Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.7-10
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2003
In the field of financial technology, it is the U.S. initiative, and Japan is obliged to flattery in many respect. Currently Japan is in a too much defenseless situation that the economic structure is based on U.S. theory, In the conventional stochastic theory, it is also face that the prediction sometimes does not hit in the actual problem because it assumes a known probability distribution, none of which illustrates the real situation. A new research and development of management prediction support system is proposed based on fuzzy measures, that deals with the ambiguous, subjective evaluation by the people living in the real world well. Especially, the system will support venture, small and medium companies.
Kim Chang Hak;Park Seo Young;Kwak Joong Min;Kang In-Seok
Proceedings of the KSR Conference
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2004.06a
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pp.1155-1162
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2004
This research proposes a new risk analysis method in order to guarantee successful performance of construction projects. The proposed risk analysis methods consists of four phases. First step, AHP model can help contractors decide whether or not they bid for a project by analysing risks involved in the project. Second step, the influence diagraming, decision tree and Monte Carlo simulation are used as tools to analyze and evaluate project risks quantitatively. Third step, Monte Carlo simulation is used to assess risk for groups of activities with probabilistic branching and calendars. Finally, Fuzzy theory suggests a risk management method for construction projects, which is using subjective knowledge of an expert and linguistic value, to analyze and quantify risk. The result of study is expected to improve the accuracy of risk analysis because three factors, such as probability, impact and exposure, for estimating membership function are introduced to quantify each risk factor. Consequently, it will help contractors identify risk elements in their projects and quantify the impact of risk on project time and cost.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.2
no.2
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pp.151-161
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1998
In this study, an attempt is made to apply the concept of fuzzy-bayesian theory to the integrity assessment of RC highway bridge, and uncertainty states are represented in terms of fuzzy sets which define several linguistic variables such as "very good", "good", "average", "poor", "very poor", etc. Especially, the concept of fuzzy conditional probability aids to derive a new reliability analysis which includes the subjective assessment of engineers without introducing any additional correction factors. The fuzzy concept are also used as reliability indexes for the condition assessment based on the proposed models, the proposed fuzzy theory-based approach with the results of visual inspection and extensive field load tests are applied to the integrity assessment of a new RC highway bridge, namely, Jichok bridge.
Objectives: The purpose of this study is to investigate the factors of oral health beliefs on scaling performance by national health insurance coverage in consumers. Methods: The subjects were 353 people living in Seoul, Incheon, and Gyeonggi-do from September 25 to October 20, 2013. They filled out the self-reported questionnaire after receiving informed consents. The questionnaire included 6 questions of general characteristics, 6 questions of oral health behavior, 6 questions of health insurance coverage, and 1 question of subjective oral health recognition. The oral health belief consisted of 6 questions of seriousness, 6 questions of susceptibility, 8 questions of barriers, 5 questions of benefit, and 3 questions of self-efficacy measure by Likert 5 scale. Cronbach's alpha in the study was 0.759. Data were analyzed using SPSS version 20.0 for frequency analysis, t-test, ANOVA, post-hoc Scheffe test, Pearson's correlation coefficient, and binary logistic regression. Results: The influencing factors of oral health belief model were Seriousness(${\beta}=0.091$), Self efficacy(${\beta}=-0.471$) and age(${\beta}=0.855$)(p<0.05). Those who had highly perceived seriousness and younger age tended to have probability of scaling performance. Higher self-efficacy tended to take more chance to have scaling performance probability. Conclusions: In order to cover the scaling by national health insurance, it is very important to notice the benefit of health insurance coverage of scaling to the consumers. National health insurance coverage enables the scaling practice to be easily accessible to the people. Easy access to scaling by low cost strategy can improve the oral health behavior.
Over the past few decades, the proportion of elderly people with depression in Korea has been rapidly increasing. The purpose of this study is to explore relative effects of health and family factors on geriatric depression. The data sources are from Korean Longitudinal Study of Aging(2008). The Analysis sample consists of 4,040 cases. Analysis results show that there is a significant variability in geriatric depression according to sociodemographic characteristics, health characteristics, and family characteristics. Hierarchical logistic regression analyses are employed to assess the causal relationship between health characteristics and geriatric depression. Model II showed that ADL(exp(B)=1.732), having difficulties due to sight deterioration(exp(B)=1.398), having difficulties due to masticatory force deterioration(exp(B)=1.414), having difficulties due to pain(exp(B)=2.435), and subjective health status(exp(B)=2.010) are reported as predictors of geriatric depression. Namely, the probability of having geriatric depression of the above predictors has been 1.7 times, 1.4 times, 1.4 times, 2.4 times. 2.0 times higher than normal figures. Among health characteristics, pain is the most prevalent factor. Model III showed that as for family characteristics, coresiding with children(exp(B)=1.312) and frequency of contacting with children by phones, letters, or emails(exp(B)=1.477) are reported as predictors of geriatric depression. Key findings are that health factors have larger effects than family factors on geriatric depression.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.1
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pp.159-167
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2019
The current higher education in Vietnam demonstrates the intense competition among local universities. Undoubtedly, the issue of enhancing the brand value to attract students is now placed at the top to Vietnamese universities. The research aims to identify the objective and subjective factors affecting the brand value of private universities in Ho Chi Minh City, Vietnam as mediated by students' perceptions. This paper employs the mixed research methods and data were then analyzed by measuring Cronbach's Alpha coefficient for reliability, analyzing EFA, and using PATH model to test the experiment on the research model affecting HUTECH's brand value. Probability sampling used is Stratified sampling and 500 students of 8 faculties of HUTECH surveyed by convenience sampling. Additionally, this paper also proposes some managerial implications on enhancing the brand value of private universities in Ho Chi Minh City. The results indicate that the new factor, namely geographic location is the most influential factor to enhance the brand value of private universities in general and HUTECH in particular. Brand still plays a determinant role in students' trust when choosing a university. Finally, some implications proposed to enhance the brand value of private universities in Ho Chi Minh City in the context of fierce competition in attracting students.
This study uses the youth panel survey (YP2007 2th ~ 9th) data of the Korea Employment Information Service to examine the phenomenon of subjective mismatch arising from the youth labor market and analyzed the determinants and wage effects of subjective mismatch. Overall, the analysis showed that the over-education and over-technology of both educational background and technical skill level in the Miss Match significantly decreased, while the lack of education and technology increased rather gradually. Next, the analysis of the determinants of downward employment(Excess of education and technology) showed that males were less likely to be downwardly employed(Excess of education and technology) than females, and in the status of workers, the probability of downward employment of regular and non-wage workers was lower than that of temporary/daily workers. Finally, as a result of estimating the wage effect of the mismatch based on the pooled OLS model and the Panel Fixed Effect model, the mismatch which has the greatest effect on the wage was found to be excessive education, and it has been estimated that youth employees who are over-educated have an average 6.7% lower wages than those who are not. After controlling for the unobserved individual characteristics, they were found to receive a lower wage of 3.2%, and it is estimated that 2.9% for the technical excess mismatch and 2.3% for the major mismatch receive lower wages than the reference group.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.6
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pp.507-516
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2015
Debris flow is a representative natural disaster in Korea and occurs frequently every year. Recently, it has caused considerable damage to property and considerable loss of life in both mountainous and urban regions. Therefore, It is necessary to estimate the scope of damage for a large area in order to predict the debris flow. A response model such as the random walk model(RWM) can be used as a useful tool instead of a physics-based numerical model. RWM is a probability model that simplifies both debris flows and sedimentation characteristics as a factor of slopes for a subjective site and represents a relatively simple calculation method compared to other debris flow behavior calculation models. Although RWM can be used to analyzing and predicting the scope of damage caused by a debris flow, input variables for terrain conditions are yet to be determined. In this study, optimal input variables were estimated using DEM generated from the Aerial Photograph and LiDAR data of Mt. Umyeon, Seoul, where a large-scale debris flow occurred in 2011. Further, the deposition volume resulting from the debris flow was predicted using the input variables for a specific area in which the deposition volume could not be calculated because of work restoration and the passage of time even though a debris flow occurred there. The accuracy of the model was verified by comparing the result of predicting the deposition volume in the debris flow with the result obtained from a debris flow behavior analysis model, Debris 2D.
There has been relatively little study to model price for commercial property because of its low transaction volume in the market. Despite of this thin market character, this paper tried to estimate prices for commercial lots as accurate as possible. We constructed a model whose components consist of mean structure(global trend), exponential covariance function and a pure error term, and applied it to actual sales price data of Seoul. We explicitly took account of spatial autocorrelation of land price by utilizing a kriging technique, a representative method of spatial interpolation, because the land price of commercial lots has feature of differential price forming pattern depending on submarkets they belong to. In addition, we chose to apply a bayesian kriging to overcome data scarcity by incorporating experts' knowledge into prior probability distribution. The chosen model's excellent performance was verified by the result from validation data. We confirmed that the excellence of the model is attributed to incorporating both autocorexperts' knowledge and spatial autocorrelation in the model construction. This paper is differentiated from previous studies in the sense that it applied the bayesian kriging technique to estimate price for commercial lots and explicitly combined experts' knowledge with data. It is expected that the result of this paper would provide a useful guide for the circumstances under which property price has to be estimated reliably based on sparse transaction data.
Viewers of videos are likely to absorb more information from the part of the screen that attracts visual attention. This fact has led to the visual attention models that are being used in producing and evaluating videos. In this paper, we investigate the factors that are significant to visual attention and the mathematical form of the visual attention model. We then estimated the visual attention probability using the statistical design of experiments. The analysis of variance (ANOVA) verifies that the motion velocity, distance from the screen, and amount of defocus blur affect human visual attention significantly. Using the response surface modeling (RSM), we created a visual attention score model that concerns the three factors, from which we calculate the visual attention probabilities (VAPs) of image pixels. The VAPs are directly applied to existing gradient based 3D effect perception measurement. By giving weights according to our VAPs, our algorithm achieves more accurate measurement than the existing method. The performance of the proposed measurement is assessed by comparing them with subjective evaluation as well as with existing methods. The comparison verifies that the proposed measurement outperforms the existing ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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