내용은 2009년 하반기, 우리나라 남해안(고흥, 나로도)과 서해안(선재도, 파도리)의 네 지점에서 시료채취 한 바지락에서의 Perkinsus olseni 감염에 대한 모니터링 결과로, 이전에 국제수역사무국(OIE)의 manual에서 지정하던 P. olseni에 대하여 특이적인 primer set으로 사용한 PCR 분석 결과와 2009년에 새로이 지정하는 P. olseni에 대하여 특이적인 primer set을 사용한 분석 결과를 비교하고, 결과를 통한 P. olseni의 검출율을 조사하였다. 특히 2009년에 새로이 지정된 PolsITS-140F와 PolsITS-600R의 primer set을 사용한 결과는 신속한 검출여부 분석에 적합한 것으로 생각되었다. P. olseni의 검출경향은 파도리에서 가장 낮았으며, 고흥에서 가장 높았다. 파도리의 7월, 8월 그리고 12월의 결과를 제외하고는 전 지점에서 7월에서 12월까지 지속적으로 높은 검출율을 나타내었다. PolsITS-140F와 PolsITS-600R의 primer set을 이용한 PCR 산물의 염기서열을 분석한 결과, 선재도의 결과에서 두 군데의 염기차이를 나타내는 것 이외에는 모두 같은 것으로 확인되었다.
In recent years, the Indian market has gained worldwide attention in the global trading business environment. Korean companies are also seeking to enter the indian market, and their foreign trade investment strategy is based on the Global Value Chain(GVC). In this study, we examine difference from traditional investment strategy to GVC investment strategy in the age of 4IR(fourth industrial revolution) through using POLS model(pooled least square), FEM(fixed effect model), and REM(randomized effect model). Based on the analysis of 84 monthly data related to the FDI and international trade effects between Korea and India, the following results were found. As Korean companies increased their share of export to the Indian market and export to the Indian market, the number of new companies directly invested in overseas market increased. However, the amount of import into the Indian market was relatively low in relation to the number of new companies directly in overseas markets. As a result of analyzing the investment strategy of the GVC in India, the GVC has shifted from manufacturing to process upgrading to enter the GVC on Smile Curve.
Location-based services are a recent concept that integrates a mobile device's location with other information in order to provide added value to a user. Although Location-based Services provide users with comfortable information, it is a complex task to manage and share heterogeneous and numerous data in decentralized environments. In this paper, we propose the Semantic LBS Model as one of the solution to resolve the problem. The Semantic LBS Model is a LBS middleware model that includes an ontology-based data model for LBS POI information and its processing mechanism based on Semantic Web technologies. Our model enables POI information to be described and retrieved over various domain-specific ontologies based on our proposed POIDL ontology. This mechanism provide rich expressiveness, interoperability, flexibility in describing and using information about POls, and it can enhance POI retrieval services.
This study analyzes the effect of macroeconomic indicators such as foreign direct investment (FDI), domestic investment, trade, inflation, unemployment, population, and governance indicators on economic growth and points out the GDP growth rate in 2002- 2019 among ASEAN countries. Data were compiled from the Worldwide Governance Indicators (WGI) and the World Bank, and the effect of variables on GDP was predicted using the pooled ordinary least squares (POLS), fixed effects model (FEM), and random effects model (REM) methods. As a measure of growth, the GDP growth rate has been taken; FDI and domestic investment, trade, inflation, and governance indicators are positively connected and have an influence on economic growth in these ASEAN countries; domestic investment, population, and unemployment have a negative relationship to economic growth. The macroeconomic indicators and institutional stability of the nation have an effect on its economic growth. Comprehensive institutional stability and well-laid macroeconomic policies are required for growth to materialize.
DUONG, Tam Thanh Nguyen;PHAN, Hai Thanh;HOANG, Tien Ngoc;VO, Tien Thuy Thi
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권9호
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pp.75-84
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2020
The study investigates and measures the impact of financial restructuring on overall financial performance of commercial banks in Vietnam. Survey data for this research were collected from audited financial reports of 28 commercial banks in Vietnam, for the period from 2008 to 2018. In the study, we have built a model of econometric regression with the dependent variable being financial results measured through ROA and ROE. The research methods used include Pooled Ordinary Least Square Model (POLS), Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM), and different Generalized Method of Moments (GMM). The results showed that the account payables restructuring and owners' equity restructuring are much needed. Increasing the owners' equity, decreasing the account payables would improve the overall financial performance, bad debts restructuring to decrease bad debts would also improve the financial performance as well. However, the financial restructuring in the period 2012-2015 and 2016-2018, indeed worsen the financial performance during those times. The findings of this study suggest that the evaluation of the financial performance after restructuring of commercial banks in Vietnam must be based on longer data. At the same time, it is necessary to examine differences between various banking groups to draw accurate conclusions on financial performance.
Recently, natural disasters due to abnormal climates are frequently outbreaking, and there is rapid increase of damage to aged agricultural infrastructure. As agricultural infrastructure facilities are in contact with water throughout the year and the number of them is significant, it is important to build a maintenance management system. Especially, the current maintenance management system of pumping and drainage stations among the agricultural facilities has the limit of lack of objectivity and management personnel. The purpose of this study is to develop a performance evaluation model using the factors related to performance degradation of pumping and drainage facilities and to predict the performance of the facilities in response to climate change. In this study, we focused on the pumping and drainage stations belonging to each climatic zone separated by the Korea geographical climatic classification system. The performance evaluation model was developed using three different statistical models of POLS, RE, and LASSO. As the result of analysis of statistical models, LASSO was selected for the performance evaluation model as it solved the multicollinearity problem between variables, and showed the smallest MSE. To predict the performance degradation due to climate change, the climate change response variables were classified into three categories: climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. The performance degradation prediction was performed at each facility using the developed performance evaluation model and the climate change response variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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