This paper is to set up the empirical model in order to estimate industrial markup and to analyze the determinants for industrial markup by estimating the factor price elasticities of markup in the Korean manufacturing industries using the autoregressive distributed model. The import price elasticities of markup were estimated to be -1.025, -0.176, and -0.260 respectively in Machinery products, Chemical products, and Metallics which proved to have higher ratios of imported intermediate goods to industrial output. The interest elasticities of markup were also estimated to be -0.165, -0.147, and -0.210 respectively in Chemical products, Metallics, and Machinery products which are capital-intensive industries. Thus, the paper suggests that both import price index and interest rate have had more decisive effects on the changes in industrial markup in the Korean manufacturing industries, in particular, since the foreign currency crisis beginning in late 1997.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.3
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pp.123-128
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2019
This paper proposes the stock price prediction based on the artificial intelligence, where the model with recurrent convolution neural network (RCNN) layers is adopted. In the motivation of this prediction, long short-term memory model (LSTM)-based neural network can make the output of the time series prediction. On the other hand, the convolution neural network provides the data filtering, averaging, and augmentation. By combining the advantages mentioned above, the proposed technique predicts the estimated stock price of next day. In addition, in order to emphasize the recent time series, a custom weighted loss function is adopted. Moreover, stock data related to the stock price index are adopted to consider the market trends. In the experiments, the proposed stock price prediction reduces the test error by 3.19%, which is over other techniques by about 19%.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.1
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pp.57-62
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2019
This paper evaluates the QE-MMA (Quantized Error-MMA) adaptive equalization algorithm by the number of quantizer in order to compensates the intersymbol interference due to channel in the transmission of high spectral efficient nonconstant modulus signal. In the adaptive equalizer, the error signal is needed for the updating the tap coefficient, the QE-MMA uses the polarity of error signal and correlation multiplier that condered nonlinear finite bit power-of-two quantizing component in order to convinience of H/W implementation. The different adaptive equalization performance were obtained by the number of quantizer, these performance were evaluated by the computer simulation. For this, the equalizer output signal constellation, residual isi, maximum distortion, MSE, SER were applied as a performance index. As a result of computer simulation, it improved equalization performance and reduced equalization noise were obtained in the steady state by using large quantizer bit numbers, but gives slow in convergence speed for reaching steady state.
In this study, I analyzed the effect of slagging caused by blending bituminous coal and subbituminous coal while maintaining the generator output, combustion conditions, and ventilation conditions for 870MW thermal power plant designed with bituminous coal. Accordingly I proposed an acceptable method of blending coal method. the blending ratio of sub-bituminous coal was adjusted to 10%, 20%, 40%, 60%, 80%, etc. to confirm ultimate analysis, proximate analysis, ash fusion temperature change, slagging indices, etc. Proper blending coal conditions are blending with sub-bituminous coal at 40% or less, ratio of base component to acid component(B/A) is 0.4 or less or 1 or more, total alkali(TA) is 3.5 or less, fusion slagging index(Rfs) is 1,345℃ or more, and ash content is 13% or less in ultimate analysis, the ash content in proximate analysis is 15% or less, and the initial deformation temperature(IDT) should be at least 1,200℃ or more
The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.
The purpose of this study is to analyze the efficiency and productivity of technological innovation activities of companies certified as innovative pharmaceutical companies by the government to diagnose their competitiveness and derive measures to strengthen them. This study collected pharmaceutical input (R&D expenditures and number of employees) and output (sale, operating profit and patent) data between 2017 and 2019 for 38 innovative pharmaceutical companies. This study analyzed them using the data envelopment analysis (DEA) method, Tobit model and the Malmquist Productivity Index (MPI). First, the DEA result of the innovative pharmaceutical companies show that between the value of the CCR model of the scale efficiency and the value of the BCC model to diagnose the internal operation efficiency is differences. Second, efficiency does not differ between corporate characteristics. Third, Tobit model shows that number of patents held have positive effects on efficiency. Forth, overall MPI is 0.89. This can be interpreted as the rate of TECI decreased 3%p and TCI has increased 4%p. The results of this study can be used as decision-making data for response strategies to improve efficiency by identifying the cause of inefficiency and presenting target values.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.1
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pp.45-50
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2022
This paper compares the equalization performance of the DSE-MMA (Dithered Signed Error-MMA) and DQE-MMA (Dithered Quantized Error-MMA) adaptive equalization algorithm based on the dither signal in order to reduce the intersymbol interference occurs at communication channel. These algorithm was emerged in ordr to reduction of arithmetic operation than current MMA, it makes the independent and identical distribute the quantized error component by performing the 1 or N bit quautizer after adding the dither singal in obtaining the error signal for adapting process. It is possible to improve the robustness performance of adaptive algorithm, but degrade the MSE performance in steady state by dither signal. The paper directly compare the DSE-MMA and DQE-MMA adaptive equalization performance of the same concept of dithering in the same communication channel and signal to noise ratio by computer simulation. As a result of simulation, the DQE-MMA has more better in the every performance index, equalizer output constellation, residual isi, MSE and SER performance, but not in convergence speed.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.3
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pp.49-56
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2022
ROK Navy intends to secure the Korean-type aircraft carrier in order to effectively prepare for various future security threats. In general, the Korean national competency is considered to be at the level of having an aircraft carrier, but it is unclear what scale aircraft carrier would be appropriate. In this study, the efficiency was evaluated through the relative comparison between national competency(national power, economic power) and the scale of aircraft carriers, and the optimal scale of the Korean-type aircraft carrier that could be acquired was presented. A DEA(Data Envelopment Analysis) model was applied to aircraft carriers(19 aircraft carriers in 11 countries) currently in operation and scheduled to be possessed in the world. As input variables, CINC(Composite Index of National Capability) and GDP(Gross Domestic Product), which are the most widely used as indicators of national and economic power, and as output variables, the full-load displacement, length, and width of aircraft carriers were selected. ARIMA(short-term within 5 years) and simple regression(long-term over 5 years) were used to estimate the future national competency of each country at the time of aircraft carriers acquisition. The relative efficiency score of the Korean-type aircraft carrier currently being evaluated is 1.062, and it was evaluated as small-scale aircraft carrier compared to the national competency. Based on Korean national competency, the optimal scale of the Korean-type aircraft carrier calculated by aggregating benchmark groups, is 58,308.1 tons of full-load displacement, 279.4m in length, and 68.3m in width.
This study evaluates industrial competitiveness of 34 industries in the 41 countries in terms of several trade indices such as value-added RCA(VRCA) and value added intra-industry trade(VIIT). Conclusions are as follows: First, China is still showing week evidence to replace or overtake Korea in terms of VRCA. Second, it is not supportive of the assertion that the gap between Japan and South Korea had widened in the 1995-2011 period. Third, Korea's exports pattern in the manufacturing sector has shifted from the one featured by developing countries(re-exportation of final goods produced using imported intermediate inputs) to that of the developed (exportation of intermediate goods). According to dynamic panel analysis regressing the RCA gap on the IIT gap, intermediate-goods RCA and the market share gap, the estimated coefficient of the gap between value-added IIT and gross IIT is 0.253 and statistically significant at the 2% level. This implies that increases in IIT or intermediate-goods trade to sustain the global competitiveness are the main reasons for the gap between value-added RCA and gross RCA.
Jun Hyung Lee;San Kim;Eun Sol Kim;Gi Beom Keum;Hyunok Doo;Jinok Kwak;Sriniwas Pandey;Jae Hyoung Cho;Sumin Ryu;Minho Song;Jin Ho Cho;Sheena Kim;Hyeun Bum Kim
Journal of Animal Science and Technology
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v.65
no.4
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pp.856-864
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2023
There are a variety of microorganisms in the animal intestine, and it has been known that they play important roles in the host such as suppression of potentially pathogenic microorganisms, modulation of the gut immunity. In addition, the gut microbiota and the livestock growth performance have long been known to be related. Therefore, we evaluated the interrelation between the growth performance and the gut microbiome of the pigs from 3 different farms, with pigs of varied ages ready to be supplied to the market. When pigs reached average market weight of 118 kg, the average age of pigs in three different farms were < 180 days, about 190 days, and > 200 days, respectively. Fecal samples were collected from pigs of age of 70 days, 100 days, 130 days, and 160 days. The output data of the 16S rRNA gene sequencing by the Illumina Miseq platform was filtered and analyzed using Quantitative Insights into Microbial Ecology (QIIME)2, and the statistical analysis was performed using Statistical Analysis of Metagenomic Profiles (STAMP). The results of this study showed that the gut microbial communities shifted as pigs aged along with significant difference in the relative abundance of different phyla and genera in different age groups of pigs from each farm. Even though, there was no statistical differences among groups in terms of Chao1, the number of observed operational taxonomic units (OTUs), and the Shannon index, our results showed higher abundances of Bifidobacterium, Clostridium and Lactobacillus in the feces of pigs with rapid growth rate. These results will help us to elucidate important gut microbiota that can affect the growth performance of pigs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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