The cognitive rehabilitation training is important for treating many cognitive impairment conditions, including Parkinson's disease, stroke, and ADHD. In this study, we developed a new evaluation system to improve the measurement of the conventional evaluation systems for cognitive rehabilitation training. The developed system measured the activity of dopamine(DA) and an autonomic nervous system(ANS) with photoplethysmography and electromyography. The results demonstrated that the cognitive capacity was increased but the activity of DA was decreased with unbalanced ANS by short-term stress. Based on the results, the effect of short-term stress should be recognized for the cognitive rehabilitation training.
Forecasting of short-term employment fluctuations provides a useful tool for policy makers in risk managing the labor market. Following the process of producing the composite leading indicator for macro economy, the paper develops the employment leading indicator(ELI) for the purpose of short-term forecasting non-farm payroll employment in private sectors. ELI focuses on early detecting the point of time and the speed in phase change of employment level.
The money market has been existing in various forms for a long time. Until 1972, however, the market had supplied mainly short-term loans of commercial banks and loans of informal money lenders to business corporations. There was no market for notes and commercial papers of business corporations. Consequently, business corporations had to rely primarily upon commercial banks for short-term credit loans to supplement their working capital. The interest rate on loans of commercial banks had been set below a free market equilibrium rate and thereby, generated excess demands for the loans. Unsatisfied potential borrowers thus had to turn to informal money lenders for short-term cerdit loans of prohibitively high interest rate. Since 1972 investment and finance companies have been operating in the money market and their role in mobilizing short-term loans is increasing. This paper aims at estimating the equilibrium size of the money market.
Kim Byoung Su;Ha Seong Kwan;Song Kyung Bin;Park Jeong Do
Proceedings of the KIEE Conference
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summer
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pp.683-685
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2004
This paper introduces a basic design for the short-term load forecasting system using a commercial data base. The proposed system uses a hybrid load forecasting method using fuzzy linear regression for forecasting of weekends and Monday and general exponential smoothing for forecasting of weekdays. The temperature sensitive is used to improve the accuracy of the load forecasting during the summer season. MS-SQL Sever has been used a commercial data base for the proposed system and the database is operated by ADO(ActiveX Data Objects) and RDO(Remote Data Object). Database has been constructed by altering the historical load data for the past 38 years. The weather iDormation is included in the database. The developed short-term load forecasting system is developed as a user friendly system based on GUI(Graphical User interface) using MFC(Microsoft Foundation Class). Test results show that the developed system efficiently performs short-term load forecasting.
Institutions included in this study of emergency short term shelters for children in crisis included 2 public counseling centers providing short term protection services for children and 12 emergency shelters for runaway children located in a metropolitan city in Korea. The institutions were examined with respect to their establishment, management, and programs. The researcher visited and interviewed workers employed in the institutions. In additions, 12 children who had been cared for emergency shelters were surveyed with open-ended questions. The data consisted of information on founders, locations, purpose, current management, personnel, length of care, and number and grouping of children. Programs and daily schedules were also examined. Effective models of emergency short term shelters were discussed on the basis of the collected data.
The short-term AC breakdown strength of laminated polypropylene insulating Paper (PPLP) has been studied for cold dielectric of high temperature superconductivity power cables. The design and operating conditions of the electrode system for studying of short-term breakdown strength of one-layer and multi-layer PPLP samples are discussed in liquid nitrogen(LN2) state. The influence of various operating factors (geometry and dimension of electrodes, speed of tested voltage, thickness of test sample) on the value of short-term AC breakdown strength at cryogenic temperature has been established.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2008.10a
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pp.225-228
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2008
The electricity supply and demand to be stable to a system link increase of the variance power supply and operation are requested in jeju Island electricity system. A short-term Load forecasting which uses the characteristic of the Load is essential consequently. We use the interrelationship of the electricity Load and change of a summertime temperature and data refining in the paper. We presented a short-term Load forecasting algorithm of jeju Island and used the correlation coefficient to the criteria of the refining. We used each temperature area data to be refined and forecasted a short-term Load to an exponential smoothing method.
Conventional short-term load forecasting techniques have limitation in their use on holidays due to dissimilar load behaviors of holidays and insufficiency of pattern data. Thus, a new short-term load forecasting method for special days in anomalous load conditions is proposed in this paper. The proposed method uses two Artificial Neural Networks(ANN); one is for the estimation of load curve, and the other is for the estimation of minimum and maximum value of load. The forecasting procedure is as follows. First, the normalized load curve is estimated by ANN. At next step, minimum and maximum values of load in a special day are estimated by another ANN. Finally, the estimate of load in a whole special day is obtained by combining these two outputs of ANNs. The proposed method shows a good performance, and it may be effectively applied to the practical situations.
Very short-term electric load forecasting is essential for real-time power system operation. In this paper, a very short-term electric load forecasting technique applying the Kalman filter algorithm is proposed. In order to apply the Kalman filter algorithm to electric load forecasting, an electrical load forecasting algorithm is defined as an observation model and a state space model in a time domain. In addition, in order to precisely reflect the noise characteristics of the Kalman filter algorithm, the optimal error covariance matrixes Q and R are selected from several experiments. The proposed algorithm is expected to contribute to stable real-time power system operation by providing a precise electric load forecasting result in the next six hours.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.5
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pp.521-536
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2021
As life expectancies increase continuously over the world, the accuracy of forecasting mortality is more and more important to maintain social systems in the aging era. Currently, the most popular model used is the Lee-Carter model but various studies have been conducted to improve this model with one of them being 6-parametric factor model (6-PFM) which is introduced in this paper. To this new model, long short-term memory (LSTM) and regularized LSTM are applied in addition to vector autoregression (VAR), which is a traditional time-series method. Forecasting accuracies of several models, including the LC model, 4-PFM, 5-PFM, and 3 6-PFM's, are compared by using the U.S. and Korea life-tables. The results show that 6-PFM forecasts better than the other models (LC model, 4-PFM, and 5-PFM). Among the three 6-PFMs studied, regularized LSTM performs better than the other two methods for most of the tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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