Currently, there are two types of trainer in Korea : basic and advanced. Both models have been in operation for more than 10 years, and compared to the early stage of operation, reliability has gradually improved and failure rates have also entered a trend of stabilization. Therefore, it is necessary to extend the maintenance period considering economic feasibility. This study investigates the three maintenance period calculation methods: NAVAIR 00-25-403 [17], DOD, U.S. [4], CERL and US Army [3], with intention to extend the maintenance period of the trainer from current 200 hours to 400 hours. In addition, the maintenance period was calculated by the three methods with actual operational data. Common standards and procedures were established to apply operational data to the existing maintenance period calculation methods, the required reliability indicators were derived, and the maintenance periods was calculated based on the results, additionally, a review on the field applicability of the three maintenance cycles was conducted. An on-site interviews were conducted with the calculation results, and 11 out of the 15 items were expected to be extended by 400 hours. It was suggested that the remaining 4 items could be extended to 400 hours by supplementing the inspection method through additional analysis such as functional analysis, inspection content verification, and site connection.
Projections of cancer cases are particularly useful in developing countries to plan and prioritize both diagnostic and treatment facilities. In the prediction of cancer cases for the future period say after 5 years or after 10 years, it is imperative to use the knowledge of past time trends in incidence rates as well as in population at risk. In most of the recently published studies the duration for which the time trend was assessed was more than 10 years while in few studies the duration was between 5-7 years. This raises the question as to what is the optimum time period which should be used for assessment of time trends and projections. Thus, the present paper explores the suitability of different time periods to predict the future rates so that the valid projections of cancer burden can be done for India. The cancer incidence data of selected cancer sites of Bangalore, Bhopal, Chennai, Delhi and Mumbai PBCR for the period of 1991-2009 was utilized. The three time periods were selected namely 1991-2005; 1996-2005, 1999-2005 to assess the time trends and projections. For the five selected sites, each for males and females and for each registry, the time trend was assessed and the linear regression equation was obtained to give prediction for the years 2006, 2007, 2008 and 2009. These predictions were compared with actual incidence data. The time period giving the least error in prediction was adjudged as the best. The result of the current analysis suggested that for projections of cancer cases, the 10 years duration data are most appropriate as compared to 7 year or 15 year incidence data.
건설 품질 및 안전 확보, 비용분쟁 방지를 위해 최근, '적정 공사기간' 산정의 중요성이 부각되었다. 건축공사기간 산정기준 마련을 위해서는 상당량의 과거자료 분석이 필요하다. 그러나, 근로시간 단축, 품질규정 강화 및 기후조건 변화 등 건설사업 환경이 이미 변경되어 과거자료의 사용에 대해 많은 전문가들이 의문을 제기하고 있는 실정이다. 또한, 건축공사는 공사 여건에 따라 작업순서, 생산성 등이 매우 다양해 과거 통계치를 활용한 획일적인 공사기간 산정 시 오류 가능성이 상승한다. 따라서, 적극적인 '생각의 전환'을 통해 과거자료 분석 방식에서 현재생산자료 검토 방식으로 변경하는 새로운 해법을 본 연구를 통해 제시하였다. 즉, 설계단계에 '공정관리 전문가' 및 '공종별 시공전문가'를 투입하여, '적정 공사기간'을 검토·산정하는 절차를 제도화하였다.
DEA(data envelopment analysis) is a technique for evaluation of relative efficiency of decision making units (DMUs) that have multiple input and output. A DEA model measures the efficiency of a DMU by the relative position of the DMU's input and output in the production possibility set defined by the input and output of the DMUs being compared. In this paper, we proposed several DEA models measuring the multi-period efficiency of a DMU. First, we defined the input and output data that make a production possibility set as the spanning set. We proposed several spanning sets containing input and output of entire periods for measuring the multi-period efficiency of a DMU. We defined the production possibility sets with the proposed spanning sets and gave DEA models under the production possibility sets. Some models measure the efficiency score of each period of a DMU and others measure the integrated efficiency score of the DMU over the entire period. For the test, we applied the models to the sample data set from a long term university student training project. The results show that the suggested models may have the better discrimination power than CCR based results while the ranking of DMUs is not different.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.239-247
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2021
Conventional banks are often considered more efficient than Islamic banks because they have been operating for decades, but Islamic banks have shown rapid development recently. Therefore, this study mainly aims to compare the level of efficiency of conventional banks and Islamic banks and which ones have the best level of efficiency. This study employs panel data using Stochastic Frontier Analysis (SFA) as the data analysis technique. The data used is annual data from 13 conventional banks and 13 Islamic banks in Indonesia during the 2014-2019 period. The result shows no significant difference in the efficiency of conventional banks and Islamic banks. This result is presumably influenced by the small size of the bank and the total number of banks used in the study. The data used in the study is limited to the period from 2014 to 2019. The variables utilized are also limited to the availability of financial report data which is publicly published. This study provides additional empirical evidence regarding conventional banks' and Islamic banks' efficiency in Indonesian banking by using the latest data. While theoretically, Islamic banks are expected to be more efficient than conventional banks, this study did not find any strong support for the case in Indonesia during the observation period.
To determine the wind turbine class in the offshore of the Korean Peninsula, the reference wind speed for a 50-y return period at the hub height of a wind turbine was estimated using the reanalysis data sets. The most recent reanalysis data, ERA5, showed the highest correlation coefficient (R) of 0.82 with the wind speed measured by the Southwest offshore meteorological tower. However, most of the reanaysis data sets except CFSR underestimated the annual maximum wind speed. The gust factor of converting the 1 h-average into the 10 min-average wind speed was 1.03, which is the same as the WMO reference, using several meteorological towers and lidar measurements. Because the period, frequency, and path of typhoons invading the Korean Peninsula has been changing owing to the climate effect, significant differences occurred in the estimation of the extreme wind speed. Depending on the past data period and length, the extreme wind speed differed by more than 30% and the extreme wind speed decreased as the data period became longer. Finally, a reference wind speed map around the Korean Peninsula was drawn using the data of the last 10 years at the general hub-height of 100 m above the sea level.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1547-1555
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2016
환율의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 원/엔 환율을 원/달러 환율로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 각 환율자료들은 1999년 1월1일부터 2015년 12월 31일까지의 17년간의 일별자료를 2008년 9월13일 시작된 세계금융위기를 기점으로 두 기간으로 나누어 분석하였다. 첫 기간은 1999년 1월 1일부터 2008년 9월 12일까지의 3543개의 일별자료를 분석했고 두 번째 기간에서는 2008년 10월 1일부터 2015년 12월31일까지의 2650개의 일별자료를 분석했다. 환율의 변동성 설명을 위해 AR+IGARCH 모형으로 분석하였다. 첫 번째 기간과 두 번째 기간 모두 AR+IGARCH (1,1) 모형으로 추정된 원/엔 환율이 실제값 보다 약간씩 과소추정이 되었다.
The purpose of this study is to offer fundamental data for classification of somatotype for boys of elementary school age. The subject were 458 elementary school boys aged from 7 to 12 living in Pusan, Data were collected by 57 anthropometric and 11 photographic measurements and analyzed by factor analysis according to SAS package 1. Through the factor analysis by each period of school ages 6-7 factor were obtained in upper half and they are as followings: 1) Factor 1 is horizontal size of upper half in every period 2) Factor 2 is vertical size of upper half in every period 3) Factor 3 is shoulder shape in the first period and length of upper half in the middle and latter period 4) Facto 4 sis length of upper half in the first period and shoulder shape in the middle and latter period 5) Factor 5 is angle shape of the breast and back in the first period angle shape of the lower breast and back in the middle of period and angle shape of the upper breast and back in the latter of period 6) Factor 6 is angle of shoulder in the first period angle shape of the upper breast and back in the middle of period and angle shape of the lower breast and back in the latter of period 7)Factor 7 is angle of shoulder in the latter of period 2. Through the factor analysis by each period of school ages 5-6 factor were obtained in lower half and they are as followings: 1) factor 1 is horizontal size of upper half in every period 2) Factor 2 is vertical size of upper half in every period 3) Pactor 3 is angle shape of the belly and upper buttock in the first period and length of lower half in the middle and latter period 5) Factor 5 is angle shape of the lower buttock in the first period angle shape of the upper belly and buttock in the middle of period and angle of the side posture in the latter of period 6) Factor 6 is angle shape of the lower buttock in the middle of period and angle shape of the lower belly and buttock
The background control data were compiled from rat developmental toxicity studies con-ducted at Toxicology Research Center, KRICT during the 1993-1999 period. These data were assembled in order to provide background in formation for the maternal and fetal data collected in 13 developmental toxicity studies using Sprague-Dawley rats. A total of 325 mated females were used in these studies during the seven-year period and overall pregnancy rate of these females was 93.8%. The present background control data included body weights, food consumption, hematological values, and organ weights of pregnant females, caesarean section data, and fetal examination data. These data can be used not only as a historical database for the meaningful interpretation of data from reproductive and developmental toxicity studies, but also as a contribution to biological characterization oj Sprague-Dawley rats.
This study aims to develop clothing sales forecast system using weather information. As the annual temperature variation affects changes in daily sales of seasonal clothes, sales period can be predicted growth, peak and decline period by changes of temperature. From this perspective, we analyzed the correlation between temperature and sales. Moving average method was applied in order to indicate long-term trend of temperature and sales changes. 7-day moving average temperature at the start/end points of the growth, peak, and decline period of S/S clothing sales was calculated as a reference temperature for sales forecast. According to the 2013 data analysis results, when 7-day moving average temperature value becomes $4^{\circ}C$ or higher, the growth period of S/S clothing sales starts. The peak period of S/S clothing sales starts at $17^{\circ}C$, up to the highest temperature. When temperature drops below $21^{\circ}C$ after the peak temperature, the decline period of S/S clothing sales is over. The reference temperature was applied to 2014 temperature data to forecast sales period. Through comparing the forecasted sales periods with the actual sales data, validity of the sales forecast system has been verified. Finally this study proposes 'clothing sales forecast system using weather information' as the method of clothing sales forecast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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