This study analyzes the effect of exchange rate and exchange risk on the import of Korea's fisheries. The estimation models consist of the following contents. The first model consists of one dependent variable-import quantity of fisheries$(IMQ_t^{Total})$ and three independent $variables-RP_t^{Total}$, $EX_t\;and\;EXV_t$. The second one-one dependent variable-import quantity of fisheries from China$(IMQ_t^{CN})$ and three independent $variables-RP_t^{CN},\;EX_t\;and\;EXV_t$. And the last one is made up of one dependent variable - import quantity of fisheries from $Japan(IMQ_t^{JP})$ and three independent $variables-RP_t^{CN},\;EX_t\;and\;EXV_t$. The estimation results show that all of the independent variables are statistically significant. Especially, the effect of Chinese $RP_t^{CN}$ is grater than Japanese $RP/P_t^{JP}$. However, the effect of Japanese $EX_t$ is grater than Chinese $EX_t$.
The accident fatality rate has decreased by more than 90% compared to 2006, due to the safety management and safety investment based on the Rail Safety Act. Most railway safety indicators, including fatality rates, have improved significantly from 60% to 80%, reaching the level of developed countries in terms of most railway safety indicators. However, the only staff fatality rate at work is not improved, and it is 3 to 5 times higher than that of developed countries. Most of the fatality occurred during employee's work recently occurred due to accidents hit by train while track work. In principle, when operating track need to check or maintenance, the operation of the train should be stopped and the work carried out. However, in Korea, due to the highest passenger density and train operating density in the world, it is caused by a structural problem that requires workers to enter the track while the train is running and perform various tasks such as maintenance and inspection. In this study, we analyzed the risk of accidents caused by hit by trains on the track, which is the biggest cause of staff fatality, using the main statistics of the last 10 years. In detail, the scenarios of the main causes of hit by trains and workers were formed to suggest the effectiveness of the current preventive measures and supplementary.
Cause-specific hazard model (Prentice et al., 1978) and subdistribution hazard model (Fine and Gray, 1999) are mostly used for the right censored survival data with competing risks. Some other models for survival data with competing risks have been subsequently introduced; however, those models have not been popularly used because the models cannot provide reliable statistical estimation methods or those are overly difficult to compute. We introduce simple and reliable competing risk regression models which have been recently proposed as well as compare their methodologies. We show how to use SAS and R for the data with competing risks. In addition, we analyze survival data with two competing risks using five different models.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.454-459
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2003
Feasibility study on large scale projects like an investment on infrastructure development is very important because it provides fundamental data which determine the total investment size and duration. However, previous feasibility studies have a few problems of ambiguous estimation standards, unsystematical estimation methods, and so on. Accordingly, this study intends to regulate tile problems on economic feasibility as well as financial feasibility study which have been considered more critical in recent time, subsequently presents a reform measure. Also, this study identifies predictable risks during the feasibility study, presents a scheme which lets investor and owner control the risk themselves through a process which uses theoretical and political management plans.
The purpose of this study is to investigate empirically interaction among the financing decision, investment decision, and profitability by using 41 fisheries corporations in Korea, and to suggest implications of the empirical results for government's financial policy for fisheries corporations. Sample period is 19 years from 1982 till 2000. This analysis method employs the two stage least squares(2SLS) estimation method. From the results of regression analysis by 2SLS estimation method, the adjusted $R^2$ values were high and the overall F values indicated significant. The empirical results of this study are as follows; (1) determinant factors of capital structure model for fisheries are profitability, firm-size, fisheries investment of total asset, and business risk. As pecking order theory explains, the higher is profitability the lower is debt ratio. The larger firm-size, the higher is debt ratio. The higher is fisheries investment of total asset and business risk, the higher is debt ratio. (2) determinant factors of investment model for fisheries are the change of sales, business risk, and debt ratio. These factors have positive relation to fisheries investment of total asset (3) determinant factors of profitability model for fisheries are fisheries investment of total asset and debt ratio. These factors have negative relation to profitability. On the basis of analysis results, on the government's financial policy for fisheries corporations, I suggests that with interest rate reduction, the government should lend more funds to solve the crisis in the financial structure of the fisheries firms
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.2
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pp.63-71
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2013
The estimation of occupant injury risk at crash accident is one of the most important assessments for the vehicle crashworthiness performance. The design of safety devices such as occupant restraining system also depend on the kinematics of occupant and its injury risk. The real world in-depth accident investigation provides detailed and realistic information of vehicle damage and occupant injury as well as the accident conditions. This paper introduces a statistical analysis of NASS/CDS database and domestic accident data to correlate speed change, vehicle damage extend, and occupant injury at frontal crash. The maximum crush extend shows a linear relationship with the effective impact speed. The injury risks of the occupant with and without restraining were also respectively quantified with the crush extend. This result can be effectively used for the emergent rescue of crash victims with automatic crash notification system.
One fundamental element of probabilistic safety assessment (PSA) is the initiating event (IE) analysis. Since IE frequencies can change over time, time-trend analysis is required to obtain optimized IE frequencies. Accordingly, such time-trend analyses have been employed to estimate industry-average IE frequencies for use in the PSAs of U.S. nuclear power plants (NPPs); existing PSAs of Korean NPPs, however, neglect such analysis in the estimation of IE frequencies. This article therefore provides the method for and results of estimating Korean industry-average IE frequencies using time-trend analysis. It also examines the effects of the IE frequencies obtained from this study on risk insights by applying them to recently updated internal events Level 1 PSA models (at-power and shutdown) for an OPR-1000 plant. As a result, at-power core damage frequency decreased while shutdown core damage frequency increased, with the related contributions from each IE category changing accordingly. These results imply that the incorporation of time-trend analysis leads to different IE frequencies and resulting risk insights. The IE frequency distributions presented in this study can be used in future PSA updates for Korean NPPs, and should be further updated themselves by adding more recent data.
Yunrae Cho;Dong Geon Kim;Byung-Chan Park;Seonhee Yang;Sang Kyu Kim
Annals of Occupational and Environmental Medicine
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v.35
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pp.35.1-35.11
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2023
Background: Cardio-cerebrovascular diseases (CVDs) are the most common cause of death worldwide. Various CVD risk assessment tools have been developed. In South Korea, the Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA) and the National Health Insurance Service (NHIS) have provided CVD risk assessments with health checkups. Since 2018, the KOSHA guide has stated that NHIS CVD risk assessment tool could be used as an alternative of KOSHA assessment tool for evaluating CVD risk of workers. The objective of this study was to determine the correlation and agreement between the KOSHA and the NHIS CVD risk assessment tools. Methods: Subjects of this study were 17,485 examinees aged 20 to 64 years who had undergone medical examinations from January 2021 to December 2021 at a general hospital. We classified subjects into low-risk, moderate-risk, high-risk, and highest-risk groups according to KOSHA and NHIS's CVD risk assessment tools. We then compared them with cross-analysis, Spearman correlation analysis, and linearly weighted kappa coefficient. Results: The correlation between KOSHA and NHIS tools was statistically significant (p-value < 0.001), with a correlation coefficient of 0.403 and a kappa coefficient of 0.203. When we compared risk group distribution using KOSHA and NHIS tools, CVD risk of 6,498 (37.1%) participants showed a concordance. Compared to the NHIS tool, the KOSHA tool classified 9,908 (56.7%) participants into a lower risk category and 1,079 (6.2%) participants into a higher risk category. Conclusions: In this study, KOSHA and NHIS tools showed a moderate correlation with a fair agreement. The NHIS tool showed a tendency to classify participants to higher CVD risk group than the KOSHA tool. To prevent CVD more effectively, a higher estimation tool among verified CVD risk assessment methods should be selected and managements such as early intervention and treatment of risk factors should be performed targeting the high-risk group.
VaR is used extensively as a tool for risk management by financial institutions. For convenience, the normal distribution is usually assumed for the measurement of VaR, but recently the method using extreme value theory is attracted for more accurate VaR estimation. So far, GEV and GPD models are used for probability models of EVT for the VaR estimation. In this paper, the PP model is suggested for improved VaR estimation as compared to the traditonal EV models such as GEV and GPD models. In view of the stochastic process, the PP model is regarded as a generalized model which include GEV and GPD models. In the empirical analysis, the PP model is shown to be superior to GEV and GPD models for the performance of VaR estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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