Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.4
no.1
s.13
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pp.106-113
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2003
In this study, The matrix method was used with common category concept according to the construction project control system. For the purpose of systematic resource management planning, it should be established on accomplished EVM data for clearing the ordering point according to the attribute procurement analysis. Resource management was presented by connecting the material requirement calculation method and the attribute of procurement method based on the EVM, suggested through analyzing process-data modeling using integrated schedule, cost and material.
Journal of the Korean Institute of Plant Engineering
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v.23
no.4
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pp.65-75
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2018
Importance-Performance Analysis(IPA) holds the assumption that the degree of physical fulfilment of quality attributes and the satisfaction of that attribute is linear. Therefore, IPA can be applied to the traditional one-dimensional attributes, not to other quality elements such as attractive or must-be attributes. To overcome this problem, several articles introduced methods that integrate IPA into the concept of two-dimensional quality. However, these articles are rather conceptual focusing on the differentiation of quality attributes depend on quality elements in IPA. To provide empirical evidence of the dependent relationship between attribute importance and satisfaction in IPA, this study introduces a weighted importance approach and provides validation method using Bacon's priority model, a regression model. For this, the current research investigates 23 quality attributes of TV set for the results of Kano's model, which are adopted from Kim et al., and conducted a survey of 118 university students for the results of the importance/satisfaction and improvement priority. The result of the proposed approach shows better result than those using the conventional way, based on R-square of the regression model.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.9-17
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2017
Hyperspectral imagery is used in the land cover classification with the principle component analysis and minimum noise fraction to reduce the data dimensionality and noise. Recently, studies on the supervised classification using various features having spectral information and spatial characteristic have been carried out. In this study, principle component bands and normalized difference vegetation index(NDVI) was utilized in the supervised classification for the land cover classification. To utilize additional information not included in the principle component bands by the hyperspectral imagery, we tried to increase the classification accuracy by using the NDVI. In addition, the extended attribute profiles(EAP) generated using the morphological filter was used as the input data. The random forest algorithm, which is one of the representative supervised classification, was used. The classification accuracy according to the application of various features based on EAP was compared. Two areas was selected in the experiments, and the quantitative evaluation was performed by using reference data. The classification accuracy of the proposed algorithm showed the highest classification accuracy of 85.72% and 91.14% compared with existing algorithms. Further research will need to develop a supervised classification algorithm and additional input datasets to improve the accuracy of land cover classification using hyperspectral imagery.
A multi-attribute utility analysis was investigated as a tool for the decision support of countermeasures in early phase of a nuclear accident. The utility function of attributes was assumed to be the second order polynomial expressions, and the weighting constant of attributes was determined using a swing weighting method. Because the main objective of this study focuses on the applicability of a multi-attribute utility analysis as a tool for the decision support of countermeasures in early phase of a nuclear accident, less quantifiable attributes were not included due to lack of information. In postulated accidental scenarios for the application of the designed methodology, the variation of the numerical values of total utility for the considered actions, e.g. sheltering, evacuation and no action, was investigated according to the variation of attributes. As a result, it was shown that the numerical values of total utility for the actions are distinctly different depending on the exposure dose and monetary value of dose. As increasing in both attributes, the rank of the numerical values of total utility increased for evacuation, which is more extreme action than for sheltering, while that of no action decreased. As expected probability of high dose is higher, the break-even values for the monetary value of dose, which are the monetary value of dose when the ranking of actions is changed, were lower. In audition, as aversion psychology for dose is higher, the break-even values for dose were lower.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.7
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pp.798-809
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2020
Evidence-based policymaking and assessments for scientific administration have increased the importance of statistics (data) utilization. Statistics can explain specific phenomena by providing numerical values and are a public resource for national decision making. Due to these inherent attributes, statistics are utilized as baseline and base data for government policy determinations and the analysis of various phenomena. However, compared to the importance, the role of statistics is limited, and statistics are often used as simple abstracts, produced mainly for suppliers, not for consumers' perspectives to create value. This study explores the statistical data and other attributes that can be utilized for policies or research to address the problems mentioned above. The baseline statistical data used in this study is from the Maritime Distress Accident Statistical Yearbook published by the South Korean Coast Guard, and other additional attributes are from text analyses of vessel casualty situation reports from the South Korean Maritime Police. Collecting 56 attributes drawn from the text analysis and executing an EDA resulted in 88 attribute unions: 18 attribute unions had a satisfactory significance probability (p-value < .05) and a strong correlation coefficient above 0.7, and 70 attribute unions had a middle correlation. (over 0.4 and under 0.7). Additionally, to utilize the extra attributes discovered from the EDA politically, a keyword analysis for each detailed strategy of the disaster Preparation basic plan was executed, the utilization availability of the attributes was obtained using a matching process of keywords, and the EDA deducted attributes were examined.
Purpose: This study aims to analyze why surveys of a single set of customer requirement result in different Kano analyses depending on the survey questionnaire designs. Methods: This study singled out 14 common features from four different questionnaires of two studies of Smart Car features and analyzed them using the Kano model. Several methods and devices were used: Group Comparison and Timko Index were applied; Kano Distribution Index, Timko Dispersion and Kano Conformity were newly introduced for the quantitative analysis; Correlations between Timko indices from different Kano questionnaires were conducted; Heuristic Splitting technic for reinforcing attribute categorization is introduced. Results: Correlation Coefficient proved strong positive relations among the three questionnaires, whose agreement degree of the resulting Kano attributes showed less than 10% when Indifferent was ignored. Heuristic Splitting on Timko charts enhanced the degree of the resulting Kano attributes up to 80%. Conclusion: Among the questionnaires the representation of customer requirements tends to move by parallel shifts on the Timko chart maintaining their relative locations. Heuristic Splitting suggests a rational solution to the interpretation of those inexplicable attribute categories resulting from traditional Kano methods.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.137-143
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2020
The purpose of this study is to analyze the structural relationship among advertising attribute, advertising attitude, product attitude and purchase intention in YouTube advertising. The survey subjects to achieve the purpose of this study were selected the group of 300 students who have been watching YouTube VOD once more and are attending in three universities that are located in Seoul, Gyeonggi and Chungnam. Data processing was done with SPSS 23 for frequency analysis, Cronbach's α analysis. Also, AMOS 18 was used for confirmatory factor analysis and structural equation model analysis. information, irrtation and individuality affect viewers' advertisement attitude, their product attitude and purchasing intent, among advertisement attributes of e-sports items perceived by viewers of YouTube's e-sports videos with the insertion of advertisements that cannot be skipped in the middle of the video.Therefore, the similarity between the video and the advertised product or brand should be taken into account when producing advertisements inserted in the YouTube video, and a more positive advertising effect can be achieved when advertisement can be carried out reflecting the characteristics of the target viewers.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.17
no.1
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pp.3-10
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1993
This study intends to provide a beneficial foundation which can aid our understanding of how a clothing consumer group can be classified according to the clothing buying motives, and what differences are there about the importances store image attribute among them and how consumer's preferences to the store image are shown differently among them and ultimately, some concrete data which can be useful in establishing efficient store image strategies for clothing stores. 484 subjects were gathered through convenience sampling method and, for data analysis, cronbach' ${\alpha}$, frequency, percentage, mean, ${\chi}^2$-text, t-test, ANOVA, Duncan Multiple Range Test, Factor Analysis, Cluster Analysis were conducted. the results are as follows; 1. three kind of factors in the clothing buying motives were determined for analysis of consumers group and by which it was revealed as to be significant for us to classify them three subdivisions; those of fashion pursuit group, self display group, financial utilitarian group. 2. Importance on store image attribute was revealed that Ewha students regarded quality, price, more important factors than others. 3. Store image preferences show significantly when concerned with quality, price, fashion, impression and age of store personnel, convenience for exchanging and returning goods, credit, delivery and repair, mailing of catalogue and discount coupon, bightness of store among consumer groups.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.14
no.3
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pp.137-149
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2007
Most of hospitals, especially small-scale hospitals, have tried to get customers through the Internet as what companies have done recently. There are various attempts that increase visits to one's web-site in plastic surgery hospitals. However, in plastic surgery, there have been few studies on which an attribute contributes to increase the number of web-site visit. In order to derive the important attributes on the number of visit, we compared functional attributes of 30 high-visit plastic surgery web-sites with those of 30 low-visit web-sites using statistical and data mining methods. For analysis, three methods have conducted including Multiple Discriminant Analysis (statistical method), Decision Trees (data mining method), and Artificial Neural Network (data mining method). Furthermore, results of each method have been evaluated one another. The result of this study shows that a few attributes like 'Simulating cyber plastic surgery program', 'recommendation of information' explain the number of the visitors between high and low visit web-site. The methodology employed in this study provides an efficient way of improving satisfaction of visitors of plastic surgery website.
Purpose: This study examined the influence of restaurant quality attributes on customers' satisfaction and their intention to revisit by investigating the moderating effects of customers' electronic word of mouth evaluation about ethnic restaurants. The study was based on a total of 215 samples obtained from social networking service users in a metropolitan area from July 10 to 25, 2015. The major findings are as follows. Methods: The data were analysed using frequency, factor analysis, regression analysis and hierarchical regression analysis. Results: According to the results of factor analysis, quality attributes were separated into three factors: food, service, and atmosphere. According to the results, food attributes, service attributes and atmosphere attributes had an affect on customers' satisfaction, between quality attributes and revisit intention, only food attribute had an affect on revisit intention. It showed also that customers' satisfaction had an affect on revisit intention. Customers' electronic word of mouth (eWOM) evaluation was found to moderate the relationships between service quality attributes and satisfaction. Conclusion: Implications and future research were also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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