This study employs the dichotomous choice contingent valuation method to estimate the Value of a Statistical Life (VSL) and the Value per Statistical Case (VSCC) of cancer risk. In contrast to the previous studies, which presented the mortality risk probability directly, the study uses conditional probability, which combines the chance of getting cancer and dying from it. In addition, the study examines the impact of variables that may affect willingness to pay for reducing the risk of death from cancer and getting cancer, such as the impact on daily life and pain levels associated with cancer. The results indicate that the estimated cancer VSL ranges from approximately 952 million won to 3.359 billion won, while the VSCC is estimated to be between about 0.42 billion won and 2.72 billion won. The study finds a significant difference in the VSL depending on whether the reduction in mortality risk is from a decrease in the chance of getting cancer or a decrease in the chance of dying from cancer. However, the effect of impacts on daily activities and pain on willingness to pay is inconclusive.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.27
no.2
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pp.114-122
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2004
In statistical process control applications, variable sample size (VSS) $\bar{X}$ chart is often used to detect the assignable cause quickly. However, it is usually assumed that only one assignable cause results in the out-of-control in the process. In this paper, we propose the algorithm to minimize the function of cost per unit time and compare the economic design and the statistical design by use of the value of cost per unit time. We consider double assignable causes to occur with compound in the process and adopt the Markov chain approach to investigate the statistical properties of VSS $\bar{X}$ chart. A procedure that can calculate the control chart's parameters is proposed by the economic design.
Purpose: The purpose of this study is to propose a solution to the case where $V_{50}$ calculation is impossible in the process of bulletproof test. Methods: In this study, we proposed a $V_{50}$ estimation method using logistic regression analysis. Six scenarios were applied by combining the homogeneity of the sample and the speed range. Then, 1,000 simulations were performed per scenario and six assumptions reflecting the reality were applied. Results: The result of the study, it was confirmed that there was no statistical difference between the $V_{50}$ value calculated by the conventional method and the $V_{50}$ value calculated by the improvement method. Therefore, in situations where $V_{50}$ can not be calculated, it is reasonable to use logistic regression analysis. Conclusion: This study develops a methodology that is easy to use and reliable by using statistical model based on actual data.
Park, Jae-Jun;Jeon, Hyun-Gu;Jeon, Byung-Hoon;Kim, Sung-Hong;Kwon, Dong-Jin
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.07b
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pp.894-899
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2002
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion, skewness, kurtosis) about high frequency current signal per 3-electrode type (needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode.). Also. these coefficients are used to identify Signal of internal partial discharge in transformer. As a result. from compare of high frequency current signal amplitude and average value. we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. otherwise. In case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Void electrode> IEC electrode > Needle-Plane electrode. As Improved method in order to diagnosis partial discharge type of transformers, we use neural network.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechie's filter is used,, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract featrue of statistical parameters(maximum value, average value, dispersion, skewness, kurtosis) about high frequency current signal per 3-electrode type(needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode). Also, these coefficients are used to identify signal of internal partial discharge in transformer. As a result, from compare of high frequency current signal amplitude and average value, we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. Otherwise, in case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Void electrode> IEC electrode> Needle-Plane electrode. As improved method in order to diagnosis partial discharge type of transformers, we use neural network.
Objectives: Previous pandemics have demonstrated that several demographic, geographic, and socioeconomic factors may play a role in increased infection risk. During this current coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, our aim was to examine the association of timing of lockdown at the county level and aforementioned risk factors with daily case rate (DCR) in the United States. Methods: A cross-sectional study using publicly available data was performed including Americans with COVID-19 infection as of May 24, 2020. The United States counties with >100 000 population and >50 cases per 100 000 people were included. The independent variable was the days required from the declaration of lockdown to reach the target case rate (50/100 000 cases) while the dependent (outcome) variable was the DCR per 100 000 on the day of statistical calculation (May 24, 2020) after adjusting for multiple confounding socio-demographic, geographic, and health-related factors. Each independent factor was correlated with outcome variables and assessed for collinearity with each other. Subsequently, all factors with significant association to the outcome variable were included in multiple linear regression models using stepwise method. Models with best R2 value from the multiple regression were chosen. Results: The timing of mandated lockdown order had the most significant association on the DCR per 100 000 after adjusting for multiple socio-demographic, geographic and health-related factors. Additional factors with significant association with increased DCR include rate of uninsured and unemployment. Conclusions: The timing of lockdown order was significantly associated with the spread of COVID-19 at the county level in the United States.
The purpose of this study was to investigate effects of regular exercise on ADL (activities of daily living) and lipid profiles (total cholesterol, triglyceride, HDL-C, LDL-C) in male patients with dementia. The subjects were consisted of 24 male patients with dementia, they were divided into two groups. the exercise group (EC, n=12) and the control group (CG, n=12). The exercise group participated in regular exercise program, and their ADL, lipid profiles levels were evaluated at baseline (pre, 0 mo), after 6 months (mid, 6 mo), and after 12 months (post, 12 mo). The subjects carried on exercising $30\∼60$ minutes a day, $2\∼3$ times per week for 12 months. Statistical techniques for data analysis was paired samples t-test. The level of statistical significance was $p\leq.0.5$. The results of this study were summarized as follows: In the case of EG, mid and post ADL values significantly higher than that of pre value, whereas there was no significant difference in the CG. Mid and post values of TC, TG, and LDL-C were significantly lower than that of pre value in the EG. However, mid and post HDL-C values were higher in the EG compared to pre value. In conclusion, these results suggest that regular exercise have an positive effect on ADL and lipid profiles in male patient with dementia. In addition, regular exercise may be helpful to reduce the incidence of heart disease and coronary sclerosis.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.4
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pp.231-240
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2017
This paper aims to study a method to estimate precise carbon absorption by quantification of forest information that uses accurate LiDAR data, hyperspectral image. To estimate precise carbon absorption value by using spatial data, a problem was found out of carbon absorption value estimation method with statistical method, which is already existed method, and then offered optimized carbon absorption estimation method with spatial information by analyzing with methods of compare digital aerial photogrammetry and LiDAR data. It turned out possible Precise classification and quantification in case of using LiDAR and hyperspectral image. Various classification of tree species was possible with use of LiDAR and hyperspectral image. Classification of hyperspectral image was matched in general with field survey and Mahalanobis distance classification method. Precise forest resources could be extracted using high density LiDAR data. Compared with existing method, 19.7% in forest area, 19.2% in total carbon absorption, 0.9% in absorption per unit area of difference created, and improvement was found out to be estimated precisely in international code.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.22
no.4
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pp.105-115
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2016
Purpose: This study is a case study of a small-mid sized hospital to promote a full-scale remodeling to ensure the quality and competitiveness of the medical services and trying to arrange the remodeling characteristics of small-mid sized hospital which is suffering from aging facilities as well as chronic congestion and lack of spaces. Methods: Research was conducted by consultation with hospital executives and each department operators, and on-site investigation, Results: The result of this study can be summarized into two points. The first one is that existing statistical value like area per bed, in the remodeling of the small-mid hospitals may not mean much. planners have to verify the necessary room space areas in close consultation with the department operators. And after confirming layout possibilities, they have to create the program. The second one is that remodeling planning can be a realistic plan with structural and installation diagnosis at the same time. If so, it is advisable to proceed architectural design from the beginning for cost and time savings. Implications: This results can be applied to small-mid hospitals to apply to the medical law revision and others.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.2
no.1
s.4
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pp.127-134
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2002
The cut river is widely used for the agricultural and housing purposes in Korea and this study is to evaluate the economic value of the cut river. Say, the study is to evaluate and compare the economic values for the cases of which the cut river can be used as the agricultural or housing site and a wetland or recreational site. The study area is the downstream part of Kok-Neung stream which is a main tributary of Han River. For the case of assuming the cut river is used as the agricultural purpose, the value is estimated from the Agricultural & Forestry Statistical Yearbook 2000. For the case of assuming the cut river is used as a wetland or recreational site, the value for a wetland or recreation is estimated by the enquete using questionnaire. That is to say, the results of enquete is used for the estimation of a recreational value by the Travel Cost Method (TCM) and the aesthetical value is estimated by the enquete based on the presumed value in USA. As a results, for the case of which the cut river is used as an agricultural purpose, the equal-payment-series is estimated as 7.06 million won. For wetland purpose, the series is estimated as 1931.40 million won and for the recreational purpose, the series is as 6284.86 million won. The aesthetical value is estimated as 140 thousand won per annum. Therefore, the wetland or recreational use of the cut river is more valuable than agricultural or housing purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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