The purpose of this study is to explore university students' Hanbok rental behavior and to examine factors that influence their intention to rent Hanbok. Questionnaires were distributed in Universities in the Seoul metropolitan area, and the final 202 responses were used for data analysis. For data analysis, descriptive statistics, factor analysis, cluster analysis, t-tests, and multiple regressions analysis were used. Sixty-one percent of those who have experienced Hanbok rental said they rented Hanboks to experience tourism and 22 percent said they rented Hanboks to take pictures, and the main rental places are tourist attractions such as Jeonju Hanok Village. Respondents indicated that the design and color of Hanbok were important product attributes when they consider renting a Hanbok. They also indicated that the opinions of other users posted on the Internet/Social Network were their main source of information for Hanbok rental. The result of cluster analysis showed that there were two groups of Hanbok rental consumers based on clothing consumption values: novelty-seeking group and practicality-seeking group. The two groups were different in terms of few factors of the benefit sought of Hanbok rental, product attributes, and information sources. Regression analysis revealed that traditional culture perception, purpose-built Hanbok pursuit benefit, pragmatic pursuit benefit, attitude toward Hanbok, and the previous Hanbok rental experience significantly affected respondents' intention to rent Hanbok. Based on the results, this study summarizes the key features of each group and provides suggestion for developing strategic marketing activities.
As a key of access to public participation and information, e-government is taking the active role of public service by relevant laws and policy measures for universal use of e-government websites. To improve the accessibility of web contents, the level of deriving the results for each detailed evaluation item according to the Korean web contents accessibility guideline is carried out, which is an important factor according to the detailed evaluation items for each website property and requires data-based management. In this paper, detailed indicators are analyzed based on the quality control level diagnosis results of existing domestic e-government websites, and the results are classified according to high and low to propose new improvement directions and induce detailed improvement. Depending on the necessity of management according to the detailed indicators for each website attribute, not only results but also level diagnosis to strengthen web service quality suggests directions for future improvement through accurate detailed analysis and research for policy feedback. This study ultimately makes it possible to expect government system management based on predicted data through deduction history management based on evaluation score data on public websites. And it provides several theoretical and practical implications through correlation and synergy. The characteristics of each score for the quality management of public sector websites were identified, and the accuracy of evaluation, the possibility of sophisticated analysis, such as analysis of characteristics of each institution, were expanded. With creating an environment for improving the quality of public websites and it is expected that the possibility of evaluation accuracy and elaborate analysis can be expanded in the e-government performance and the post-introduction stage of government website service.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.942-948
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2020
In this paper, we propose a clustered algorithm that possible more efficient user distinction within clustering using context-aware attribute information. In typically, the data provided to classify interrelationships within cluster information in the process of clustering data will be as a degrade factor if new or newly processing information is treated as contaminated information in comparative information. In this paper, we have developed a clustering algorithm that can extract user's recognition information to solve this problem in using K-means algorithm. The proposed algorithm analyzes the user's clustering attributed parameters from user clusters using accumulated information and clustering according to their attributes. The results of the simulation with the proposed algorithm showed that the user management system was more adaptable in terms of classifying and maintaining multiple users in clusters.
This study presence in VR advertising into three types presence. Further, through an experiment, the study empirically verifies the kind of recalled information depending on the flow which forms users' attitudes towards the content. The experiment was conducted with a factor design between 3X2 subjects. Hyundai Motor's Ioniq VR video was conducted, and a questionnaire of 143 subjects was used for the study. The results revealed that positive attitudes were formed towards the advertisement used in the experiment when the level of emotional presence was the highest. In addition, higher flow levels established positive attitudes towards the advertisement. and Cognitive presence's effects on memory, ARM such as product-attribute information was found to increase when the flow level is high; however, GRM such as overall product evaluation was found to increase when the flow level is low.
MyData service integrates and manages user's personal data such as finance, credit, etc, and is expected to provide useful information to the user as personal data in various fields are gradually integrated. Discovering factors that affect the intention to use of MyData service is a very important topic for understanding that service. To this end, in this study, the attributes of the MyData service were derived, and the derived service attributes were grouped together by using factor analysis. As a result, we found four factors such as "convenience", "usefulness", "security", and "control". After that, we established our research model to analyze the causal relationship between these four factors and the intention to use of MyData service. According to the analysis results, among the factors of the MyData service attribute, "convenience", "usefulness", and "control" had a significant effect, and "security" did not have a significant effect. In particular, it was confirmed that "control" had the greatest influence on the intention to use. This study suggests that MyData service provider need to make users recognize they are controlling their data and develop services that provide various benefits to users.
Alfalfa (Medicago sativa) is an important food and feed crop which rich in mineral sources. The WUSCHEL-related homeobox (WOX) gene family plays important roles in plant development and identification of putative gene families, their structure, and potential functions is a primary step for not only understanding the genetic mechanisms behind various biological process but also for genetic improvement. A variety of computational tools, including MAFFT, HMMER, hidden Markov models, Pfam, SMART, MEGA, ProtTest, BLASTn, and BRAD, among others, were used. We identified 34 MsWOX genes based on a systematic analysis of the alfalfa plant genome spread in eight chromosomes. This is an expansion of the gene family which we attribute to observed chromosomal duplications. Sequence alignment analysis revealed 61 conserved proteins containing a homeodomain. Phylogenetic study sung reveal five evolutionary clades with 15 motif distributions. Gene structure analysis reveals various exon, intron, and untranslated structures which are consistent in genes from similar clades. Functional analysis prediction of promoter regions reveals various transcription binding sites containing key growth, development, and stress-responsive transcription factor families such as MYB, ERF, AP2, and NAC which are spread across the genes. Most of the genes are predicted to be in the nucleus. Also, there are duplication events in some genes which explain the expansion of the family. The present research provides a clue on the potential roles of MsWOX family genes that will be useful for further understanding their functional roles in alfalfa plants.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.3
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pp.13-26
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2021
Recent drought events in the South Korea and the magnitude of drought losses indicate the continuing vulnerability of the agricultural drought. Various studies have been performed on drought hazard assessment at the regional scales, but until recently, drought management has been response oriented with little attention to mitigation and preparedness. A vulnerability assessment is introduced in order to preemptively respond to agricultural drought and to predict the occurrence of drought. This paper presents a method for spatial, Geographic Information Systems-based assessment of agricultural drought vulnerability in South Korea. It was hypothesized that the key 14 items that define agricultural drought vulnerability were meteorological, agricultural reservoir, social, and adaptability factors. Also, this study is to analyze agricultural drought vulnerability by comparing vulnerability assessment according to weighting method. The weight of the evaluation elements is expressed through the Analytic Hierarchy Process (AHP), which includes subjective elements such as surveys, and the Entropy method using attribute information of the evaluation items. The agricultural drought vulnerability map was created through development of a numerical weighting scheme to evaluate the drought potential of the classes within each factor. This vulnerability assessment is calculated the vulnerability index based on the weight, and analyze the vulnerable map from 2015 to 2019. The identification of agricultural drought vulnerability is an essential step in addressing the issue of drought vulnerability in the South Korea and can lead to mitigation-oriented drought management and supports government policymaking.
Minhyuk Jung;Hyun-soo Lea;Moonseo Park;Bogyeong Lee
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.397-402
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2013
In super-tall building construction projects, schedule risk factors which vertically change and are not found in the low and middle-rise building construction influence duration of a project by vertical attribute; and it makes hard to estimate activity or overall duration of a construction project. However, the existing duration estimating methods, that are based on quantity and productivity assuming activities of the same work item have the same risk and duration regardless of operation space, are not able to consider the schedule risk factors which change by the altitude of operation space. Therefore, in order to advance accuracy of duration estimation of super-tall building projects, the degree of changes of these risk factors according to altitude should be analyzed and incorporated into a duration estimating method. This research proposes a simulation model using Monte Carlo method for estimating activity duration incorporating schedule risk factors by weather conditions in a super-tall building. The research process is as follows. Firstly, the schedule risk factors in super-tall building are identified through literature and expert reviews, and occurrence of non-working days at high altitude by weather condition is identified as one of the critical schedule risk factors. Secondly, a calculating method of the vertical distributions of the weather factors such as temperature and wind speed is analyzed through literature reviews. Then, a probability distribution of the weather factors is developed using the weather database of the past decade. Thirdly, a simulation model and algorithms for estimating non-working days and duration of each activity is developed using Monte-Carlo method. Finally, sensitivity analysis and a case study are carried out for the validation of the proposed model.
The research was carried out to investigate the related phenomena, the latent structures and synthetical characteristics in various growth factors of Phyllostachys bambusoides Sieb. et Zucc. growing at Damyang gun, Chollanamdo, using multivariate analysis. 1. By synthetical characteristics in canonical correlation between height-growth factor group and diameter-growth factor group, the former was determined by the culm height ($x_1$), and the latter by the. diameter of the largest internode($x_7$). And for those between quantitative growth factor group and qualitative growth factor group, the former was determined by the surface area($x_{10}$), and the latter by the diameter of the largest internode ($x_7$). 2. The ten growth factors of bamboo culm were simplified by two principal components on the basis of accumulated proportion aimed at 90%. The first principal component($Z_1$) as a "size factor" showed high correlation with growth factors except eye-height diameter($x_5$). The second principal component($Z_2$) as a "shape factor" showed high correlation only with $x_5$. 3. The bamboo culm, and the latent phenomenon between their growth factors could be determined by two common factors showing high communality(94.16%). The ten growth factors can be grouped into two attribute factors: quantity and quality. 4. The bamboo culms can be classified into five types: total, volume, shape-quality, inferior and middle.
This study was intended to investigate the attributes of the Internet shopping mall and to examine the effects of each attribute on the consumer purchase intention. 279 valid responses of total 300 questionnaire were used for the analysis of this study. Both the exploratory factor analysis and reliability analysis were conducted to evaluate the conceptual validity and internal coherence of the determining variables and the use intention. The factor analysis resulted in identifying the five factors of the Internet shopping mall and on the multiple regression analysis, three of the five identified factors were found to affect significantly the purchase intention. According to the verified results interactivity(t=4.384) was found to affect positively the use intention, while privacy risk(t=-2.985) and delivery risk(t=-2.257) were found to affect negatively the purchase intention. Managerial suggestions are recommended as the results of analysis. It is urgently necessary for decreasing countermeasures delivery risk and privacy risk to enhance purchase intention of customers in internet shopping malls. Especially obtaining more information on consumers gives short-term advantages to marketers, perceived slackness in privacy will hinder purchase intention in internet shopping malls in the long run by causing distrust of consumers. Other limitations and future research directions are also mentioned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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