As the volatility increasement of the number of tourist, there was been controversy over supply-demand imbalance in hotel market. The purpose of this study is to analysis on determinants of hotel occupancy rate in Jeju Island. The quantitative method is based on cointegrating regression, using an empirical dataset with hotel from 2000 to 2017. The primary results of research is briefly summarized as follows; First, there are high relationship between total hotel occupancy rate and hotel occupancy of foreign tourist. The volatility of hotel occupancy is caused by foreigner user than local tourists though local tourist high propotion of hotel occupancy in Jeju Island. Second, hotel occupancy of local tourist has not relationship with demand and supply variables. Because some hotel users are not local tourists but local resident, and effects to other variables of hotel consumer trend, accommodation such as Guest house, Airbnb. Third, there are high relationship between foreign hotel occupancy rate and demand-supply variables. These research imply that total management of supply-demand is very important to seek stability of hotel occupancy rate in Jeju Island. Also it can provide a useful solution regarding mismatch problem between supply-demand as well as development the systematic forecasting model for hotel market participants.
ALINEA algorithm, which is one of the best on-ramp metering algorithms, was designed to control the traffic volume from on-ramp in order to maintain the optimal occupancy rate of the detectors installed downstream of the merge area. But, the reliability of occupancy rate estimated from the loop detectors, which are used most commonly in Korea, is relatively lower than other parameters such as speed and volume. Moreover, because occupancy rate depends on the length of loop detectors and site, lots of calibration work is required whenever they are installed in order to estimate the occupancy rate. Therefore, there exists room for improvement of ALINEA algorithm because only occupancy rate having some problems is considered as a control parameter in ALINEA algorithm. Practically it is difficult to measure or perceive the occupancy rate for traffic engineers and drivers. On the other hand, speed can be good alternative which can overcome the defect induced by using occupancy. In this study, occupancy based ALINEA algorithm is converted to speed based ALINEA assuming the linear relationship between density and speed.
MISHRA, Nidhish Kumar;ALI, Ijaz;SENAN, Nabil Ahmed Mareai;UDDIN, Moin;BAIG, Asif;KHATOON, Asma;IMAM, Ashraf;KHAN, Imran Ahmad
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.4
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pp.315-324
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2022
The goal of this study is to understand better the relationship between hospital bed occupancy rate and cost rigidity as a proxy for the degree of hospital bed congestion, as well as the relationship between the risk of changes in hospital bed occupancy rate and congestion cost, targeting public hospitals. As public hospitals for analysis, we selected hospital projects from the Public Enterprises Survey Reports published by the Department of Public Enterprises, Ministry of Finance, and obtained unbalanced panel data consisting of 1,505 hospitals and 15 years, totaling 12,595 hospitals and years. The analysis revealed that the risk of changes in the bed occupancy rate increases the degree of cost rigidity and leads to a decrease in the variable cost ratio; furthermore, an increase in the bed occupancy rate decreases the degree of cost rigidity and leads to an increase in the variable cost ratio. These findings suggest that although public hospitals are taking managerial actions to avoid congestion costs, congestion costs resulting from higher bed occupancy rates have not been eliminated. The regression analysis results show that even if congestion costs arise as the occupancy rate increases, they are covered by the increase in revenue associated with the increase in the occupancy rate.
The aim of this study was to describe how the type of appeal and linguistic expression of men's wear advertisement in magazines by analyzing domestic men's and ladies' magazines published from 1990 to 1999. The periodical change in advertisement trend was also discussed. 1. Type of Linguistic expression The type of linguistic expression used in advertisements far men's wear could be classified into the following five categories : emotional expression, sensual expression, egoistic expression, informative expression, and brand name expression. The periodical trend in the use of each type of linguistic expression was as follows: the occupancy rate for the type of emotional expression was roughly 50 percent in the early 90's (1990-1993) and this percentage gradually decreased during the mid 90's (1994-1196) until the late 90's (1997-1990). Despite the decrease in occupancy rate, this type was the most commonly used. While the occupancy rate fur the type of informative expression gradually increased during the decade, occupancy growth fur the type of brand name expression was slight until its rapid expansion in the late 90's. The occupancy rate for the type of egoistic expression steadily increased during the early and mid 90's but decreased to its original percentage in the late 90's. As for the sensual expression, its occupancy was insignificant up to the mid 90's and then rapidly decreased in the late 90's. 2. Type of appeal The type of appeal used in men's wear advertisements could be classified into the four categories, sensitive appeal, sex appeal, image appeal, and quality appeal. The periodical trend in the use of each type of appeal was as follows: sensitive appeal was most commonly used during the decade ; it had an occupancy rate over 50 percent in the early 90's but the rate gradually decreased during the mid and late 90's. Sexual appeal were the least commonly used; though the occupancy rate increased during the early and mid 90's it dropped dramatically in the late 97's. The occupancy rate for image appeal gradually decreased until its growth in the late 90's. The occupancy rate fur quality appeal was insignificant in the early 90's. This percentage rapidly increased in the mid 90's but relapsed in the late 90's.
This study focuses on the evaluation of the streets on residential areas. For this purpose, pedestrain and vehicle occupancy indicators on residential areas are proposed, and vehicle, pedestrain flow and status of on-street parking on residential streets are analyzed. Also, according to the suggested occupancy indicator, occupancy status of pedestrain and vehicle are identified. At the end, evaluation of residential streets are conducted. The suggested occupancy indicator is a quantitative indicator which can represent the traffic situation on street. It can also be represente din the same dimension among pedestrain, vehicle flow, packed vehicle. Also, occupancy indicator can be utilized for the allocation and evaluation of transportation modes on residential street. Except on-street parking during the day time, moving vehicle occupancy rate contains the more than 80 precent when it is estimated based on the vehicle flow and pedestrain only. As the streets on residential area are occupied by the pedestrain approximately 20 percent during the day time, it is identified quantitatively that the necessity of space for pedestrain.
This study provides an evidence on the determinants of the profitability of university hospital by analyzing university hospital-level data set of hospital performance during the year 2007 (32 university hospitals in total). For the study, a multiple regression model is employed in which profitability index obtained from the DEA computations, operating margin to total asset and gross revenue are used as the dependent variables, and a number of hospital operating characteristics are chosen as the independent variables such as ownership type, location, bed size, period of establishment, bed occupancy rate, admission ratio of outpatients, patients per medical specialist, personnel cost per patient, liabilities to total assets, current ratio, fixed ratio, total asset turnover, medical assistance rate and public indicator. First, the results indicate that the bed occupancy rate and liabilities to total assets are positively and significantly associated with operating margin to total asset. Second, number of beds, the bed occupancy rate and number of patients per medical specialist are positively and significantly associated with operating margin to gross revenue. Third, the bed occupancy rate, number of patients per medical specialist, liabilities to total assets, total asset turnover are positively and significantly associated with profitability index revealed from DEA.
The aim of study is to analyze the berth occupancy rate according to the ship size. P Iron and steel company operate exclusive bulk terminal at P port and G port and the depth of water at berth are not so equal each other. And to reduce the sea transport cost between loading port and unloading port P and G, P company increases the number of large ship while ship scheduling. But it causes to increase the berth congestion at the specific water depth berth owing to the draught of large ship. At this point, usually ship waiting time starts to rise even at low levels of berth occupancy rate, and will rise more and more sharply at the level of full utilization. But it is not common at exclusive terminal like P port and G port. Bulk ships arrive at port according to the early planned arrival time and the coefficient of variation of ship arrival time is not so big. So queueing time at exclusive terminal does not rise sharply near 80-90 berth occupancy rate.
Journal of the Regional Association of Architectural Institute of Korea
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v.20
no.6
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pp.113-119
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2018
Occupancy-based heating control is effective in reducing heating energy by preventing unnecessary heating during unoccupied period. Various technologies on detecting human occupancy have been developed using complicated machine learning algorithm and stochastic methodologies. This study aims at deriving low-cost and simple algorithm of occupancy inference that can be implemented to residential buildings. The core concept of the algorithm is to combine the occupancy probabilities based on indoor CO2 concentration and PIR(passive infrared) signals. The probability was estimated by applying different levels of decrement ratio depending on CO2 concentration change rate and aggregated PIR signals. The developed algorithm was validated by comparing the inference results with the occupancy schedule in a real residential building. The results showed that the inference algorithm can achieve the accuracy of 75~99%, which would be successfully implemented to the control of residential heating systems.
This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.
The purpose of this study was to investigate the relationship among staffing, occupancy rate, upward level change of long-term care need, and evaluation grade of facility. Data were obtained from National Health Insurance Corporation Database. Occupancy rate and evaluation grade were highest in National/public operating facilities, while they were worst in individual operating facilities. The percents of A or B grade in evaluation grade (by newly enforced law) is highest in National/public operating facilities. Multiple regression analysis showed that upward level change of care needs was very weakly associated with the number of doctors. Evaluation grade showed a weak and significant association with occupancy ratey(by old-version law)(r=.20, p<.01), upward level change of care need in group home(r=.23, p<.01) Staffing in facility did not show significantly consistent association with upward level change of care needs, evaluation grade, and occupancy rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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