Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.3
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pp.111-116
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2021
This study aims to identify the representative factors affecting the air trade between the two countries over the past 20 years, targeting China, Korea's largest trading partner for air transport. In the analysis, the two countries' GDP, GDP per capita, and tariff rates, as well as exchange rates, international oil prices, and FTAs were used as variables. For the analysis method, OLS multiple regression analysis was performed, and each was analyzed by dividing the export amount, import amount, and trade amount. As a result of the analysis, China's GDP and Korea's GDP per capita showed a positive (+) direction, an increase in the exchange rate resulted in an increase in the amount of trade, and an increase in the tariff rate resulted in a decrease in the amount of trade. Whether the FTA was concluded or not acted as a factor in increasing the amount of trade between the two countries.
Purpose - The purpose of this study is to clarify the mediating effect of profitability and activity in the relationship between productivity and stock return, assuming that the productivity of the company will affect share prices with the parameters of profitability and activity. Design/methodology/approach - The study extracted productivity indicators, profitability indicators, activity indicators, and share price-related indicators from 1999 to 2018 of non-financial enterprises listed on the securities market, and then classified them into three factors: productivity (labor productivity LP, capital productivity CP), activity (TT), and profitability (net profit rate NI, operating profit ratio OI) through the factor analysis method, and analyzed the impact of each factor on the stock return through steps 1 to 3. Findings - The regression analysis shows that productivity has a significant positive effect on the stock return through the full mediating effect of profitability and activity. Research implications or Originality - In a situation where the relationship between productivity and profitability is not clear, this study is meaningful in that it has empirically analyzed that productivity has a positive effect on the stock return by mediating effects of profitability and activity.
In South Korea, the growth of online shopping malls that are overtaking traditional offline distributors in sales requires the latter to concentrate on developing a variety of contents amidst the ever-changing and competitive market environment. First of all, attention should be paid to information on fashion item materials. This study examined the current status of online shopping malls with a focus on their three different types-specialized malls, general malls, and open markets-and investigated consumers' hedonic shopping motives and influence on fashion materials in terms of purchasing behavior. In doing so, this study surveyed men and women in their 20s-30s residing in Seoul or its surrounding cities and used a total of 255 questionnaires for statistical analysis. The statistical software program SPSS 15.0 was used to conduct frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, and multiple regression analysis. The study results showed that in general and specialized shopping malls, consumers granted greater reliability and importance to fashion materials when their interest in shopping or attention to fashion items/brands was high and when they wanted rare items. In open markets, the more interest consumers had in shopping and the more sensitive they were to fashion information, the more dependent they were on prices; in other words, prices were found to have a greater influence on their purchase decisions than the quality of fashion materials. The findings of this study would be useful to marketers and distributors who are trying to develop their marketing strategies based on fashion material information, according to the different types of online shopping malls.
The purpose of this study is to verify the influence on customers' experiences of products, prices, places of advertisements, staffs, and physical environments, and the impact on store attitudes and revisit intentions of the customers' experiences. For this, in this study marketing activities and store attitude factors were selected as sub-factors and the empirical analysis was carried out. As a result of the analysis, of dimensions that comprise those marketing activity factors, physical environments, prices, and places had a positive impact on store attitudes. In addition, the stores' positive attitude on hypermarkets had a positive influence on the customer's revisit intention. The results of the study suggest that hypermarkets can utilize the experiential marketing using customer experience factors as their important strategic factor through moving away from their traditional marketing activities.
The purpose of this paper is to analyze empirically the tendency of household consumption expenditure according to the change of social and economical condition, and the factor which influences consumption expenditure of urban household. The data used in analysis are time-series. The data are statistic form Urban Household Economy Survey published by the Economic Planning Board, dating form the first quarter of 1970 to the fourth quarter of 1989. The income of household and consumption expenditure materials were deflated as consumer price index to exclude the influence of prices and the influence of household composition are considered to deflated as the size of the household under assumption of homogeneity. The consumption expenditure items were categorized to 12 relatively large range items. The time-series data were analyzed by using the Two Stage Least Squares and the Ordinary Least Squares. The following is the result of analysis. 1) Rather than the income increase of previous years. the average income increase for two years influences more significantly on consumption expenditure of household. In the case of influence on consumption expenditure for each item by increase in disposable income, such categories as furniture and utensils. clothing and footwear, housing, medical care, culture and recreation, and transportation and communication have significant influence. 2) Among consumption expenditure categories, the increasing factors were furniture and utensils, and clothing and footwear. And the decreasing factors were housing, medical care, culture and recreation ,and transportation and communication. The relative prices, however, had significant influence on categories such as housing, furniture and utensils, medical care , culture and recreation, and transportation and communication and all of them were the decreation factors. 3) Among with changes of social and economical conditions, miscellaneous showed the highest increase in marginal propensity to consume and foods was the lowest. Also culture and recreation and housing brought up a great change of the income elasticity of demand.
The purpose of this study is to analyze the effect of the educational environment on the prices of studio apartments, known as officetels, in Korea. Since the revision of relevant laws in 2010, they have served as substitutes for residential purposes in areas suffering from housing shortage, especially where the educational environment is a significant factor. To assess the relation between the educational environment and rental rates, the hedonic price model and artificial neural networks were implemented. The national assessment of the academic performance of middle and high schools that were closest to each officetel, and the ratio of students going to special-purpose schools and private high schools were considered as independent variables. Research findings indicated that the positive effect of the dependent variable increased as the value of educational environment-related variables increased. This result could be utilized as a functional index for housing providers after considering educational environments.
The aim of this study was to analyze the contribution of carcass traits (backfat thickness, eye muscle area, carcass weight and marbling score) and the season at slaughter to the price (auction and market) using squared semi-partial correlation. The season at slaughter (summer expressed as season_2, autumn as season_3, and winter as season_4) were added into the estimation as dummy variables, and spring was set as a default variable. In this study, the carcass grades of 22,298 Hanwoo steers slaughtered from 2012 to 2017 were used to performmultiple regression analysis. The rankings of the contribution of the carcass traits and the seasons at slaughter to the auction prices were in the order of marbling score (68.63%), season_4 (11.88%), backfat thickness (10.45%), eye muscle area (6.11%), season_3 (2.19%), season_2 (0.45%) and carcass weight (0.28%). (R-square of the regression = 0.4101). The rankings of the contribution to the total prices were in the order of carcass weight (51.74%), marbling score (32.12%), season_4 (6.04%), backfat thickness (5.54%), eye muscle area (3.22%), season_3 (1.14%), and season_2 (0.19%). (R-Square of the regression = 0.6486). As a result, season_3 and season_4 had a negative effect on the auction price and total price. Because of seasonal event such as Korean Thanksgiving Day and Korean New Year's Day on season_3 and season_4, much supply was needed to meet the high demand. Thus, the seasonal effect at slaughter could be another factor to be cosideredin when considering of slaughter or breeding.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.25
no.1
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pp.183-201
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2022
Estimating the implicit value of housing assets is a very important task for participants in the housing market. Until now, such estimations were usually carried out using multiple regression analysis based on the inherent characteristics of the estate. However, in this paper, we examine the estimation capabilities of the Artificial Neural Network(ANN) and its 'Deep Learning' faculty. To make use of the strength of the neural network model, which allows the recognition of patterns in data by modeling non-linear and complex relationships between variables, this study utilizes geographic coordinates (i.e. longitudinal/latitudinal points) as the locational factor of housing prices. Specifically, we built a dataset including structural and spatiotemporal factors based on the hedonic price model and compared the estimation performance of the models with and without geographic coordinate variables. The results show that high estimation performance can be achieved in ANN by explaining the spatial effect on housing prices through the geographic location.
This study aims to develop an integrated agricultural distribution network management system to improve the quality, profit, and decision-making efficiency of agricultural products. We adopt two key techniques: crop maturity detection based on the YOLOX target detection algorithm and market price prediction based on the Prophet model. By training the target detection model, it was possible to accurately identify crops of various maturity stages, thereby optimizing the shipment timing. At the same time, by collecting historical market price data and predicting prices using the Prophet model, we provided reliable price trend information to shipping decision makers. According to the results of the study, it was found that the performance of the model considering the holiday factor was significantly superior to that of the model that did not, proving that the effect of the holiday on the price was strong. The system provides strong tools and decision support to farmers and agricultural distribution managers, helping them make smart decisions during various seasons and holidays. In addition, it is possible to optimize the distribution network of agricultural products and improve the quality and profit of agricultural products.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.4
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pp.88-95
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2007
Korea is highly dependent on foreign countries for energy while at the same time having a high energy-consumption industrial structure. Therefore, logical improvements in energy use efficiency and nationwide energy saving are becoming more and more important in coping with the worldwidehigh oil prices and environmental issues such as listed in the Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate Change. Consequently, a study was conducted on the average annual load factor in domestic areas to set a reasonable and reliable technology standard plan for high-efficiency transformers. The average annual load factor in Korea was discovered to be 18.4[%] classified by industry. This factor is expected to be used in arranging a domestic standard for a minimum efficiency system for transformers, and in reviewing and supplementing the standard transformers plan for the High Energy-Efficiency Appliance Certification. The expected effect from the establishment of the technology standards plan for highly efficient transformers is the expansion of the manufacturing and distribution of highly efficient transformers that are suitable for domestic use. These will lead to electricity cost savings for users, strengthening the related industries' market competitive powers and the effective reduction of greenhouse gases on a national level by drastically reducing loss from transformers, which accounts for a large portion of the total electric supply losses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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