Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.136-136
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2021
In this study, a deep convolutional neural network (DCNN) model is proposed for short-term precipitation forecasting using weather radar-based images. The DCNN model is a combination of convolutional neural networks, autoencoder neural networks, and U-net architecture. The weather radar-based image data used here are retrieved from competition for rainfall forecasting in Korea (AI Contest for Rainfall Prediction of Hydroelectric Dam Using Public Data), organized by Dacon under the sponsorship of the Korean Water Resources Association in October 2020. This data is collected from rainy events during the rainy season (April - October) from 2010 to 2017. These images have undergone a preprocessing step to convert from weather radar data to grayscale image data before they are exploited for the competition. Accordingly, each of these gray images covers a spatial dimension of 120×120 pixels and has a corresponding temporal resolution of 10 minutes. Here, each pixel corresponds to a grid of size 4km×4km. The DCNN model is designed in this study to provide 10-minute predictive images in advance. Then, precipitation information can be obtained from these forecast images through empirical conversion formulas. Model performance is assessed by comparing the Score index, which is defined based on the ratio of MAE (mean absolute error) to CSI (critical success index) values. The competition results have demonstrated the impressive performance of the DCNN model, where the Score value is 0.530 compared to the best value from the competition of 0.500, ranking 16th out of 463 participating teams. This study's findings exhibit the potential of applying the DCNN model to short-term rainfall prediction using weather radar-based images. As a result, this model can be applied to other areas with different spatiotemporal resolutions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.11
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pp.7788-7793
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2015
Both export and import sides of grain trade market are analyzed and compared in terms of the static levels and dynamic trends to make new empirical inference on the imperfect competition degree. Export concentration level is high compared to import concentration level. And such states have been sustained since 2001 until 2014. Unlike public concerns, the concentration level of export side seems to be easing by small degree. However, the grain trade market remains imperfect competitive market. Furthermore, overall imperfective competition condition over 2002-2014 has been worsened compared to 2001 level. It is because the reduction level of imports concentration is higher than that of the export concentration. Gini and Atkinson Inequality Index based on Lorenz Curve are newly utilized to analyze market concentration level, instead of the commonly used concentration ratio.
Purpose - This paper aims to investigate the competitiveness and complementarity of the agricultural products trade between Korea and Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership (CPTPP) countries. The study evaluates the opportunities and challenges that Korea's agricultural sector faces after joining the CPTPP, and suggests strategies to deepen cooperation and expand Korea's agricultural products trade. Design/methodology - To achieve these objectives, we analyze the trade competition and cooperation relationship between Korea and CPTPP countries in the agricultural products trade. This study uses data from Chapters HS1-24 in UN Comtrade from 2012 to 2022, and applies the indices of revealed comparative advantage, export similarity, and trade complementarity to examine the trade dynamics. Furthermore, we use an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to predict the agricultural products trade complementarity index between Korea and CPTPP countries from 2022 to 2031. Findings - The findings of our analysis reveal that Korea's agricultural products trade competitiveness is weak compared to that of CPTPP countries, and Korea's agricultural products are at a competitive disadvantage. On the whole, the similarity index of agricultural products trade exports between Korea and CPTPP countries is low, the structure of agricultural products export is quite different, and trade competition is relatively moderate. The trade complementarity index between Korea and CPTPP countries is generally high, with strong complementarity and a large space for cooperation and development. The ARIMA model shows that in the next ten years, although the agricultural products trade complementarity index fluctuates, but is generally high, there will still be a complementarity advantage in the future. Originality/value - This study is the first attempt to investigate the competitiveness and complementarity of the agricultural products trade between Korea and CPTPP countries. We also introduce an ARIMA model to forecast and analyze the future agricultural products trade complementarity index. Our study provides new perspectives and solutions for the future development of Korea's agricultural products trade after joining the CPTPP.
It is necessary to deal with the process capability index carefully because it has been developed with certain assumptions. Companies make a decision on processes through the results obtained by using and treating data extracted from the processes. However if they have incorrect or wrong results, they cannot lead to proper outputs but also bring to loss of the competition in quality. Therefore, this study will show a method to analysis Cp (process capability ; CP) and an idea of mass-production on Pp (process performance ; PP) based on the Sigma Estimate which is one of the uncertainty in the process capability index and makes a lot of error. To apply this method, it is essential to understand and to analyze the processes exactly. Especially, it is required to establish the more accurate process capability index that can quickly and properly respond to changes on processes to recognize the small changes on the process which lies in specification in mass production system that the continual monitoring of quality managers is required.
We discuss the existence of positive solutions to a certain nonlinear elliptic system representing a competition interaction with self-diffusion. The method used here is a fixed point index theory in a positive cone. We give a sufficient condition for the existence of positive solutions.
We give alternative proof of the existence theorem for certain elliptic systems describing competing interactions with nonlinear di usion. The existence of positive solution depends on the sign of the principal eigenvalue of suitable operators of Schr$\ddot{o}$dinger type. If the sign of such operators are both positive, then system has a positive solution. The main tool employed is the fixed point index of compact operator on positive cones.
Authors have developed the method of selecting the efficient variant of designing a systems or products from a some number of competition variants in the conditions of vagueness of the initial information. Registration of information vagueness degree concerning the quantity index values is carried out of the expense of giving to the expert the possibility of using different methods of index evaluation numerical evaluations with physical scale; phrases of limited language; and points evaluation. Using of this method and software is important for marketing research, for systems of quality control of products.
In conjunction with securing R&D competitiveness through technology convergence, there is a growing interest in the strategy to derive innovation based on the measurement of convergence. In this paper, we present a data-based model that suggests convergence strategies for the research projects of government research institutes (GRIs) in Korea. The convergence characteristics of the research projects are represented by inherent attributes of technology and behavioral attributes of actors. The measuring process of the proxy variables (Rao-Stirling and Herfindahl-Hirschman Indices) for each attributes are proposed. These two indices are used to construct the convergence diagram, through which the research projects of GRIs are distributed into four areas: AllianceIntra, Alliance-Inter, Competition, Mission-Oriented. Based on the convergence diagram proposed in this study the convergence index is measured to derive 30 convergence research areas of GRIs. As a result, we expect to provide appropriate guidelines for setting the policy direction of the convergence research projects.
The purpose of this paper is to analyze the degree of cargo concentration at Korean ports using Theil's Entropy and to compare the results with those of Gini coefficient, Hoyle(1983), and Hirshmann-Herfindahl models. The entropy indices were compared with other models after measuring the cargo concentration for the period of 1981-2000 among the 18 Korean ports. The core results of empirical analysis are as follows: first, the empirical results of entropy indices show the following trends: all the ports(concentration except 1996's slight deconcentration), ports in Western area(deconcentration in 1990s and slight concentration in 2000), ports in Southern area(deconcentration in 1980s and 1990s except concentration in 2000), and ports in Eastern area(continuous trends of concentration). However, competition power will be decreased if concentration is increased, because of the character of entropy index. The empirical results of 4 indices except Hoyle model show the comparatively same directions in terms of trends. This study found out the similar results among the following models: All the ports(entropy index & Gini coefficient & H-H model), ports in Western area(Entropy index &Hoyle model), ports in Southern area(Entropy index & Gini coefficient), and ports in Eastern area(Entropy index & H-H index).The policy planner of Korean ports should find out the determination factors of concentration and deconcentration of each ports and decide the investment priority, size and scope for balancing the development of regional ports.
Purpose - This study reviews changes in the automobile export-import structure between Japan and USA through a trade related index, and focuses on analyzing comparative advantage based on time-series analysis of statistical data (2000, 2005, and 2012) by using the trade intensity index (TII), revealed comparative advantage index (RCA), and trade specialization index (TSI). Research design, data, and methodology - Japan and USA have mutually complementary economic phase characteristics. Therefore, this study aimed to understand each country's trade structure, to strengthen Japan-USA economic cooperation and aimed to examine trade drawbacks to analyze causes affecting trade and ways to improve it to facilitate its expansion. Results - These two economies have immense complementary potential and, further, significantly greater profits are assured from trade between them, as compared to any other integrated regional economic community. Conclusion - Economic cooperation between these two powers can provide opportunities for industry technology cooperation through partnerships against the backdrop of accelerating competition among industries, by identifying opportunities to secure stable resource suppliers and enlarge the export market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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