart City(cities)" from the Scopus DB and Springer DB, and then analyze research status, topic, trends based on abstracts and publication date(year) information using the LDA based Topic Modeling approaches. Research topics are classified into three categories(Services, Technologies, and User Perspective) and eight regarding topics. Out of eight topics, citizen-driven innovation is the most frequently referred. Additional topic network analysis reveals that data and privacy/security are the most prevailing topics affecting others. This study is expected to helps understand the trends of Smart City researches and predict the future researches.
The fourth industrial revolution and technological innovation will make the job factor of people with disabilities complicated and difficult. Thus, this study analyzed the technical factors influencing the job structure and tried to find a way to develop the job of the people with disabilities in response to the 4th Industrial Revolution by changing the labor market and changing the trend of the employment by industry. The methods for this study are literature research and FGI. First, technological factors affecting the job structure of the Fourth Industrial Revolution are artificial intelligence, Internet and networking of things, 3D printing, big data, Second, technological innovation due to the industrial revolution was a major factor in the job structure. As the industrial revolution and technological innovation progressed, the job structure shifted rapidly from the manufacturing industry to the service industry, Third, as the measures of the 4th Industrial Revolution and the change of the job structure, it is necessary to make preemptive investment for the development of competency to cope with technological innovation, Finally, in order to respond to the Fourth Industrial Revolution and the rapidly changing technological innovation, the basic data of people with disabilities should be able to be big data.
Due to the constant changes of companies' global networks, the expansion of global e-commerce as well as the market-oriented global supply chain management, global enterprises are strategically selecting and entering into viable countries able to become global footholds. Therefore, this study aims to scrutinize the trend of changes in the global networks of Korean companies by analyzing the current overseas countries over the past decade. From the analysis, it has been found that there is a significant difference in the priorities of targeting countries among shipping, manufacturing and logistics companies. Logistics companies preferred to enter Germany first while they attached to a lower priority to Singapore. Manufacturing companies had a lower priority to advance to India, while they preferred to advance to Mexico; however, shipping companies were analyzed to prefer to enter the US. In addition, all of these companies identified the importance of securing volume and network by entering overseas markets to achieve economies of scale and scope and to maintain global competitiveness. Joint overseas expansion of manufacturers with shipping and logistics companies can be recommended to facilitate the entry and thus, enhance global competitiveness and service capabilities and also secure new growth engines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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