The present study analyzed the effect of firms' external research and development (R&D) on corporate productivity, while investigating the moderating effect of firm size on the external R&D-productivity nexus. In the empirical analysis, we estimated South Korean manufacturing firms' total factor productivity (TFP) using the firm level data drawn from the Survey of Business Activities (Korea National Statistical Office) for the years 2006-2015. Thereafter, focusing on the role of external R&D and its interaction with the firm size in determining firms' TFP, the productivity function was estimated as well. To this end, we used ordinary least squares (OLS) and quantile regression to highlight the heterogeneous impacts of external R&D by companies' productivity level. Empirical results confirmed that firms' external R&D significantly enhanced corporate productivity in all manufacturing industries, from high-tech to low-tech. The moderating effect of firm size in determining the productivity effect of external R&D was not as prominent as in the case for internal R&D, which exhibited some degree of the size premium in the productivity-enhancing effect. These results suggest that regardless of the firm size, external R&D can be an important channel for corporate productivity improvement, and can be a particularly effective strategy for SMEs with relatively limited internal R&D capacities.
With the development of IT technology, many changes are taking place in the health service environment over the past. However, even if medical technology is converged with IT technology, the problem of medical costs and management of health services are still one of the things that needs to be addressed. In this paper, we propose a model for hospitals that have established the IoT system to efficiently analyze and manage the personal information of users who receive medical services. The proposed model aims to efficiently check and manage users' medical information through an in-house IoT system. The proposed model can be used in a variety of heterogeneous cloud environments, and users' medical information can be managed efficiently and quickly without additional human and physical resources. In particular, because users' medical information collected in the proposed model is stored on servers through the IoT gateway, medical staff can analyze users' medical information accurately regardless of time and place. As a result of performance evaluation, the proposed model achieved 19.6% improvement in the efficiency of health care services for occupational health care staff over traditional medical system models that did not use the IoT system, and 22.1% improvement in post-health care for users who received medical services. In addition, the burden on medical staff was 17.6 percent lower on average than the existing medical system models.
In the recent times, a personalized travel path recommendation based on both travelogues and community contributed photos and the heterogeneous meta-data (tags, geographical locations, and date taken) which are associated with photos have been studied. The travellers using social media leave their location history, in the form of paths. These paths can be bridged for acquiring information, required, for future recommendation, for the future travellers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme, based on social life log. By taking advantage, of two kinds of social media, such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme, can not only be personalized to user's travel interest, but also be able to recommend, a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). The proposed personalized travel route recommendation method consists of two steps, which are: pruning POI pruning step and creating travel path step. In the POI pruning step, candidate paths are created by the POI derived. In the creating travel path step, the proposed scheme creates the paths considering the user's interest, cost, time, season of the topic for more meaningful recommendation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.2
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pp.44-57
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2019
It is crucial to understand how people make decisions on mode choice and to accurately predict their behaviors in transportation planning. One of avenues for advancing modeling is, in particular, taking into account for taste heterogeneity in modeling that can incorporate different decision-making processes across group. In this study, we hypothesize that how people make decisions on mode choice would differ by destination in that land use characteristics are heterogeneous by zone even if zones are all in the same area. To this end, we apply Latent Class Modeling (LCM) to commute trips in Seoul by using 2010 household travel diary survey, investigate types of latent classes with the aid of characteristics of destination, and analyze how those classes differently response to factors. The LCM identifies two classes: in the first one, modal split of auto and public transit (bus and metro) is almost half-and-half and the trip destinations are characterized by relatively more residence facilities and less business/commercial facilities; in the second one, public transit has a notably high share and trip destinations are characterized by relatively more business/commercial facilities. In addition, it turns out that demographic and socio-economic variables affect mode choice differently by class.
One of the most important issues for projecting future water resources and establishing climate change adaptation strategies is 'uncertainty'. In Korea, climate change research results were very heterogeneous even in a same basin, but there have been few climate change studies dealt with the uncertainty reduction. This is because emission scenarios, GCMs, downscaling, and rainfall-runoff models that were used in the previous studies were almost all different. In this research, fifty one GCM scenarios based A and B emission scenarios were downloaded and then compared with the observed values for a period from January 2001 to December 2008. The downloaded GCM scenarios in general simulated well the observed but did not simulated well the observed precipitation especially for the flood season in Korea. The accuracy of each GCM scenario was measured with the model efficiency, PDF-based, and Relative Entropy methodology. Among the selected GCM scenarios with three methodologies, the four common GCM scenarios(CGCM2.3.2(MRI-M, B1), MIROC3.2medress(NIES, B1), CGCM2.3.2(MRI-M, A2), CGCM2.3.2(MRI-M, A1B) were finally selected. Results of the four selected GCMs were heterogeneity and projected increases of precipitation for the Korean Peninsula by from 27.36% to 12.49%, respectively. It seems very risky to rely a water planning or a management policy on use of a single climate change scenario and from this research results. Therefore, the four selected GCM scenarios proposed quantitatively were considered firstly for the water supply in the dry season and the drought management strategy in the Korean Peninsula for the future.
Jokar, Fereshte;Mahabadi, Javad Amini;Salimian, Morteza;Taherian, Aliakbar;Hayat, Seyyed Mohammad Gheibi;Sahebkar, Amirhossein;Atlasi, Mohammad Ali
Journal of Pharmacopuncture
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v.22
no.1
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pp.28-34
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2019
Background: Breast cancer is a complex, heterogeneous disease and one of the most common malignancies in women worldwide. The efficacy of chemotherapy as an important breast cancer treatment option has been severely limited because of the inherent or acquired resistance of cancer cells. The molecular chaperone heat shock protein 90 (HSP90) upregulated in response to cellular stress is required for functions such as conformational maturation, activation and stability in more than 200 client proteins, mostly of the signaling type. In this study, the expression of HSP90 isoforms including $HSP90{\alpha}$ and $HSP90{\beta}$ in breast cancer cell lines before and after treatment with doxorubicin (DOX) was assessed. Material and Methods: The cell cytotoxicity of DOX in MDA-MB-231 and MCF-7 cell lines was determined using the MTT assay. immunofluorescence and western blotting techniques were used to determine the expression of $HSP90{\beta}$ in the cell lines before and after DOX treatment. Immunofluorescence was also conducted to ascertain the expression of $HSP90{\alpha}$. Results: The MTT assay results showed that the MDA-MB-231 cells ($IC_{50}=14.521{\mu}M$) were more sensitive than the MCF-7 cells ($IC_{50}=16.3315{\mu}M$) to DOX. The immunofluorescence results indicated that the expression of $HSP90{\alpha}$ in both cell lines decreased after exposure to DOX. The western blot and immunofluorescence analyses showed that $HSP90{\beta}$ expression decreased in the MCF-7 cells but increased in the MDA-MB-231 cells after DOX treatment. Conclusion: The obtained results suggested that $HSP90{\alpha}$ and $HSP90{\beta}$ expression levels were reduced in the MCF-7 cells after exposure to DOX. In the MDA-MB-231 cells, $HSP90{\alpha}$ expression was reduced while $HSP90{\beta}$ was found to be overexpressed following DOX treatment.
The Journal of Korea Assosiation for Disability and Oral Health
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v.15
no.1
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pp.50-54
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2019
Muscular dystrophy (MD) is a heterogeneous group of inherited neuromuscular disorders, characterized by progressive muscle weakness. Severity of the disease ranges from mild to severe, and the disease is mostly caused by mutations in a number of genes. These genetic mutations cause lack of proteins which are essential for muscle cell stability. Muscle fibers are gradually replaced by fat and fibrous tissue. The muscles of the head and neck are affected in several types of MD that manifest as altered craniofacial morphology and dental malocclusion. A 3-year-10-month old, 15.0 kg boy with MD presented to Seoul National University Dental Hospital, Seoul, South Korea because of extensive carious teeth. A number of dental caries in primary dentition were identified during clinical oral examination. Due to dental anxiety and underlying systemic disease, general anesthesia was considered. General anesthesia was induced and maintained with intravenous anesthetics, propofol and remifentanil. Caries treatments - resin restoration, pulpectomy, zirconia crown restoration, stainless steel crown restoration - were performed. Under general anesthesia, successful dental procedure was done. Total intravenous anesthesia (TIVA) was performed instead of inhalation anesthesia in order to avoid risk of complications such as malignant hyperthermia and life-threatening rhabdomyolysis. With decreasing muscle function, plaque control becomes more difficult and leads to gingivitis. Especially, the open-mouth posture worsens gingivitis and can leads to malocclusions and problems in swallowing. Regular and periodic dental care is essential for maintaining oral health for patients with MD.
Roolf, Catrin;Saleweski, Jan-Niklas;Stein, Arno;Richter, Anna;Maletzki, Claudia;Sekora, Anett;Escobar, Hugo Murua;Wu, Xiao-Feng;Beller, Matthias;Junghanss, Christian
Biomolecules & Therapeutics
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v.27
no.5
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pp.492-501
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2019
Nitrogen-containing heterocycles such as quinoline, quinazolinones and indole are scaffolds of natural products and have broad biological effects. During the last years those structures have been intensively synthesized and modified to yield new synthetic molecules that can specifically inhibit the activity of dysregulated protein kinases in cancer cells. Herein, a series of newly synthesized isoquinolinamine (FX-1 to 8) and isoindoloquinazolinone (FX-9, FX-42, FX-43) compounds were evaluated in regards to their anti-leukemic potential on human B- and T- acute lymphoblastic leukemia (ALL) cells. Several biological effects were observed. B-ALL cells (SEM, RS4;11) were more sensitive against isoquinolinamine compounds than T-ALL cells (Jurkat, CEM). In SEM cells, metabolic activity decreased with $10{\mu}M$ up to 26.7% (FX-3), 25.2% (FX-7) and 14.5% (FX-8). The 3-(p-Tolyl) isoquinolin-1-amine FX-9 was the most effective agent against B- and T-ALL cells with IC50 values ranging from 0.54 to $1.94{\mu}M$. None of the tested compounds displayed hemolysis on erythrocytes or cytotoxicity against healthy leukocytes. Anti-proliferative effect of FX-9 was associated with changes in cell morphology and apoptosis induction. Further, influence of FX-9 on PI3K/AKT, MAPK and JAK/STAT signaling was detected but was heterogeneous. Functional inhibition testing of 58 kinases revealed no specific inhibitory activity among cancer-related kinases. In conclusion, FX-9 displays significant antileukemic activity in B- and T-ALL cells and should be further evaluated in regards to the mechanisms of action. Further compounds of the current series might serve as templates for the design of new compounds and as basic structures for modification approaches.
Causal questions are prevalent in scientific research, for example, how effective a treatment was for preventing an infectious disease, how much a policy increased utility, or which advertisement would give the highest click rate for a given customer. Causal inference theory in statistics interprets those questions as inferring the effect of a given intervention (treatment or policy) in the data generating process. Causal inference has been used in medicine, public health, and economics; in addition, it has received recent attention as a tool for data-driven decision making processes. Many recent datasets are observational, rather than experimental, which makes the causal inference theory more complex. This review introduces key concepts and recent trends of statistical causal inference in observational studies. We first introduce the Neyman-Rubin's potential outcome framework to formularize from causal questions to average treatment effects as well as discuss popular methods to estimate treatment effects such as propensity score approaches and regression approaches. For recent trends, we briefly discuss (1) conditional (heterogeneous) treatment effects and machine learning-based approaches, (2) curse of dimensionality on the estimation of treatment effect and its remedies, and (3) Pearl's structural causal model to deal with more complex causal relationships and its connection to the Neyman-Rubin's potential outcome model.
This study examines the determinants of net export of electricity among 30 European countries sharing electricity grid during the period of 1990~2014 by separating the sample period before and after 2005 in which ETS was introduced in Europe. The empirical method used in this study is generalize least squared one considering both heterogeneous and serial correlation in the balanced panel data. According to the empirical results, after 2005 introducing the ETS, holing energy resources, concentrating only on few electricity generation resources, and nuclear electricity generation had played more important role in net export of electricity, while renewable energy had negative effect on net export of electricity and coal and gas generation have no effect on net export after introduction of ETS in Europe probably because of high environmental cost. The policy implication of the results would be that reconsidering each country's optimal generation mix strategy and its role in case freely trading electricity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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