The study was focused on the Energy Efficiency of Korea. Thus this study calculates Energy Intensity and Energy Dependence, Energy Independence rate using data Korea Energy Statistics. This study calculate 'Energy Intensity', 'Energy Dependence', 'Energy Independence rate', which is making use of the Gross Domestic product, Energy Consumption, Energy Export and Import, Energy Gross Input. The analysis of the pater suggests that this goal can be achieved throuth improved efficiency of Energy consumption and Energy Independence.
The dependency is a problem in the aged. The purpose of this study was to investigate depression, urinary incontinence, sleep patterns, and dependence, and to identify affecting factors of dependence on elderly patients in medical and care hospital. The subjects consisted of 209 elderly inpatients in the J city. The variables of dependency, depression, urinary incontinence, sleep were measured using questionnaires. Data analysis was performed using the SPSS 23.0 program, using descriptive statistic, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, and multiple regression analysis. Major findings of this study are as follows. The mean score of depression is $6.83{\pm}4.14$(out of 15), urinary incontinence is $6.44{\pm}9.63$(out of 60), sleep hour is $8.09{\pm}1.55$, quality of sleep is $39.37{\pm}6.55$(out of 60), and dependence is $42.68{\pm}8.78$(out of 85). The economic dependence among the subdomain of dependence is the highest dependence score. Dependence was positively correlated with depression(r=.26, p<.001), urinary incontinence(r=.35, p<.001). Factors Influencing dependence were depression (${\beta}.227$, p=.001), urinary incontinence (${\beta}=.259$, p<.001), and explanation of dependence is 11.5%. These results suggest that it is necessary for multidisciplinary approach and nursing intervention for decreasing dependence.
Place bonding, defined as the extent to which a person values or identifies with a particular environment, has focused as a research topic recently. This paper investigates the dimensions of place bonding for Worak-san National Park campers to enhance managers' ability to address deeper landscape meanings. Worak-san National Park campers (n=416) were surveyed during summer and fall of 2004 to collect the data. Confirmatory factor analysis of the data demonstrated that place bonding was composed of four dimensions such as place identity, familiarity, place dependence and place belongingness. The results of this study can provide valuation information for developing management actions to enhance park visitors' quality of recreational experiences.
The time dependences of the luminance properties of 55-inch CCFL and LED backlights and 32-inch FFL backlights with LCD panels were investigated during the warm-up time from the cold start. The long-term luminance maintenance curve of a standard CCFL was examined in a time window up to 5000 hours. These two time dependences are important characteristics from the viewpoint of initial picture quality and lifetime reliability, respectively. Empirical equations were suggested for the analysis of the time dependence of these luminance data. These approaches are expected to be helpful in predicting the luminance properties of backlights based on the luminance data obtained in a limited time window.
Purpose: This study aimed to observe change in factors over time in the first cohort of the 2018 Children and Adolescent Panel Middle School. In addition, this study attempted to examine the causal relationship and influence between variables by setting a time gap between independent and dependent variables. Methods: Frequency and descriptive statistical analyses were conducted to determine the general characteristics of the study participants. Hierarchical regression analysis was conducted to analyze the effects of smartphone dependence on health, sleep quality, and depression. After inputting the control variables (Model 2), the influence of the variables was identified based on the input model. Results: Smartphone dependence positively impacted depression in both male and female students and negatively impacted sleep and health. Conclusion: Smartphones are closely associated with teenagers' lives. Additionally, as adolescents experience various psychological anxieties owing to rapid physical changes, there are concerns that psychological dependence may increase, considering that adolescence is the most emotionally unstable period. Therefore, the results of this study consistently prove that smartphone dependence has a causal relationship with emotion-related variables, such as emotional stress, depression, and anxiety.
Purpose - Low fertility rate is a serious problem, and this study analyzes factors affecting total fertility rate using panel data from 16 metropolitan cities and provinces in Korea from 2000 to 2022. Design/methodology/approach - Estimating the SAR model considering the weak cross-sectional dependence that exists in variables related to the regional total fertility rate, and using the DKSE estimation method considering the strong cross-sectional dependence. Findings - Estimation results considering weak and strong cross-sectional dependence were similar, confirming the robustness of the results. Female labor force participation rate has a positive effect on total fertility rate, and employment rate has no effect. However, the interaction term is a negative (-) sign. Crude marriage rate has a positive effect on total fertility rate, and apartment price has a slightly positive effect. Environmental factor has no effect, and policy factor has a negative effect. Research implications or Originality - In order for an increase in the female labor force participation rate to lead to an increase in the total fertility rate, qualitative improvements in female employment must be made. Financial investment policies for childbirth must increase their effectiveness. The problem of low fertility rate requires not only population policy but also social, economic, cultural, environmental, and policy conditions to be considered.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.571-575
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2010
Drought is a natural hazard with different properties that are usually dependent to each other. Therefore, a multivariate model is often used for drought frequency analysis. The Copula based bivariate drought severity and duration frequency analysis is applied in the current study in order to show the effect of tail behavior of drought severity and duration on the selection of a copula function for drought bivariate frequency analysis. Four copula functions, namely Clayton, Gumbel, Frank and Gaussian, were fitted to drought data of four stations in Iran and Canada in different climate regions. The drought data are calculated based on standardized precipitation index time series. The performance of different copula functions is evaluated by estimating drought bivariate return periods in two cases, [$D{\geq}d$ and $S{\geq}s$] and [$D{\geq}d$ or $S{\geq}s$]. The bivariate return period analysis indicates the behavior of the tail of the copula functions on the selection of the best bivariate model for drought analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.4
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pp.931-946
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2015
Many multiple life insurance products consider benefits that are contingent on the combined survival status of two lives. To value premiums of the insurance products accurately, we need to consider the impact of the survivorship of one life on another. To show a dependence relation between married couple, we calculate correlation coefficients by using married couples data from National Pension Service and the results show some positive dependence between them. Moreover, by analyzing the death after bereavement, we find a evidence that mortality rates increase after the death of a spouse and, in addition, that this phenomenon, the broken-heart syndrome, diminishes over time. The results of this study can support the method to calculate the premium of multiple life insurance reflecting more realistic joint mortality rates.
Smartphone use has become a part of everyday life, not only for adolescents but also for elderly and older people. Thus, this study explored the effect of demographic variables, the amount of smartphone usage, type of smartphone use and psychosocial variables on smartphone dependence of the elder group. We analyzed the data of 5627 (50s and 60s) of the Internet overdependence survey data of the Korea Information Society Agency in 2016. As a result of hierarchical multiple regression analysis, More frequency of smartphone use of weekday and weekend, and usage time of smartphone of weekday were related to greater smartphone dependence. More smartphone use for information seeking and games were associated with greater smartphone dependence. And, as loneliness and anxiety increased, smartphone dependence increased, while smartphone dependence decreased, as social capital increased. Through this study, it is necessary to understand characteristics related to smartphone dependence of elder and older group, and to use this knowledge to solve their smartphone dependence. Future studies also need to identify the causal relationship between predictors of smartphone dependence in elderly and older people.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.4
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pp.369-388
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2023
In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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