Background: This study aimed to identify the role of dental hygienists in exchanges between North and South Korea to lower gaps in the level of dental healthcare between the two countries by conducting a Delphi survey with specialists and identifying alternative policies regarding the utilization of dental hygienists in such exchanges. Methods: Two Delphi surveys were conducted with the participation of nine specialists, and descriptive statistical analyses including mean and standard deviation were performed on the collected data. Results: Among methods of exchange and cooperation regarding oral healthcare under the current North Korean medical system, the issue considered most urgent was the "establishment of oral healthcare infrastructure." The most important short-term strategy was identified as the "selection and formation of partnerships in the field of inter-Korean oral health exchange and cooperation." The mid-term strategy was identified as the "establishment of cooperation in the dental industry, centered on educational cooperation projects." The long-term strategy included "joint R&D projects, oral health surveys, and business development." In order to determine how best to use dental hygienists during inter-Korean exchanges and cooperation, the respondents placed urgency on the "establishment of joint cooperation projects for oral health promotion and early examination and the treatment of dental diseases and planning of community research projects" and "the role of oral health education and media development for residents." Conclusion: Cooperation is necessary regarding the preparation of oral healthcare exchanges that aim to encourage unity between North and South Korea and reduce the gaps between the North and South regarding oral health conditions. Therefore, continuous and reasonable discussions and research are needed regarding the utilization of dental hygienists in such exchanges.
The Korean government proposed the K-SDGs in 2019 to promote the UN SDGs, but the role and tasks of science and technology, an important means of implementing the SDGs, have not been materialized. Accordingly, the role of science and technology ODA for the SDGs was established through the Ministry of Science and ICT's policy research project 'Science and Technology ODA Promotion Roadmap for Spreading the New Southern Policy and Realizing the 2030 SDGs'. In addition, goals, strategies, and core tasks for the next 10 years were derived in 10 fields such as water, climate change, energy, and ICT. In this paper, we analyze 30 key tasks of the ODA promotion roadmap for science and technology for the realization of SDGs, and propose mid- and short-term tasks and implementation plans for effective roadmap promotion. Among the key tasks in each field, four common elements were derived: ICT/smartization, a global problem-solving center, cooperation/communication platform, and business model/startup support platform/living lab that can create and integrate roadmap implementation conditions. In addition, the four mid- and short-term tasks, 1) Establishment of science and technology ODA network, 2) Establishment of living lab business platform linked to start-up support business, 3) Local smartization of recipient countries, and 4) Expand and secure sustainability of global problem-solving centers, were set in relation to the implementation of the detailed roadmap. For the derived mid- and short-term tasks, detailed implementation plans based on the ICTization of global problem-solving centers were presented. The implementation of the mid- and short-term tasks presented in this paper can contribute to the more effective achievement of the science and technology ODA roadmap, and it is expected that Korea's implementation of SDGs will also achieve high performance.
YOONG, Foo Tzen;LATIP, Abdul Rahman Abdul;SANUSI, Nur Azura;KUSAIRI, Suhal
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.137-145
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2020
The aim of this study is to find out the time-series nexus of public debt and economic growth in Malaysia. For an upper-middle income country, Malaysia had experienced over 50% ratio of debt to GDP since 2009 until now. The question arises is whether this trend is healthy to the economy. With a focus into the debt-to-GDP ratio from 1970-2015, this study investigates the short-run and long-run relationship between public debt and economic growth in Malaysia. This study used secondary data by collecting time-series data (1970-2015) from the World Bank Data and Bank Negara Malaysia. Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model is applied in this study to examine the relationship between debt and economic growth. Based on ARDL framework, it shows that there is a long-run effect between the debt and economic growth in Malaysia. While the significance value of Error Correction Term shows that there is a long-run adjustment in the short run. Generally, this study found government expenditures, in the long run, strongly influence the GDP per capita. Through the findings, the government expenditures could increase the GDP per capita. The study also reveals that any increment of the debt ratio will result in reduction of the GDP per capita.
This paper assessed environmental impacts of marine sand mining on coastal areas and Exclusive Economic Zones (EEZs) of Korea, and diagnosed problems of the related assessment statements for suggesting key assessment items (scoping) and system improvement. To mitigate conflicts and environmental impacts caused by large-scale, concentrated sand mining, we suggest it is critical to promote sustainable and eco-friendly utilization of marine resources while listening opinions from various stakeholders and analyzing alternative plans. Especially, it should be mandatory as a scoping item to provide verifiable data on the amount of sand, potential and accumulative impacts by mining, and key assessment items (e.g. erosion and sedimentation by submarine topography, benthic change, spreading of suspended solids, water pollution, grain-size change, and impact on fisheries resources). We also suggest that postassessment and monitoring should be improved to enable tracking of environmental impacts caused by sand mining through seasonal monitoring together with intermittent short-term surveys. In addition, effective measures to mitigate the impacts is also essential. As repeated sand mining at large-scale can damage marine ecosystems by long-term accumulated impacts, we suggest that assessment systems and regulatory policies should be developed and established, especially for ensuring reliability of assessment and review on selected major sandmining projects.
This paper attempts to review of recent development of ASEAN financial integration and to evaluate it and predict its future aspect. For this purpose, we first examine the historic aspect of ASEAN financial integration such as ASEAN financial service open agreement or ASEAN capital market forum report and currently agreed integration plan. In addition, we study the development stages of ASEAM member countries in terms of its economic size or income level. Finally, we look at the financial market and institutional aspect of ASEAN member countries and the recent development of global financial market. From these analyses, we find several important facts. First, it is true that ASEAN, in general, will enjoy the effect of expanding regional investment and improving the quality of financial service through the financial integration. We think that its long term benefit is too large for ASEAN member states to avoid. Second, as a result, it is certain that ASEAN will corporate further to make its financial market to be integrated in the future. Third, however, despite these benefits and continuing efforts, we expect that it will be very difficult for ASEAN to reach a stage of financial integration as suggested in the Blueprint of ASEAN Economic Community by the year of 2015. The large difference among member states in term of economic and financial development will not allow for them to reach a single goal within a short time. Instead, we expect the following scenario for the integration process will hold. First, ASEAN will reach an agreement on the institutional framework by 2015 and afterwards, slowly the markets will begin to integrate. Second, at the earlier stage, not all but some countries will start the integration process. We expect that the financial market of ASEAN 5 will first be integrated and other 5 will join to it later.
The purpose of this study is to establish PM-10 management manual for developing large scale sites by assessing the status of PM-10 reduction at ongoing large scale development sites. After analyzing the meteorological conditions and air quality characteristics of Sihwa MTV development site, ISCST3 (Industrial Source Complex Short Term Model 3) was implemented to predict PM-10 generation. The outcomes of ISCST3 modelling were utilized for verification of site survey data. As a result of applying air pollution modeling, the diffusion rate of PM-10 decreases according as the wind speed decreases. And the emission rate of PM-10 increase is linear to the concentration of PM-10. The reduction target of PM-10 can be derived quantitatively from the difference between the forecasted emission rate and the permissible emission limit of PM-10. The assessment of PM-10 characteristics which is deduced from ISCST3 and site survey can be practically applied to accomplish environmentally acceptable air quality manual for large scale development sites.
This paper describes the results of a usage analysis on the scientific and technical journals in order to optimize the collection development at KISTI. By comparing usage data for the journals from 1997/2002, this study identifies the short-term changes in journal use, which were shown on the subject field, language, publication country, SCI journal and electronic journal. The changing of journal use has important implications for collection development strategy in sci-tech libraries.
This paper examines characteristics of time series data related to the construction investment(stationarity and time series components such as secular trend, cyclical fluctuation, seasonal variation, and random change) and surveys predictibility, fitness, and explicability of independent variables of various models to build a short-term construction investment forecasting model suitable for current economic circumstances. Unit root test, autocorrelation coefficient and spectral density function analysis show that related time series data do not have unit roots, fluctuate cyclically, and are largely explicated by lagged variables. Moreover it is very important for the short-term construction investment forecasting to grasp time lag relation between construction investment series and leading indicators such as building construction permits and value of construction orders received. In chapter 3, we explicate 7 forecasting models; Univariate time series model (ARIMA and multiplicative linear trend model), multivariate time series model using leading indicators (1st order autoregressive model, vector autoregressive model and error correction model) and multivariate time series model using National Accounts data (simple reduced form model disconnected from simultaneous macroeconomic model and VAR model). These models are examined by 4 statistical tools that are average absolute error, root mean square error, adjusted coefficient of determination, and Durbin-Watson statistic. This analysis proves two facts. First, multivariate models are more suitable than univariate models in the point that forecasting error of multivariate models tend to decrease in contrast to the case of latter. Second, VAR model is superior than any other multivariate models; average absolute prediction error and root mean square error of VAR model are quitely low and adjusted coefficient of determination is higher. This conclusion is reasonable when we consider current construction investment has sustained overheating growth more than secular trend.
Prediction and control of nitrogen oxides (NOx) emission is of great interest in industry due to stricter environmental regulations. Herein, we propose an artificial intelligence (AI)-based framework for prediction of NOx emission. The framework includes pre-processing of data for training of neural networks and evaluation of the AI-based models. In this work, Long-Short-Term Memory (LSTM), one of the recurrent neural networks, was adopted to reflect the time series characteristics of NOx emissions. A decision tree was used to determine a time window of LSTM prior to training of the network. The neural network was trained with operational data from a heating furnace. The optimal model was obtained by optimizing hyper-parameters. The LSTM model provided a reliable prediction of NOx emission for both training and test data, showing an accuracy of 93% or more. The application of the proposed AI-based framework will provide new opportunities for predicting the emission of various air pollutants with time series characteristics.
The covered interest rate parity condition (CIRP) has been widely used in open macroeconomic analysis, risk management, exchange rate forecasts, and so forth. Due to the recent global financial crises, there have been remarkable changes in the financial markets of the emerging markets. These changes possibly influenced the dynamics of the covered interest rate parity condition. In this paper, we investigate whether the CIRP dynamics has changed, and what is the nature of the regime changes. To do this, we propose and estimate multiple-state Markov regime switching models using a Bayesian MCMC method. Our estimation results indicate that the default risk or the deviation from the CIRP has been decreased after the crisis. It seems to be associated with the more active interaction between the short-term bond market and the short-term foreign exchange market than before. The tightened relation of these two financial markets is caused by the arbitrage transaction of foreign investors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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