In order to optimize designing process of corrugated fiberboard boxes for agricultural products, first of all, compression strength of each liner were experimentally evaluated on the various conditions of relative humidity and analyzed by liner regression analysis. At the 66 percents of relative humidity, IK(imported kraft liner) liner board lost little of its compression strength compared to others. At the relative humidity 93 percents, KA liner board lost its compression strength only 40 percents while SK liner board lost up to 56 percents. From the result of prediction modeling of ring crush strength in various humidity conditions, R square values were ranged from 0.59 to 0.97. At 56 percents of RH or below, R square values were relatively low, but at 66 percents of RH or higher, the values were 0.85 or higher. The significance values were lower than 0.001 at every RH condition. Level of significance of experimented values was about 80 percents of predicted values and R square values were between 0.89 to 0.95.
The organization of the shipping conference -an international cartel, was approved by countries that recognized it for stabilizing routes as well as preventing excessive competition among liner shipping companies and recognized the characteristic of the liner service that is regularly repeated in the international liner shipping market. However, due to competition in bulk transportation and development of multimodal transport through new entrants, power expansion and vessel enlargement of non-aligned shipping companies; the shipping conference started collapsing, and was eventually abolished. As the shipping conference played an important role in the liner shipping market, there were changes in the competition structure of the liner shipping market, and this accordingly drove research on the effects of the abolition of the shipping conference on the liner shipping market. The effects of abolition of the shipping conference on the liner shipping market was analyzed after surveying the factors related to abolition of the shipping conference, and through the use of correlation and multiple regression analyses. Subsequent to the abolition of the shipping conference, the liner shipping companies increased global containership bottoms. Consequently, this led to fierce competition of freight charges. As a result, profitability of shipping companies diminished. However, shipping companies with a dominating cost structure recorded profits, while shipping companies with an inferior cost structure started recording a loss.
This empirical study takes the activation approach for the competitive power of Korean shipping companies in the Korea-China liner routes. Data for this study were collected from Korea/ China/ 3rd flag shipping companies through the 500 questionnaires. The data of 250 respondents were analyzed statistically to verify the hypotheses and to induce Regression Equation which could predicts the influencing level of the determinants to competitive advantage for Korean shipping companies on Korea-China Liner Shipping Routes. Factor Analysis/ Cronbach's Alpha/ Principal Analysis/ Multiple Regression Analysis were used in order to test the hypotheses for the empirical study.
Purpose - The purpose of this study is to analyze the market power of the Korea Container Shipping Market (Intra Asia, Korea-Europe, and Korea-U.S.) to verify the existence of collusion empirically, and to answer whether the joint actions of liner market participants in Korea have formed market dominance for each route. Precisely, it will be verified through the Lerner index as to whether the regional market of Asia is a monopoly, oligopoly, or perfect competition. Design/methodology - This study used a Lerner index adjusted with elasticity presented in the New Imperial Organization (NEIO) studies. NEIO refers to a series of empirical studies that estimate parameters to judge market power from industrial data. This study uses B-L empirical models by Bresnahan (1982) and Lau (1982). In addition, NEIO research data statistically contain self-regression and stability problems as price and time series data. A dynamic model following Steen and Salvanes' Error Correction Model was used to solve this problem. Findings - The empirical results are as follows. First, λ, representing market power, is nearly zero in all three markets. Second, the Korean shipping market shows low demand elasticity on average. Nevertheless, the markup is low, a characteristic that is difficult to see in other industries. Third, the Korean shipping market generally remains close to perfect competition from 2014 to 2022, but extreme market power appears in a specific period, such as COVID-19. Fourth, there was no market power in the Intra Asia market from 2008 to 2014. Originality/value - Doubts about perfect competition in the liner market continued, but there were few empirical cases. This paper confirmed that the Korea liner market is a perfect competition market. This paper is the first to implement dynamics using ECM and recursive regression to demonstrate market power in the Korean liner market by dividing the shipping market into Deep Sea and Intra Asia separately. It is also the first to prove the most controversial problems in the current shipping industry numerically and academically.
Kim, Ha-Seong;Choi, Ho-Sik;Lee, Jae-K.;Park, Tae-Sung
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2005.09a
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pp.339-343
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2005
Boolean networks(BN) construction is one of the commonly used methods for building gene networks from time series microarray data. However, BN has two major drawbacks. First, it requires heavy computing times. Second, the binary transformation of the microarray data may cause a loss of information. This paper propose two methods using liner regression to construct gene regulatory networks. The first proposed method uses regression based BN variable selection method, which reduces the computing time significantly in the BN construction. The second method is the regression based network method that can flexibly incorporate the interaction of the genes using continuous gene expression data. We construct the network structure from the simulated data to compare the computing times between Boolean networks and the proposed method. The regression based network method is evaluated using a microarray data of cell cycle in Caulobacter crescentus.
The purpose of this study is to examine the relationship between the network characteristics of ports and their performance that is represented by port competitiveness for the port operators. The study employs Social Network Analysis (SNA) to evaluate network characteristics comprising four centrality indices. For this research, data from Containerization International Yearbooks for 2006-2011 is used to analyze the service networks of 20 major liner shipping companies. In SNA, nodes (vertices) in the network are the ports and links (edges) in the network are connections realized by vessel movements, such that the liner shipping network determines the port network. In addition, panel regression analysis has been employed to investigate the relationship between port network characteristics and their performance. The results suggest that the four centrality indices identify the roles of the world's major ports from 2006 to 2011 and that port performance is determined not only by macroeconomic variables and service capabilities but also by the eigenvector centrality of ports in networks.
The purpose of this study was to investigate the effects of Mother's anger and depression on young children's problem behaviors. Data collection was from May 1, to July 1, 2019, and 244 Mother's entrusted infants and young children to three early childhood education institutions in Daejeon, Busan and Ulasn. The collected data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, and multiple liner regression analysis using SPSS/WIN 24.0. The results of this study showed that the young children's problem behavior had a statistically significant positive correlation with Mother's anger(r=.261, p=<.001), and depression(r=.435, p<.001). The multiple regression analysis showed that the factors that significantly affect the young children's problem behavior were depression(𝛽=16.57, p<.001) of the Mother's and the total explanatory power was 19.2%. Therefore, it provided implication for the need to develop parent education program to support the reduction of depression factors along with the emotional support Mother's.
The purpose of this paper is to study a relationship between alliance success factors and performances of strategic alliance. In order to achieve the purpose of this research, factor analysis, reliability and validity and regression method are used. In conclusion, alliance success factors can be divided as mutual complementarity and information sharing factor, sharing and mutual agreement of vision and goal factor, performance management factor and culture and organization factor. According to regression results, all of four factors affects significantly dependent variables. Among them, mutual complementarity and information sharing mostly affects each dependent variable.
This paper is the result of sensitivity analysis of derailment with respect to the selected suspension elements for the rail vehicle. Derailment phenominon has been explained by the derailment quotient. Thus, the sensitivity of derailment is suggested by a response surface model(RSM) which is a functional relationship between derailment quotient and characteristics of suspension elements. To summarize generation of RSM, we can introduce the procedure of sensitivity analysis as follows. First, to form a RSM, a experiment is performed by a dynamic analysis code, VAMPIRE according to a kind of the design of experiments(DOE). Second, RSM is constructed to a 1$\^$st/ order polynomial and then main effect fators are screened through the stepwise regression. Finally, we can see the sensitivity level through the RSM which only consists of the main effect factors and is expressed by the liner, interaction and quadratic effect terms.
Purpose: The purpose of this study was to identify the obesity stress, weight bias and health care on Body Mass Index (BMI) in soldiers of non-combat area and to provide data for improving the quality of their life. Methods: This research involved 165 soldiers working in non-combat area. Data collection was conducted from November 1 to 20, 2015. Statistical analysis of the collected data were t-test and ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$ method post hoc analysis, Pearson's correlation coefficients, and multiple liner regression using IBM SPSS 22.0. Results: The mean score of obesity stress was moderate ($19.05{\pm}5.28$). The mean score of weight bias was 69.03 and health care was 2.41 points. There are a positive correlation between obesity stress and BMI (r=.19, p<.05). Weight bias (r=-.19, p<.01) and health care (r=-.26, p<.01) among the subjects had negative correlations with BMI. In a multiple liner regression, obesity stress (${\beta}=.18$, p<.05), health care (${\beta}=-.18$, p<.05) were associated with BMI. Conclusion: Based on the findings that obesity stress and health care influence BMI, there is a need to control stress and to properly set proper guidelines on health care for soldiers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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