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체제전환국의 FDI 유입 결정요인: 유럽ㆍ동아시아ㆍ 중앙아시아 체제전환국 간의 차이를 중심으로
권철우 ( Kwon¸ Chul-woo ),전봉걸 ( Chun¸ Bong Geul ) 경희대학교 사회과학연구원 2021 社會科學硏究 Vol.47 No.2
본고는 유럽 및 아시아 체제전환국의 FDI 유입에 영향을 미치는 요인의 상이성을 세계 은행의 FDI 총유입액 통계와 패널분석을 통해 살펴보았다. 전반적으로 볼 때 유럽의 체제 전환국에서는 정부부문이 주도하는 FDI 유입이 이루어진 것으로 보이며, 민간부문의 자유화 수준이 높은 체제전환국보다 안정된 공공부문을 가진 체제전환국으로 FDI가 더 많이 유입된 것으로 분석되었다. 반면 동아시아의 체제전환국은 제도 및 경제구조의 자유화가 FDI 유입을 촉진한 것으로 분석되었다. 이는 동아시아 체제전환국에 투자했던 직접투자기업은 경영여건 및 생산여건의 개선을 고려하여 FDI를 선택했음을 보여준다. This study examines the determinants of European and Asian transition economies using World Bank’s FDI statistics and panel data analysis. Generally speaking, the FDI inflow in European transition economies might be driven by governments, and, hence, FDI flowed into countries that had the more stable public sector rather than countries that had the more liberalized private sector. However, the liberalization in the institution and economic structures was more likely to stimulate the inflow of FDI into East Asian transition economies. It shows that the foreign investors to East Asian transition economies decided to invest there under the consideration of business and production environments.
Expression patterns of bisphenol A - exposed medaka fish(O. latipes) analyzed with a cDNA microarray
Chulwoo Lee,Eun-Hye Jo,Jisung-Ryu,Eung-Roh Park,Kyung-Tae Kim,Eun-Kyoung Kim,Hyun-Mi Kim,Kyunghee Choi 한국보건교육건강증진학회 2007 한국보건교육·건강증진학회 학술대회 발표논문집 Vol.- No.-
Changes in gene expression in the liver of medaka fish (Oryzias latipes) in response to bisphenol A were investigated with a microarray consisting of medaka-specific cDNA probes. Upon exposure to bisphenol A at three different concentrations (0.02, 0.2 and 2㎎/L) for 6 days, we found the different genes that were up- or down-regulated with statistically significant changes. Vitellogenin and choriogenin subtype genes were up-regulated, but annexin and some regulation factors were down-regulated. Our results suggest that this medaka chip microarray would be useful to generate gene expression profiles for toxicogenomics studies using fish.
Contrast Enhancement Based on Layered Difference Representation of 2D Histograms
Chulwoo Lee,Chul Lee,Chang-Su Kim IEEE 2013 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING - Vol.22 No.12
<P>A novel contrast enhancement algorithm based on the layered difference representation of 2D histograms is proposed in this paper. We attempt to enhance image contrast by amplifying the gray-level differences between adjacent pixels. To this end, we obtain the 2D histogram h(k, k+l) from an input image, which counts the pairs of adjacent pixels with gray-levels k and k+l, and represent the gray-level differences in a tree-like layered structure. Then, we formulate a constrained optimization problem based on the observation that the gray-level differences, occurring more frequently in the input image, should be more emphasized in the output image. We first solve the optimization problem to derive the transformation function at each layer. We then combine the transformation functions at all layers into the unified transformation function, which is used to map input gray-levels to output gray-levels. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm enhances images efficiently in terms of both objective quality and subjective quality.</P>
Chulwoo Jeong(정철우),Myung Suk Kim(김명석) 한국지능정보시스템학회 2013 지능정보연구 Vol.19 No.1
본 연구에서는 시계열 예측을 위해 선형 모형과 비선형 모형의 하이브리드 모형 및 순수 모형의 성과를 비교 · 평가하였다. 이를 위해 5가지 서로 다른 패턴을 가지는 데이터를 생성하여 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서 고려한 선형 모형은 AR(autoregressive model)과 SARIMA(seasonal autoregressive integrated moving average model)이고 비선형 모형은 인공신경망(artificial neural networks model)과 GAM(generalized additive model)이다. 특히, GAM은 여러 장점에도 불구하고 시계열 예측을 위한 비선형 모형으로 기존 연구들에서는 거의 쓰이지 않았던 모형이다. 시뮬레이션 결과, seasonality를 가지는 시계열에 대해서는 AR 및 AR-AR 모형이, trend를 가지는 시계열에 대해서는 SARIMA 및 SARIMA와 다른 모형의 하이브리드 모형이 다른 모형에 비해 높은 성과를 보였다. 한편, 인공신경망과 GAM을 비교하면, 트렌드와 계절성이 더해진 시계열에 대해 SARIMA와 GAM의 하이브리드 모형이 거의 모든 노이즈(noise) 수준에 대해 높은 성과를 보인 반면, 노이즈 수준이 미미한 경우에 한해 SARIMA와 인공신경망의 하이브리드 모형이 높은 성과를 보였다. In this article, several types of hybrid forecasting models are suggested. In particular, hybrid models using the generalized additive model(GAM) are newly suggested as an alternative to those using neural networks (NN). The prediction performances of various hybrid and non-hybrid models are evaluated using simulated time series data. Five different types of seasonal time series data related to an additive or multiplicative trend are generated over different levels of noise, and applied to the forecasting evaluation. For the simulated data with only seasonality, the autoregressive (AR) model and the hybrid AR-AR model performed equivalently very well. On the other hand, if the time series data employed a trend, the SARIMA model and some hybrid SARIMA models equivalently outperformed the others. In the comparison of GAMs and NNs, regarding the seasonal additive trend data, the SARIMA-GAM evenly performed well across the full range of noise variation, whereas the SARIMA-NN showed good performance only when the noise level was trivial.