The location of inspection stations is a significant component of production systems. In this paper, a prototype expert system is designed for deciding the optimal location of inspection stations. The production system is defined as a single channel of n serial operation stations. The potential inspection station can be located after any of the operation stations. Nonconforming units are generated from a compound binomial distribution with known parameters at any given operation station. Traditionally Dynamic programming, Zero-one integer programming, or Non-linear programming techniques are used to solve this problem. However a problem with these techniques is that the computation time becomes prohibitively large when t be number of potential inspection stations are fifteen or more. An expert system has the potential to solve this problem using a rule-based system to determine the near optimal location of inspection stations. This prototype expert system is divided into a static database, a dynamic database and a knowledge base. Based on defined production systems, the sophisticated rules are generated by the simulator as a part of the knowledge base. A generate-and-test inference mechanism is utilized to search the solution space by applying appropriate symbolic and quantitative rules based on input data. The goal of the system is to determine the location of inspection stations while minimizing total cost.
The purpose of this study is to analyze the characteristics of traffic accidents and to develop the models by day and night-time in the case of the arterial link sections. In pursuing the above, this study uses the 224 accident data occurred at the 24 arterial link sections in Cheongju. The main results analyzed are as follows. First, it was analyzed that the number of accidents during day was more than night, but the accidents rate during night was higher than day. Second, four models which were all statistically significant were developed. Finally, the differences between the day and night models were comparatively analyzed using independent variables.
This study aims to examine how home child care allowance influences a mother's choice of child care type. To accomplish this goal, we surveyed 432 mothers who had at least one child under 5 years old. The data were analyzed by frequencies, percentages, means and binomial logistic regressions. The results showed that unemployed mothers and mothers with younger children had a high tendency to choose home child care allowance instead of child care subsidy. Second, mother's employment status, age of first child and an interactive term of mother's employment status and home child care receipt influenced a concordance between an ideal and actual child care type. Unemployed mothers and mothers with younger children were more likely to experience a concordance between their ideal and actual types of child care. By investigating how home child care allowance affects the right of choice in child care type, this study provides empirical information to policy makers and researchers and contributes to develop cash-benefit policies for families with young children.
Kim, Kwang-Myo;Park, Eunyoung;Lee, Kun-Sei;You, Myoungsoon;Kim, Chang-Yup
Health Policy and Management
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v.24
no.4
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pp.330-341
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2014
Background: The purpose of this study is to investigate the factors that affect the participation of union members who involved in the Korean health cooperatives. Methods: Questionnaires were collected from 1,041 respondents who voluntarily participated in seven health cooperatives. In order to verify the hypothesis, collected data were analyzed using binomial logistic regression. Results: Longer tenure, higher collective motive, organizational age were associated with types of participation. In operative participation, marital status, higher reward motive, better accessibility to the cooperatives influenced concern about the high-level participation. Organizational age were associated with the high-level participation in management participation. Longer tenure, interaction with staff, management participation were involved in additional investment. Conclusion: This is the first study to statistically prove that the influencing factors on the participation in the health cooperatives. Based on these findings, the provision of differentiated strategies should be useful for increase of participation.
Three generalized additive models were applied to the distribution of anchovy eggs and oceanographic factors to determine the occurrence of anchovy spawning grounds in Korean waters and to identify the indicators of their occurrence using survey data from the spring and summer of 1985, 1995, and 2002. Binomial and Gaussian types of generalized additive models (GAM) and quantile generalized additive models (QGAM) revealed that egg density was influenced mostly by ocean temperature and salinity in spring, and the vertical structure of temperature, salinity, dissolved oxygen, and zooplankton biomass during summer in the upper quantiles of egg density. The GAM and QGAM model deviance explained 18.5-63.2% of the egg distribution in summer in the East and West Sea. For the principle component analysis-based GAMs, the variance explained by the final regression model was 27.3-67.0%, higher than the regular models and QGAMs for egg density in the East and West Sea. By analyzing the distribution of anchovy eggs off the Korean coast, our results revealed the optimal temperature and salinity conditions, in addition to high production and high vertical mixing, as the key indicators of the major spawning grounds of anchovies.
Purpose: This study was done to identify the impact of physical activity on healthcare utilization among Korean adults. Methods: Drawing from the 2008 Korean National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES IV-2), data from 6,521 adults who completed the Health Interview and Health Behavior Surveys were analyzed. Association between physical activity and healthcare utilization was tested using the $X^2$-test. Multiple logistic regression analysis was used to calculate the odds ratios of using outpatient and inpatient healthcare for different levels of physical activity after adjusting for predisposing, enabling, and need factors. A generalized linear model applying a negative binomial distribution was used to determine how the level of physical activity was related to use of outpatient and inpatient healthcare. Results: Physically active participants were 16% less likely to use outpatient healthcare (OR, 0.84; 95% CI, 0.74-0.97) and 23% less likely to use inpatient healthcare (OR, 0.77; 95% CI, 0.63-0.93) than physically inactive participants. Levels of outpatient and inpatient healthcare use decreased as levels of physical activity increased, after adjusting for relevant factors. Conclusion: An independent association between being physically active and lower healthcare utilization was ascertained among Korean adults indicating a need to develop nursing intervention programs that encourage regular physical activity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.5948-5971
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2019
Estimating loss rates with the packet traces captured from some point in the middle of the network has received much attention within the research community. Meanwhile, existing intermediate-point methods like [1] require the capturing system to capture all the TCP traffic that crosses the border of an access network (typically Gigabit network) destined to or coming from the Internet. However, limited to the performance of current hardware and software, capturing network traffic in a Gigabit environment is still a challenging task. The uncaptured packets will affect the total number of captured packets and the estimated number of packet losses, which eventually affects the accuracy of the estimated loss rate. Therefore, to obtain more accurate loss rate, a method of strengthening packet loss measurement from the network intermediate point is proposed in this paper. Through constructing a series of heuristic rules and leveraging the binomial distribution principle, the proposed method realizes the compensation for the estimated loss rate. Also, experiment results show that although there is no increase in the proportion of accurate estimates, the compensation makes the majority of estimates closer to the accurate ones.
Purpose: The purpose of this study was to show current states of domestic Precision Guided Missile(PGM) by analyzing Live-fire test results using general methods to get the Confidence Levels. Methods: Live-fire test results were used to get Confidence Levels of PGM. The Confidence Levels were derived by two general methods. The first method was Binomial distribution and second was convergence of Hypergeometric distribution and Bayes' rule. Results: The results of this study are as follows; The more Live-fire tests of PGM are performed, the higher Confidence Level of PGM will be estimated. And the number of Live-fire tests are related to a unit price of PGM. This results means that the increase of live-fire test, which is useful data for preparation and evaluation of Development Tests / Operation Tests for PGMs, is only way to enhance the Confidence Levels of each PGMs. Conclusion: This study shows the relationship between the Live-fire tests and Confidence Levels of PGMs and it will be used on Live-fire Test & Evaluation of PGMs for reference.
This paper proposes a method to predict the number of foodborne disease outbreaks by microbes. The weekly data of food poisoning occurrences by microbes in Korea contain many zero-valued observations and have dependency between outbreaks. In order to model both phenomena, the number of food poisonings is predicted by an autoregressive model and the probabilities of food poisoning occurrences by microbes (given the total of food poisonings) are estimated by the baseline category logit model. The predicted number of foodborne disease outbreaks by a microbe is obtained by multiplying the predicted number of foodborne disease outbreaks and the estimated probability of the food poisoning by the corresponding microbe. The mean squared error and the mean absolute value error are evaluated to compare the performances of the proposed method and the zero-inflated model.
The purposes of this study were to establish a conceptual model on the woman's labor force participation and mobility in the labor market and to analyze the correlation between them. Included in those models were two independent variable sets. The one was related to household's financial conditions and the other was associated to the woman's role such as marital status, the number of children and the existence of young children. KHPS's national data was used and the Binomial Probit Model and Bivariate Probit Model were employed to analyse the effects of independent variables and the correlations between two dependent variables. The results of this study were as follows. The rate of women's labor force participation and the percentage of mobility willingness were 15.4% and 22.0%. Among the variables which have affected women's labor force participation were total wage income, non-wage income, expenditure on children's education and the subject judgement of their financial status. The existence of children under the age of 6 and marital status had significant influences on women's mobility willingness. The correlation between women's labor force participation and mobility willingness was very significant statistically. These findings clarified the status of woman as a secondary worker and pointed that a woman's economic activity would be subject to the woman's condition rather than her human capital.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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