International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권2호
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pp.9-15
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2018
The purpose of this study was to assess risk indicators of depressive symptoms such as demographic, socio-economical domains (age, gender, marital status, education, child, religion, income, health, friendship) and personality domains (neurotic personality, self-esteem and life goal attitude) of community dwelling elderly persons. A total of 300 community-residing elderly participants aged 65+ in a metropolitan city in Korea, were recruited for this interview survey. The interview covered demographic and socio-economic characteristics, and administration of the 20-item Korean Version of CES-D, the 10-item Self-esteem, the 19-item Neuroticism and the 10-itm Goal Instability scale. The prevalence of significant depressive symptoms (CES-D scale >= 21) was 31%. Logistic regression analysis showed high risk for depression was associated with high neuroticism, less intimate friendship, high goa1 instability, and childlessness, respectively in the order of significance. Factors in the personality domains were more strongly associated with depressive symptoms than factors in the socio- economical domains. Both cultural and universal meaning of the findings was discussed with regard to intervention.
Vector-borne diseases have been the most important worldwide health problem for many years and still represent a constant and serious risk to a large part of the world’s population. GIS and RS is used to evaluate and model the relationships between environmental factors/indicators and the incidences of viral diseases. The aim of the study is to identify the risk factors in Dengue Haemorrhagic Fever DHF) from the highest prevalence area and lowest prevalence area in Sukhothai province, Thailand using statistical, spatial and GIS Modeling. Results obtained in the study of the Dengue show that it is now possible to identify and localize precisely environmental indicators and factors of viral diseases.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권8호
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pp.89-97
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2022
The e-commerce market faces significant credit risks due to the complexity of the industry and information asymmetries. Therefore, credit risk has started to stymie the growth of e-commerce. However, there is no reliable system for evaluating the creditworthiness of e-commerce companies. Therefore, this paper constructs a credit risk evaluation index system that comprehensively considers the online and offline behavior of online retail enterprises, including 15 indicators that reflect online credit risk and 15 indicators that reflect offline credit risk. This paper establishes an integration method based on a fuzzy integral support vector machine, which takes the factor analysis results of the credit risk evaluation index system of online retail enterprises as the input and the credit risk evaluation results of online retail enterprises as the output. The classification results of each sub-classifier and the importance of each sub-classifier decision to the final decision have been taken into account in this method. Select the sample data of 1500 online retail loan customers from a bank to test the model. The empirical results demonstrate that the proposed method outperforms a single SVM and traditional SVMs aggregation technique via majority voting in terms of classification accuracy, which provides a basis for banks to establish a reliable evaluation system.
There were numerous evidences that subjective health evaluation was a powerful indicator for morbidity and mortality in many countries. Since self-rated health (SRH) was a reasonable health measure, identifying predictors for SRH would be beneficial for assessment of overall health, monitoring health status, and development of health promotion programs. Health risks, health behavior, socioeconomic characteristics and social capital were potential indicators for SRH. We examined association. between SRH and indicators such as health risk factors, subjective living condition, income, education level and dietary variety score. Total 4,262 subjects, aged between 20 and 69 years old, were selected from KNHANES 2001; those who completed health examination, nutrition survey, and provided their socioeconomic information. Results of logistic regression showed that it was likely to have better SRH for those who were younger, male and have higher education, higher income, better living condition, no metabolic syndrome and higher dietary variety.
Less mature nuclear reactor technologies are characterized by a greater uncertainty due to insufficient detailed design information, operational data, cost information, etc., but the expected performance characteristics of less mature options are usually more attractive in comparison with more mature ones. The greater uncertainty is, the higher economic risks associated with the project realization will be. Within a comparative evaluation of less and more mature nuclear reactor technologies, it is necessary to apply economic risk measures to balance judgments regarding the economic performance of less and more mature options. Assessments of any risk metrics involve calculating different characteristics of probability distributions of associated economic performance indicators and applying the Monte-Carlo method. This paper considers the applicability of statistical risk measures for different economic performance indicators within a trial case study on a comparative evaluation of less and more mature unspecified LWRs. The presented case study demonstrates the main trends associated with the incorporation of economic risk metrics into a comparative evaluation of less and more mature nuclear reactor technologies.
In recent years, there have been a number of concerns and measures surrounding 'Traffic Safety' for children. But, actually, safety measurements of 'School Zone' lack. This research thesis was designed to quantify risk degrees of 'School Zone', in a simple way, with the development of evaluation indicators to evaluate risk degrees of 'School Zone'. This is deems to be used for a guideline necessary for devising improvements or safety measures against 'School Zone' in the future. And, this is expected to be useful for managing and controlling safety each local facility about elementary schools.
본 연구는 일반 성인을 대상으로 대사증후군 위험인자의 유병률을 파악하고, 각 대사증후군 위험인자들과 비만지표들과의 관련성을 파악하며, 비만지표들의 대사증후군을 예측하기 위한 관련성과 타당도를 검토하고자 시도하였다. 조사대상은 2014년 2월부터 11월까지의 기간에 한국건강관리협회 D지부 건강검진센타에서 종합건강검진을 받았던 20세 이상 1,051명을 대상으로 하였다. 연구결과, 조사대상자의 대사증후군 유병률은 21.5%이었으며, 각 위험인자의 유병률은 허리둘레의 경우 남자 31.8%, 여자 41.6%이었으며, TG는 남자 35.6%, 여자 17.3%이었고, HDL-C는 남자 17.6%, 여자 34.2%이었다. 혈압은 남자 53.5%, 여자 35.9%이었으며, FBS는 남자 14.9%, 여자 6.8%이었다. 이 같은 유병률은 연령이 높은 군일수록, BMI가 높은 군일수록, 음주횟수가 많은 군일수록, 유의하게 높았다. 비만지표별 대사증후군 위험요인 개수별 예측도를 보면 허리둘레/신장비가 높게 나타났다. 이상과 같은 결과를 볼 때, 다른 비만지표에 비해 허리둘레/신장비가 대사증후군 위험요인을 선별하는데 좀 더 예측력이 있다고 나타났다. 허리둘레/신장비는 간단하고 실용적인 복부비만의 지표가 될 수 있으며 대사증후군에 대한 선별검사로서 체질량지수와 허리둘레보다 우수한 것으로 나타났다.
With the coal mining depth increasing, both stress and gas pressure rapidly enhance, causing coal and gas outburst risk to become more complex and severe. The conventional method for prediction of coal and gas outburst adopts one prediction index and corresponding critical value to forecast and cannot reflect all the factors impacting coal and gas outburst, thus it is characteristic of false and missing forecasts and poor accuracy. For the reason, based on analyses of both the prediction indicators and the factors impacting coal and gas outburst at the test site, this work carefully selected 6 prediction indicators such as the index of gas desorption from drill cuttings Δh2, the amount of drill cuttings S, gas content W, the gas initial diffusion velocity index ΔP, the intensity of electromagnetic radiation E and its number of pulse N, constructed the Bayes discriminant analysis (BDA) index system, studied the BDA-based multi-index comprehensive model for forecast of coal and gas outburst risk, and used the established discriminant model to conduct coal and gas outburst prediction. Results showed that the BDA - based multi-index comprehensive model for prediction of coal and gas outburst has an 100% of prediction accuracy, without wrong and omitted predictions, can also accurately forecast the outburst risk even for the low indicators outburst. The prediction method set up by this study has a broad application prospect in the prediction of coal and gas outburst risk.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권1호
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pp.22-32
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2019
On offshore platforms, oil and gas leaks are apt to be the initial events of major accidents that may result in significant loss of life and property damage. To prevent accidents induced by leakage, it is vital to perform a case-specific and accurate risk assessment. This paper presents an integrated method of Ddynamic Qquantitative Rrisk Aassessment (DQRA)-using the Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL)-Bayesian Network (BN)-for evaluation of the system vulnerabilities and prediction of the occurrence probabilities of accidents induced by leakage. In the method, three-level indicators are established to identify factors, events, and subsystems that may lead to leakage, fire, and explosion. The critical indicators that directly influence the evolution of risk are identified using DEMATEL. Then, a sequential model is developed to describe the escalation of initial events using an Event Tree (ET), which is converted into a BN to calculate the posterior probabilities of indicators. Using the newly introduced accident precursor data, the failure probabilities of safety barriers and basic factors, and the occurrence probabilities of different consequences can be updated using the BN. The proposed method overcomes the limitations of traditional methods that cannot effectively utilize the operational data of platforms. This work shows trends of accident risks over time and provides useful information for risk control of floating marine platforms.
오늘날과 같은 정보화 사회에서는 정보가 기업의 핵심자산으로 인식되고 있으며, 특히 금융권에서는 고객의 개인정보 유출이 커다란 이슈로 대두되고 있다. 현재 상용화된 개인정보보호 기술은 전사적인 차원이 아닌 일부 기능으로 국한되거나 극히 일부분의 개인정보만 포함되는 경우가 많다. 따라서 전사적인 차원에서 개인정보 유출을 사전에 예방하기 위해서는 개인정보 유출의 징후를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 체계에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개인정보 접근에 대한 패턴분석 및 SRI(Security Risk Indicator)를 이용한 모니터링 체계 구축 방법론을 제안하였으며, 실제 금융권 기업에 적용하여 사례 연구를 수행하였다. 이를 통해 탐지된 개인정보 유출 시도는 탐지된 유형에 맞춰 체계화된 대응 방안을 수립할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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