Recently, the ability of earthquake detection in the Kyungsang Basin of southeastern Korean Peninsula is greatly improved since seismic stations including seismic network of KIGAM(Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) have been significantly increased. However, a large number of signals from explosions are recorded because of frequent medium to large chemical explosions. The discrimination between natural earthquakes and explosions in the Basin has become an important issue. High frequency local records from 43 earthquakes and 43 explosions with comparable magnitude are selected to establish a reliable discrimination technique in the Basin. Several discrimination techniques in spectral domain using spectral amplitude ratios among Pg, Sg, and Lg waves are widely examined with tile selected data. Among them the Pg/Lg spectral ratio method is appeared to be a good discrimination technique to improve the discrimination power. Multivariate discriminant analysis is also applied to the Pg/Lg spectral ratios. The discrimination power of the Pg/Lg ratios for distance corrected three component record compared to uncorrected vertical component one shows distinct improvement. In the frequency band 4 to 14 Hz, Pg/Lg spectral ratio for distance corrected three component record provides discrimination power with a total misclassification probability of only 0.89%.
This study presented the new evaluation index which can evaluate the discrimination of DEA models. To evaluate the discrimination of DEA models, data were analyzed using importance index as suggested in previous study and the coefficient of variation as suggested in this study for the discrimination evaluation. This study selected the CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, and cross efficiency DEA model for the discrimination evaluation and accomplished empirical analysis. In order to grasp the rank correlation of the models, this study implemented the rank correlation analysis between the efficiency of CCR model and BCC model and entropy, bootstrap, super efficiency, and efficiency of the cross efficiency model. The obtained results of this study are as follows. First, the discrimination rank of models using the importance index and the coefficient of variation was shown to be identical. Therefore, the coefficient of variation can be used the discrimination evaluation index of DEA model. Second, the discrimination of the super efficiency model was found to be the highest rank among 4 models according to the analysis of this present study. Third, the highest rank correlation with CCR model was the super efficiency model. In addition, the super efficiency model was found to be the highest rank correlation with BCC model.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.6
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pp.537-550
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2020
This study attempts to identify gender and age discrimination by individual lenders in P2P lending markets by analyzing empirical transaction data from multiple platforms including Moneyauction, Popfunding, and 8percent. To do this, the study investigates the effects and importance of a borrower's gender and age on individual lenders' preferences and a borrower's actual repayment performance using multiple linear regression and relative weight analyses. As a result, no gender discrimination is found in the three Korean P2P lending markets, and such indiscrimination is rational, on the grounds that the borrower's gender does not have a statistically significant impact on the lenders' preferences as well as his/her actual repayment performance, and its relative importance is minimal. While, there marginally exists age discrimination against a borrower in the markets, and such ageism is likely to be irrational, on the grounds that the borrower's age has a partly significant and minimally important impact on the lenders' preferences, but has no significant and important impact on his/her repayment performance. For the first time, these findings help to clarify gender and age discrimination issues in the P2P lending market by identifying the rationality of individual lenders' preferences to the borrower's gender and age in the Korea.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.37
no.4
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pp.996-1007
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2020
The purpose of this study was to investigate the general characteristics, working condition, discrimination experience and job engagement of office workers and to examine the effect of discrimination experience on job engagement. This study was the secondary analysis of date from the fifth Korean Working Conditions Survey and the subjects included 6,718 office workers. Collected data were analyzed using descriptive statistics, x2-test, t-test, and complex samples general linear model(CSGLM). As a result, job engagement was high when they never experienced discrimination. Based on the results of this study, in order to improve job engagement of office workers, manage to prevent discrimination in the workplace should be included.
Purpose: This study explored the association between workplace discrimination and violence and depressive symptoms among Korean employees. Methods: Data were obtained from the 4th Korean Working Condition Survey of 2014, which included 21,902 Korean employees. Depressive symptoms were measured using the WHO-5 Well-Being Index questionnaire scales. Results: A statistically significant relationship between workplace discrimination and workplace violence was found, and these two variables were also associated with depressive symptoms. After adjusting for variables such as sociodemographic characteristics, physical risk, and psychosocial working environment, workplace discrimination (OR=1.22, p<.001) and workplace violence (OR=1.69, p<.001) were both significantly associated with depressive symptoms. Conclusion: This study indicates that to promote employees' psychological health, systems and programs to prevent workplace discrimination and violence are needed. Development of these systems and programs should consider employees' experiences of workplace discrimination and workplace violence, sociodemographic characteristics, physical risk, and psychosocial working environments.
Ahn, Chi Kook;Mo, Chang Yeun;Kang, Jum-Soon;Cho, Byoung-Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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v.37
no.6
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pp.411-419
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2012
Purpose: Nondestructive evaluation of seed viability is a highly demanded technique in the seed industry. In this study, hyperspectral imaging system was used for discrimination of viable and non-viable radish seeds. Method: The spectral data with the range from 400 to 1000 nm measured by hyperspectral reflectance imaging system were used. A calibration and a test models were developed by partial least square discrimination analysis (PLS-DA) for classification of viable and non-viable radish seeds. Either each data set of visible (400~750 nm) and NIR (750~1000 nm) spectra and the spectra of the combined spectral ranges were used for developing models. Results: The discrimination accuracy of calibration was 84% for visible range and 76.3% for NIR range. The discrimination accuracy of test was 84.2% for visible range and 75.8% for NIR range. The discrimination accuracies of calibration and test with full range were 92.2% and 92.5%, respectively. The resultant images based on the optimal PLS-DA model showed high performance for the discrimination of the nonviable seeds from the viable seeds with the accuracy of 95%. Conclusions: The results showed that hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable radish seeds from massive amounts of viable seeds.
This study aims to examine the effect of discrimination experience on job satisfaction among working women with disabilities, focusing on meditating effect of self-esteem. To this end, the data from the 8th year of the employment panel of disabled population surveyed by the EDI; Korea Employment Agency for the Disabled was used for the study. The data collected from 549 working women of disabilities from EDI was analysed by using the path analysis. The findings are as follows: first, discrimination experience of working women with disabilities had a significantly negative effect of their job satisfaction. Second, self-esteem presented the mediating effect between discrimination experience and job satisfaction. Based on the results, this study proposed various programs to increase job satisfaction by enhancing self-esteem in situations where the experience of discrimination among women with disabilities is high and suggested practical implications to increase job satisfaction of working women with disabilities.
This paper presents the approach involving fault detection and diagnosis of gears using pattern recognition and Wavelet transform. It describes result of the comparison between KDI (Kullback Discrimination Information) with the nearest neighbor classification rule as one of pattern recognition methods and Wavelet transform to know a way to detect and diagnosis of gear damages experimentally. To model the damages 1) Normal (no defect), 2) one tooth is worn out, 3) All teeth faces are worn out 4) One tooth is broken. The vibration sensor was attached on the bearing housing. This produced the total time history data that is 20 pieces of each condition. We chose the standard data and measure distance between standard and tested data. In Wavelet transform analysis method, the time series data of magnitude in specified frequency (rotary and mesh frequency) were earned. As a result, the monitoring system using Wavelet transform method and KDI with nearest neighbor classification rule successfully detected and classified the damages from the experimental data.
In this paper, we propose a method for more accurate fake discrimination using time information in CNN-based signature recognition. To easily use the time information and not to be influenced by the speed of signature writing, we acquire the signature as a movie and divide the total time of the signature into equal numbers of equally spaced intervals to obtain each image and synthesize them to create signature data. In order to compare the method using the proposed signature image and the method using only the last signature image, various signature recognition methods based on CNN have been experimented in this paper. As a result of experiment with 25 signature data, we found that the method using time information improves performance in fake discrimination compared to the existing method at all experiments.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.55
no.3
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pp.116-122
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2006
The underground transmission lines is continuously expanded in power systems. Therefore the fault of underground transmission lines are increased every year because of the complication of systems. However the studies dealing with fault location in the case of the underground transmission lines are rarely reported except for few papers using traveling wave method and calculating underground cable impedance. This paper describes the algorithm using fuzzy system and travelling wave method in the underground transmission line. Fuzzy inference is used for fault discrimination. To organize fuzzy algorithm, it is important to select target data reflecting various underground transmission line transient states. These data are made of voltage and average of RMS value on zero sequence current within one cycle after fault occurrence. Travelling wave based on wavelet transform is used for fault location. In this paper, a variety of underground transmission line transient states are simulated by EMTP/ATPDraw and Matlab. The input which is used to fault location algorithm are Detail 1(D1) coefficients of differential current. D1 coefficients are obtained by wavelet transform. As a result of applying the fuzzy inference and travelling wave based on wavelet transform, fault discrimination is correctly distinguished within 1/2 cycle after fault occurrence and fault location is comparatively correct.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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