Onions are grown in a few specific regions of Korea that depend on the climate and the regional characteristic of the production area. Therefore, when onion yields are to be estimated, it is reasonable to use a statistical model in which both the climate and the region are considered simultaneously. In this paper, using a spatial panel regression model, we predicted onion yields with the different weather conditions of the regions. We used the spatial auto regressive (SAR) model that reflects the spatial lag, and panel data of several climate variables for 13 main onion production areas from 2006 to 2015. The spatial weight matrix was considered for the model by the threshold value method and the nearest neighbor method, respectively. Autocorrelation was detected to be significant for the best fitted model using the nearest neighbor method. The random effects model was chosen by the Hausman test, and the significant climate variables of the model were the cumulative duration time of sunshine (January), the average relative humidity (April), the average minimum temperature (June), and the cumulative precipitation (November).
The combustion characteristics and combustion heat of sandwich panel cores were analysed using variable external irradiation level. The characteristics such as ignition time, critical heat flux, ignition temperature and surface temperature profile were measured. Fuel samples were exposed to incident heat fluxes from 15 to $50\;kW/m^2$. For the measurement of various combustion characteristics, the size of specimen was $100\;mm\;{\times}\;100\;mm\;{\times}\;50\;mm$ and the samples were 3 different kinds. As results, Type B showed the best characteristics in measurement of combustion heat and ignition temperature and Type C showd the best characteristics in critical heat flux and surface temperature profile than that of the other two. In conclusion, we knew that Type C had the best performance in fire safety from all data of this study.
This paper presents the fabrication and 3-point flexion testing of carbon fiber reinforced polymer (CFRP) composite face/aluminum honeycomb core sandwich panels. Specimen sandwich panels were fabricated with three honeycomb types (3.18 mm, 4.76 mm, and 6.35 mm cell size) and three panel radii (flat, r = 1.6 m, r = 1.3 m). The curved sandwiches were fabricated normally with the core in the W-direction. The tensile mechanical properties of the CFRP $2{\times}2$ twill fabric face laminate were evaluated (modulus, strength, Poisson's ratio). The measured values are comparable to other CFRP fabric laminates. The flat sandwich 3-point flexion test core shear strength results were 11-30% lower than the manufacturer published data; the test set-up used may be the cause. With a limited sample size, the 1.3 meter panel curvature appeared to cause a 0.8-3.8% reduction in ultimate core shear strength compared to a flat panel.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.4
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pp.969-977
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2016
Climate change affects the growth of crops which were planted especially in fields, and it becomes more important to use climate data to predict the yields of the major vagetables. The variation of the crop products caused by climate change is one of the significant factors for the discrepancy of the demand and supply, and leads to the price instability. In this paper, using a panel regression model, we predicted the garlic yields with the weather conditions of different regions. More specifically we used the panel data of the several climate variables for 15 main garlic production areas from 2006 to 2015. Seven variables (average temperature, average maximum temperature, average minimum temperature, average surface temperature, cumulative precipitation, average relative humidity, cumulative duration time of sunshine) for each month were considered, and most significant 7 variables were selected from the total 84 variables by the stepwise regression. The random effects model was chosen by the Hausman test. The average maximum temperature (January), the cumulative precipitation (March, October), the cumulative duration time of sunshine (April, October) were chosen among the variables as the significant climate variables of the model
In 2016, the number of suicides per 100,000 population in Korea was 24.6, which is the highest record of OECD countries. The number of suicide deaths increased with age. Elderly people have a higher risk of completed suicide than any other age group. The purpose of this study was to analyze the panel data of the Korean Welfare Panel Study to identify the factors affecting the suicide of Korean older people. This study analyzed the data of the 11th Korean Welfare Panel Study, which was constructed in 2016. The mean age of the participants was 75.55 years and 37% were man and 63% were women. The annual prevalence of suicidal ideation was 3.4%. The effects of depression(Exp(B)=1.113) and subjective health status((Exp(B)=.767) on suicidal ideation was statistically significant by stepwise logistic regression analysis(Nagelkerke $R^2=.248$). Therefore, for the effective application of suicide prevention program for the older people, assessment of subjective health status and depression screening should be preceded.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.2
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pp.20-41
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2023
Recently, urban shrinkage due to low birth rate and aging population and the decline of local cities are causing a new urban problem of empty houses. This study examines the distribution of vacant homes using spatial panel data collected from 2015 to 2019 at local administraitve districts and estimates the factors of vacant house occurrence using a spatial panel model considering spatio-temporal dependency. As a result, the spatio-temporal dependence of vacant houses was identified and it was estimated using spatial panel model not OLS model. Based on the spatial panel model, it was found that the most influential factor in the occurrence of vacant houses was the housing-related factor. This result shows that policy considerations for housing supply are necessary for the management of vacant housing as well as population movement and poor infrastructure.
This paper illustrates a case study of PLC logic simulation in a car manufacturing system. It was developed to simulate and verify PLC control program for automobile panel AS/RS. Because car models become varied, the complexity of supply problem is increasing in the car manufacturing system. To cope with this problem, companies use the AS (automated storage) and RS (retrieval system) but it has logical complexity. Industrial automated process uses PLC code to control the AS/RS, however control information and control codes (PLC code) are difficult to understand. This paper suggests a PLC simulation environment, using 3D models and PLC code with realistic data. Data used in this simulation is based on realistic 3D model and I/O model, using actual size and PLC signals, respectively. The environment is similar to a real factory; users can verify and test the PLC code using this simulation before the implementation of AS/RS. Proposed simulation environment can be used for test run of AS/RS to reduce implementation time and cost.
Recently, research on city gas demand is increasing by reflecting the characteristics of each region. The similarity of the social structure of the adjacent region and the density of the supply infrastructure induce spatial correlation with the clustering that has a microscopic relationship between regions. Accordingly, as a result of analyzing the spatial correlation after dividing the demand for city gas for civilian use into a total of 54 regions based on the jurisdiction of 34 city gas companies, it was confirmed that there was a positive spatial correlation from a global and local perspective. In this study, the demand for city gas for civilian use for 54 regions from January 2014 to December 2022 was composed of panel data, and the spatial panel regression analysis and the general panel regression analysis were compared, and it was found that the spatial error model (SEM) was the most suitable model. This presents policy and practical implications by confirming that the demand for city gas for civilian use in one region has a significant relationship with the adjacent region.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.11
no.1
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pp.68-76
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2007
In the present study, tests for U-type steel box girder are performed to observe the effects of W-type and X-type of top lateral bracings on the bending behavior of the U-type steel box girder system. Another objective of the present study is to investigate the adequacy of the currently available design formula. For the structural tests, the test specimen with two third scale of the system constructed in the field was used. In this test, several different spacings are used for the top lateral bracings. The stresses measured from the bending tests are compared with those by the formula proposed by Helwig. An adequate type and the required number of panel for diagonal bracing was obtained.
Longitudinal data are measured repeatedly over time from the same subject, so there is a correlation from the repeated outcomes. Therefore, when analyzing this correlation, both serial correlation and between-subject variation must be considered in longitudinal data analysis. In this paper, we will focus on the marginalized models to estimate the population average effect of covariates among models for analyzing longitudinal binary data. Marginalized models for longitudinal binary data include marginalized random effects models, marginalized transition models, and marginalized transition random effect models, and in this paper, these models are first reviewed, and simulations are conducted using complete data and missing data to compare the performance of the models. When there were missing values in the data, there is a difference in performance depending on the model in which the data was generated. We analyze Korea Health Panel data using marginalized models. The Korean Medical Panel data considers subjective unhealthy responses as response variables as binary variables, compares models with several explanatory variables, and presents the most suitable model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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