This study examined factors, such as benefit perception, risk perception, product, and website, which affect consumer attitude toward overseas direct purchase. To achieve this, 298 Korean consumers who have experienced overseas direct purchasing were analyzed. The results show that delivery risk and product risk were the most influential determinants of the level of trust level in overseas direct purchase sites. In addition, the results of this study confirm that the level of trust in overseas direct purchase sites has a strong influence on both the intention to recommend and the intention to continue patronizing the site. Moreover, this study conducted a mean difference analysis according to the types of overseas direct purchases (overseas direct delivery, overseas purchasing agency, and overseas delivery agency) and product categories (clothes, food and beverage products, and household appliances). This study lists various practical implications that can be applied to each overseas direct purchase service by firm and consumer characteristics.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.307-307
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2016
도시화 및 산업화에 따른 각종 개발 사업으로 불투수층의 증가로 인하여 강우에 의한 지표면 침투량의 감소로 도시지역 내 저지대 침수가 증가하여 막대한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 특히 도심지역내 돌발성 집중홍우에 대한 방재성능에 대한 선제적 대비가 필요하다. 따라서 온천천 유역에 빈도에 따른 침수위험지역 산정을 통한 홍수 예 경보체계를 구축하여 부산광역시 도시 재해관리방안을 마련하고자 한다. 지난 2014년 08월 25일 부산시에 집중호우에 의하여 발생한 홍수량 산정 및 빈도별 침수위험 지역 선정을 위해 온천천 유역에 SWMM 모형을 이용하여 수문분석을 실시하였다. 1:1,000의 하수도대장을 이용하여 관망을 구성하였고, 이를 바탕으로 유출량 산정 지점을 선정하였다. 그리고 1:5,000의 지형도를 이용하여 SWMM 모형으로 유역 내 지형과 각 지역의 인위적인 배수계통에 따라 대상유역을 총 114개의 소유역으로 분할하였다. SWMM 모형의 매개변수 산정을 위하여 2개의 검정강우사상과 1개의 검증강우사상으로 총 3개의 강우사상을 활용하였고, 산정된 매개변수를 이용하여 2014년 8월 25일 발생강우로 인한 수문 분석을 수행하였으며, 유출량 산정을 위하여 온천천 기본계획상의 홍수량 산정지점과 동일한 지점의 유량을 추출하여 빈도별 홍수량과 비교하였다. 그 결과 발생한 유출량의 규모는 모든 지점에서 100년 빈도를 상회하였으며, 중 하류부 구간은 200년 빈도를 상회하는 것으로 나타났으나, 하천의 월류는 발생하지 않는 것으로 분석되었다. 관거 통수능 분석결과 2014년 08월 25일 발생한 호우로 인하여 장전 부곡동 일원 및 거제 안락동 일원에서 유출량이 관거통수능을 초과하는 것으로 나타났으며, 향후 대규모 호우 발생 시 이들 지역에 대한 유입지선에서의 침수 발생 등의 위험이 존재하는 것으로 평가되었다. 또한 빈도별 관거통수능 분석결과 10년 빈도에서는 총 19개 지점, 50년 빈도는 총 43개 지점, 100년 빈도는 총 49개 지점, 200년 빈도에서는 총 51개 지점에서 간선관거의 통수능이 부족하여 침수가 예상되는 것으로 나타났다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.6
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pp.61-73
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2020
Real-time location-sensing technology using location information collected from IoT devices is being applied for safety management purposes in many industries, such as ports. On the other hand, positional error is always present owing to the characteristics of GPS. Therefore, accident-risk detection algorithms must consider positional error. This paper proposes an methodology of calibration for falling object accident-risk-zone approach detection algorithm considering GPS errors. A probability density function was estimated, with positional error data collected from IoT devices as a probability variable. As a result of the verification, the algorithm showed a detection accuracy of 93% and 77%. Overall, the analysis results derived according to the GPS error level will be an important criterion for upgrading algorithms and real-time risk managements in the future.
This study investigates the effect of the semi-supervised learning(SSL) method on predicting default risk of peer-to-peer(P2P) loans. Despite its proven performance, the supervised learning(SL) method requires labeled data, which may require a lot of effort and resources to collect. With the rapid growth of P2P platforms, the number of loans issued annually that have no clear final resolution is continuously increasing leading to abundance in unlabeled data. The research data of P2P loans used in this study were collected on the LendingClub platform. This is why an SSL model is needed to predict the default risk by using not only information from labeled loans(fully paid or defaulted) but also information from unlabeled loans. The results showed that in terms of default risk prediction and despite the use of a small number of labeled data, the SSL method achieved a much better default risk prediction performance than the SL method trained using a much larger set of labeled data.
Kim, Jae-Ok;Lyu, Geun-Jun;Lee, Kyung-Sik;Kim, Jung-Hoon
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.24
no.5
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pp.10-19
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2020
Valve leak accidents in petrochemistry plants and gas utilities cause human and property damage. The main reason why happen gas inhalation, poisoning, fire and explosion accidents is gas valve leakage. To prevent gas leakage, inspectors check the facilities in the field. And they are at risk of gas leak accidents. So we applied IoT-based risk assessment, monitoring and automatic control system. It can detect both internal and external gas leakage, do real-time monitoring of industrial valve in the plant by using hybrid sensor. As the new safety management system for industrial valve is developed, it needs method to evaluate device performance and environmental components for the system. This study is about development of method to verify performance of the explosion-proofed hybrid sensing system include gas detector and optical fiber sensor supporting wire and wireless communication.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.5
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pp.455-463
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2020
Road facilities with a service life of more than 30 years are expected to triple in the next ten years. The seismic performance of road facilities should be reviewed with consideration of the "Common Application of Seismic Design Standards" issued by Korea's Ministry of Public Administration and Security in 2017. These standards should be applied to all existing road facilities, including retrofitted or seismic-designed facilities, for evaluating seismic performance. In order to manage seismic performance for a large number of facilities, decision-support technology that can provide economic and reliable results is needed. However, the indices method currently used in Korea is a deterministic method, and the seismic performance of individual facilities is evaluated based on qualitative indices so that only retrofitting among road facilities is prioritized. In turn, with the indices method, it is difficult to support decisions other than the decision to prioritize retrofitting. Therefore, it is necessary to use the seismic risk assessment method to overcome such shortcomings and provide useful information such as direct loss, indirect socio-economic loss, and benefit of the investment.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.15
no.1
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pp.11-18
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2016
The purpose of this study is to develop the evaluation model of school facilities in terms of seismic performance during safety education in the school field. This study is composed of four stages with a view to developing user oriented evaluation models that can be utilized during earthquake safety education on ceiling system. and First stage analyze the evaluation guidelines to find evaluation methods and items. Based on the items, site survey was conducted to derive the characteristics of seismic performance of domestic school buildings in terms of ceiling system. Third stage analyzes the seismic performance of ceiling system. Final stage is to derive recommendations based on the results.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2005.07a
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pp.48-49
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2005
한국형 고속철도시스템은 최고운행속도 350km/h로 주행하는 고속열차(시제열차 7량 편성)의 개발에 성공하여 현재 시운전 시험을 통해 신뢰성과 안정성을 검증하고 있다. 국내 기술로 새롭게 개발된 한국형 고속철도 시스템은 고속운행에 따른 엄격한 안전요구사항을 만족해야 하며, 특히 고속-대량의 수송수단으로서 승객의 안전을 최우선으로 하기 때문에 다른 어떠한 시스템보다 엄격한 안전확인 및 성능검증을 위한 철저한 시험평가 과정이 필요하다. 본 연구에서는 한국형 고속철도 시스템 개발에 적용한 안전설계 요건의 분석내용을 제시하고, 고속철도 차량시스템의 안전성능 요건을 입증하기 위한 성능시험 체계로서 구성품 시험, 완성차시험(단차 및 편성 시험) 및 시운전 시험으로 구분한 한국형 고속철도 차량시스템에 대한 성능시험기준안을 소개하고자 한다.
Mobile technology-supported services have become one of the inevitable parts of present people's lives and mobile business have been spreading remarkably fast. This study is to find out key parts for popularizing mobile banking services by clarifying mobile banking acceptance factors and to get some practical tips for service providers and users. The results show that innovation and functional risk are found to have a significant effect on the use intention. And social influence and institution-based trust factors are found to have a strong positive effect on use intention.
Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone are used for identifying trouble spots of software system in analysis or design phases. Many criticality prediction models for identifying fault-prone modules using complexity metrics have been suggested. But most of them need training data set. Unfortunately very few organizations have their own training data. To solve this problem, this paper builds a new prediction model, KSM, based on Kohonen SOM neural networks. KSM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model (BPM), considering internal characteristics, utilization cost and accuracy of prediction. As a result, this paper shows that KSM has comparative performance with BPM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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