International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.700-706
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2009
Bridges are vital components of any road network which demand crucial and timely decision-making for Maintenance, Repair and Rehabilitation (MR&R) activities. Bridge Management Systems (BMSs) as a decision support system (DSS), have been developed since the early 1990's to assist in the management of a large bridge network. Historical condition ratings obtained from biennial bridge inspections are major resources for predicting future bridge deteriorations via BMSs. Available historical condition ratings in most bridge agencies, however, are very limited, and thus posing a major barrier for obtaining reliable future structural performances. To alleviate this problem, the verified Backward Prediction Model (BPM) technique has been developed to help generate missing historical condition ratings. This is achieved through establishing the correlation between known condition ratings and such non-bridge factors as climate and environmental conditions, traffic volumes and population growth. Such correlations can then be used to obtain the bridge condition ratings of the missing years. With the help of these generated datasets, the currently available bridge deterioration model can be utilized to more reliably forecast future bridge conditions. In this paper, the prediction accuracy based on 4 and 9 BPM-generated historical condition ratings as input data are compared, using deterministic and stochastic bridge deterioration models. The comparison outcomes indicate that the prediction error decreases as more historical condition ratings obtained. This implies that the BPM can be utilised to generate unavailable historical data, which is crucial for bridge deterioration models to achieve more accurate prediction results. Nevertheless, there are considerable limitations in the existing bridge deterioration models. Thus, further research is essential to improve the prediction accuracy of bridge deterioration models.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.3
no.3
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pp.5-15
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2016
This study examines whether Korean rating agencies such as Korea Investors Service (KIS), National Information & Credit Evaluation (NICE), and Korea Ratings Corporation (KR), incorporate corporate governance into their corporate bond ratings in Korea. We find that the Korean rating agencies assign higher ratings to the bonds issued by Chaebol (Korean business group) affiliated firms. Our results also indicate that those rating agencies give higher ratings to the bonds with greater foreign investor share ownership. Moreover, if the rating agencies value corporate governance, higher rated firms should issue bonds at lower yield to maturity. We discover that Chaebol affiliation is counted favorably by the rating agencies. We find that investors are willing to pay lower risk premium for bonds with higher institutional ownership, but higher risk premium to bonds with greater equity ownership in the form of depository receipts. Therefore, even if the rating agencies and investors in Korea consider corporate governance (Chaebol affiliation and ownership structure) an important determinant in bond ratings and the yields to maturity, they have opposite views on institutional ownership and share ownership in the form of depository receipts.
Recently, most of the users can easily get access to a variety of information sources about companies, products, and services through online channels. Therefore, the online user evaluations are becoming the most powerful tool to generate word of mouth. The user's evaluation is provided in two forms, quantitative rating and review text. The rating is then divided into an overall rating and a detailed rating according to various evaluation criteria. However, since it is a burden for the reviewer to complete all required ratings for each evaluation criteria, so most of the sites requested only mandatory inputs for overall rating and optional inputs for other evaluation criteria. In fact, many users input only the ratings for some of the evaluation criteria and the percentage of missed ratings for each criteria is about 40%. As these missed ratings are the missing values in each criteria, the simple average calculation by ignoring the average 40% of the missed ratings can sufficiently distort the actual phenomenon. Therefore, in this study, we propose a methodology to predict the rating for the missed values of each criteria by analyzing user's evaluation information included the overall rating and text review for each criteria. The experiments were conducted on 207,968 evaluations collected from the actual hotel evaluation site. As a result, it was confirmed that the prediction accuracy of the detailed criteria ratings by the proposed methodology was much higher than the existing average-based method.
The purposes of this study were to explore (1) how fit reviews differ among height groups and (2) how overall numerical ratings differ depending on height groups and ifferent types of fit reviews. Content analysis was used to analyze systematically sampled online consumer reviews (OCRs) of formalwear dresses rented online. In part 1, 201 OCRs were analyzed to develop the coding scheme, which included three aspects of fit (physical, aesthetic, and functional), valence (negative, neutral, positive), and overall numerical rating. In part 2, 600 OCRs were coded and statistically analyzed. Differences in frequency were not found among height groups for any types of mentions (negative, neutral, and positive) in terms of the three aspects of fit in the OCRs. Differences in overall mean ratings were not found among height groups. Interestingly, valence of each aspect of fit reviews affected mean numeric ratings. This study is new in examining relationships among textual information (i.e., fit reviews), numerical information (i.e., numerical rating), and reviewer's characteristic (i.e., height). The results of this study offered practical implications for etailers and marketers that they should pay attention to the three aspects of fit reviews and monitor garments with negative fit evaluations for lower ratings. They may attempt to increase ratings by providing customers recommendations to get a better fit.
Purpose - Based on literature studies of movie reviews and movie ratings, this study raised two research questions on the contents of online word of mouth and the number of movie screens as mediator variables. Research question 1 wanted to figure out which topics of word groups had a positive or negative impact on movie ratings. Research question 2 tried to identify the role of the number of movie screens between movie ratings and box office outcomes. Design/methodology/approach - Through R program, this study collected about 82,000 movie reviews and movie ratings posted on Naver's movie website to examine the role of online word of mouths and movie screen counts in 10 movies that were considered commercially unsuccessful with fewer than 2 million viewers despite securing about 1,000 movie screens. To confirm research question 1, topic modeling, a text mining technique, was conducted on movie reviews. In addition, this study linked the movie ratings posted on Naver with information of KOBIS by date, to identify the research question 2. Findings - Through topic modeling, 5 topics were identified. Topics found in this study were largely organized into two groups, the content of the movie (topic 1, 2, 3) and the evaluation of the movie (topics 4, 5). When analyzing the relationship between movie reviews and movie ratings with 5 mediators identified in topic modeling to probe research question 1, the topic word groups related to topic 2, 3 and 5 appeared having a negative effect on the netizen's movie ratings. In addition, by connecting two secondary data by date, analysis for research question 2 was implemented. The outcomes showed that the causal relationship between movie ratings and audience numbers was mediated by the number of movie screens. Research implications or Originality - The results suggested that the information presented in text format was harder to quantify than the information provided in scores, but if content information could be digitalized through text mining techniques, it could become variable and be analyzed to identify causality with other variables. The outcomes in research question 2 showed that movie ratings had a direct impact on the number of viewers, but also had indirect effects through changes in the number of movie screens. An interesting point is that the direct effect of movie ratings on the number of viewers is found in most American films released in Korea.
Existing studies on mixed ratings that combine ESG ratings and credit ratings have been rare. Through meta-frontier analysis, this study examines the relationship between the prime and non-prime groups in ESG ratings, credit ratings, and mixed ratings that consider ESG ratings and credit ratings at the same time. Efficiency was compared. Meta-frontier analysis was used to compare the efficiency of 143 listed manufacturing companies in Korea between the prime and non-prime groups based on the ESG ratings assigned to them by KCGS and the credit ratings assigned by Korea's three major credit rating agencies. As a result of this study, first, the meta-efficiency of the prime mixed-grade group was statistically more efficient than the non-prime mixed-grade group under the variable return scale (VRS) assumption. Second, the prime ESG rating group had a relatively higher proportion of scale inefficiency than the non-prime ESG rating group. Third, in terms of economies of scale, the prime credit rating group had a higher proportion of diminishing returns to scale (DRS) than the non-prime credit rating group. This study will help companies interested in sustainability management to do ESG management.
This study analyzed the status of Korean professional baseball as TV contents utilizing ratings. For the purpose of the study, Korea professional baseball's relative status to other genres though ratings is investigated. For this study, ratings per minute for the whole cable TV channel viewer ratings in 2010 were analyzed, and the following is the result of comparing and analyzing ratings per genre and channel of cable TV. Among 11 genres, drama showed the highest rating, and entertainment, movies, kids, news/reports, sports, music, etc followed. Drama and entertaining channels showed the highest ratings and sports did not show any high ranking. However, when analyzing times for broadcasting Korean professional baseball separately, Korean professional baseball in both genre and channel showed the highest r ratings and it was significant statistically. Thus, it is considered that Korean professional baseball is the most valuable contents for the related cable TV times.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.7
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pp.20-28
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2007
This paper describes an analytical method to determine the short-term ratings to reliably operate the overhead transmission lines with double-circuit lines when faulting one circuit of the two. As linearizing the thermal equilibrium equation that represents the temperature characteristic of conductors, we show that the linear equation can be easily represented the over-current and it's temperature property during overloading the one line. Generally, it is well hewn that the short-term line ratings should be determined by considering both conductor life and dip. However, most power companies have their own different guides for the short-term ratings. Using the suggested method in this paper, it can be re-accessed the short-term ratings given in Kepco's overhead transmission lines constructed during the past three different periods. As a result, it is verified that the short-term ratings could be increased mil efficiently. Furthermore, it would be directly applied the given method to determine the short-term dynamic line ratings when occurring faults in one of the double-circuit lines, without doing my other actions for the current lines.
We investigate the dynamic relationships among digital piracy activities, TV ratings, and online buzz for Korean TV dramas using a panel vector autoregression model. Our main findings include 1) TV ratings are negatively affected by digital piracy activities but positively affected by google buzz, 2) digital piracy activities are negatively affected by TV ratings and social buzz, and 3) social buzz and google buzz are positively influenced by each other. While many empirical studies were conducted to reveal the effects of music or movie piracy, our understanding of drama piracy is limited. We provide empirical evidence of the dynamic relationships between drama piracy, TV ratings, and online buzz. Our findings show the presence of indirect piracy effects on TV ratings through online buzz. Further, we reveal that social buzz and google trends play different roles in promoting TV ratings and piracy activities. We discuss the implications of our findings for theory and practitioners.
Previous studies present the mixed results on online reputation mechanism. In this study, we have found that an approach based on Bayesian statistics can explain most results of previous studies which are conflicting with each others. With this model, we explain why negative ratings have more significant marginal impacts on sellers' reputation than positive ones do. Furthermore, we even show why the feedbacks with a few negative ratings may increase the value of the item and final prices by confirming buyers' prior beliefs on the sellers' reputation much more than those without negative ratings. Also, we explain why there are not many negative ratings. Even though some studies suggest this because of generosity of users, our model shows that the reason is that the existence of FS itself prevents bad sellers from participating to the market as a signal itself. Even further, we show how this extreme tendency of positive ratings gets even stronger as markets evolve. Finally, to validate our analytical results, we examine the previous studies and see what factors effect the outcomes of their analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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